GPU 调度云平台

面向模型开发、训练、推理与私有化部署，提供 GPU 资源池化、多租户隔离、弹性调度与运行监控能力。以容器化环境承接任务运行，帮助企业和算力运营方高效组织、交付与运营 AI 算力。

GPU 算力统一管理

异构资源统一纳管

统一接入不同型号、不同集群的 GPU 资源，形成可管理、可分配的算力资源池。

智能弹性调度

按任务类型、资源规格与业务优先级灵活调度，按需扩缩容，适应训练与推理的资源波动。

多租户安全隔离

以租户、项目和权限为边界组织资源使用，支持专属隔离环境与企业级权限管理。

容器化运行环境

提供容器化 GPU 运行形态，支持通过控制台、命令行或 API 部署任务，适配主流深度学习框架。

全程可观测运营

覆盖资源状态、任务运行与用量信息，帮助运营团队掌握算力供给与使用情况。

灵活部署交付

支持云端、专属隔离和私有化部署，适配企业、自建智算中心与渠道伙伴的不同交付边界。

GPU 资源统一管理

智能任务调度

容器化运行环境

运营与部署交付

GPU 资源池化管理

异构算力统一接入

按租户、项目和规格配置资源

按任务调度 GPU 资源与容器化运行环境，缩短从资源申请到训练启动的路径。

按业务负载调度推理资源，支撑模型服务的持续运行和弹性扩展。

提供专属隔离或私有化的算力调度能力，满足数据、权限和部署边界要求。

将分散 GPU 资源统一纳管，支撑资源调度、使用监控与服务化运营。

帮助合作伙伴将资源组织为可运营的算力服务，支持品牌化平台与多租户交付。

提升资源利用

将分散 GPU 资源池化，并依据任务需求统一调度，减少资源闲置与重复配置。

简化运维管理

以统一平台承接资源、任务与运行状态，降低多集群、多环境的管理复杂度。

支撑快速交付

用容器化环境承接训练与推理任务，支持从云端到私有化的不同交付模式。

保持安全可控

以多租户隔离、权限管理和专属部署边界，满足企业对资源使用和交付的控制要求。

连接 AI 生产链路

与模型训推等能力协同，承接从算力供给到训练、推理任务运行的关键环节。