北京
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在国产GPU多样化的背景下，算力利用率低、异构管理复杂，成为AI基础设施落地的两道坎。来自MIGUA Intelligence的开源项目HAMi，正在尝试回应这个问题。
所谓“异构”，指的是不同类型、不同架构的芯片并存，且各自拥有独立的软件生态。传统方案难以统一调度，导致资源闲置。HAMi选择了一条中间层路线：把底层的计算资源虚拟化，向上层应用提供一致的接口。
上层AI任务无需关心底层是哪款GPU，按需申请即可；硬件侧则通过虚拟化切分，支持多任务共享，从而提升整体利用率。管理复杂度从“每款芯片一套方案”变为“一套中间件统一处理”。
这个开源项目能够走到关键接口的位置，在于它回应了国产GPU生态的碎片化痛点。通过虚拟化封装，异构算力可以被当作统一资源来调度，不再割裂。
从开源项目到行业标准仍有距离，但HAMi的路径至少展示了一种可能：在硬件之上，建立一层通用的算力接口。
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