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與此同時(shí)，以智能計(jì)算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)提供公共的算力、數(shù)據(jù)及算法服務(wù)，讓算力服務(wù)易用，解決算力服務(wù)的供給問(wèn)題。

人工智能正在逐漸滲透到各行各業(yè)，對(duì)算力的需求也越來(lái)越大，企業(yè)相對(duì)應(yīng)的算力成本與人效壓力更是日益增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)顯示，目前用戶數(shù)據(jù)中心GPU利用率只有10%至30%，未來(lái)有著巨大的利用空間。

趨動(dòng)科技技術(shù)總監(jiān)張?jiān)鼋鸨硎荆?dāng)前，數(shù)據(jù)中心GPU卡越來(lái)越多，早期可能就幾塊，現(xiàn)在比較多的企業(yè)有成百上千塊，這客觀上就需要池化的方式組織資源，形成彈性的資源供給。

張?jiān)鼋鸾榻B，長(zhǎng)期以來(lái)，企業(yè)的IT建設(shè)出現(xiàn)了煙囪式架構(gòu)或孤島式架構(gòu)，企業(yè)需要獨(dú)立購(gòu)買操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、人力資源軟件等，而趨動(dòng)科技對(duì)原有的AI應(yīng)用直接調(diào)用物理算力資源，顛覆了傳統(tǒng)架構(gòu)，將AI應(yīng)用和物理算力資源重新解耦，支持本地算力虛擬化的同時(shí)，也打破了資源調(diào)度的物理邊界。

在“算力池化”的理念下，用戶的應(yīng)用不需修改代碼，即可透明地使用其他物理機(jī)上的遠(yuǎn)程算力資源，實(shí)現(xiàn)管理和彈性調(diào)度，從而提升整個(gè)資源池的利用率和管理靈活度。

張?jiān)鼋痤A(yù)計(jì)，在未來(lái)幾年里，用戶GPU卡的數(shù)量會(huì)有一個(gè)大的增長(zhǎng)，GPU的高效管理和利用勢(shì)必成為一個(gè)大問(wèn)題。在他看來(lái)，軟件定義算力的核心價(jià)值就是降本增效。“當(dāng)客戶投入一塊錢來(lái)買我們的軟件，實(shí)際上可以獲得三至八倍的回報(bào)率?！保☉?zhàn)釗）