ai分析的计算能力是否可以以容器方式提供？
目前ai分析在企业中，尤其是在产线中逐步有很多应用场景和实际应用
关于cpu和gpu 计算能力这块，是否支持通过容器方式提供，这样资源的调度更加灵活
是否有实际的应用案例，可否详细介绍
5同行回答
1、AI分析类应用所需的计算能力，可以用容器应用方式提供。比如：华星光电采用腾讯云的ADC自动缺陷检测方案，实现对液晶面板的自动化缺陷检测。这套ADC检测系统的AI推理系统和AI训练平台，就是部署在容器云中。
2、对于AI推理和AI训练时，所需的CPU和GPU计算能力，可以通过容器化方式提供，还能大大的提高资源利用率。特别是利用容器云的GPU虚拟化能力，可以实现一个 GPU 物理卡同时给多个 AI 任务使用，提高 GPU 资源利用率。
灵雀云AI解决方案提供了基于容器的GPU虚拟化能力，保障AI业务底层CPU、GPU、显存资源的灵活调度和集约化使用；并且提供MLOps人工智能开发平台，提供TensorFlow、Pytorch等机器学习、模型发布、推理计算所必须工具。
在案例上，灵雀云曾帮助多个金融、工业企业建设AI平台，例如在某股份制银行的人工智能平台建设中，帮助客户建设了超过400物理节点的大型人工智能平台，承载行内3000+人工智能计算应用。
可以，完全是可以。
我们推出的BCC算力平台就是让HPC、大数据、AI类应用可以轻松的运行在容器上，并提供GPU的算力调度能力。
您可以看一下我的文章(https://www.talkwithtrend.com/Article/256151 "支持高性能计算场景，借助容器云打造智能算力引擎")
ChatGPT 回答
AI分析在企业中，尤其是在产线中逐步有很多应用场景和实际应用。其中，GPU计算能力在AI分析中发挥着重要的作用，因为GPU相比CPU在并行计算方面具有更强的优势，能够大幅提高AI模型的训练速度和效率。
容器云技术可以提供更加灵活的资源调度和管理方式，使得企业可以更加高效地利用GPU计算能力进行AI分析。通过容器方式提供GPU计算能力，可以实现资源的动态调度和分配，根据实际需要进行灵活的资源调配，从而提高计算资源的利用率。
在实际应用中，已经有很多企业采用容器云技术来支持GPU计算能力的提供。例如，阿里云提供了GPU云服务器和容器服务相结合的解决方案，可以帮助企业快速搭建GPU计算环境，并通过容器方式进行资源调度和管理。另外，华为云也提供了GPU容器服务，可以为企业提供高效的GPU计算能力支持。
总之，通过容器方式提供GPU计算能力已经成为企业进行AI分析的一种重要方式，可以提高计算资源的利用率和灵活性，从而更好地支持企业的业务需求。