作為 AI 開發(fā)者，你是否早已受夠這些困境：花數(shù)百萬(wàn)采購(gòu)的 GPU 集群，利用率常年低于 30%，算力閑置如同燒錢；跨 CPU/GPU/NPU 異構(gòu)資源調(diào)度難如登天，模型訓(xùn)練卡在資源分配環(huán)節(jié)；部署一套 AI 服務(wù)要折騰幾天，環(huán)境配置、依賴處理耗盡心力；運(yùn)維告警凌晨轟炸，集群故障診斷如同大海撈針，MTTR（平均修復(fù)時(shí)間）高得離譜……

AI 時(shí)代的算力浪費(fèi)，早已成為制約企業(yè) AI 落地的核心痛點(diǎn)。而秒如科技開源的 Lnjoying 人工智能云平臺(tái) —— 包含全球首個(gè) AI 原生基礎(chǔ)設(shè)施計(jì)算平臺(tái)、Open NextStack IaaS 平臺(tái)與 AI Cloud 全棧云平臺(tái)，正以 “100% 國(guó)產(chǎn)自研 + 全棧智能調(diào)度” 的硬核實(shí)力，終結(jié)算力浪費(fèi)，讓每 1% 算力都發(fā)揮價(jià)值！

核心突破：從 “算力孤島” 到 “全域算力融通”

傳統(tǒng)智算平臺(tái)的致命短板，在于無(wú)法打破資源碎片化壁壘。而秒如開源智算云平臺(tái)構(gòu)建的 “算力 - 數(shù)據(jù) - 模型” 三維一體架構(gòu)，從根源上解決了這一問(wèn)題：

全域資源納管能力覆蓋云 - 邊緣 - 端全場(chǎng)景，無(wú)論是超大規(guī)模智算中心的萬(wàn)卡集群，還是僅 10MB 資源的 IoT 邊緣設(shè)備，都能無(wú)縫適配。GPU/CPU/NPU 多元異構(gòu)資源被高效整合，通過(guò)智能調(diào)度引擎實(shí)現(xiàn)算力池化，徹底告別 “有的節(jié)點(diǎn)閑置、有的節(jié)點(diǎn)擁堵” 的尷尬，實(shí)測(cè)讓 GPU 利用率提升至接近滿負(fù)荷，綜合效率飆升 300%。

分布式存儲(chǔ)與無(wú)損網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化形成雙重保障，海量 AI 數(shù)據(jù)的高速吞吐與訓(xùn)練推理的低延遲需求被同時(shí)滿足，配合無(wú)縫自動(dòng)化熱遷移技術(shù)，關(guān)鍵業(yè)務(wù)零中斷，讓算力輸出持續(xù)穩(wěn)定。

極致體驗(yàn)：5 分鐘部署，運(yùn)維成本直降 40%

對(duì)于開發(fā)者而言，“簡(jiǎn)單易用” 才是核心訴求。秒如開源智算云平臺(tái)的全棧敏捷部署能力，讓 AI 落地效率實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)提升：

NIM 微服務(wù)架構(gòu)支持 5 分鐘內(nèi)在云端、數(shù)據(jù)中心、邊緣設(shè)備等任何基礎(chǔ)設(shè)施部署最新模型服務(wù)，預(yù)封裝的企業(yè)級(jí)容器集成了主流基礎(chǔ)模型、優(yōu)化推理引擎與全量運(yùn)行時(shí)依賴，真正實(shí)現(xiàn)開箱即用。從模型開發(fā)到邊緣落地的周期被壓縮至分鐘級(jí)，徹底告別 “weeks 級(jí)部署” 的行業(yè)痛點(diǎn)。

智能運(yùn)維中樞更讓工程師擺脫深夜告警困擾：系統(tǒng)級(jí)探針實(shí)現(xiàn) GPU 溫度、顯存狀態(tài)、內(nèi)存泄露等數(shù)十種指標(biāo)無(wú)盲區(qū)監(jiān)控，TB 級(jí)日志秒級(jí)檢索，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根因定位準(zhǔn)確率高達(dá) 96.2%。MTTR 縮短至傳統(tǒng)運(yùn)維的 1/3，告警誤報(bào)率低于 0.3%，讓運(yùn)維從 “被動(dòng)救火” 變?yōu)?“主動(dòng)預(yù)防”，綜合運(yùn)維成本直降 40%。

生態(tài)兼容 + 自主可控：企業(yè)級(jí)開源的雙重保障

作為 100% 國(guó)產(chǎn)自研的開源平臺(tái)，秒如系列產(chǎn)品從內(nèi)核代碼到核心功能完全自主可控，打破了國(guó)外技術(shù)壟斷，同時(shí)實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有 IT 體系的零摩擦融合：

原生支持 Kubernetes 集群管理、Helm Chart 倉(cāng)庫(kù)、Harbor 鏡像倉(cāng)庫(kù)等主流云原生工具，兼容 TensorFlow、PyTorch 等 AI 框架與 x86、ARM 及國(guó)產(chǎn)芯片架構(gòu)，無(wú)需改造現(xiàn)有系統(tǒng)即可快速接入。

Open NextStack IaaS 平臺(tái)提供裸金屬、虛擬機(jī)、容器的統(tǒng)一管理，支持 GPU 直通與虛擬化技術(shù)，最小 1 臺(tái)服務(wù)器即可部署，單集群可擴(kuò)展至 10000 臺(tái)物理機(jī)；AI Cloud 平臺(tái)則內(nèi)置 Llama、Stable Diffusion 等主流開源大模型與應(yīng)用市場(chǎng)，支持自定義模板與一鍵部署，滿足從 AI 訓(xùn)練、推理到大數(shù)據(jù)分析的多樣化業(yè)務(wù)需求。

開源共建：AI 普惠的技術(shù)范式正在崛起

秒如科技堅(jiān)持 “內(nèi)核開源 + 生態(tài)共建 + 開發(fā)者賦能” 的三重開源戰(zhàn)略，核心代碼完全開放，提供免費(fèi)培訓(xùn)資料、在線演示平臺(tái)與企業(yè)級(jí)支持計(jì)劃，讓個(gè)人開發(fā)者與中小企業(yè)都能零成本享受頂尖智算能力。

從 2025 年實(shí)現(xiàn)萬(wàn)卡集群智能調(diào)度，到 2030 年成為 AI 時(shí)代的 “安卓”，秒如的演進(jìn)路線清晰指向 “讓算力如電力般觸手可及” 的終極目標(biāo)。目前，項(xiàng)目已在 GitHub 開源（https://github.com/lnjoying-ai），吸引全球開發(fā)者參與共建，中國(guó)工程院院士倪光南所言的 “讓中國(guó)成為全球開源體系中的重要力量”，正通過(guò)這樣的實(shí)踐逐步落地。

如果你受夠了算力浪費(fèi)、部署復(fù)雜、運(yùn)維繁瑣的行業(yè)痛點(diǎn)，如果你渴望一款自主可控、高效智能、靈活部署的開源智算解決方案，現(xiàn)在就前往 GitHub 搜索 “l(fā)njoying-ai”，加入這場(chǎng) AI 基礎(chǔ)設(shè)施的革命。

讓每 1% 算力都產(chǎn)生價(jià)值，讓智能落地不再有門檻 —— 秒如開源智算云平臺(tái)，等你來(lái)解鎖！

審核編輯 黃宇