上班想摸鱼？没门儿！

为此，戴尔科技集团的AI GPU虚拟化加速一体机可有效的解决当前AI热潮中基础架构建设的弊端。其设计思路，正是"化零为整"与"化整为零"的巧妙运用：

✔  AI加速器虚拟化平台将AI加速器资源切分成细粒度共享，用户应用不再独占使用资源，利用率和ROI（投资回报率）显著提高；

✔ 异构资源调度平台高效管理异构加速器资源，使用户应用无需修改即能运行在多种AI加速器之上，充分利用不同加速器的特点和优势，避免供应商锁定；

在具体应用中，戴尔科技GPU虚拟化一体机能为各个领域的用户带来优势：

▷ 实验课程，通过GPU虚拟化，可满足师生运行实验室环境，仅消耗很少计算资源；使用虚拟GPU资源，提升GPU利用率，减少整体成本的投入；

▷ 科研单位可通过化零为整，得到强大的GPU计算资源，基于虚拟化GPU集群实现跨节点的高度可用；在使用完毕后，还可快速释放，灵活在线动态划分切割。

▷ 使用隔空取物功能，满足居家办公、企业分公司等业务场景，实现本地与远程资源的灵活使用，提升体验度；

▷ 使用GPU多机多卡分布式训练，不需要额外调整应用代码；

▷ 支持容器直接调用虚拟GPU资源。

有人说，一颗GPU引发了AI产业的发展。在AI领域崛起的同时，GPU技术也在不断的向前发展。AI需要GPU，GPU也推动了AI领域的前进。

近些年，随着AI技术的不断发展，GPU、FPGA、ASIC，谁更适合人工智能也众说纷纭。GPU的设计出发点在于GPU更适用于计算强度高、多并行的计算。FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片，可以根据客户定制来做针对性的算法设计。ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异，是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。