核心优势
一站式全流程管理能力
提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，打通基础资源调度、算力优化、任务编排、权限管控全链路，降低多模块协同复杂度，实现“开箱即用”的AI开发体验
异构资源高效调度
通过动态任务编排算法与算力管理工具，智能匹配异构算力资源与任务需求，保障GPU资源利用率，显著降低算力闲置成本
高性能存储与网络加速
集成分布式存储系统与高速RDMA网络架构，实现训练数据高速提取、模型参数高吞吐传输，支撑大规模分布式训练任务并行效率提升
任务全生命周期可观测
任务级可观测能力覆盖开发、训练、推理全流程，结合监控、日志、事件信息及硬件维度监控指标，快速定位异常点，缩短排障时间
智能运维保障稳定性
GPU故障自愈技术结合任务可观测性设计，实时监控硬件健康状态与任务进程，自动触发故障迁移与任务重调度，降低算力中断风险，保障长周期训练任务稳定运行
企业级安全管控体系
深度整合资产权限管理与访问控制体系，提供细粒度角色权限控制、任务隔离及资产隔离功能，满足多用户权限控制场景的合规性要求
产品特性
资源池管理
通过多种异构算力资源的统一调度和管理、RDMA网络监控、GPU资源监控及多租户队列的资源分配调度与任务调度，实现算力网络全栈智能管理
在线/远程开发
提供云端集成开发环境并支持Jupyter Notebook与VSCode两种开发模式，支持VPC内网或公网方式进行SSH远程连接开发环境
自定义镜像构建
使用平台预置或自定义镜像进行模型开发与镜像构建，支持开发机环境备份与恢复
RDMA网络拓扑感知调度
基于GPU和RDMA网络拓扑信息优化任务调度，将同一分布式训练任务的多个pod调度到拓扑距离最近的节点和网卡上，降低跨节点通信延迟
GPU故障感知与自愈
开启自愈组件和任务维度自愈配置后，在检测到GPU资源异常时进行任务重调度，有效减少因GPU故障带来的任务中断，提升GPU有效训练时长
分布式训练
支持大规模多机多卡分布式训练，兼容Megatron、DeepSpeed、PyTorch、TensorFlow等主流训练框架，并提供任务可观测能力，结合监控面板、日志服务及Tensorboard实现训练任务分析
模型在线服务
支持使用内置大模型或自定义镜像部署模型在线服务，提供在线调试功能，并支持通过WebUI模式直接调用在线服务接口
资产管理
集成存储配置、模型管理和镜像管理三大模块，支持对接高性能文件存储/对象存储并实现统一权限控制，提供团队模型共享及在线服务关联功能，同时支持KCR镜像仓库对接与自定义镜像可见性管理
应用场景
模型开发与训练
高并发模型在线服务
业务痛点及需求
企业模型选择受限和自运维成本高、单机算力不足和高并发请求延迟、服务单点故障和任务排队
优势1
提供开箱即用的预置大模型（如DeepSeek R1/V3、GLM、Qwen3、小米MIMO、KiMi等)，支持用户基于自定义镜像快速部署自定义模型，满足企业对多样化模型选择的业务需求
优势2
针对单机算力瓶颈问题，平台支持大模型跨机部署，结合多副本负载均衡技术，自动根据并发请求弹性扩缩容实例，确保高并发场景下服务高速响应，同时通过多副本冗余部署设计消除单点故障风险
优势3
提供WebUI和API调试工具，支持在服务正式发布前验证模型推理逻辑与性能，确保服务高稳定与低延迟
产品迭代
