异构算力虚拟化平台「密瓜智能」完成天使轮融资

随着大模型时代的来临，GPU 算力变得比黄金还要稀缺。然而，尽管企业急需算力，但全球 GPU 的平均利用率却徘徊在 10%-20% 之间，大量显存与算力因“静态分配”而闲置。据 36 氪最新消息，异构算力虚拟化及高效调度管理平台「密瓜智能」（Dynamia.ai）已完成天使轮融资，由复星创富领投，拙朴资本和种子轮投资人跟投。据悉，天使轮融资金额为数千元人民币，将主要用于 HAMi 开源生态建设及异构算力调度平台的产业化落地。

异构算力的“碎片化”挑战

随着国产算力与多样化 AI 芯片的发展，企业内部算力环境日益多元与复杂。不同架构、不同厂商的 GPU 与 AI 加速芯片共存于同一基础设施中，给算力资源的管理、调度与使用带来了新挑战。

在实际应用中，企业普遍面临异构算力资源难以统一调度、资源共享效率不足及算力利用率不高等问题，成为当前 AI 基础设施建设的关键环节。密瓜智能的核心突破在于其主导的 CNCF（云原生计算基金会）开源项目——HAMi。作为全球唯一专注异构算力虚拟化的 CNCF 项目，HAMi 的目标是成为算力调度领域的“统一语言”。

算力分配

异构算力池化：从“静态独占”到“动态解耦”

密瓜智能通过 HAMi 构建了一套深度虚拟化与池化管理体系，实现了算力资源与物理硬件的深度解耦。其核心技术能力包括：

• 细粒度切分与显存超卖：支持将单枚 GPU 的显存与算力进行精度达 1/10 甚至更小的切分，并引入“显存超卖（Over-provisioning）”机制，确保高并发任务在资源共享时互不干扰，大幅提升单卡承载密度。
• 跨厂商异构统一适配与动态 MIG：已完成对 NVIDIA、华为昇腾、沐曦等 9 种以上芯片的适配，并支持动态 MIG（Multi-Instance GPU）灵活配置，使不同架构算力能进入同一资源池标准化管理。
• 自动弹性扩缩容与优先级机制：支持显存自动弹性扩缩容及 OOM 抑制，配合任务优先级抢占机制，确保核心业务在资源紧张时获得优先保障。
• 云原生零侵入与高性能 Turbo 模式：通过高性能 Turbo 模式优化调度效率，且实现与 Kubernetes 生态的原生融合。用户无需修改代码，即可在生产环境中实现算力的自动感知与分配。

在顺丰科技的应用案例中，密瓜智能实现了在仅有的 6 张 GPU 上成功部署了 19 个测试服务，原本需要 19 张卡才能运行的任务，现在节省了 13 张卡，资源效率提升了 2 倍以上。而在越南 AI 学习平台 PREP EDU 的案例中，面对 RTX 4070 与 4090 混装的复杂异构环境，HAMi vGPU 调度能力加上 PREP EDU 的 Devops 团队对其工作流程进行了大量优化，实现了 GPU 集群痛点减少 50%，GPU 基础架构优化了 90%。

算力调度

在此基础上，密瓜智能围绕 HAMi 打造了面向企业客户的商业化产品与技术服务，为企业在生产环境中落地异构算力调度提供更完善的工程能力、稳定性支持与持续运维保障。目前，公司已与多家企业客户开展付费合作，逐步推进从开源项目到企业级解决方案的商业化落地。

从开源基因到商业闭环

密瓜智能核心创始团队长期深耕云计算、云原生及 AI 基础设施领域。CEO 张潇曾在云原生领域头部企业 DaoCloud 担任容器团队负责人；联合创始人 CTO 李孟轩曾任第四范式异构算力技术负责人。两位创始人均是 Kubernetes 核心贡献者及多个 CNCF 项目的维护者（/长期参与 Kubernetes 及 CNCF 生态相关开源项目）。近年人工智能发展迅速，云原生基础设施已成为 AI 时代的首选。密瓜智能团队围绕异构 GPU 资源共享与统一管理方向展开探索，并在此基础上创立了密瓜智能，推动相关能力向工程化与企业级场景落地。

密瓜智能创始人张潇表示：“在算力自主化的大背景下，异构算力池化技术不仅是提升效率的工具，更是国产芯片进入主流生产环境的‘最后一公里’。我们坚持通过开源社区 HAMi 建立行业的‘事实标准’。我们的愿景是让异构算力像水电一样简单好用，真正构建起全球领先的算力调度生态。”

投资人观点：

复星创富投资执行总经理叶丽娟表示，异构将成为算力市场的长期格局。无论是 GPU 还是新型算力芯片，都是 AI 最重要的底座。密瓜智能在 AI 大生态中不可或缺地链接了算力端与应用端，为客户极大程度提升了算力效率并节省了昂贵的算力成本。开源的 HAMi 已建立起颇具规模的开发者与用户生态——这一路径也与 AI 行业开源化、协同化的发展趋势高度契合。HAMi 提供的灵活、弹性、按需且可靠的虚拟化技术，能够实现算力的高效切分与调度，显著提升算力利用率。

拙朴投资总监陈敏洁在与密瓜智能的沟通中提到，在上一代以 CPU 为核心的云计算时代诞生了像 VMware 这样的虚拟化巨头。如今到了以 GPU 为核心的 AI 智算时代，AI 任务负载对算力的需求与底层硬件分配方式之间同样存在巨大的错配。国产算力多元异构百家争鸣的现状也赋予了 HAMi 开源更深远的意义。