摘要：在人工智能领域，大模型时代已经悄然到来，而算力作为这一创新浪潮的核心驱动力，其重要性不言而喻。对于AI开发团队及高校科研机构而言，算力资源的有效分配与利用，直接关系到项目投入产出比及研究效率。然而，算力资源的分配与管理，却常常成为制约AI发展的瓶颈。

在人工智能领域，大模型时代已经悄然到来，而算力作为这一创新浪潮的核心驱动力，其重要性不言而喻。对于AI开发团队及高校科研机构而言，算力资源的有效分配与利用，直接关系到项目投入产出比及研究效率。然而，算力资源的分配与管理，却常常成为制约AI发展的瓶颈。

在高校AI教学中，这一现象尤为明显。多个班级的学生同时需要GPU资源开展实验，但硬件资源的有限性导致任务排队现象严重，影响了教学效果。而在数据科学团队中，即便是小规模的数据集测试，也往往需要整机资源的支持，这不仅造成了GPU算力的极大浪费，也降低了研发效率。

传统资源应用模式下，算力资源的分配问题层出不穷。资源分配不均，使得GPU卡数量有限，无法满足每个人的需求，导致任务排队、效率低下。同时，资源利用率低也是一大痛点，小任务占用大资源，使得硬件资源无法得到充分利用。资源配置单一，不同任务对算力资源的需求各异，但传统固定资源配置方式难以满足这种多样化需求。

为了解决这些痛点，基石AI智算平台（coreshub.cn）推出了专属资源组功能。这一功能通过提供专属计算节点、团队资源共享和算力切分等能力，实现了算力资源的精准高效管理。用户可以申请专属计算节点，并根据任务需求配置资源组，从而支持单卡、多卡、GPU切分等多种资源颗粒度配置。这一功能不仅满足了多种研发需求，还提高了科研效率。

在基石AI智算平台上，用户可以轻松实现批量启动环境。平台集成了容器算力调度和自定义镜像仓库，支持常用开发框架、高性能网络和存储自动挂载。管理员只需简单操作即可分配资源，算法工程师则能在秒级内获得开发环境，从而大大提高了研发效率。

基石AI智算平台还提供了智能调度策略，通过分配专属计算池和设置优先级任务调度，实现了资源利用率的最大化。算法工程师只需提交计算任务，任务一得到资源就自动运行，避免了资源空闲现象，加速了研发产出。

为了满足不同用户的多样化需求，基石AI智算平台还支持动态扩展功能。用户可以根据实际情况按需购买专属计算节点并进行分配，同时根据任务负载调整节点数量，实现灵活扩缩容。平台还支持按需、包月包年等多种计费模式，为用户提供了更加灵活的选择。

在使用专属资源组时，用户可以通过创建专属资源组并实现资源的分配利用。管理员（主账号）可以对资源组进行算力颗粒度的调度配置，并创建不同配额的子账号，为团队成员分配资源。团队成员则可以登录子账号，在资源可使用范围内使用管理员共享的资源，支持使用管理员创建的规格或自定义规格。

管理员（主账号）可以统一管理、查看资源在子账号下的使用情况与使用状态，确保资源的有效利用。这一功能不仅提高了资源利用率，还为AI项目的顺利开展提供了有力保障。

基石AI智算平台以其高效、稳定、安全的AI计算环境，为AI开发团队及高校科研机构提供了强有力的支持。通过专属资源组功能，用户可以轻松解决算力资源分配与管理的痛点，为AI项目的成功实施注入满满活力。

来源：ITBear科技资讯