GPU 资源池
支持训练、微调、推理和批处理任务，按项目隔离配额、镜像、存储与访问权限。
Platform
把算力、网络、镜像和运维接成一套可用系统
私有化集群
从机房规划、网络拓扑到 Kubernetes 与调度策略，交付可持续运维的 AI 集群。
推理平台
统一管理模型版本、弹性实例、灰度发布和调用观测，让应用团队专注业务。
Delivery
从评估到上线，按企业现状交付
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01
算力画像
梳理模型规模、并发目标、数据位置和预算边界，形成资源与成本基线。
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02
环境部署
完成网络、存储、镜像仓库、调度策略、权限体系和监控告警配置。
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03
生产运行
建立容量看板、任务审计、故障响应和扩容机制，持续优化 GPU 利用率。
Scenarios
适合正在把 AI 推向生产的团队
模型研发团队
稳定获得训练资源，减少排队、环境漂移和跨团队资源冲突。
企业 IT 与运维
统一纳管算力资产、权限、日志和告警，降低私有化集群维护压力。
AI 应用团队
快速上线推理服务，按业务流量扩缩容，并获得调用质量与成本视图。
Start
让第一批 GPU 资源先跑起来
留下需求规模、目标场景和交付地点，我们会给出初步资源建议与部署路径。