元枢 AI 管理平台
Architecture
应用场景
NLP
语音
视觉
时序
强化学习
工业 / 医疗
用户端
模型开发
训练
推理
数据
镜像
管理端
集群
容器
监控
日志
资源调度
算力编排
PyTorch / TF
DeepSpeed
Ray
KubeFlow
基础设施
GPU / NPU
CPU
存储
网络
安全
Architecture
平台怎么分层
上面接业务场景，中间是开发与运维能力，下面调度 GPU 和机房设备。
专有云内 · 安全合规
PaaS + AI
01 · 应用与场景
自然语言
图像 / 视频
语音
工业智能
医疗智能
科研仿真
02a · 用户侧能力
MLab 开发
分布式训练
在线推理
数据标注
镜像仓库
02b · 运营侧能力
资源配额
集群纳管
服务编排
监控告警
03 · 调度与框架
异构算力调度
mGPU 虚拟化
TensorFlow
PyTorch
Horovod / DeepSpeed
04 · 算力与设施
物理服务器
GPU / NPU / FPGA
全闪存储
高速网络
安全隔离
What you can do
上手能干什么
按真实工作流写，不堆功能名词。
- 写实验、调代码：浏览器打开 Notebook，看卡还剩多少；环境弄乱了可以回滚快照，也能开远程终端。
- 提交训练任务：选镜像、选卡数、排队开跑；支持多机多卡。任务结束自动收资源，避免有人占着卡不放。
- 把模型挂成服务：做成可启停的在线推理接口，脚本和环境可改；机房内部署，需要时也能放到边缘节点。
- 管住数据和版本：数据集上传、标注、共享；训练用哪一版数据、哪一版模型，能留档、能回查。
- 管住运行环境：常用框架镜像预装好；自己打的镜像也能上传、打标签，别每台机器手工配一遍。
Why it matters
和自己搭一套比，差在哪
框架
不绑死一家
PyTorch、TensorFlow 等主流框架都能跑，换技术栈不用换整套平台。
资源
卡能收回来
按任务要卡、按优先级排队；空闲回收，机房里的 GPU 别闲置浪费。
落地
私有化可验收
装在客户自己机房或专有云里，配合一体机与驻场，从实验到上线一条线。
Cases
已经怎么用过
高校 · EDA
集成电路学院
新旧服务器统一调度，学生实验按需分卡，不用每学期手工改机器配置。
科研 · RL
国防研究院
大规模并行强化学习训练；多集群监控，开发人员用交互环境就能上手。
高校 · AI+
AI + 音乐实践
多集群算力统一管，异构加速卡一起纳管，数据处理到训练少绕弯路。
汽车
智能化研发
按 Job 提交训练，模型管理与在线推理少写对接脚本，研发周转更快。