/01
计算
规划 GPU 算力基础
围绕模型规模与计算特征，规划 GPU 资源和节点组合，让训练与推理拥有适配的计算底座。
00 / CloudKnow AIDC AI 基础设施规划
智算基础设施
从系统出发。
围绕 AI 工作负载规划算力、网络与存储。
从模型训练到推理，
将应用需求与底层基础设施连接起来。
模型训练与推理 / 从工作负载到基础设施
+ CLOUDKNOW / AIDC架构概念示意
GPU 加速计算 · 连接 · 演进
一体思考 · 协同构建GPU 算力高速网络数据存储集群管理
01 / 核心能力
不止于 GPU
面向整个集群设计
不止关注单个节点的性能。
从底层资源到集群协同，
以系统视角，回应 AI 工作负载。
/02
连接
让数据流动，让算力协同
统筹高速互联与存储架构，关注数据吞吐和通信开销，减少分布式任务中的资源等待。
/03
编排
从资源集合，到有序运行
将资源编排、任务调度与可观测性纳入统一设计，构建可管理、可持续演进的集群体系。
02 / 系统架构
从工作负载
走向物理基础设施
沿训练与推理需求，梳理调度、算力、网络与存储的关系。
每一层各司其职，每一层彼此连接。
面向工作负载的架构思考
训练关注协同效率，推理关注响应与吞吐。
从实际场景出发，寻找资源与任务的平衡。
基础设施逻辑架构概念示意
01 / 工作负载
模型训练/推理应用
↗02 / 编排调度资源编排与集群调度⇄
03 / 基础设施资源
GPU 计算计算
高速网络网络
数据存储存储
04 / 基础环境供电 · 散热 · 机房空间
03 / 部署路径
定义需求，设计架构
验证方案，持续演进
先理解，再构建。
让每一次架构选择，都有据可依。
- 01
发现
理解工作负载
明确模型类型、数据规模与任务节奏，让业务需求成为架构的起点。
- 02
设计
设计算力架构
综合计算、网络、存储与机房条件，确定资源配置和扩展边界。
- 03
验证
验证部署方案
围绕目标工作负载验证性能与兼容性，形成清晰的部署和验收计划。
- 04
演进
持续评估演进
结合资源利用与任务表现，评估调优方向，让架构随需求生长。
以上为部署方法说明，具体配置与实施范围需根据实际需求评估。
CloudKnow AIDC / 基础设施规划
从工作负载出发
连接每一层
将算力、网络与存储作为一个整体架构来考量。