私有云与混合云 AI 基础设施
为关键 AI 训练任务交付专属 GPU 集群与完整软件栈
当模型规模、数据敏感性与业务稳定性成为核心要求，
共享算力已无法满足企业级 AI 训练需求。
我们帮助客户构建并交付真正可控、可拥有的 AI 基础设施。
专属架构
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为什么需要专属 GPU 架构？
在大模型训练过程中，算力稳定性、性能可预测性与数据隔离直接决定项目成败。共享 GPU 环境往往面临资源争抢、性能波动和不可控风险。
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我们的交付方式
- 专属 GPU 训练集群交付
为客户交付独立 GPU 集群（计算 / 存储 / 网络），从物理与逻辑层面完全隔离 - 按模型设计架构
根据模型规模与训练方式（单机、多机、分布式）定制 GPU 拓扑与网络结构 - 软硬件一体交付
随 GPU 集群交付完整 AI 软件栈，包括训练框架、调度系统、监控与运维工具 - 资源独占保障
GPU / CPU / 网络资源 100% 专属使用，性能稳定、可预测
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带来的好处
- 训练周期可预测，避免性能抖动
- 便于长期算力规划与预算控制
- 可作为企业核心 AI 资产长期使用
数据隔离与合规
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为什么企业必须重视这一点？
在金融、医疗、制造及跨境业务中，数据合规、访问可审计性与安全隔离是 AI 项目能否落地的前提。
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我们如何实现
- 全链路加密：TLS 1.3 传输加密，AES-256 存储加密
- 严格访问控制：RBAC 权限模型，支持最小权限原则
- 合规能力支持：ISO 27001、PCI DSS、GDPR、HIPAA 等
- 安全审计：完整日志、访问记录与审计支持
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带来的好处
- 满足内部安全与外部监管要求
- 降低合规风险，加快项目审批
- 支持客户自身审计与合规认证