XPUCUBE 发布最新版本 XPU + OpenPAI

【2023年4月19日 XPUCUBE】整合XPU的全新OpenPAI面世，让您的AI任务和资源利用率能够得到极大效率的提升。

OpenPAI (项目地址)

OpenPAI 是微软亚洲研究院研发的一个提供完整的人工智能模型训练和资源管理能力开源平台，它易于扩展，支持各种规模的on-premise、on-cloud和混合环境。用户通过OpenPAI提供的一个简单直观的网络门户，让各级开发人员都可以轻松创建和训练人工智能模型。现微软已不维护OpenPAI项目，OpenXPU将会继续OpenPAI的维护和继续发展的工作，如果您有任何建议或意见可以在OpenXPU的官方GitHub上提出。

OpenPAI采用了成熟的设计，在微软的大规模生产环境中有着良好的记录。

支持本地部署，易于部署

OpenPAI是一个全栈解决方案。OpenPAI不仅支持本地、混合或公共云部署，还支持试用用户的单盒部署。

支持流行的人工智能框架和异构硬件

为流行的人工智能框架预先构建的docker。易于包含异构硬件。支持分布式培训，如分布式TensorFlow。

最完整的解决方案，易于扩展

OpenPAI是一个最完整的深度学习解决方案，支持虚拟集群，与Kubernetes生态系统兼容，在一个集群上完成训练管道等。OpenPAI以模块化的方式构建：可以根据需要插入不同的模块。以下是OpenPAI的架构，重点介绍了该平台的技术创新。

如何安装和使用OpenPAI

请参考：

pai/index.md at master · openxpu/pai · GitHub

XPU (项目地址)

XPU是xpucube.com（简称“XPUCUBE”）推出的容器GPU虚拟化产品。核心思想是将GPU在内核层进行切分，向上模拟出统一的XPU设备供容器使用，即多个容器共享一张GPU卡。XPU实现了一套框架能够很好的屏蔽异构GPU和应用（TensorFlow，PyTorch等）之间的耦合，对GPU进行故障隔离，显存隔离，算力隔离，从而实现业务的安全隔离，提高GPU硬件资源的利用率并降低使用成本。

XPU主要优势如下：

高性能

采用本地使用GPU计算资源的架构，有天然的性能优势，相比于物理GPU，性能损耗几乎为零。支持将GPU切片为任意大小的XPU，从而允许多AI负载并行运行，提高物理GPU利用率。提高GPU综合利用率多达3-10倍，1张卡相当于起到N张卡的效果，真正做到昂贵算力平民化。

安全性

完美支持GPU单卡和多卡的算力隔离，显存隔离及故障隔离。

兼容性

零侵入设计：最大的限度保证向后和向前兼容。用户零开销在 XPU 平台上运营现有AI应用，无缝兼容已有NGC等容器镜像。

硬件兼容性：完美支持包括NVIDIA Pascal及以后架构的系列 GPU（GeForce，Quadro/RTX，Tesla）；支持裸金属和虚拟环境，支持物理GPU和vGPU。

架构兼容性：依托实现在内核模块层的通用接口能力，XPU 完美支持CUDA8.0 及以后所有版本的框架和应用。

如何安装和使用XPU

请参考：

XPU User Guide

OpenPAI +XPU 业界最简单高效的AI平台

现OpenXPU将XPU和OpenPAI集成在一起，使得OpenPAI平台如虎添翼。充分利用XPU的GPU虚拟化技术，OpenPAI将能够更加灵活地发挥出AI调度能力，使得集群的GPU利用率得到进一步的释放，让资源能够得到充分的利用，降低投资和使用成本。

有了XPU的加持，OpenPAI在提交任务时可以将大GPU切分成小的vGPU给模型使用：

您可以选择25%，50%，75%中任一切分规格来使用vGPU，来避免直接使用整张物理卡资源。

如果您有任何疑问或者建议，请联系support@xpucube.com。

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