案例研究

了解团队如何借助 HAMi 与异构 GPU 调度扩展 AI、HPC 与推理工作负载。

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贝壳基于 HAMi 与 Kubernetes 实现机器学习基础设施 GPU 虚拟化,利用率提升近 3 倍

探索贝壳如何基于 HAMi 和 Kubernetes 打造 AIStudio 平台,实现 GPU 利用率从 13% 提升至 37%(近 3 倍提...

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DaoCloud 基于 HAMi 构建灵活 GPU 云,利用率超 80%

探索 DaoCloud 如何运营两大云原生 AI 工作负载平台——D.run 算力云和 DaoCloud 企业版(DCE),使用 HAMi 在跨...

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顺丰科技 × HAMi | 提升 AI 效率并大幅削减成本

探索顺丰科技如何基于开源 HAMi 框架,通过其 EffectiveGPU 技术实践,深度整合异构算力虚拟化与高效调度能力,在 AI 大模型推理...

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PREP EDU × HAMi|异构 GPU 智能调度,全面提升 AI 服务效率

探索 PREP EDU 基于 HAMi,在 Kubernetes(RKE2)生产环境实现异构 GPU 虚拟化与智能调度,解决了多型号显卡利用率低...

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蔚来汽车 × HAMi | 提升自动驾驶工作负载 GPU 利用率

探索蔚来汽车如何采用混合 GPU 共享策略,利用 HAMi 实现 CI 流水线 GPU 利用率提升 10 倍、模拟工作负载 GPU 小时数减少...

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SNOW Corp 基于 HAMi GPU 共享与 KEDA 自动伸缩,支撑 2 亿用户 GenAI 服务

探索 SNOW Corp 如何编排 1,000+ 张 GPU 应对 700% 病毒式流量峰值,实现 MTTR 缩短 91%、峰值流量错误减少 8...

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