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解决不同计算场景，不同数据形态的设计模拟问题
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企业 GPU 平均利用率只有 28.7%，算力买回来大半闲置；而算力需求还在以 53% 的年复合速度上涨，实际落地率不足 20%，供需缺口越拉越大。
缺少 NPU/GPU 卡级的实时可视化，资源在不在跑、跑得怎么样只能靠猜；异常往往等业务报障才发现，排障无从下手。
多用户并行缺少资源隔离，易发生越权访问与算力抢占；一个人跑满卡，其他人只能排队等资源。
Token、算力、模型统一纳管，统一纳管率 100%，消除运维孤岛
按团队计量 Token 与算力用量，资源利用率提升 75%+，成本可分摊
模块化拆分、独立部署、快速迭代，支持私有化与信创环境
用量与成本口径打通，平台从成本中心变成可分摊、可核算的算力底座
把分散的 GPU 集中纳管、按需切分调度，训练到推理在同一个平台跑完；支持统一计量、模块化交付与本地化私有部署。
四块：GPU 集群与资源管理（纳管、切分、整卡分配）、模型资产与推理服务（OpenAI 兼容 API、模型路由）、模型训练管理（多 Backend、form / yaml / manifest）、多租户与安全边界（隔离配额、审计）。
平台口径：纳管率 100%、可用性 99.99%、利用率提升 75%+；集群场景实测：利用率 ↑70%、调度效率 ↑50%、运维成本 ↓60%、交付效率 ↑80%。
可以。本地私有部署交付，算力、模型、数据全在内网闭环，不依赖公有云、不调用公共 AI 接口。
x86（Intel 双路 52 核、EPYC 9654×2）与信创（鲲鹏 920、昇腾 910B 64GB、Atlas 300I A2）都能配；GPU 覆盖 NVIDIA PRO 6000、RTX PRO 6000 Blackwell 96GB 等。
训练内置 LLaMA-Factory，也支持自定义 Backend，三种配置方式 + 实时日志与 Web Terminal / SSH 调试；推理入库即可一键部署，对外是 OpenAI 兼容 API 与模型路由 / Fallback。
能。底座就是 Kubernetes（K8s + Linkinfra Worker + Kueue + HAMi），已有 K8s GPU 集群注册纳管即可，节点由 Worker 上报设备；还没建集群的可软硬一体整体交付。
模型不用改。推理服务用 Backend + 镜像 + 环境变量配置，框架通过镜像接入、不锁定引擎；对外统一 OpenAI 兼容 API，原有调用按标准协议对接即可。
① 隔离与准入：用户级、任务级隔离 + 队列配额（Kueue）；② 用量可追溯：实例真实占用回写用量链，按团队计量 Token 与算力；③ 成本分摊与用量分析闭环，管理员可审计。
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邮箱：business@linkupai.cn
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