集中查看节点、加速卡、资源池、实例与运行状态。
从业务工作负载到硬件资源，
形成一套统一调度体系
平台在上层业务与底层硬件之间建立统一的资源、环境和治理层。应用只描述所需算力与运行环境，平台负责资源匹配、实例编排、访问控制和状态反馈。
L4
业务工作负载统一提交算力需求，获得运行状态与访问入口
WORKLOADS智脑智能应用
知识问答、文稿撰写、文件审核、会议纪要等平台能力
模型推理服务
大语言模型、视觉、向量、精排与语音模型服务
AI 开发与行业应用
Notebook、算法验证、私有模型和部门业务应用
L3
私有异构算力调度平台把资源、环境、实例和运行状态纳入同一控制面
CONTROL PLANE资源池管理
节点分组、卡型识别与容量视图
调度策略
按资源、配额和策略匹配节点
镜像与环境
标准环境、版本与分发管理
实例生命周期
创建、启停、释放与环境复用
存储与访问
数据卷、共享模型与受控入口
监测与用量
资源指标、运行状态与使用记录
L2
异构资源接入屏蔽设备差异，统一呈现资源与健康状态
RESOURCE FABRIC
L1客户私有化基础设施
计算服务器 · 容器集群 · 内网网络 · 本地及共享存储
ON-PREMISES INFRASTRUCTURE资源与应用状态放在一个管理面
减少在设备、集群、模型和应用控制台之间来回核对。
不同工作负载按策略共享资源池
平台模型、开发实例和行业应用可以采用不同优先级与使用边界。
从申请到回收保留完整记录
资源归属、授权范围、运行时长和状态变化能够持续追踪。
管理员统一管资源，
使用者按需取算力
管理侧关注资源、策略和稳定运行，使用侧关注环境、算力和工作成果。两类角色在一套身份与权限体系中协同。
管理控制台
平台管理员
- 资源纳管节点、卡型、容量与健康状态
- 策略配置资源池、组织配额与使用期限
- 环境维护标准镜像、共享模型与存储策略
- 运行治理实例监测、用量统计与审计记录
算力工作台
业务与技术团队
- 选择环境从标准镜像或已保存环境开始
- 申请算力选择卡型、数量、时长与数据卷
- 连接使用进入开发环境或访问应用服务
- 保存成果保留数据、复用环境或释放资源
从标准环境到可复用实例
将环境准备、资源申请和实例运行整合为一条清晰流程，减少重复安装与手工配置。
选择环境
从框架、开发工具或业务应用等标准镜像开始。
选择算力
按任务需要选择资源类型、数量、时长和数据空间。
启动实例
平台完成资源匹配，并准备计算、存储和访问入口。
连接使用
进入开发工作台，或通过受控内网入口访问应用服务。
保存与复用
保留工作数据，并将配置完成的环境保存供后续使用。
实例生命周期
待分配→运行中⇄已停止→已释放
计算资源与业务数据分开管理。实例停止后可归还计算资源，数据按策略继续保留；再次启动时由平台重新匹配可用资源。
一次资源申请如何完成调度
平台综合组织权限、配额策略、资源池容量、设备类型、环境兼容性和存储要求完成匹配，并持续反馈实例运行状态。
提交需求
选择运行环境、资源规格、使用时长和数据空间。
策略校验
核对身份、授权范围、组织配额和资源使用规则。
资源匹配
从目标资源池中匹配设备类型、容量与可用节点。
实例编排
准备计算、存储与访问入口，并启动所需环境。
运行监测
持续反馈状态、指标和事件，结束后按策略回收资源。
策略可控资源池、组织配额和访问权限共同决定资源能否分配。
边界清晰平台模型、开发实例和行业应用可采用不同资源与优先级策略。
过程可见从等待、运行到停止和释放，每个状态都能在管理面追踪。
让每一份算力都有归属、
使用边界和运行记录
资源治理与实例运行同步生效，帮助管理部门回答“谁在用、用了多少、运行多久、是否仍需保留”。
资源池
按业务类型、部门、安全区域或设备类型划分资源边界，为平台模型与自助实例设置不同保障策略。
配额与期限
按用户和组织管理可用卡数、并发实例与使用期限，减少长期占用和无序申请。
访问授权
控制实例的创建、查看、连接、共享和释放权限，使资源使用范围与组织职责保持一致。
用量与审计
记录资源规格、归属、运行时长和状态变化，并按实例、用户、组织或资源池汇总。
实例可访问，数据可保留，
入口始终受控
平台根据客户内网条件提供开发工作台、服务地址和受控端口等访问方式，并把计算生命周期与数据生命周期分开管理。
开发工作台
通过浏览器开发环境或安全终端进入实例，适合算法开发、模型验证和数据处理。
访问入口与平台账号及授权范围关联内网服务入口
为推理服务和行业应用提供受控访问地址，便于业务系统在内网调用。
可结合客户域名、证书和网关策略配置受控端口开放
按应用需要开放指定端口，并通过统一身份、权限和网络策略限制访问范围。
未授权服务不会直接暴露给终端用户独立数据空间
实例停止后按策略保留，释放时明确选择归档或清除。
共享模型空间
受控共享模型与公共数据，减少重复复制和磁盘占用。
镜像版本管理
统一维护基础环境和自定义环境，便于重复使用与团队协作。
用统一资源模型管理
不同类型的加速设备
平台将设备发现、资源调度、运行监测与上层应用解耦，降低多厂商设备并存时的管理复杂度。具体卡型、驱动和框架支持范围在项目适配阶段确认。
统一资源目录
集中呈现设备类型、型号、数量、显存或内存容量、所在节点与健康状态。
统一调度入口
上层应用只选择所需资源规格，由平台完成设备匹配与实例编排。
统一监测口径
将不同设备的利用率、温度、功耗、内存和异常状态汇总到同一监测视图。
承载大模型推理、视觉处理、向量计算与通用 AI 开发任务。
模型与应用加速面向国产 AI 处理器的软件栈与模型运行环境开展项目适配。
国产算力适配为控制服务、数据处理、轻量推理和辅助任务提供 CPU 资源。
x86 / ARM结合本地盘、共享存储和内网入口，支撑数据与服务访问。
数据与连接可针对 NVIDIA GPU、昇腾 NPU 及其他国产加速卡开展适配。实际支持以服务器型号、驱动版本、框架版本、模型兼容性和持续负载测试结果为准。
一套私有算力平台，承载三类 AI 工作负载
根据业务稳定性、资源优先级和使用方式划分资源池与治理策略。
平台模型服务
为知识问答、文稿撰写、文件审核等智脑能力提供稳定的模型推理资源。
- 保障核心模型资源
- 统一监测服务状态
- 与业务应用协同扩展
AI 开发与验证
为算法、数据和业务团队提供可申请、可连接、可复用的开发环境。
- 标准镜像快速启动
- 工作数据持续保留
- 环境配置团队复用
行业应用运行
将私有模型、推理接口和部门应用部署在受控的内网算力环境中。
- 按业务分配资源池
- 受控开放服务入口
- 记录运行与资源用量