信乘 AI 算力平台 XinAI-Compute 面向大模型训练、AI 推理服务、科研算力集群场景，基于自研智能调度算法，实现 GPU/CPU 资源统一调度、弹性扩缩容、负载均衡，解决传统算力平台资源利用率低、扩缩容慢、训练效率低的痛点。支持 TB 级数据并行、模型并行训练，毫秒级推理响应，算力利用率提升 60% 以上，为企业 AI 模型开发与部署提供稳定、高效、低成本的算力支撑。
基于 AI 算法实现 GPU/CPU 资源智能分配、负载均衡，避免资源闲置，算力利用率从 40% 提升至 90%+。
支持训练高峰自动扩容、低谷缩容，推理服务弹性扩缩容，无需人工干预，算力成本降低 50%。
支持模型并行、数据并行训练，单集群可支撑千亿级参数模型训练；推理时延低至 10ms，高并发场景稳定运行。
兼容 TensorFlow/PyTorch/MLflow 等主流 AI 框架，支持国产 GPU/CPU，满足信创 AI 训练需求。
提供算力监控大屏、资源利用率报表、训练任务状态监控，故障自动告警，运维效率提升 70%。
基于 AI 算法实现 GPU/CPU 资源智能分配、负载均衡，避免资源闲置，算力利用率从 40% 提升至 90%+。
支持训练高峰自动扩容、低谷缩容，推理服务弹性扩缩容，无需人工干预，算力成本降低 50%。
支持模型并行、数据并行训练，单集群可支撑千亿级参数模型训练；推理时延低至 10ms，高并发场景稳定运行。
兼容 TensorFlow/PyTorch/MLflow 等主流 AI 框架，支持国产 GPU/CPU，满足信创 AI 训练需求。
提供算力监控大屏、资源利用率报表、训练任务状态监控，故障自动告警，运维效率提升 70%。
| 参数类别 | 具体参数 | 备注说明 |
|---|---|---|
| 算力调度 | GPU/CPU 统一调度、负载均衡、弹性扩缩容 | 算力利用率提升 60%+ |
| 训练能力 | 模型并行/数据并行训练，支持千亿级参数模型 | 训练效率提升 40% |
| 推理能力 | 毫秒级响应，高并发支持，动态扩缩容 | 适配线上推理服务 |
| 兼容性 | 兼容主流 AI 框架、国产 GPU/CPU | 支持信创 AI 场景 |
| 扩展规模 | 单集群支持≥1000 节点，PB 级算力扩展 | 平滑扩容，业务无中断 |
| 运维管理 | 可视化监控、智能告警、任务调度中心 | 极简运维 |
算力利用率从 35% 提升至 92%，训练周期缩短 40%
统一调度 100+ 节点，科研任务排队时间减少 80%