该项目基于GPU物理服务器集群构建云计算平台，通过先进的虚拟化技术实现计算、存储和网络资源的高效隔离与动态分配，为人工智能训练任务提供弹性可扩展的高性能算力服务。平台采用多层次虚拟化架构设计，在硬件资源层通过IB（InfiniBand）网络虚拟化技术构建低延迟、高带宽的通信网络，为分布式训练任务提供优异的网络性能保障。在计算资源层，采用GPU穿透（GPU Passthrough）技术实现物理GPU设备的直接映射，使虚拟机能够获得接近原生性能的GPU算力，支持按需分配和动态调度。在存储层，集成Ceph分布式存储系统与OpenStack云平台，构建高可用、高吞吐的存储服务体系，满足AI训练对海量数据的高速存取需求。平台通过智能调度算法实现计算资源的优化配置，支持多种深度学习框架的运行环境快速部署，并提供完善的监控和运维管理功能。该解决方案显著提升了GPU集群的资源利用率，为大规模AI模型训练提供了稳定可靠的云计算基础设施支撑。
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