在人工智能領域，大模型時代已經悄然到來，而算力作為這一創新浪潮的核心驅動力，其重要性不言而喻。對于AI開發團隊及高校科研機構而言，算力資源的有效分配與利用，直接關系到項目投入產出比及研究效率。然而，算力資源的分配與管理，卻常常成為制約AI發展的瓶頸。
在高校AI教學中，這一現象尤為明顯。多個班級的學生同時需要GPU資源開展實驗，但硬件資源的有限性導致任務排隊現象嚴重，影響了教學效果。而在數據科學團隊中，即便是小規模的數據集測試，也往往需要整機資源的支持，這不僅造成了GPU算力的極大浪費，也降低了研發效率。
傳統資源應用模式下，算力資源的分配問題層出不窮。資源分配不均，使得GPU卡數量有限，無法滿足每個人的需求，導致任務排隊、效率低下。同時，資源利用率低也是一大痛點，小任務占用大資源，使得硬件資源無法得到充分利用。資源配置單一，不同任務對算力資源的需求各異，但傳統固定資源配置方式難以滿足這種多樣化需求。
為了解決這些痛點，基石AI智算平臺（coreshub.cn）推出了專屬資源組功能。這一功能通過提供專屬計算節點、團隊資源共享和算力切分等能力，實現了算力資源的精準高效管理。用戶可以申請專屬計算節點，并根據任務需求配置資源組，從而支持單卡、多卡、GPU切分等多種資源顆粒度配置。這一功能不僅滿足了多種研發需求，還提高了科研效率。
在基石AI智算平臺上，用戶可以輕松實現批量啟動環境。平臺集成了容器算力調度和自定義鏡像倉庫，支持常用開發框架、高性能網絡和存儲自動掛載。管理員只需簡單操作即可分配資源，算法工程師則能在秒級內獲得開發環境，從而大大提高了研發效率。
基石AI智算平臺還提供了智能調度策略，通過分配專屬計算池和設置優先級任務調度，實現了資源利用率的最大化。算法工程師只需提交計算任務，任務一得到資源就自動運行，避免了資源空閑現象，加速了研發產出。
為了滿足不同用戶的多樣化需求，基石AI智算平臺還支持動態擴展功能。用戶可以根據實際情況按需購買專屬計算節點并進行分配，同時根據任務負載調整節點數量，實現靈活擴縮容。平臺還支持按需、包月包年等多種計費模式，為用戶提供了更加靈活的選擇。
在使用專屬資源組時，用戶可以通過創建專屬資源組并實現資源的分配利用。管理員（主賬號）可以對資源組進行算力顆粒度的調度配置，并創建不同配額的子賬號，為團隊成員分配資源。團隊成員則可以登錄子賬號，在資源可使用范圍內使用管理員共享的資源，支持使用管理員創建的規格或自定義規格。
管理員（主賬號）可以統一管理、查看資源在子賬號下的使用情況與使用狀態，確保資源的有效利用。這一功能不僅提高了資源利用率，還為AI項目的順利開展提供了有力保障。
基石AI智算平臺以其高效、穩定、安全的AI計算環境，為AI開發團隊及高校科研機構提供了強有力的支持。通過專屬資源組功能，用戶可以輕松解決算力資源分配與管理的痛點，為AI項目的成功實施注入滿滿活力。
