項目概況
項目背景
由浙江大學計算機學院搭建的人工智能實驗平臺，涵蓋圖像分類、目標分類、自然語言處理、視頻分類等課程項目，旨在培養學生自主開發的實操能力。
隨著多模態數據量的不斷增加，實驗平臺后端算力已進行多期擴容，但由于資源不統一監管分配、任務分布不均等問題，現有算力資源利用率低下。同時，隨著AI大模型教學項目的加入，后端算力面臨了更高挑戰，算力優化及升級迫在眉睫。
解決方案
依托于豐富的項目經驗，超集信息通過對客戶項目的實際算力需求診斷，為其構建了專屬的定制化算力方案，幫助其實現了精準、高效、完善的算力升級，也進一步實現了整體算力升級成本的降低。
同時，通過PlatforMax智算融合平臺的全節點部署（支持多種類CPU、GPU等資源的識別及適配），將已有及新建算力節點資源統一池化，幫助客戶實現異構資源的高效管理、調度、分配和監控，使整體算力資源得到更合理、更高效使用。
PlatforMax平臺還可進行下層的硬件健康狀態、節點服務狀態等監控，實現了算力集群狀態的全掌控。并且，平臺還配備實時監控告警功能，能夠更快速、更便捷地完成定點故障排除，大幅降低運維難度及成本。
客戶價值
基于專業化診斷構建的CPU、GPU、存儲、網絡等多模塊全定制的智算解決方案，高度契合客戶的實際算力需求，有效杜絕了標準化產品方案中某些模塊性能冗余造成的額外成本負擔。
通過PlatforMax平臺，客戶算力資源利用率較此前實現了30%以上提升，大量閑置資源得到高效利用，減少了后期擴容規劃及支出。
