資源煙囪式建設,整體利用率低
各部門獨立建設集群,導致算力孤島嚴重,忙閑不均,昂貴的硬件資源長期閑置浪費。
HPC與AI混合負載調度極困難
傳統調度器難以同時高效管理仿真計算與AI訓練任務,導致CPU與GPU資源無法融合復用。
計算環境配置繁瑣,IT維護壓力大
仿真軟件與AI框架依賴庫沖突頻發,環境部署耗時耗力,研發人員深陷底層IT配置泥潭。
缺乏精細化運營,成本難以量化
傳統管理模式缺乏作業級監控與計費,IT部門無法精確核算各項目成本,擴容決策無據可依。
各部門獨立建設集群,導致算力孤島嚴重,忙閑不均,昂貴的硬件資源長期閑置浪費。
傳統調度器難以同時高效管理仿真計算與AI訓練任務,導致CPU與GPU資源無法融合復用。
仿真軟件與AI框架依賴庫沖突頻發,環境部署耗時耗力,研發人員深陷底層IT配置泥潭。
傳統管理模式缺乏作業級監控與計費,IT部門無法精確核算各項目成本,擴容決策無據可依。
統一管理CPU/GPU及多廠商硬件,實現跨集群資源共享與智能調度,顯著提升硬件利用率。
內置智能調度引擎,支持傳統仿真與AI訓練混合運行,靈活切分資源,滿足多元化業務需求。
將復雜的軟件棧封裝為標準化環境,研發人員一鍵拉起工作區,無需配置,專注業務創新。
提供多維度可視化報表與作業級計費,清晰展示資源流向與瓶頸,輔助企業優化IT投資。