本次 HAMi Meetup 聚焦提升算力效率，不仅沉淀了多份企业级实战干货与行业协同共识，更让现场与线上的开发者们实现了深度思维碰撞 —— 从技术细节探讨到业务场景适配，从开源生态共建到国产算力创新，交流热度持续升温。未来，HAMi 社区将继续以开源力量为纽带，联动更多行业伙伴与开发者，深耕异构算力调度领域，让轻量化、高适配的算力提效方案惠及更多企业，共同推动数字经济高质量发展！期待下次 Mee

星环科技在寒武纪、海光等国产加速器上的适配实践，展示了 HAMi 作为统一算力抽象与调度底座的价值，也验证了 DRA 在异构资源建模中的未来潜力。通过双方的深度协同，国产 GPU 能力得以在云原生体系内被一致管理，而 LLMOps 平台也获得了跨架构、跨型号的统一资源视图。

HAMi 社区由来自 15+ 国家、350+ 贡献者共同维护，已被 200+ 企业与机构在实际生产环境中采纳，具备良好的可扩展性与支持保障。HAMi 作为目前行业内唯一专注于异构 GPU 资源共享的开源项目，通过灵活、可靠、按需、弹性的 GPU 虚拟化来提升资源利用率，可以插拔式、轻量化、无侵入地部署在任意公有云、私有云、混合云环境中，可支持 NVIDIA、昇腾、沐曦股份、寒武纪、海光、摩尔线程，

在越来越多的 AI 推理与训练场景中，

发起的CNCF 开源项目 HAMi，是唯一专注异构算力虚拟化的开源项目，通过灵活、可靠、按需、弹性的 GPU 虚拟化提升资源利用率，助力AI 时代算力效率提升。DRA 是 Kubernetes 社区提出的一种资源复用机制，但原生使用方式需要用户自行定义 resource name、部署 DRA driver，并理解 ResourceClaim 的使用流程。的定位是进行设备发现，并将缺失的资源指标补

接下来，我们会用五篇文章，从 HAMi 核心演进、共享算力架构、性能分析体系、算力云租赁模式以及国产算力适配与 DRA 建模等维度，逐步拆解整条“云原生 AI 基建之路”正在如何被夯实。你将看到的，不只是一个项目的成长，而是一整条开源算力生态正在加速成形。

摘要： HAMi社区将于2025年11月30日在上海举办首场线下Meetup，聚焦异构GPU资源调度效率提升。作为CNCF开源项目，HAMi支持NVIDIA、昇腾等多元芯片，通过轻量化虚拟化方案提高GPU利用率，已落地金融、智驾等200+企业。活动汇聚CNCF、蔚来、沐曦等技术专家，分享调度优化、硬件适配等实战经验，助力解决算力浪费问题。席位有限，扫码海报即可报名。（149字）

在越来越多的 AI 推理与训练场景中，

用动态发现代替静态配置，用远见决策代替短视分配。其设备端的双策略寻优算法，通过消费预先计算好的“通信分数”，兼顾了当前任务的极致性能与集群资源的长期健康，构成了一套成熟、高效的 GPU 调度方案，为用户在云原生环境中运行大规模 AI 训练与 HPC 任务提供了坚实的性能保障。参考资料设计文档使用文档NVIDIA GPU 拓扑调度启用指南相关PRs。

HAMi 社区由来自 15+ 国家、350+ 贡献者共同维护，已被 200+ 企业与机构在实际生产环境中采纳，具备良好的可扩展性与支持保障。HAMi 作为目前行业内唯一专注于异构 GPU 资源共享的开源项目，通过灵活、可靠、按需、弹性的 GPU 虚拟化来提升资源利用率，可以插拔式、轻量化、无侵入地部署在任意公有云、私有云、混合云环境中，可支持 NVIDIA、昇腾、沐曦股份、寒武纪、海光、摩尔线程，