面向高校科研、金融AI建模、智算中心等场景，算力调度平台通过资源池化-智能分配-全链路运维一体化方案，解决GPU资源分散、利用率低、监控滞后等核心痛点，实现算力资源从“粗放管理”到“精细化运营”的转型。

客户核心痛点诊断

当前企业与机构在算力管理中普遍面临四大挑战：

资源孤岛化：GPU型号混杂（如A100/H100/国产升腾910并存），跨集群资源无法互通，形成“小而散”的算力碎片。

利用率瓶颈：单卡日均利用率不足30%（尤其推理场景），算力空转导致硬件投资回报率（ROI）低于行业平均水平。

运维效率低：缺乏全局监控看板，故障依赖人工排查（平均定位时间＞4小时），影响业务连续性（如大模型训练中断）。

人力成本高：需专职团队处理资源申请、分配、故障响应，单个500卡集群年运维成本超百万。

一体化解决方案架构

平台以“算力像水电一样即用即取”为目标，构建四大核心能力：

1. 异构资源统一池化

技术实现：通过容器化（Kubernetes+GPU Operator）与裸金属管理（IPMI协议），纳管CPU/GPU/存储资源，支持x86/ARM架构混合部署。

关键价值：打破集群壁垒，形成逻辑统一的算力池（如将5个物理集群虚拟为1个资源池），资源调度粒度细化至单卡显存（如分配20GB HBM3给轻量化推理任务）。

2. 智能调度引擎

动态分配策略：基于强化学习算法，根据任务优先级（如科研项目＞测试任务）、资源需求（算力/显存/网络带宽）实时调度：

高性能模式：大模型训练任务独占整卡，保障千卡级集群线性扩展效率；

分时复用模式：推理任务共享GPU，通过任务切片技术将利用率从35%提升至75%。

交付效率：预置DeepSeek/Llama等模型镜像，用户“拉取镜像-启动容器”全程自助，资源开通时间从天级压缩至5分钟。

3. 全链路监控体系

实时可视化：通过Prometheus+Grafana构建监控看板，覆盖GPU利用率、显存占用、NVLink链路状态、功耗等200+指标。

智能告警：设置多级阈值（如温度＞90℃触发警告，ECC错误触发紧急告警），支持短信/钉钉/邮件多渠道通知，故障响应时效提升80%。

4. 自动化运维闭环

流程自动化：集成Ansible/Puppet工具，实现固件升级、驱动更新、故障自愈（如GPU掉卡自动重启容器），减少90%重复操作。

策略化管理：支持资源配额管控（如为金融部门分配30%算力额度）、账单自动生成（按任务/部门统计成本），满足多租户隔离需求。

典型应用场景

高校科研平台：统一管理超算中心GPU集群，按课题优先级动态分配资源，支持AI训练与科学计算混合调度，资源利用率提升40%。

金融智算中心：为量化交易模型训练、风险预测推理提供低延迟算力，通过分时复用降低硬件采购成本，年节省支出超500万元。

大模型企业：支撑千亿参数模型从训练（千卡集群）到推理（边缘节点）全流程，调度响应延迟＜100ms，满足实时性需求。