行业观察
AI 推理场景下的算力按需供给实践
通过算力资源池化管理与分配调度，支持算力按需供给，适配推理业务的弹性需求。
AI 推理业务的算力需求具有波动特征，资源若长期满配会造成利用率偏低，若配置不足则难以应对高峰请求，因此算力按需供给能力尤为重要。
通过对算力资源进行池化管理，并结合业务负载进行分配调度，可以在保障服务稳定的前提下提升资源利用效率。
中岳云在算力调度服务中，以池化管理与调度能力支撑算力按需供给，适配大模型训练、AI 推理等应用场景的算力需求。
通过算力资源池化管理与分配调度，支持算力按需供给，适配推理业务的弹性需求。
AI 推理业务的算力需求具有波动特征，资源若长期满配会造成利用率偏低，若配置不足则难以应对高峰请求，因此算力按需供给能力尤为重要。
通过对算力资源进行池化管理，并结合业务负载进行分配调度，可以在保障服务稳定的前提下提升资源利用效率。
中岳云在算力调度服务中，以池化管理与调度能力支撑算力按需供给，适配大模型训练、AI 推理等应用场景的算力需求。