以下表格对比了几种支持 GPU 管理、分布式大模型部署并对外提供 API 端点开源与商业平台，帮助在选型时快速了解各平台的定位与核心功能。
| 平台 | 类型 | GPU 管理 | 模型服务 | API 兼容 | 监控与调度 | 多租户支持 | 主要特点 |
|---|
| GPUStack | 开源 | 集群内异构 GPU 统一管理，支持 NVIDIA/AMD/Apple Metal 等多厂商 | 支持 LLM、VLM、CV、语音等多类型模型，分布式多 GPU 推理 | 兼容 OpenAI REST API | 实时 GPU 性能与使用率监控；自动调度与负载均衡 | 用户与 API Key 管理 | 轻量 Python 包，一键部署；支持多版本后端并发运行 |
| NVIDIA Run:ai | 商业 | Kubernetes 原生 GPU 虚拟化调度，动态分配全卡或分片 GPU | 训练与推理均可，SLA 基于优先级队列调度 | 无缝集成 Kubernetes API，可通过 REST 调用 | Fractional GPU 分片；策略化自动伸缩；工作负载感知调度 | 安全隔离的多租户配额管理 | 虚拟 GPU 池；多云及混合云支持；与 AWS EKS/Sagemaker 集成 |
| Exostellar | 商业 | 异构 xPU（GPU/CPU/加速器）统一编排与资源池化 | 支持 AI 训练与推理工作负载 | 自定义 REST API | 内置内存感知调度与智能选卡 | 安全多租户资源池 | 集群可视化 Dashboard；Kubernetes + 云端混合部署 |
| Amazon SageMaker MMEs | 商业 | 托管 GPU 实例弹性伸缩 | 单端点多模型服务，自动按请求加载/卸载模型 | 原生 AWS SDK/HTTP API | 自动根据流量负载扩缩容 | IAM 权限管理与多模型隔离 | 按需共享实例降低成本；支持异构实例类型 |
| Hopsworks | 商业 | Kubernetes 上 GPU 调度与批量/实时任务管理 | 训练、推理全流程支持；集成 Ray、KServe 等 | 提供统一 REST API | 配额与使用量报表；作业监控 | 基于角色的访问与计费 | Feature Store + 作业调度一体化；适合数据密集型场景 |
| Humanitec | 商业 | 基于规则的多集群与 GPU 群集编排 | 预打包应用与模型部署，支持 Kubernetes | 统一 API 与 UI 面板 | 模板化 IaC 管理，多环境同步 | 多集群/多租户隔离 | 支持 Terraform/Pulumi 模板；动态 Fleet 更新与版本控制 |
主要选型建议
- 完全开源、自托管、兼容 OpenAI API：
选择 GPUStack，可在异构硬件上快速部署 LLM 服务，并对外提供标准化 OpenAI 端点，适合对自主可控及低成本有强需求的团队。
- Kubernetes + 企业级调度：
若已有 Kubernetes 平台且需细粒度 GPU 分片与多租户治理，可考虑 NVIDIA Run:ai，其提供 Fractional GPU、SLA 调度以及云原生集成。
- 托管服务与低运维：
不希望自行维护集群，则可选用 Amazon SageMaker Multi-Model Endpoint，以 AWS 托管模式按需伸缩 GPU，快速上线多模型服务。
- 数据与特征管理一体化：
若同时对特征存储、批量/实时推理有需求，Hopsworks 将数据与 GPU 作业统一编排，便于端到端管理。
- 多云混合部署与 IaC：
需统一管理跨云或本地多集群资源，并希望使用 Terraform/Pulumi 等模板化配置，Humanitec 提供规则驱动的多集群 Fleet 管理。
通过上述对比，可根据团队已有技术栈、运维成本偏好与安全合规要求，选择最契合的 GPU 管理与大模型服务平台。
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