算力难题迎刃而解！贵州某大学 AI 集群项目启动，资源利用效率倍增

在生成式 AI、大模型技术飞速发展的今天，高校科研对算力的需求正迎来爆发式增长。
贵州某大学计算机学院作为全校 AI 学科建设的核心阵地，承载着人工智能、大数据分析等重点科研任务。但随着科研数据指数级增长、模型复杂度飙升，原有算力体系逐渐“力不从心”。
联泰集群为这所高校量身打造全栈解决方案，破解算力困局！

项目背景：科研算力告急，旧设备成“绊脚石”

作为全校算力需求最集中的院系，该学院近年面临双重挑战：
算力需求升级：从 TB 级存储、千卡级并行计算，向 PB 级存储、万卡级协同计算跨越，原有设备难以支撑重大科研项目；
资源浪费严重：历年采购的 GPU 服务器型号繁杂、规格不一，分散管理导致“算力孤岛”突出，资源利用率不足 30%。

为此，学院启动 AI 集群建设项目，核心目标是：新增设备部署+新旧设备无缝兼容+统一管理，打造支撑多学科、多用户的一体化算力服务平台。

核心需求：四大维度，构建全场景算力支撑

项目需求聚焦四大核心，精准匹配教学科研双重场景：

1. 异构算力兼容：整合 36 台存量多规格 GPU 服务器 + 新增 5 台 8 卡 GPU（单卡 96GB），实现不同品牌、代际 GPU 统一调度；
2. 存储网络支撑：整合 Ceph、GPFS 存储实现 PB 级数据共享，优化 IB/业务网络，保障低延迟高带宽传输；
3. 多租户管理：支持 200 个师生团队、跨院系租户，实现数据隔离、配额管控，避免资源抢占；
4. 多场景适配：支撑大模型研发、AI 课程实践等场景，支持裸金属、容器等灵活部署模式。

核心痛点：X86+ARM 混合架构，融合与门槛双重难题

项目推进中，两大痛点尤为突出：

1. 技术门槛高：团队长期使用 X86 架构，对新增的 ARM 架构算力节点的技术特性、操作逻辑、性能调优了解不足，运维经验欠缺；
2. 架构兼容顾虑：担忧“X86+ARM”混合架构无法顺畅协同，若出现资源孤岛或调度断层，不仅浪费新增算力，还可能干扰现有科研业务稳定性。

联泰解决方案：全栈赋能，破解算力整合困局

联泰集群深耕高校 AI 算力服务领域多年，依托数十个高校项目落地经验，为学院量身打造“硬件整合+软件赋能+网络优化”全栈解决方案，紧扣“存量盘活、增量提质、统一管控”三大核心目标。

具体实施分为五大关键步骤：

1. 前期调研梳理：专业团队驻场，全面检测存量设备参数与兼容性；多轮访谈明确租户需求、任务优先级，诊断网络瓶颈；
2. 异构算力统一管理：部署 LtAIDC 全栈算力云服务平台，将新旧 GPU 纳入统一算力池，通过系统、驱动、容器层面优化实现兼容，智能调度提升资源利用率；
3. 存储与网络优化：整合 Ceph 与 GPFS 存储，采用“热冷数据分层”策略提速；优化“IB 算力网+业务网+管理网”三网架构，核心链路双备份，保障稳定传输；

整体方案架构

4. 多租户精细化管控：构建分级租户体系，实现资源配额、数据/网络/资源隔离，配套权限审计与算力计量统计；
5. 部署测试优化：按“先存量后增量、先测试后上线”策略实施，全场景任务测试；提供运维培训，保障长期稳定运行。

项目收益：多维度突破，算力支撑全面升级

项目落地后，为学院带来显著价值提升，核心收益涵盖五大维度：

1. 算力利用率翻倍：破解算力孤岛难题，资源利用率从不足 30% 提升至 75% 以上，新旧设备互补，适配不同复杂度任务；
2. 多租户高效协同：稳定支撑 200 个租户使用，教学与科研协同推进，资源抢占问题彻底解决；
3. 科研效率飙升：GPU 服务器 96GB 大显存搭配平台加速框架，大模型推理速度提升3-5倍，显著缩短科研项目周期；
4. 运维成本大降：可视化运维界面实现资源监控与故障快速排查，运维工作量减少 60% 以上；
5. 夯实学科基础：集群具备良好扩展性，成为 AI 人才培养重要实践平台，助力区域 AI 产业人才输送。
联泰集群始终以“用算力推动生产力”为使命，持续为高校、科研机构提供全栈算力解决方案。如果您的单位也面临算力整合、异构兼容、多场景适配等难题，欢迎随时交流探讨！