自定义服务器性能边界
创新架构赋能未来业务
高弹性算力池助力开放世界游戏
某游戏玩家峰值波动大 （日常100万→活动期1000万+）， 且原有算力无法满足 新增NPC对话的大模型推理
GPU池化技术：联合第三方搭建分布式算力共享平台，游戏厂商按需调用算力，成本较自建降低60%。
动态负载均衡：基于Kubernetes的Agones框架自动伸缩服务器实例，满足在较短时间内完成千台节点扩容。
AI预测扩容：通过历史数据分析提前预加载资源，活动期间服务器响应时间保持在20ms内。
完美解决基于大模型推理集群的AI NPC对话算力支持。
协助EA构建生成式美术资产流水线（Stable Diffusion微调+渲染）。
大型版本更新期间算力成本节省40%，版本更新后大量已流失老玩家玩家回归。
金融级安全防护保障经济系统
某公司金融业务系统频遭数据库入侵， 严重影响正常业务运行
TB级DDoS防护：部署多层清洗中心，结合AI流量识别，攻击拦截率99.99%。
区块链账本：关键交易数据上链存证，杜绝篡改，安全审计效率提升90%。
零信任架构：用户登录、支付等环节实施动态身份验证，识别准确率达99.5%。
系统恢复稳定，节省频繁维护的时间与经济成本。
助力高校构建AI超算平台
随着AI大模型计算需求的激增， 某高校需建设自主可控的高性能计算平台， 以支撑人工智能研究院、生物信息学实验室 及工程仿真中心的科研需求， 提升能效比和计算密度
提供模型训练-推理一体机：在降低成本的前提下，缩短千亿参数大模型的训练周期至原有时长的60%。
软硬协同优化：联合高校开发异构计算调度平台，支持TensorFlow、PyTorch等框架的自动优化，资源利用率提升30%。
科研效率提升：平台支撑了该校13个国家级课题，包括气候模拟、蛋白质折叠预测等，单任务计算时间缩短45%。
成本优化：降低约50%算力成本，3年TCO（总拥有成本）减少35%。
智慧城市的“数智化治理”
城市管理各部门（交通、安防、应急）存在大量视频流数据需要实时分析，但现有系统算力分散、算法迭代慢、响应延迟高，无法满足实时洞察和智能决策的需求。
边缘-中心协同推理集群：提供部署于城市边缘节点的轻量级推理一体机与中心云超算平台协同的解决方案。边缘节点处理实时性要求高的任务（如违章识别），中心平台进行复杂模型训练和批量分析（如交通流预测）。
算法仓与一站式部署：内置经过优化的通用算法模型仓（如车辆识别、人群密度分析、异常事件检测），支持一键封装和敏捷部署。
智能负载均衡与能耗感知调度：自研的调度平台能根据全市各点位实时计算负载和业务优先级，动态分配计算任务，在业务高峰时段保证响应速度，在闲时自动进入低功耗模式，最大化能效比。
决策效率提升：实现城市事件的实时发现、智能报警与自动派单，平均处置时间缩短40%。
成本优化：通过“边缘+中心”的协同架构，减少70%的带宽传输成本，整体算力资源利用率提升50%。
敏捷创新：为城市管理部门提供了低门槛、高效率的AI算法试验和落地能力，加速智慧应用创新。
面向工业制造的“智慧质检”
制造业产品质量检测高度依赖人工，效率低、成本高、标准不一且易疲劳。传统机器视觉方案灵活性差，难以应对复杂缺陷和新产品线切换。
AI质检一体机：提供高性能推理算力的硬件设备，可直接部署于产线。内置少样本学习与迁移学习算法，仅需数百张缺陷样本即可快速训练出高精度检测模型。
云边协同模型迭代：边缘一体机负责实时检测，并将难例样本和检测数据加密回传至中心平台。中心平台聚合各工厂数据，持续优化和训练新一代检测模型，再自动下发至边缘端，实现模型的自我进化。
零代码可视化部署：提供图形化界面，工厂工程师无需编写代码即可通过拖拽方式配置检测流程、标注样本和发布模型，极大降低使用门槛。
提质增效：7x24小时不间断工作，检测效率提升5倍以上，漏检率降低至0.1%以下。
降本减耗：节省70%以上的人工质检成本，同时通过早期发现缺陷减少原材料浪费。
柔性生产：快速适应新产品、新缺陷类型的检测需求，模型切换时间从数周缩短到数天，支撑柔性制造。