AI应用的广泛普及催生了对强大算力的迫切需求，使智算中心成为数智时代的新型基础设施。为了应对不断增长的算力需求，众多新的智能计算项目相继投入建设和运营。然而，许多新兴的智能计算项目由于缺乏前期的算力资源统筹规划，导致整体计算方案设计的不足。在大规模GPU集群的投资之后，计算效率并不理想。此外，智能计算项目在网络和服务器的调优与适配上有着极高的技术要求，解决这些问题对提升整体效率至关重要。

 

更为关键的是，智能计算项目在后续运营中，由于其复杂性，常常伴随着大量的运维和技术服务需求。许多项目因缺乏专业技术团队，导致问题频繁出现。这些困境不仅影响了智能算力项目的效果，也成为智算中心在提供稳定运行环境和强大算力资源过程中亟待解决的核心问题。

 

超擎数智拥有资深的人工智能专家，面向AI智算集群提供专业的审计调优服务。通过对AI集群审计调优，进行全面的性能审计，深入分析集群性能和资源利用率等关键指标，精准识别潜在问题与性能瓶颈，并提供针对性持续的支持与优化方案，助力AI集群在持续运行中保持卓越性能、效率和安全性，实现更高的业务价值。

 

集群面临的挑战

 

在当今AI集群环境中，您可能正面临以下严峻挑战：

 

网络架构缺陷：当前网络设计未达到最佳，导致GPU间带宽未得到有效优化，存储性能无法发挥其最大潜力。

 

如今集群网络日益复杂，划分为计算网、管理网和存储网。这种复杂性要求在设计时充分考虑各网络的功能和相互协调。然而，许多集群的网络设计并不合理，导致性能瓶颈、数据传输延迟和资源浪费，影响了整体系统的效率和稳定性。

 

 

运维技术要求高：技术人员需掌握复杂的高性能网络和GPU服务器技术，增加了培训成本和技术壁垒。

 

安全隐患：大多数AI集群存在潜在安全漏洞，可能引发数据泄露和其他高风险问题，威胁业务安全。

 

存储配置不当：存储性能和容量存在问题，可能导致训练数据异常及数据丢失，影响模型的可靠性和准确性。

 

超擎团队项目测试数据--存储性能测试

 

 

能耗与冷却问题：未精准规划机柜功耗和冷却，导致GPU性能无法达到最佳水平，影响计算效率。

 

内存溢出风险：GPU内存管理不当，容易造成内存溢出，限制了计算效果和效率。

 

过时的驱动与框架：未及时更新GPU驱动及相关框架，未能利用最新的性能优化和bug修复，影响整体性能。

 

调度策略不精细：现有调度策略缺乏精细化管理，导致资源利用率低下，无法高效分配计算资源。

 

超擎团队项目测试数据--模型训练吞吐量(Tokens/Sec)测试

 

许多GPU集群调度策略缺乏精细化，导致集群性能无法随着节点数的增加而实现线性增长。

 

 

监控系统缺失：集群监控不完善，无法及时发现潜在问题和故障，错失了预防和修复的机会。

 

超擎审计调优服务

 

针对AI项目的审计调优，超擎数智凭借深厚的专业知识和丰富的实践经验，进行全面的性能审计。我们深入分析集群性能和资源利用率等关键指标，精准识别潜在问题与性能瓶颈，并提供针对性的优化方案，助力AI集群在持续运行中保持卓越性能，实现更高的业务价值。

 

1. 审计服务（粗颗粒度）

 

该服务主要用于评估超算中心在不同负载下的性能表现，帮助用户了解系统算力的整体状况。用户可以及时发现算力瓶颈，为后续系统优化提供依据。

 

2. 审计服务（精细化）

 

提供精细化检测，并对问题做定位。帮助用户深入了解到集群在特定负载下的性能瓶颈，并分析出算力性能的情况，提供详细的检测报告。

 

3. 优化提升服务

 

针对已经发现性能瓶颈的超算系统，通过深入分析系统底层架构、网络通信、存储等方面的瓶颈原因，为用户提供定制化的优化方案和实施方案。