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底层 GPU 算力与资源服务布局方案

围绕云上GPU算力、云下GPU服务器、边缘算力设备与混合部署构建灵活可扩展的底层算力服务体系,支持NVIDIA GPU整机供应与设备租借服务(RTX 4090/5090/H100/HGX),满足企业AI应用从试点验证到规模化部署的全周期算力需求。

方案总体架构图
底层 GPU 算力与资源服务布局方案 方案总体架构图
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方案总览

交付内容

底层 GPU 算力与资源服务布局方案

1云上GPU算力资源方案
2云下GPU服务器部署方案
3边缘算力设备方案
4混合部署方案规划与实施
5NVIDIA GPU整机供应与设备租借服务
5
交付内容
6
交付章节
01

云上 GPU 算力资源

适合AI应用早期快速试点、弹性验证和轻量化部署,无需一次性采购大量硬件,可根据业务使用量灵活开通和扩容。

能力要点
1适合AI试点验证、知识库问答、智能客服、研发助手等场景
2启动速度快,适合快速验证AI应用效果
3弹性扩缩容,资源可按需使用
4前期投入低,降低硬件采购压力
5可与本地GPU服务器形成混合算力支撑
云上 GPU 算力资源 界面预览
02

云下 GPU 服务器资源

01

适合涉密知识库、企业内网大模型应用、工厂视觉质检等场景

02

数据本地存储与处理,安全可控

03

支持RTX 4090/5090/H100 PCIe/HGX模组等多种GPU整机

04

推理时延低,适合实时业务场景

05

支持整机采购、设备租借或租转购多种方式

适合对数据安全、内网运行、低时延推理和长期稳定运行要求较高的企业,支持RTX 4090/5090/H100/HGX模组等整机交付。

云下 GPU 服务器资源 界面预览
03

边缘算力设备

适合生产现场、设备侧、产线侧等对响应速度要求较高的场景,模型部署在边缘侧实现本地实时推理。

  • 适合生产线视觉质检、工业异常检测、安全监测等场景
  • 推理时延低,适合毫秒级响应场景
  • 断网情况下仍可继续运行
  • 数据就近处理,降低隐私和合规风险
  • 可结合中心GPU服务器实现边缘推理+中心训练管理
边缘算力设备 界面预览
04

混合部署方案

适合集团型客户,通过总部统一管理+工厂本地推理+云端弹性训练模式,实现云上、云下、边缘资源协同。

  • 集团总部统一管理模型、权限、资源和策略
  • 工厂侧实现本地低时延推理
  • 云端承担弹性训练和临时高峰算力需求
  • 租借设备可作为临时扩容能力
  • 兼顾数据安全、成本优化和业务连续性
混合部署方案 界面预览
05

NVIDIA GPU 整机供应与设备租借服务

提供RTX 4090/5090/H100 PCIe/HGX模组等整机交付,支持短期租赁、长期租赁、项目租赁、托管租赁和租转购等灵活服务模式。

01

提供RTX 4090/5090/H100 PCIe/HGX模组等整机交付

Core
02

支持短期租赁、项目周期租赁、长期租赁等多种模式

03

支持托管租赁、本地租赁、租转购等灵活方式

04

降低前期投入压力,缩短AI项目启动周期

业务流程
NVIDIA GPU 整机供应与设备租借服务 界面预览
06

推荐落地路径与方案价值

能力要点

01
阶段一:业务场景评估与需求梳理
02
阶段二:算力资源选型与交付模式选择
03
阶段三:基础环境部署与AI应用接入
04
阶段四:统一管理与持续优化
05
降低AI应用落地门槛,支撑企业AI能力长期建设

通过场景评估→算力选型→环境部署→应用接入→持续优化五阶段,帮助企业构建可快速试点、安全稳定、可持续扩展的AI算力支撑体系。

推荐落地路径与方案价值 界面预览
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能力要点
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实施分析
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