摘要

智能化转型背景下,如何以更小的算力成本承载更多的AI应用成为业界关注的重要课题。本文结合光大银行全栈云异构算力平台建设实践,在深入分析GPU池化技术演进路线及主流技术方案的基础上,总结梳理了全栈云异构算力平台的技术特点与实际成效,并进一步展望了全栈云异构算力平台的未来发展方向。