虚拟化与 GPU 分区

解锁经济高效的计算能力

Solidus Ai Tech 计算市场的一个主要差异点是我们先进的 GPU 虚拟化技术，它允许 GPU 资源拥有者将单个 GPU 资源拆分为多个虚拟机 (VM)。这一能力显著提升了 GPU 资源的利用率，使多个用户能够从单个物理 GPU 资源中访问独立的 GPU 实例。

我们市场中的 GPU 虚拟化工作原理

在传统的云计算环境中，寻求虚拟化硬件的 GPU 拥有者往往不得不依赖昂贵的专有解决方案，如 NVIDIA vGPU（虚拟 GPU）软件。这些解决方案伴随高额的许可费用、额外的基础设施成本以及严格的硬件兼容性要求，使得 GPU 分区变得昂贵且僵化。

在 Solidus Ai Tech，我们通过利用开源 GPU 虚拟化框架，工程设计出了一种替代方案，以实现高效、经济和灵活的 GPU 资源分区。我们的方法确保：

• 细粒度 GPU 分配：GPU 拥有者可以从单个资源中创建多个 VM，每个 VM 根据用户需求分配特定比例的 GPU 资源。

• 无专有许可费用：与需要昂贵 NVIDIA vGPU 许可的解决方案不同，我们的开源方法消除了额外的软件费用，使 GPU 拥有者能够最大化盈利。

• 广泛的硬件兼容性：我们的虚拟化栈旨在与多种 GPU 型号兼容，减少了供应商锁定，使拥有者更容易接入他们的资源。

这对 GPU 资源拥有者来说为何是颠覆性改变

对于 GPU 拥有者，我们的市场提供了无与伦比的货币化机会：

• 最大化收入流：与其将整个 GPU 资源出租给单一用户，拥有者可以同时为多个用户服务，显著提高利用率和收入。

• 降低运营成本：通过使用开源虚拟化，拥有者避免了与专有 GPU 分区软件相关的高额费用。

• 灵活的定价模型：拥有者可以根据需求动态定价分层 GPU 实例，使其硬件对更广泛的受众更具吸引力。

用户为何受益于我们的虚拟化 GPU 市场

对于寻求 GPU 能力的最终用户，我们的虚拟化解决方案转化为更大的可及性、经济性和可扩展性：

• 更实惠的 GPU 访问：由于 GPU 资源可以以更小的比例出租，用户不再需要为完整的 GPU 资源支付费用，尤其是在其工作负载只需部分计算能力的情况下。

• 按需可扩展性：用户可以根据需要动态调整 GPU 分配，仅在特定时刻租用所需的计算能力。

• 增加可用性：传统的 GPU 云服务提供商常常面临供给短缺，但我们的分层 GPU 分配模型增加了总可用计算能力，使所有用户都能更容易地获取 GPU。

GPU 计算的未来是开放和去中心化的

通过将开源 GPU 虚拟化集成到我们的计算市场中，Solidus Ai Tech 正在民主化高性能计算——为 GPU 拥有者提供更高的投资回报，同时为全球的开发者、研究人员和企业提供经济实惠的 AI 和 HPC 计算能力。这一创新方法使我们的市场成为 AI 和 GPU 云计算领域中最具成本效益和可扩展的解决方案。