某省电信大数据案例
省级运营商的网管与信令数据量级大、留存要求长，常见诉求是把分散在各专业系统的数据归拢成统一平台。这类项目通常从存储与计算资源池切入，再逐步把报表与查询类业务迁移上来。
平台建设集群交付运维托管
INDUSTRY SOLUTIONS
先看懂行业，再谈算力配置
医疗关心数据能不能出院，科研关心资源分得公不公平，金融关心服务抖不抖，运营商关心电费和 PUE。 同样是 GPU 集群，侧重点完全不同 —— 我们的方案从行业约束出发。
01 · 高校与科研院所
科研智算共享平台
高校集群最典型的问题不是算力不够，而是算力分配不公、利用率上不去。 一个课题组长期占满队列，其他组排三天排不上任务 —— 这种矛盾最后都会变成管理问题。
我们从调度策略入手：分层配额、优先级队列、抢占与回填机制，配合可视化的资源使用报表， 让每一次分配都有数据支撑，也让闲置算力能被及时释放出来。
分层配额管理
按院系 / 课题组 / 个人三级配额，支持动态调整与借用机制。
抢占与回填
高优先级任务可抢占低优先级资源，短任务利用空隙回填，减少排队空转。
使用报表
按周期输出各组资源消耗与排队时长统计，为资源扩容决策提供依据。
多框架支持
PyTorch / TensorFlow / MPI 等主流框架的镜像化环境，开箱可用。
02 · 医疗与生命科学
医疗影像 AI 训练平台
医疗数据的合规要求决定了平台形态：数据不能出院内，模型训练必须在本地完成。 这对算力的部署位置、存储带宽和数据隔离都提出了硬性约束。
我们提供院内本地化部署的 GPU 训练平台，影像数据在院内闭环流转， 配合并行文件系统解决小文件高吞吐读取的瓶颈，并保留完整的操作审计链路。
数据不出院
本地化部署，影像数据全程院内流转，满足数据合规要求。
小文件高吞吐
针对医学影像大量小文件场景优化存储与缓存策略。
审计与隔离
操作日志完整留存，多科室数据逻辑隔离，权限分级管控。
标注与训练一体
打通标注、训练、推理验证链路，缩短模型迭代周期。
03 · 金融
金融大模型推理服务
金融场景对推理服务的要求很直接：延迟要稳、服务不能断、版本切换不能抖。 平均延迟好看没有意义，P99 延迟才决定用户体验。
我们按高可用双活架构设计推理集群，配合滚动发布与自动回滚， 并把 P99 延迟纳入日常监控指标，让稳定性变成可观测、可追溯的东西。
高可用双活
推理节点冗余部署，单节点故障不影响整体服务可用性。
P99 延迟监控
关注长尾而非均值，及时发现并处理延迟毛刺。
灰度发布
模型版本滚动切换，异常自动回滚，业务无感。
推理加速
量化、批调度与 KV Cache 优化，提升单卡承载并发量。
04 · 智慧交通
交通视频智能分析
交通场景的特点是数据源多、实时性要求高。成千上万路视频流需要并行解码与推理， 算力分配稍有不当就会出现丢帧和延迟堆积。
我们按视频流路数反推解码与推理算力配比，做节点级任务编排， 保证在路数扩容时系统仍能稳定运行。
高并发视频解码
按路数测算解码算力，避免解码环节成为瓶颈。
实时推理调度
任务优先级编排，保障关键路数优先处理。
边缘 + 中心协同
边缘节点预处理，中心集群集中训练与二次分析。
平滑扩容
路数增长时按节点横向扩展，架构无需重构。
05 · 运营商与智算中心
液冷高密度智算中心
当单柜功率密度推到 60kW 以上，风冷就撑不住了。液冷不只是散热方式的替换， 而是整机柜、供电、管路、监控体系的一整套重构。
我们提供液冷整机柜的预集成交付，出厂完成布线与烧机；同时把 CDU、供回水、 漏液检测全部纳入运维范围，把 PUE 和可靠性一起管起来。
整机柜预集成
出厂完成预装、布线与烧机，现场工期显著缩短。
冷板式液冷
兼容主流服务器形态，改造风险低，维护方式贴近原有习惯。
CDU 与管路监控
供回水温度、流量压差、漏液检测全部接入统一监控。
PUE 优化
结合自然冷却策略，把机房能效推到更理想的区间。
06 · 智能制造
工业质检视觉推理
产线质检对推理延迟的要求是毫秒级的 —— 传送带不会等你。 这类场景通常需要边缘侧就近推理，中心侧负责模型训练与版本下发。
边缘就近推理
推理节点下沉到产线侧，控制端到端延迟。
中心集中训练
产线数据回流中心集群，统一训练与模型迭代。
模型版本下发
训练完成的模型批量推送至边缘节点，支持回滚。
宽温与防尘
边缘机型按车间环境选配，适应温度与粉尘条件。
CUSTOMER CASES
成功案例
运营商、交通、金融、医疗是我们做得最久的四个方向，公共卫生、电商、公安等行业也有平台建设交付经验。 下面这些条目沿用公司原站的公开表述，涉及客户名称与项目细节的部分，需经客户授权后提供。
某省联通大数据案例
与电信案例类似的省级平台建设，重点在资源池的横向扩展能力与多业务隔离。我们承担的是硬件底座与集群交付部分，配合应用侧做联调与性能验证。
平台建设集群交付运维托管
某省智慧交通案例
交通场景的数据特点是流式、时序、写入密集，同时还要支撑视频类数据的离线分析。方案上需要同时兼顾高吞吐写入与批量计算，存储层的容量规划往往是成败关键。
平台建设集群交付运维托管
某银行总行案例
金融行业对可用性与数据合规的要求最严：数据不出域、操作留痕、故障可追溯。项目以私有化部署为主，运维责任边界与 SLA 条款需要逐条写进合同。
平台建设集群交付运维托管
某省智慧医疗案例
医疗数据涉及患者隐私，跨院区流转受限，通常采用院内私有化集群 + 影像归档的分层结构。计算资源既要服务影像 AI 训练，也要支撑日常业务的查询负载。
平台建设集群交付运维托管
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