异构算力纳管
支持 NVIDIA、华为昇腾、海光等多品牌 GPU/NPU/CPU 统一纳管
产品介绍
佳杰云星算力调度与管理平台面向企业智算中心、集团算力平台、区域公共算力平台和 AI 研发场景，支持异构算力统一接入、池化管理、智能调度、模型服务接入和运营分析。
平台帮助企业建立从资源池到模型服务再到运营计费的完整闭环，提升算力利用率、服务化交付能力和投资回报率。
基于多算力纳管、多模型兼容和集中化资源市场化运营能力，平台适用于智算中心、集团企业和城市级 MaaS 场景。
异构算力纳管
支持 NVIDIA、华为昇腾、海光等多品...
智能调度策略
支持公平共享、优先级排队和 Gang 调...
资源可视化
实时监控算力使用率、任务队列和资源分配状...
平台核心能力
聚焦算力调度管理平台的核心能力与落地价值
智能调度策略
支持公平共享、优先级排队和 Gang 调度等多种策略，减少算力碎片化
资源可视化
实时监控算力使用率、任务队列和资源分配状态
开发环境预置
预置 Jupyter Notebook 开发环境，支持 AI 训练开箱即用
场景 01
AI 模型训练与开发
面向中小规模 GPU/NPU 资源池，快速验证统一纳管、资源申请和任务调度流程。
场景 02
HPC 高性能计算任务调度
帮助 AI 团队在训练、推理和开发环境之间按需分配算力资源。
场景 03
GPU 资源统一管理与共享
适合科研、实验室和开发测试场景，降低异构算力接入与使用门槛。
场景 04
科研算力平台搭建
为后续生产级算力运营提供基础资源视图、调度体验和使用统计依据。
应用场景
- AI 模型训练与开发
- HPC 高性能计算任务调度
- GPU 资源统一管理与共享
- 科研算力平台搭建
客户价值
围绕异构算力接入、资源池化、任务调度和使用统计，帮助团队低门槛验证算力管理价值。
提升算力利用率
统一调度异构算力，降低闲置和碎片化问题，提升资源周转效率。
形成标准化交付能力
支撑按需申请、快速交付和标准化使用，让算力真正成为可服务化交付的企业能力。
构建运营闭环
从资源管理升级到可持续运营的算力服务体系，帮助企业提升投资回报率。
调度能力
- 支持多队列管理和多租户资源隔离
- 提供公平共享、抢占式和 Gang 调度策略
- 支持任务优先级设置和资源预留
使用率: 85%
温度: 65°C
内存: 12GB/16GB
支持的硬件生态
- NVIDIA GPU（A100、H100、V100、A800 等）
- 华为昇腾 NPU（Atlas 300/800 系列）
- 海光 DCU、寒武纪 MLU 等国产算力芯片
社区版适用场景
- 中小规模 AI 团队的 GPU 资源管理验证
- 科研实验室的算力调度试点
- 企业评估算力调度平台能力的技术预研
🏛 政务云
🏢 央国企
🛡 安全治理
✅ 长期实践积累
✅ 成熟方案能力
常见问题
关于算力调度管理平台的常见问题与解答
算力调度社区版支持哪些 GPU 和 NPU 品牌？
支持 NVIDIA 全系列 GPU、华为昇腾 NPU 和海光 DCU。
同时支持寒武纪 MLU 等国产算力芯片。
通过统一接口管理异构算力，无需针对不同硬件分别操作。
社区版的调度能力是否有限制？
社区版支持基础的公平共享和优先级调度策略。
高级调度策略（如 Gang 调度、跨中心调度）属于企业版功能。
社区版适合单集群场景，多集群联合调度建议使用企业版。
部署算力调度平台需要哪些前置条件？
需要 Kubernetes 集群作为运行底座。
GPU/NPU 节点需要安装对应的驱动和容器运行时。
提供 Helm Chart 一键部署方案，简化安装过程。
与 Slurm 等传统调度器相比有什么优势？
原生支持 Kubernetes 生态，与容器化 AI 训练框架无缝集成。
支持异构算力统一调度，不局限于单一硬件类型。
提供可视化管理和监控界面，降低运维门槛。
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