当AI训练卡在资源孤岛，当GPU利用率不足10%，当昼夜算力需求天差地别……企业如何破解算力焦虑？尚隆泽以软件定义算力，让硬资源活起来！

一、为什么需要算力资源池化？

企业AI落地常面临：

资源孤岛：GPU卡独占导致利用率不足20%

弹性缺失：白天开发vs夜间训练需求无法动态切换

管理复杂：NVIDIA/昇腾/国产芯片等异构算力分散管理

二、五大场景实战革命（划时代应用）

场景一：【AI开发测试】

传统模式：1人1卡→实际峰值利用率仅21.8%

平台赋能：虚拟GPU池按需挂载，减少70%物理卡投入

场景二：【生产环境中的AI推理】

传统模式：不同推理模型运行在独立的GPU卡上，每一块GPU卡都没有得到充分使用，造成资源浪费

平台赋能：不同AI业务推理模型运行在相对应的虚拟GPU上，实现GPU整体利用率提升3倍以上

场景三：【昼夜复用】

白天：60%训练+40%开发

夜晚：自动切换为90%训练+10%开发

平台赋能：运行效率提升4倍

场景四：【CPU与GPU的资源配比】

传统模式：单模型独占GPU卡→资源大量闲置

平台赋能：OCR/语音/人脸识别多模型并行单卡，GPU利用率激增300%

场景五：【显存超分】

传统模式：单张T4卡算力剩余80%，显存剩余25%

平台赋能：单张T4卡实现支持3个业务叠加，省去两张硬件采购的成本

三  、为什么选择尚隆泽？

尚隆泽算力资源池化平台，通过四大核心模块重构算力生态

利用率跃升80%：打破资源壁垒，碎片算力智能聚合

成本直降40%+：1张物理GPU卡切分支持多业务并发

分钟级弹性伸缩：昼夜场景资源配比自由切换

结语

当算力成为新生产力，资源池化就是企业AI赛道的“涡轮增压引擎”！

立即体验，回复「算力资源池化」获取更多讯息