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在人工智能迅猛发展的时代，"大参数、大数据、大算力"的需求日益增长，这对GPU算力的管理与分配提出了前所未有的挑战。为应对这些挑战，业界正逐步发展出一系列通用技术，涵盖从单卡算力管理、单机多卡算力协调，到多机多卡算力集群优化的全方位解决方案。这些技术的演进不仅提升了算力资源的利用效率，也为AI模型的训练与推理提供了更加灵活和强大的支持。
在人工智能迅猛发展的时代，"大参数、大数据、大算力"的需求日益增长，这对GPU算力的管理与分配提出了前所未有的挑战。为应对这些挑战，业界正逐步发展出一系列通用技术，涵盖从单卡算力管理、单机多卡算力协调，到多机多卡算力集群优化的全方位解决方案。这些技术的演进不仅提升了算力资源的利用效率，也为AI模型的训练与推理提供了更加灵活和强大的支持。
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