中国计算机学会(CCF)日前与趋动科技联合发布了“GPU池化”这一术语，并在《中国计算机学会通讯》总第198期刊中发表。

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目前，人工智能通过数据、算力、算法和场景的融合深入到各行各业，促进和赋能数智化转型。其中，强大的算力让图像、语音等复杂数据的处理能力得以提升，进而改变传统的人人或人机交互方式，使得新的交互方式迅速得到应用。现阶段，CPU与GPU搭配的异构计算组合仍然是人工智能算力的首选。在实践中，很多企业AI系统都是通过物理形式直接调用GPU，GPU并没有像云场景中计算、存储、网络虚拟化一样实现资源池化。因此，GPU的利用率极低，导致弹性扩展能力受限，投入产出不成正比。

资源池化是云计算的核心支撑技术之一。资源池的核心是通过软件的方法，将各种硬件（CPU、内存、磁盘、网络等）变成可以动态管理的“资源池”，从而提升资源的利用率，简化系统管理，实现资源整合，让IT对业务的变化更具适应力。

GPU池化也是遵循这样的理念，对物理GPU进行抽象，软件化后形成一个统一的资源池，方便用户按需对GPU资源进行有效调用，无需关注实际物理GPU的大小，数量，型号以及安插的物理位置。GPU池化技术通过对物理GPU进行软件定义，融合了GPU虚拟化、多卡聚合、远程调用、动态释放等多种能力，解决GPU使用效率低和弹性扩展差的问题。

大势所趋，随需而动。因有硬核技术傍身，加之实测成绩印证，由趋动科技主导的GPU池化技术正逐步成为行业标准和用户最优选择！

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