pai

管好 GPU 集群，让 AI 训练快人一步

pai 是一个面向 AI 场景的资源调度与集群管理平台，主要解决 GPU 等异构计算资源在深度学习训练和推理任务中的分配效率问题。它支持多种 AI 框架（如 Chainer），提供统一的资源抽象和调度策略，能够动态管理集群中的 GPU 节点，实现任务的排队、抢占和弹性伸缩。核心能力包括：多租户资源隔离、优先级调度、故障转移、以及细粒度的 GPU 分配。通过简化集群运维，帮助团队更高效地利用昂贵算力，缩短模型迭代周期。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 2686
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类基础设施
开发团队microsoft
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/microsoft/pai
定价模式free
价格说明开源免费
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型ai,artificial-intelligence,chainer,cloud,cluster-management,cluster-manager,gpu,gpu-cluster,gpu-computing,gpu-scheduler,jupyter,kubernetes,machine-learning,model-training,on-premise,pytorch,resource-management,scheduling,tensorflow
GitHub 星标★ 2686
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2017-09-25 00:00:00
最近更新2026-08-15 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-16
浏览次数0

核心亮点

  • 支持细粒度 GPU 分配，避免算力浪费
  • 多租户隔离与优先级调度，适合团队协作
  • 故障转移机制提升集群稳定性

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 对非 GPU 资源（如 CPU/内存）调度支持可能较弱

适用场景

  • 企业内部 AI 训练平台搭建
  • 云服务商提供 GPU 算力租赁
  • 科研机构管理多用户 GPU 集群

替代项目

Kubernetes + Kubeflow、Slurm、YARN

项目介绍

pai 是一个基础设施领域的开源项目，官方简介：Resource scheduling and cluster management for AI。项目使用 JavaScript 开发，在 GitHub 上获得 2686 星标。

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