什么是GPUStack

GPUStack是一个开源的GPU集群管理器，专为运行大型语言模型（LLMs）和其他AI模型而设计。它通过整合异构GPU/NPU资源，提供了一种高效、灵活且易于使用的解决方案，帮助企业快速部署和管理私有化的大模型服务。

核心功能与特点

1. 多平台支持：GPUStack支持多种硬件平台，包括Apple MacBook、Windows PC、Linux服务器以及NVIDIA、AMD、Apple Metal、华为昇腾和摩尔线程等GPU/NPU设备。
2. 分布式推理与调度：支持单机多卡、跨主机分布式推理，以及CPU与GPU混合推理模式，满足不同场景下的高性能需求。
3. 自动化管理：提供自动化部署、模型升级、负载均衡、用户管理、API认证授权等功能，简化了大模型的部署和管理复杂度。
4. 兼容性与扩展性：支持多种模型类型，包括LLM、VLM、Embedding、Rerank、Text-to-Image和STT/TTS等，并兼容OpenAI API，方便开发者将现有模型迁移到GPUStack平台。
5. 监控与性能优化：实时监控GPU和LLM的性能指标（如利用率、吞吐量等），并提供可视化仪表盘，帮助管理员优化资源使用。
6. 低门槛入门：GPUStack支持一键安装和脚本安装，降低了使用门槛，适合企业快速搭建私有化大模型服务平台。

应用场景

GPUStack适用于以下场景：

• 企业级私有化部署：帮助企业将大模型从云服务迁移到本地环境，确保数据安全和隐私保护。
• 多模型部署与管理：支持多种模型的部署和运行，包括对话模型、嵌入文本模型和重排序模型等。
• 高性能推理需求：在资源受限环境中，通过分布式推理和负载均衡技术，提升推理效率。
• 开发者测试与实验：提供GPUStack playground功能，支持快速迭代和测试AI模型。

技术优势

1. 异构资源整合：GPUStack能够统一管理不同品牌的GPU/NPU资源，形成统一的算力集群，提升资源利用率。
2. 开箱即用：提供简单易用的安装和配置流程，支持多种操作系统（如macOS、Linux、Windows）和硬件架构（如AMD64、ARM64）。
3. 灵活的调度策略：支持紧凑调度、分散调度和标签调度等多种策略，满足不同业务场景的需求。
4. 高效性能监控：通过实时监控和性能分析，帮助管理员优化资源分配和任务调度。

社区与生态

GPUStack社区活跃，用户可以通过GitHub获取源码和文档，并参与社区讨论。此外，数澈科技还提供了详细的安装教程和使用指南，帮助用户快速上手。

总结

GPUStack是一个专为大模型部署和管理设计的开源平台，通过整合异构GPU/NPU资源、提供自动化管理和高性能推理能力，帮助企业高效地构建私有化大模型服务平台。其低门槛入门、灵活扩展和强大的技术支持使其成为企业级大模型部署的理想选择