全局资源池化与智能调度

通过私有化部署的调度引擎，将分散的异构算力(本地GPU集群、边缘节点、超算中心等)统一抽象为资源池。

多租户隔离与自助式管理

多租户隔离与自助式管理

混合算力纳管与弹性扩展

同时管理私有算力与可控外部资源(如突发时按需调用专属裸金属云)

实时性调度与确定性响应

通过本地化部署避免公有云网络延迟波动，确保工业控制、量化交易等场景的确定性响应

企业私有化部署

企业将算力调度平台完全部署在自有或专属基础设施中，实现资源
独享、数据闭环、自主管控的一体化专属服务模式。

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提交需求

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数据中心级算力调度

高效智能调度

通过智能调度系统充分发挥智算中心的多样性算力优势，提高计算效率和资源利用率

多租户与多系统支持

支持多租户环境下的算力调度，能够满足不同租户的多样化需求

高效智能调度

通过智能调度系统充分发挥智算中心的多样性算力优势，提高计算效率和资源利用率

多租户与多系统支持

支持多租户环境下的算力调度，能够满足不同租户的多样化需求

典型场景对比

通过私有化部署算力调度平台，企业可实现资源效率最大化、业务耦合深度化和响应确定性，尤其适合对算力类型、数据主权、调度粒度有严苛要求的场景。

场景

极智算私有化平台

公有云算力平台

智能制造(数字孪生)

工控系统直接驱动本地算力，避免数据外传

云边协同延迟高，数据出工厂风险公有云

科研高校(多学科仿真)

统一调度超算与实验室GPU，避免资源孤岛

公有云GPU实例成本高，数据迁移效率低

金融风控(实时反欺诈)

微秒级响应，满足监管数据本地化要求

跨可用区调度引入不可控延迟

AI训练与开发

支持千卡级GPU集群无中断调度，长周期训练稳定性达99.9%

海量共享GPU导致显存争用，训练任务意外中断风险

AI助手

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