模型训练与微调
结合模型规模、数据集和训练方式，评估显存容量、多卡协同与数据读取需求。
面向AI与行业计算，组合所需算力
围绕模型训练、推理服务、图形渲染及行业计算，提供GPU算力租赁与部署方案对接。从任务特点出发，同步考虑GPU、显存、存储、网络和运行环境。
以任务决定配置
推理服务
围绕模型大小、响应需求和并发负载，选择计算资源及部署方式。
图形与行业计算
结合渲染或计算软件的适配情况，评估设备和运行环境。
多种部署方向
远程租赁
适合希望使用外部计算资源的团队，按需求确认资源配置与使用周期。
设备托管
为已有GPU设备的客户匹配供电、制冷、网络和现场服务条件。
本地部署
结合企业现场环境与数据管理要求，评估工作站、服务器或集群方案。
不同规模，采用不同连接方式
单机部署重点关注GPU与显存配置；多机部署还需要评估计算互联、共享存储和数据传输。高密度设备同时核对电力、制冷与维护条件，形成与任务相匹配的配置方案。
先验证关键负载，再确定资源规模
提供模型、软件环境、任务周期及性能目标，我们将据此开展资源匹配与方案沟通。具体GPU型号、供应规模和测试安排以项目确认为准。