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来自我们团队的见解、教程和新闻

CNCF × PyTorch 基座中的 HAMi 定位

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HAMi Meetup 上海站深度解读(一):CNCF × PyTorch 的云原生 AI 基座里,HAMi 解决哪一层问题?

模型已经能跑起来,业务却迟迟难以上线。CNCF 中国区总监 Keith Chan 在 HAMi Meetup 上海站的 开场演讲,给出了一套云原生 AI 研发基座的分层协作思路:HAMi 位于调度与资源管理层,承担异构算力共享与管理的角色。理解这一位置,才能判断引入 HAMi 可以解决什么,以及还需要哪些组件配合。

HAMi 社区圆桌:从使用者到共建者

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HAMi Meetup 上海站深度解读(七):从使用者到共建者,企业为什么需要一个可持续的 HAMi 社区?

企业把开源软件用进生产环境后,关注的问题会逐渐延伸到代码之外:遇到问题能否得到响应?新需求如何进入公共路线?HAMi Meetup 上海站圆桌讨论围绕真实使用、贡献门槛、AI 辅助开发的责任边界与社区知识沉淀展开,提供技术选型之外的另一组判断依据。

HAMi 2.10:隔离、调度与观测

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HAMi Meetup 上海站深度解读(二):GPU 共享之后,HAMi 如何进一步做好隔离、调度与观测?

把一张 GPU 分给多个任务,只是资源共享的开始。密瓜智能联合创始人兼 CTO、HAMi Maintainer 李孟轩在 HAMi Meetup 上海站介绍了 v2.10 的能力进展、DRA 生态适配,以及演讲时公布的 v2.11 规划(Remote GPU、CPU NUMA 对齐)。串起这些变化的主线,是让共享后的算力既能按需分配,也能在运行过程中被约束、观测和诊断。

天数智芯 GPU 推理部署实践

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HAMi Meetup 上海站深度解读(四):GPU 性能如何变成推理服务能力?从天数智芯实践看平台分工

GPU 的计算性能不错,用户却仍在等待首个 Token。天数智芯 Infra 研发总监叶成林在 HAMi Meetup 上海站分享国产 GPU 高性能推理部署实践:执行优化、拓扑调度与推理编排之间的分工,以端到端 SLO 为验收标准,以及小模型场景使用 HAMi 共享 GPU 的路径。

llm-d 与 HAMi 的协同方向

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HAMi Meetup 上海站深度解读(三):推理控制与 GPU 资源管理如何分工?llm-d 与 HAMi 的协同方向

同一个模型部署了多个副本,请求平均分过去,响应却未必更快。红帽大中华区 CTO 张家驹在 HAMi Meetup 上海站分享 llm-d 分布式推理平面的架构:前缀感知路由、PD 分离与缓存卸载如何协同,以及问答中谈到的 HAMi 资源层协作方向——请求调度与 GPU 切分是需要衔接、又不能相互替代的两层工作。

UCloud 智算平台工程实践

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HAMi Meetup 上海站深度解读(六):UCloud 如何把 HAMi 共享能力接入可用的开发环境?

GPU 已经到位,算法团队却还在等待环境。UCloud 高级研发工程师彭鹏在 HAMi Meetup 上海站分享《智算平台的工程挑战与实践》:统一实例规格、多集群接入、工具注入与镜像加速共同缩短环境交付链路;私有化场景采用 HAMi vGPU,公有云另有内核级 vGPU 与 QEMU 透传路径。

科大讯飞 Volcano + HAMi-core 实践

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HAMi Meetup 上海站深度解读(五):科大讯飞如何用 Volcano + HAMi-core 管好多业务 GPU 共享?

研究任务希望尽快拿到 GPU,线上业务需要稳定的资源保障。科大讯飞资深架构师董江在 HAMi Meetup 上海站分享《基于 Volcano + HAMi-core 打造 K8s 异构 AI 加速算力底座》:队列与编排能力叠加卡内资源控制,让不同业务保留自己的执行方式,也让共享资源拥有清楚的使用规则。

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