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独享 GPU 资源
整机硬件独立使用，减少共享资源争抢，适合持续运行和性能稳定性要求较高的计算任务。
GPU整机独享
AI训练与推理
DATA网络存储配套
OPS部署运维协助
BUILT FOR COMPUTE-INTENSIVE WORKLOADS
让密集型计算拥有稳定底座
围绕算力、显存、网络、存储和软件环境协同规划，不用把关键任务交给不可控的共享资源。
按任务评估显存
结合模型规模、精度、批量大小或渲染工程评估资源，避免只看型号而忽略真实负载。
网络与互联规划
针对数据传输、在线推理和多节点协作需求，匹配带宽、线路与互联方式。
高吞吐存储配套
根据数据集规模、随机读写和结果归档需求，规划系统盘、数据盘及存储组合。
计算环境协助
可沟通系统、驱动、工具链、容器与常用框架需求，减少从交付到运行的准备工作。
顾问式方案确认
结合任务目标、周期和预算确认资源范围，型号、库存与价格以实时资源为准。
WORKLOAD SOLUTIONS
按计算任务选择方案方向
先明确任务特征，再确认 GPU、显存、CPU、内存、存储与网络。以下为选型方向，不代表固定库存或固定配置。
AI 模型训练
面向预训练、微调与实验迭代任务，按模型和数据规模规划独享算力。
按任务选型
- 任务类型训练 / 微调
- GPU 资源按任务确认
- 配套资源按任务确认
- 库存交付按库存确认
模型训练实验迭代
AI 推理部署
面向在线推理、批量推理与应用部署，按并发、时延和模型规模规划资源。
按任务选型
- 任务类型推理 / 部署
- GPU 资源按任务确认
- 网络资源按任务确认
- 库存交付按库存确认
在线推理批量任务
图形渲染与视频
面向三维渲染、视频编解码、图像生成与视觉内容处理任务。
按任务选型
- 任务类型渲染 / 视频
- GPU 资源按任务确认
- 存储资源按任务确认
- 库存交付按库存确认
内容生产视觉处理
科学计算与分析
面向并行计算、数据分析、仿真研究及其他通用加速计算任务。
按任务选型
- 任务类型计算 / 分析
- GPU 资源按任务确认
- 配套资源按任务确认
- 库存交付按库存确认
并行计算数据分析
GPU 型号、显存、数量、CPU、内存、存储、带宽、价格、库存与交付周期均以实际数据源或咨询确认结果为准。
WORKLOAD-BASED SIZING GUIDE
四步说清需求，选型更准确
选择你的主要任务，快速查看售前方案中需要优先确认的关键信息。
AI TRAINING
模型训练与微调
先明确模型规模、训练精度、数据集、批量大小和任务周期，再评估显存、并行方式及配套存储。
- 模型信息架构、规模与精度
- 数据规模容量与读取方式
- 运行方式单机或并行任务
- 交付目标周期与环境要求
AI INFERENCE
在线与批量推理
根据模型规模、并发量、响应时延和服务形态评估资源，并同步规划网络、负载与可用性。
- 服务形态在线或批量处理
- 性能目标并发与响应时延
- 模型特征规模与加载方式
- 网络需求访问区域与流量
VISUAL COMPUTING
图形渲染与视频处理
结合软件栈、工程复杂度、分辨率、编解码方式和产出周期评估图形能力与存储吞吐。
- 应用软件版本与兼容环境
- 工程特征场景、素材与分辨率
- 处理方式渲染或编解码
- 数据流转上传、缓存与归档
ACCELERATED COMPUTING
科学计算与数据分析
从计算框架、并行特征、数据规模和结果输出出发，确认软硬件兼容性及节点协作需求。
- 计算框架工具链与版本
- 并行特征任务拆分与通信
- 输入数据体量与读写模式
- 结果目标精度与完成周期
不知道如何描述需求？提供任务类型、软件环境、数据规模与预期周期，售前顾问可协助梳理。
提交任务需求
物理资源独享
整机资源面向单一业务使用，降低资源竞争对任务稳定性的干扰。
软硬件协同评估
同时关注框架、驱动、显存、计算能力和数据路径，不孤立看单一参数。
灵活资源组合
CPU、内存、存储、网络与 GPU 根据实际任务和当期资源组合确认。
环境部署协助
可沟通常用计算工具链、容器和框架需求，明确兼容范围与交付内容。
持续运行保障
依托 IDC 基础设施和运维协助，为长时间计算任务提供稳定运行条件。
扩展路径清晰
提前考虑数据增长、任务并行和后续扩展，减少业务升级时的重复迁移。
APPLICATION SCENARIOS
覆盖多类 GPU 加速场景
不同任务对显存、计算、网络与存储的侧重点不同，方案应以真实工作负载为起点。
大模型训练与微调
面向模型实验、领域微调与持续迭代，重点评估显存、并行和数据读取。
模型规模 · 数据集 · 周期AI 推理服务
面向在线接口与批量任务，重点评估吞吐、响应时延和服务可用性。
并发 · 时延 · 网络视觉识别与生成
面向图像识别、视频分析和内容生成，兼顾计算资源与数据处理链路。
图像 · 视频 · 生成三维渲染
面向动画、建筑可视化和产品渲染，结合软件兼容性与交付周期规划。
工程 · 素材 · 输出科学仿真
面向数值模拟和加速计算，关注工具链、并行通信与计算精度要求。
框架 · 并行 · 精度数据分析
面向大规模数据处理与分析任务，协同规划计算、内存和存储吞吐。
数据量 · 读写 · 分析
DELIVERY PROCESS
从任务需求到算力交付
以真实需求和可用资源为基础完成选型、确认与交付，避免用固定配置套所有任务。
提交需求
说明任务类型、软件环境、数据规模、运行方式和预期周期。
方案评估
综合评估 GPU、显存、CPU、内存、存储、网络与环境需求。
资源确认
依据实时库存确认可用资源、报价、交付内容与预计周期。
部署交付
完成硬件、系统、网络和约定计算环境的部署及基础检查。
运行支持
通过客服或工单获取基础排查、运维协助和后续扩展建议。
FAQ
GPU 物理机常见问题
型号、显存、库存和价格会随实际资源变化，以下先回答选型与交付中的通用问题。
适合 AI 模型训练与微调、推理部署、图形渲染、视频处理、科学计算和数据分析等需要 GPU 加速的任务。
GPU 物理机提供独享硬件资源，更适合持续运行、性能隔离或定制环境需求；具体选择应结合任务周期、资源规模与交付要求确认。
需结合框架、模型规模、精度、批量大小、并行方式和数据量评估，并以当期可用资源和咨询结果为准。
可根据训练、推理或并行计算任务评估多卡与集群方案，卡数、互联方式和可用资源需按任务及库存确认。
可沟通操作系统、GPU 驱动、计算工具链、容器和常用框架等环境需求，兼容性与交付内容以方案确认为准。
应根据数据集传输、模型分发、并发访问与读写规模规划网络、带宽和存储，具体配置按任务确认。
GPU 型号、数量、库存、配套配置和交付周期会影响报价，请提交任务需求后以实际资源和咨询结果为准。