HAI Platform：幻方AI开源的高效AI训练平台

HAI Platform是由 High-Flyer AI 开发的开源 AI 训练平台，旨在高效管理 GPU 集群资源，支持大规模深度学习训练。其核心设计解决了资源调度、利用效率和迭代适应的挑战，是 AI 团队优化计算资源的重要工具。虽然是两年前开源的了，但依然可以拿来学习或进行二次开发。以下是平台的详细介绍，包括其功能、技术特点和使用场景。

平台背景与开发

HAI Platform由 High-Flyer AI 开发，High-Flyer 是一家专注于 AI 技术和量化投资的公司，其 AI 部门（High-Flyer AI）在深度学习训练平台领域有显著投入。平台以开源形式发布，GitHub 仓库为 https://github.com/HFAiLab/hai-platform，文档地址为 https://hfailab.github.io/hai-platform/，方便开发者访问和贡献。

核心功能与技术特点

HAI Platform的独特功能在于其任务级分时调度机制，通过整合和重新分配碎片化的集群资源，实现高效的 GPU 利用。这种机制允许多个训练任务共享 GPU 资源，显著提高资源利用率。根据官方数据，平台支持稳定运行在 1500 多个计算节点上，日常计算利用率达到 95% 以上，GPU 利用率达到 75% 以上，数据吞吐量高达 7TB/s 之间计算和存储节点之间。

以下是平台的主要组件和功能：

这些组件共同确保了平台的灵活性和易用性，适合各种规模的 AI 团队使用。

性能

HAI Platform表现出色，支持数百个 AI 团队，日常运行任务量大，计算能力利用率高。其部署选项灵活，可在私有集群或公共云 GPU 资源上运行，这为用户提供了多样化的选择。根据官方博客，平台的计算节点规模和利用率数据如下：

这种高性能使其成为处理大规模深度学习任务的理想选择，尤其是在需要高吞吐量和资源密集型计算的场景中。

使用场景与优势

HAI Platform特别适合需要高效管理 GPU 资源的 AI 团队，例如学术研究机构、大型科技公司和 AI 初创企业。其开源性质降低了使用门槛，开发者可以通过 GitHub 仓库获取代码并根据需求定制。此外，平台的 Studio 用户接口和 Jupyter 开发容器支持，使得开发和调试过程更加直观和高效。

一个意想不到的细节是，平台的任务级分时调度不仅提高了资源利用率，还能将闲置计算能力（约 27%）用于研究支持，这为 AI 创新提供了额外资源。

技术依赖与生态

HAI Platform依赖于外部基础设施，包括集中式存储（如 NFS、Ceph、Weka）和 Kubernetes（k8s）集群，推荐使用 RDMA 支持以优化性能。如果没有 RDMA 支持，可以通过配置 HAS_RDMA_HCA_RESOURCE: '0' 调整，相关插件为 rdma-sriov device-plugin^[1]。这些依赖确保了平台在复杂计算环境中的稳定运行。

总结

HAI Platform是一个功能强大、灵活高效的开源 AI 训练平台，特别适合需要大规模深度学习训练的团队。其任务级分时调度机制、高利用率和多样化部署选项使其在 AI 领域具有显著优势。无论是学术研究还是商业应用，HAI Platform都能提供可靠的支持，值得 AI 社区进一步探索和使用。