“现有的解决方案让企业在AI开发与管理上面临重重挑战，导致AI难以快速落地，AI平台架构日益复杂, 但仍不够成熟。”
GPU资源昂贵，但利用率低
AI实验难以跟踪和重现
从0到1构建高准确率的AI模型困难
AI模型训练过程缓慢而冗长
将AI部署到云端、本地和边缘设备中很复杂
管理AI应用程序运行过程很麻烦
“人工智能运行在专用硬件加速器上，如GPU，这些硬件加速器的实现和扩展支持工具较少。(传统的CPU计算拥有丰富的软件堆栈，有许多用于大规模运行应用程序的开发工具)”
更专注于业务应用开发和研究
随时启动人工智能GPU资源管理平台，使用配置了最新数据科学工具、框架和NVIDIA GPU的NVAIE Docker镜像。
企业级安全性、可管理和支持全公司AI应用
人工智能GPU资源管理平台已验证可在K8S上运行，部署在业界领先的经过NVIDIA认证的系统上。
“人工智能GPU资源管理平台为AI提供一个基础, 无论是在本地、云端还是边缘，均能够在一个平台上统合调度管理AI相关资源, 并提供所有AI开发阶段所需的工具, 从模型建立, 模型训练, 到生产端进行模型推论。”
