PAI AI 計算資源提供高保障、高效能的 GPU 算力，適用於對延遲和穩定性要求高的訓練與推理情境，為 DSW、DLC、EAS 等產品提供底層算力支撐。您可以在資源集區中購買計算資源，通過資源配額（Quota）將算力分配給不同團隊，綁定到工作空間後即可使用。
資源類型
雲原生資源
雲原生資源主要應用於 PAI-DSW、PAI-DLC、PAI-EAS，分為以下兩種類型：
類型 | 說明 | 適用情境 |
通用計算資源 | 基於 ECS、ECI、EGS 等雲產品，提供靈活、穩定的算力。開通 PAI 後系統自動建立公用資源配額，可直接使用。 | 常規模型訓練和推理、中小規模開發實驗。 |
靈駿智算資源 | 面向大規模深度學習的高效能算力，基於軟硬體一體最佳化，具備高效能網路互聯和儲存加速能力。 | 大模型訓練、千卡級分布式訓練、對網路和儲存頻寬要求高的情境。 |
巨量資料引擎資源
巨量資料引擎資源主要應用於 PAI-Designer，包括以下兩種類型：
類型 | 說明 | 參考文檔 |
巨量資料計算 MaxCompute | 企業級雲資料倉儲，支援海量資料的高效分析處理。 | |
Flink 全託管資源 | 基於 Apache Flink 的即時巨量資料分析平台，提供亞秒級資料分析能力。 |
核心概念
概念 | 說明 |
資源集區 | 購買和管理計算資源的入口。在資源集區中建立資源群組、購買 GPU 節點，統一管理續約、退訂等操作。 |
資源配額（Quota） | 從資源集區中劃分算力的配置單位。支援建立父子級配額樹（Quota Tree），實現按團隊或專案分配資源。將配額綁定到工作空間後，該工作空間內的 DSW、DLC、EAS 即可使用對應算力。 |
資源群組 | 資源集區中的邏輯分組，每個資源群組對應一批相同類型的計算節點。一個資源配額可關聯多個資源群組的算力。 |
使用流程
使用雲原生 AI 計算資源的典型流程如下：
購買資源：在AI 計算資源 > 資源集區中建立資源群組併購買計算資源。
通用計算資源：詳情參見建立資源群組併購買通用計算資源
靈駿智算資源：詳情參見建立資源群組併購買靈駿智算資源
建立資源配額：在AI 計算資源 > 資源配額（Quota）中將算力分配給不同團隊。詳情參見建立資源配額。
綁定工作空間：將資源配額綁定到工作空間，工作空間內的成員即可使用對應算力進行 AI 開發和訓練。
使用資源配額：在建立DSW執行個體、DLC任務或EAS服務時，資源來源選擇建立的資源配額。
巨量資料引擎資源的配額管理方式不同：MaxCompute 詳情參見MaxCompute資源配額，Flink 全託管詳情參見Flink全託管資源管理。
進階配置
計費說明
AI 計算資源採用預付費方式（訂用帳戶），費用根據節點規格、數量和購買時間長度計算。詳情參見AI計算資源計費說明。