从 HAMi 到 HAMi-DRA：异构环境的算力资源管理实践｜AICon深圳

摘要

在 AICon 深圳大会上，演讲者介绍了从 HAMi 到 HAMi-DRA 的演进过程，展示了在异构环境中管理算力资源的实践经验。HAMi-DRA 通过动态资源分配机制，能够更加精细地调度 GPU、NPU 等异构计算资源，解决了传统资源管理中的碎片化和利用率低的问题。对于 AI 训练和推理场景，这套方案帮助团队在混合硬件环境中实现更高的资源利用率和作业吞吐量。