CNCF发布招商银行AI调度平台案例 HAMi获生产级验证
CNCF发布招商银行案例，证明中国开源的GPU虚拟化与异构算力调度技术（HAMi）已通过金融级生产验证，大幅提升硬件利用率
云原生计算基金会（CNCF）官方发布案例，招商银行基于开源项目HAMi（一种GPU虚拟化与异构算力调度技术）搭建AI调度平台，实现“一池多芯、弹性共享”。实际运行中硬件利用率达100%，分布式训练跨机调度概率降低30%，可节省最高80%硬件采购成本。这标志中国开源AI调度技术通过金融级生产验证。
正文摘录
云原生计算基金会（CNCF）近日正式发布招商银行基于 HAMi 构建 AI 计算调度平台的案例研究。该案例是 HAMi 从 Sandbox（沙箱级别，CNCF 项目初始阶段）晋升至 Incubation（孵化级别）后，首个获得 CNCF 官方认证的标杆项目，意味着这一由中国团队发起并主导的开源技术已在金融级生产环境中获得国际权威认可。 据披露，招商银行借助 HAMi，在 Kubernetes 基础上搭建了“一池多芯、弹性共享、拓扑优化”的统一异构 AI 计算调度平台。实际运行数据显示，该平台将硬件池利用率提升至 100%，分布式训练跨机调度概率降低 30%，有效解决了算力孤岛、资源闲置和运维成本高等普遍性难题。行业分析人士指出，该案例为金融行业 AI 基础设施建设提供了可复用的参考范式。 HAMi 项目起源于领先的全栈 AI 云服务平台范式智能内部的 vGPU 技术实践。面对异构 GPU 设备碎片化、资源调度效率低下等挑战，范式选择将内部能力开源，推动 AI 算力管理基础设施的标准化。截至目前，HAMi 已吸引来自 17 个国家和地区的 500 余名开发者参与贡献，最终用户覆盖云服务商、互联网、金融、汽车、物流、教育等领域的超过 300 家企业，并已拓展至东南亚、欧洲等海外市场。 在生产环境落地方面，HAMi 已在招商银行、蔚来汽车、贝壳找房、顺丰科技、SNOW Corp.、DaoCloud、PREP EDU 等多家头部企业部署，应用于 GPU 利用率提升、异构算力池化、大模型推理流量调度、自动驾驶训练与仿真等核心场景。根据实际运营数据，通过异构加速器共享与隔离调度，企业可节省最高 80% 的硬件采购成本，GPU 综合利用率提升 5 至 10 倍。