模型训练
与微调
S / 01数据处理训练计算模型迭代
以训练服务器为计算主体，连接数据处理、模型开发和资源管理链路，支撑从实验到持续迭代的模型工作流。
SOLUTION SCENARIOS
让计算架构
跟随业务负载
从工作负载出发组织模组、服务器和集群资源，为集成伙伴提供边界清晰的 AI 计算基础。
模型训练
S / 01企业级
推理部署
S / 02在线服务批量分析多模型并行
围绕在线服务、批量分析和多模型共存组织计算资源，使推理平台能够适应不同并发与时延目标。
边缘智能
部署
S / 03现场数据本地推理业务响应
在数据产生地点附近完成采集、推理和业务响应，并保留与中心平台协同管理的系统边界。
AI 计算
集群基础设施
S / 04计算节点资源组织统一供给
将多台训练或推理服务器组织为统一资源池，为调度平台、模型平台和上层应用提供一致的计算基础。
DESIGN PRINCIPLES
三个原则，控制方案复杂度
明确产品边界、接口关系与验证对象，让计算基础设施能够被理解、组合和维护。
01 / MODULAR
模块化组织
以标准产品单元承接变化，减少项目级定制对系统整体的影响。
02 / DECOUPLED
分层解耦
分离计算核心、整机系统、资源组织与业务负载，保持职责清晰。
03 / VERIFIABLE
可验证交付
围绕关键业务链路定义验证对象，使部署结果具备一致判断依据。
SOLUTION PATH
从需求边界到运行系统
方案不是产品堆叠，而是围绕目标负载完成系统边界、产品组合和验证路径的连续设计。
01 / ANALYZE
负载分析
明确模型形态、数据路径和运行目标。
02 / MAP
架构映射
将需求映射到模组、服务器与集群层。
03 / VERIFY
组合验证
验证关键接口与端到端业务链路。
04 / RUN
部署运行
完成现场衔接并保持配置信息一致。