算力配置与任务错配
模型训练、推理、分子模拟和组学分析对显存、CPU、存储与网络各有侧重。
01 / CONTEXT
不止提供 GPU，更交付真正可用的算力环境
子图信息以真实任务为起点，评估数据规模、软件依赖、性能目标与安全边界，统筹计算、存储、网络、调度和运行环境。依托 ZeoOne 提供资源编排、环境交付与任务运营，让团队无需反复处理底层配置，把更多时间投入科研与业务创新。
复杂环境拖慢研发
驱动、框架、依赖和科研软件版本繁多，环境搭建与结果复现占用大量时间。
拥塞与闲置同时存在
多人、多项目并行时，缺少队列、配额和优先级管理，关键任务排队而部分资源闲置。
运行与成本缺少全局视图
任务状态、资源消耗、数据访问和故障处理相互分散，难以持续优化。
02 / CAPABILITIES
核心能力
围绕实际目标组合能力模块，具体范围在调研与方案阶段共同确认。
01
异构算力资源
按任务特征组合 GPU、CPU、内存与加速资源，支持按需使用、专属集群和私有化部署。
02
高速存储与互联
围绕数据规模和访问模式配置高速盘、并行文件、对象存储与低时延计算网络。
03
标准化运行环境
统一交付驱动、框架、容器镜像、Notebook、开发工具和科研软件环境。
04
统一调度与资源隔离
管理队列、配额、优先级和任务生命周期，让多人、多项目共享算力仍然清晰可控。
05
生命科学工作流加速
面向组学分析、分子模拟、虚拟筛选、结构预测和 AI for Science 优化计算链路。
06
可观测与托管运营
持续掌握资源、任务、性能、安全与成本状态，提供故障响应、容量调整和环境维护。
03 / WORKFLOW
让每一份算力都服务于真实任务
评估真实工作负载
梳理算法、软件、数据规模、并发需求、性能目标、安全边界和预算。
设计算力服务架构
确定资源形态、存储网络、调度策略、访问方式、部署位置和验收标准。
用代表性任务验证
完成环境、依赖和数据通道配置，通过真实任务验证性能、稳定性和可复现性。
分阶段上线并持续运营
投产后持续观察性能、容量、安全与成本，根据科研和业务变化及时优化。
04 / SCENARIOS
典型场景
以可验证的业务和科研需求为起点，让方案、产品和服务形成协同。
生命科学科研计算
加速组学分析、分子动力学、虚拟筛选、蛋白结构预测和 AI 药物发现。
模型训练、微调与推理
支持大模型、多模态模型及行业模型从实验、评测到部署和弹性推理。
专属与私有化算力
面向敏感数据、稳定容量和长期运营需求，建设专属、本地或混合算力环境。
06 / FAQ
常见问题
可根据使用规模、数据边界和运营周期，选择按需资源、专属集群、私有化部署或本地与云协同的混合架构。具体范围在工作负载评估后确认。
可以先评估兼容性与授权条件，再对驱动、框架、容器、编译工具、许可证和数据依赖进行迁移或标准化交付。
我们以真实工作负载而非单一硬件参数作为依据，通过代表性任务验证计算、显存、存储、网络和软件栈的匹配度，再确定投产配置与优化重点。
NEXT STEP
从一个真实任务开始，规划真正可用的算力
提供代表性任务、数据规模或现有环境信息，我们将协助评估资源组合、平台架构与交付路径。