服务
GPU 集群与 HPC
从硬件选型到调度与监控，交付一座可运维的集群；交付以文档与交接收尾。
工程实施指南
围绕作业，设计整座集群。
GPU 数量只是配置的一部分。数据如何进入、节点如何通信、作业如何恢复，决定这套系统是否真正可用。
先识别负载形态
以真实作业描述硬件需求，避免只按单卡规格采购。
- 多卡训练与微调
- 提供模型、精度、序列长度、并行方案和检查点频率；评估节点内互联、跨节点通信与检查点写入是否互相制约。
- 推理与批量计算
- 区分需要稳定响应的在线服务与可以排队的批任务，明确容量、隔离、调度优先级及故障后的恢复方式。
- 共享研究与 HPC 环境
- 列明用户、作业类型、软件栈和存储访问模式；以队列、配额、环境复现和运维权限确定集群使用规则。
计算、数据与控制一起设计
把物理拓扑与运行方式对应起来，使每个组件都有明确职责。
计算平面
GPU、CPU、主存和节点内互联按作业配置；驱动与运行库版本进入交付清单，保留单节点基准。
数据平面
分别规划数据集读取、缓存、检查点与归档，测量并发访问和恢复路径。网络带宽不能替代端到端数据供给验证。
控制平面
配置作业队列、资源配额、监控和告警；确定节点下线、失败作业重试、维护窗口与管理员权限。
用作业验收，而不只看设备在线
验收用例和阈值在实施前确定，记录硬件、软件与测试条件。
- 节点与互联
- 检查设备识别、拓扑与链路状态；记录单节点和跨节点通信测试，定位异常链路。
- 代表性作业
- 运行约定的训练、推理或计算样例，检查吞吐、等待、显存使用、数据读取和失败记录。
- 恢复与交接
- 演练作业中断、检查点恢复、节点维护和监控告警；交付拓扑、配置、操作手册与责任边界。
规划前需要确认
集群方案必须适配实际场地与接管团队。
已有硬件可以继续使用吗？
先清点型号、显存、互联、存储、驱动和支持状态，再验证目标作业。异构设备是否混用，取决于调度和框架限制。
交付后由谁运维？
默认交接给客户团队。持续运维、值守、硬件维护与备件需要在服务范围中单独约定。
开始前提供什么？
作业样例与增长预期、现有资产、机房电力与散热条件、网络和存储限制、采购边界及接管人员。
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查看计算与工程服务计费范围4ROUTER / 系统研究
服务背后的技术依据
理解算子、KV 状态与调度怎样共同决定一条推理路径。
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接入平台，或讨论模型、性能与部署方案。