AI和HPC资源池化与纳管

• 统一管控用户、存储、设备监控与网络，消除资源割裂。
• 支持HPC作业与AI任务联动：用HPC中间数据训练模型，AI推理结果实时优化HPC作业，降低算力消耗。
• 保留原生操作习惯：AI任务基于Docker容器运行，HPC作业直接依托裸金属批处理，性能无损。
• 资源动态调配：按需调整AI/HPC资源池占比，匹配业务波动，降低投资成本。

容器镜像服务 & GPU虚拟化

• MIG 虚拟化：硬件级切分 GPU 为独立子单元（GI/CI），隔离算力、显存与故障，保障 QoS；按 NVIDIA 标准 profile 灵活配置（如 3g.20gb 规格），满足多任务并行
• vGPU 虚拟化：保留官方功能，实现显存与计算单元隔离；支持超分显存，运行超大显存任务；安全共享物理 GPU，提升集群利用率。

多租户资源隔离

• 租户间资源、数据完全隔离，租户内支持 RBAC 权限体系。
• 资源配额双管控：固定分配专属资源给用户组，避免跨组抢占；限制单用户资源上限，保障组内公平使用
• 实时统计资源用量，支持查看组内用户使用报告，成本可追溯。

集群监控与告警

• 服务器监控：节点状态概览、健康检查、IO 视图、任务详情一站式查看。
• GPU监控：算力\显存利用率趋势追踪、温度\状态实时显示、掉卡\驱动异常即时告警。
• 存储监控：集群存储容量预警、按类型\用户组的使用分布分析、缓存与配额管理。
• 适配运维全场景：节点纳管、日常巡检、故障定位、容量评估。

异构国产算力支持  
通过GPTVM大模型虚拟机屏蔽国产AI算力芯片差异，提供统一接口，助力大模型高效运行。

异构算力统一管理和资源监控   
整合NVIDIA GPU与国产算力产品，构建池化资源池，按业务需求灵活调度分配以适配多样场景。

智能化的算力调度   
基于多种算法，结合Workload需求与性能指标自动分配管理资源，优化数据传输路径提升调度效率

面向Al集群的高性能分布式文件系统   
适配AI训练 “小文件、多读少写” 特点，具备高吞吐、低延时、高 IOPS，百亿小文件性能稳定。

快速冷启动的算力容器   
定制化容器支持2秒内冷启动，适配推理算力瞬时波峰需求，多节点容错保障大模型训练高可靠。

智能运维精细算力运营   
通过统一平台管理异构资源，降低运维成本，实现规范化、可视化高效运维。

算力统管，共享增值  
企业拥有分散算力,需建设统一纳管调度平台,提升资源利用率;同时将多余算力接入算力联盟,实现共享与变现,兼顾降本增效与商业价值。

项目算力冲突治理与弹性供给
公司多敏捷开发项目存在算力资源冲突，需弹性租用公司资源并在项目结束后释放。

智算统管，训推提效  
开发能力较强的企业面临智算资源紧张、分配不均及任务冲突问题，需统一管理调度智算设备并跑通训推任务。