面向AI训练与推理场景的智能GPU算力调度平台，支持多集群统一管理、弹性资源分配与细粒度计费，让每一块GPU都发挥最大价值。
GPU 算力调度平台是维易峰·智启未来面向AI基础设施需求打造的核心产品，解决GPU资源碎片化、利用率低、管理复杂等行业痛点。
平台支持 NVIDIA、AMD、国产GPU 等异构算力统一纳管，通过智能调度算法实现任务优先级感知、资源弹性伸缩与故障自动恢复，保障大规模AI训练与推理任务的稳定高效运行。
统一接入 NVIDIA A100/H100、AMD MI300、昇腾等主流GPU，屏蔽硬件差异，提供标准化算力抽象层，支持混合集群统一管理。
基于深度强化学习的调度算法，实时感知集群负载与任务优先级，动态分配GPU资源，平均利用率提升至95%以上。
支持按时、按量、包周期多种计费模式，精确到秒级计量。内置成本分析看板，帮助企业清晰掌握算力支出与ROI。
支持跨地域、跨数据中心的GPU集群统一纳管，提供全局资源视图与统一调度入口，运维效率提升10倍。
根据任务负载自动扩缩容，支持秒级资源申请与释放。峰值算力弹性扩展，低谷自动回收，最大化资源利用率。
支持多级优先级任务队列，保障关键任务资源供给。抢占式调度与公平调度策略可配置，满足不同业务场景需求。
内置GPU健康检测与故障预测模型，自动隔离异常节点并迁移任务。MTTR从小时级降至分钟级，保障训练任务连续性。
平台采用云原生架构，基于 Kubernetes 构建 GPU 资源抽象层，通过自定义调度器实现智能资源分配。
统一接入物理机、虚拟机、容器等多种形态的GPU资源，支持 RDMA 高速互联与 NVLink 拓扑感知。
基于深度强化学习的调度算法，综合考虑任务优先级、资源需求、拓扑亲和性等因素，实现全局最优资源分配。
覆盖资源申请、分配、监控、回收全生命周期，支持配额管理、标签体系与成本分摊。
实时采集GPU利用率、显存、温度、功耗等指标，提供告警、报表与容量规划建议。
"从 资源焦虑 到 算力自由，平台让AI团队专注于模型创新，而非基础设施运维。"— 维易峰·智启未来 基础设施团队
支持千卡级分布式训练任务调度，自动处理节点故障与断点续训，训练效率提升40%。
弹性推理资源池，根据请求量自动扩缩容，支持多模型共享GPU，推理成本降低60%。
高校与科研机构多团队共享GPU集群，公平调度策略保障资源分配公正性，论文产出效率提升。
开发者自助申请GPU资源，分钟级环境就绪，支持 Jupyter、VS Code 等开发工具集成。
为企业内部AI平台提供底层算力支撑，统一资源池化，多部门按需分配，IT成本透明可控。
公有云与私有云GPU资源统一调度，突发流量自动溢出至公有云，兼顾成本与弹性。