“据统计GPU的平均利用率不超过30%会产生巨大的算力资源浪费。我们用软件定义的方式通常可以把用户GPU的利用率提升3-8倍甚至可以到10倍。”这并非一家之言而是趋动科技基于大量企业最佳实践给出的判断。当大模型竞赛进入深水区算力成本居高不下、异构芯片难以统一调度、资源利用率长期徘徊在低位——这些曾经被忽视的“内耗”正在成为制约AI规模化落地的真正瓶颈。软件定义算力把“卡脖子”的GPU变成“自来水”传统AI应用部署中GPU资源往往采用“独占式”使用模式——一个任务占用一张卡即便显存只用了一半其他任务也无法挤占。这种粗放的使用方式直接导致了算力资源的巨大浪费。趋动科技推出的OrionX AI算力池化软件核心思路是**将物理GPU资源虚拟化、池化管理让AI应用与底层硬件解耦**。这意味着工程师不再需要关心任务具体跑在哪块卡上算力资源可以按需分配、弹性伸缩、动态释放真正实现“一点接入、全算贯通”。三重核心能力切分、聚合、远程调用OrionX的算力池化能力体现在三个层面首先是“细粒度切分” 。一张高性能GPU卡可以被拆分成多个虚拟GPU同时支撑多个任务最大化利用每一寸算力。在某金融客户的微调场景中OrionX帮助其节省了60%的算力资源。其次是“跨节点聚合”。多个服务器上的GPU可以聚合成一个大的虚拟GPU满足大模型训练对多卡并行算力的需求。最后是“远程调用”。CPU和GPU解耦后应用可以通过网络使用其他服务器上的物理GPU部署不再受物理位置的限制资源调度更加灵活。不止于降本更是增效与国产化破局算力池化的价值不仅体现在节约硬件采购成本上更在于盘活现有资产**释放研发效能**。格灵深瞳的实践便是一个典型例证。在部署趋动科技的Gemini平台OrionX方案前原有集群资源仅能满足2个项目组、十几位工程师的使用。而同样规模的集群在完成池化改造后支撑了11个项目组、近70位工程师的算法开发训练不到一年时间完成了超过6000个任务。更值得关注的是OrionX在**信创国产化**领域的布局。通过与银河麒麟操作系统、海光DCU等国产软硬件深度适配OrionX已实现**英伟达GPU与国产AI芯片的异构统一管理**。这为面临“卡脖子”风险的企业提供了一条平滑迁移的可行路径——上层AI应用无需修改代码底层即可无缝切换算力芯片。从互联网到金融、运营商行业标杆已在路上目前OrionX已在互联网、金融、制造、政务、教育等多个行业落地验证。广东联通发布的千卡教育智算集群正是基于OrionX的GPU池化技术实现了异构算力的高效共享与灵活调度为高校AI教学和科研提供“随需应变”的算力服务。算力如水是愿景也是现实“我们希望过去看起来‘阳春白雪’的算力能够真正成为一种普惠大众的资源就像水电一样按需随用随取、灵活便捷且便宜高效。”趋动科技生态运营总监文禹翔曾这样描述公司的愿景。当算力不再是“紧缺资源”而是“弹性供给”AI创新的门槛才能真正降低。趋动科技OrionX正在让“算力如水”从愿景走向现实。