异构 GPU/NPU 统一管理为什么会成为企业 AI 平台的关键能力？
异构 GPU/NPU 统一管理之所以重要，是因为企业 AI 基础设施往往不会只使用一种算力设备。不同模型、不同业务、不同阶段会使用不同 GPU/NPU；国产化、供应链、预算和既有资源也会让企业形成多型号、多厂商、多环境并存的算力池。 如果缺少统一管理，AI 团队可能遇到这些问题： GPU/NPU 分散在不同服务器和集群中，难以统一调度。 某些业务长期独占资源，其他业务无法复用。 不同芯片、驱动、框架和运行环境增加运维复杂度。 虚拟机、物