显卡是很贵的、也是稀缺的。但是AI又是很火的，每个人都不想错过这个机会，公司也一样。
假设你是公司或者团队的负责人， 为了拥抱AI，先要解决显卡算力问题。如果要给每个人都配置一个显卡，哪怕是消费卡，也是一笔不小的成本。而且每个人都拥有一张显卡，使用率也没那么高。
那么公司能不能采购一小部分显卡，共享给公司所有人使用呢？答案完全是可以的，我们的TensorLink就是解决这个问题的。
TensorLink可以把有显卡的电脑变成服务端，共享给多个无显卡的客户端电脑使用，客户端电脑上的软件无感知，就像真的拥有显卡一样。
TensorLink支持Stable Diffusion 出图、生成视频，支持LLAMA、Qwen等多个大模型的推理使用，支持C4D等软件的渲染。
假如你是一家电商公司，需要使用SD生成大量的图片和视频，发布到抖音或者电商平台。如果你使用WebUI供员工使用，因为每个员工的需求不一样，用的模型也不同，WebUI的维护成本就很高。如果你给每个员工都配置高性能的显卡，成本又很高。
现在使用TensorLink，只需要20%显卡的成本，就可以搭建一个显卡共享服务，给到全公司的员工使用，提升了显卡的使用率，还节省了成本，又满足了每个员工个性化的需求。
如果你是一家AI大模型的培训机构，给每个学员都配置一台带显卡的高性能电脑成本太高，那么同样可以使用TensorLink来解决显卡不够用，成本高的问题。
当然还有更多使用显卡的场景，都可以通过TensorLink共享显卡，提升显卡使用率，降低成本，甚至切分一张显卡给多个人使用。
其实不止是公司，你自己个人电脑也可以使用。
我们都喜欢开个虚拟机折腾一些事情，这样即使系统折腾坏了，也不影响宿主机。但是如果你把你的显卡给到了虚拟机，你的电脑就没法使用了。也就是宿主机和虚拟机只能有一个可以用显卡，这时候就可以通过我们的TensorLink共享显卡，让宿主机和虚拟机都可以使用显卡，一举多得，方便又实用。
类似以上的场景还有很多，我就不一一举例了。现在，我们的TensorLink已经托管在GitHub上了，https://github.com/nvwacloud/tensorlink ，里面有详细的教程，欢迎大家试用，有问题可以给我们提Issue，也可以加入我们微信群社区交流想法。
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