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算力调度管理平台

GPU/NPU 异构算力一站式纳管，开箱即用的智能调度与资源可视化平台

在线试用免费下载
GPU-H10055%
GPU-A80087%
昇腾 910C84%
寒武纪 MLU82%
海光 DCU67%
GPU-409088%
昆仑芯 P80059%
智能调度

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。

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异构算力纳管

支持 NVIDIA、华为昇腾、海光等多品...

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智能调度策略

支持公平共享、优先级排队和 Gang 调...

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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

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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

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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

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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

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开发环境预置

预置 Jupyter Notebook 开发环境，支持 AI 训练开箱即用

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场景 01
AI 模型训练与开发
适配企业级场景需求，提供端到端解决方案。
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场景 02
HPC 高性能计算任务调度
适配企业级场景需求，提供端到端解决方案。
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场景 03
GPU 资源统一管理与共享
适配企业级场景需求，提供端到端解决方案。
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场景 04
科研算力平台搭建
适配企业级场景需求，提供端到端解决方案。

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

围绕资源纳管、运营治理、服务交付和成本优化形成产品价值闭环。

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
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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
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🏛 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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