问题不再只是购买 GPU，
而是如何运营不断扩张的算力
当 AI 从试验走向多团队、生产级应用，不同芯片、集群和云资源将长期并存，算力管理与交付也随之复杂。
有算力，不等于算力能够被充分利用和持续交付
01算力持续投入，
算力持续投入，
资源利用情况不清晰
资源分散在不同环境，空闲、繁忙与碎片化情况难以统一掌握。
02异构环境扩大，
异构环境扩大，
管理复杂度上升
不同芯片、集群、驱动与运行环境并存，多套管理方式增加运维负担。
03交付依赖人工，
交付依赖人工，
资效率依然低下
资源和环境依赖人工准备，交付慢，已验证经验难以复用。
04多团队共享，
多团队共享，
资源与成本难以追踪
团队配额、任务占用与实际用量缺少统一管理。
从管理 GPU，到运营企业 AI 算力
PowerOne 将底层资源转化为可调度、可交付、可计量的算力服务。
VALUE 01
统一管理异构算力与配套资源
统一纳管多厂商 GPU、集群、镜像、存储与网络，形成完整资源视图。
异构 GPU多集群镜像仓库存储与网络资源池与规格
VALUE 02
让算力按业务场景快速交付
将模型、镜像、数据、资源规格和参数沉淀为模板，快速交付推理、开发与训练环境。
模型推理快速创建在线推理任务
AI 开发交付 Notebook 或 IDE 环境
模型训练按任务申请与调度算力
环境模板模型与数据运行参数任务生命周期
VALUE 03
提高利用率，减少无效扩容
通过均衡、聚合和优选调度减少资源碎片，让现有集群承载更多任务。
智能调度资源聚合容量趋势利用率分析
VALUE 04
让算力使用可分配、可计量、可追溯
按部门、项目或租户管理配额与 GPU 用量，为成本分摊和容量规划提供依据。
多租户隔离资源配额GPU 计量消费记录
让模型更快适配不同算力环境
将模型、硬件、镜像、资源规格和部署参数沉淀为模板，减少重复适配。
MODEL × HARDWARE
把一次适配，变成可复用的部署能力
PowerOne 固化经过验证的运行环境与部署参数，让模型更快部署到不同 GPU 环境。
模型与 GPU 适配镜像与框架资源规格部署参数经验复用
一套平台，贯穿资源接入、场景交付与运营治理
从一个入口看清企业算力
统一查看集群、节点、GPU 类型、健康状态与可用容量。
- 多厂商、多型号 GPU 纳管
- 集群、节点与设备管理
- 资源池与规格管理
真实产品截图 01 · 算力/集群资源总览
算力与集群资源总览
保留集群数、节点数、GPU厂商及型号、可用与占用容量和健康状态。
统一准备 AI 任务运行环境
集中管理镜像、存储和网络，为不同任务提供一致的基础环境。
- 镜像管理与分发
- 存储配置与挂载
- 任务网络配置
网页原生配置关系图 · 不新增截图
镜像、存储与网络配置关系
此处使用简洁的网页原生图形；相关配置字段合并到部署模板截图中证明。
按场景交付推理、开发与训练服务
通过标准模板，让不同团队快速获得所需算力与运行环境。
- 在线推理服务
- Notebook 或 IDE 开发环境
- 模型训练任务
真实产品截图 02 · 部署模板配置
部署模板配置界面
保留模型、镜像、加速卡、资源规格、数据挂载和部署参数，不再拆成三张截图。
让任务匹配更合适的算力
根据资源状态和任务需求调度，减少空闲与碎片化资源。
- 均衡、聚合与优选调度
- 任务与容器生命周期管理
- 资源状态与容量趋势
真实产品截图 03 · 集群/设备运行监控
运行监控与任务状态
保留GPU利用率、显存、节点状态、运行任务和容量趋势，避免再放调度概念图。
让不同团队的算力使用边界清晰
通过租户、配额和计量追踪资源使用，支持成本分摊与扩容决策。
- 多租户隔离
- 部门与项目配额
- GPU 用量与消费记录
真实产品截图 04 · 租户配额与用量
租户配额与用量分析
保留租户或部门名称、资源配额、已使用量、GPU用量和有效趋势数据。
从内部 AI 生产运营，到对外提供算力服务
PowerOne 支持企业内部 AI 生产运营，也支持对外提供标准算力服务。
企业内部 AI 从 POC 走向生产运营
统一管理分散的 GPU、运行环境和任务，形成可持续交付的企业算力底座。
- 统一纳管既有与新增算力
- 标准化交付推理、开发和训练环境
- 管理部门配额、用量与容量
企业对外提供算力服务
将 GPU 资源组织成可申请、可调度、可计量的标准算力服务。
- 建立标准资源规格
- 隔离租户资源与任务
- 追踪用量、消费与容量
让平台建设更快、基础设施更易管理、算力运营更清晰
让平台能力跟上业务扩张
统一规划算力供给、工作负载与服务边界。
降低多集群交付与运维复杂度
通过统一纳管、模板交付和集中监控减少重复工作。
让资源使用成为可运营流程
统一管理租户、配额、用量与容量趋势。
PowerOne 管理算力资源，ModelOne 管理模型服务
两者可以独立部署，也可以组合形成从算力资源到模型服务的统一 AI 运行与治理平台。
PowerOne 算模方
算力纳管与模型部署
异构算力纳管、环境配置、模型适配、任务调度与 GPU 计量。
ModelOne 模创
模型聚合、治理与运营
模型服务发布、API 授权、策略路由、调用监控与 Token 计量与运营。
进一步了解PowerOne异构算力管理平台
PowerOne与普通GPU监控平台有什么区别？
GPU监控主要回答设备是否正常、负载如何；PowerOne进一步将底层资源组织成可申请和调度的算力服务，并覆盖环境模板、AI任务、多租户配额、GPU用量计量和运营分析。
企业已经建设Kubernetes，为什么还需要PowerOne？
Kubernetes提供通用容器编排能力；PowerOne在其上面向企业AI工作负载补充异构GPU资源池、标准规格、环境模板、推理与训练任务入口，以及多租户算力运营能力。
PowerOne是否可以纳管已有GPU集群？
PowerOne面向企业已有及新增算力资源提供统一纳管能力。具体芯片、集群类型、版本和接入条件应以当前产品兼容性清单及技术评估结果为准。
PowerOne是否只管理GPU计算资源？
除了异构GPU、集群和节点，PowerOne还可以统一管理AI任务所需的镜像、存储和网络等配套资源。具体支持类型和配置方式以当前产品版本及技术规格书为准。
PowerOne如何帮助模型适配不同硬件？
PowerOne可以将模型部署所需的运行镜像、框架、GPU规格、数据挂载和参数配置沉淀为可复用模板，减少不同模型与硬件组合之间的重复环境准备。具体适配范围以已验证的模型与硬件清单为准。
PowerOne支持哪些AI工作负载？
页面重点展示在线推理、Notebook开发环境和模型训练。具体支持范围、调度方式和资源要求以当前产品版本和技术规格书为准。
PowerOne是否必须与ModelOne一起使用？
不需要。PowerOne可以独立完成算力纳管、任务交付和运营治理；与ModelOne组合后，可以进一步连接模型发布、API授权、策略路由和Token计量。
