资源烟囱式建设,整体利用率低
各部门独立建设集群,导致算力孤岛严重,忙闲不均,昂贵的硬件资源长期闲置浪费。
HPC与AI混合负载调度极困难
传统调度器难以同时高效管理仿真计算与AI训练任务,导致CPU与GPU资源无法融合复用。
计算环境配置繁琐,IT维护压力大
仿真软件与AI框架依赖库冲突频发,环境部署耗时耗力,研发人员深陷底层IT配置泥潭。
缺乏精细化运营,成本难以量化
传统管理模式缺乏作业级监控与计费,IT部门无法精确核算各项目成本,扩容决策无据可依。
各部门独立建设集群,导致算力孤岛严重,忙闲不均,昂贵的硬件资源长期闲置浪费。
传统调度器难以同时高效管理仿真计算与AI训练任务,导致CPU与GPU资源无法融合复用。
仿真软件与AI框架依赖库冲突频发,环境部署耗时耗力,研发人员深陷底层IT配置泥潭。
传统管理模式缺乏作业级监控与计费,IT部门无法精确核算各项目成本,扩容决策无据可依。
统一管理CPU/GPU及多厂商硬件,实现跨集群资源共享与智能调度,显著提升硬件利用率。
内置智能调度引擎,支持传统仿真与AI训练混合运行,灵活切分资源,满足多元化业务需求。
将复杂的软件栈封装为标准化环境,研发人员一键拉起工作区,无需配置,专注业务创新。
提供多维度可视化报表与作业级计费,清晰展示资源流向与瓶颈,辅助企业优化IT投资。