在生成式 AI、大模型技術飛速發展的今天，高校科研對算力的需求正迎來爆發式增長。
貴州某大學計算機學院作為全校 AI 學科建設的核心陣地，承載著人工智能、大數據分析等重點科研任務。但隨著科研數據指數級增長、模型復雜度飆升，原有算力體系逐漸“力不從心”。
聯泰集群為這所高校量身打造全棧解決方案，破解算力困局！

項目背景：科研算力告急，舊設備成“絆腳石”

作為全校算力需求最集中的院系，該學院近年面臨雙重挑戰：
算力需求升級：從 TB 級存儲、千卡級并行計算，向 PB 級存儲、萬卡級協同計算跨越，原有設備難以支撐重大科研項目；
資源浪費嚴重：歷年采購的 GPU 服務器型號繁雜、規格不一，分散管理導致“算力孤島”突出，資源利用率不足 30%。

為此，學院啟動 AI 集群建設項目，核心目標是：新增設備部署+新舊設備無縫兼容+統一管理，打造支撐多學科、多用戶的一體化算力服務平臺。

核心需求：四大維度，構建全場景算力支撐

項目需求聚焦四大核心，精準匹配教學科研雙重場景：

1. 異構算力兼容：整合 36 臺存量多規格 GPU 服務器 + 新增 5 臺 8 卡 GPU（單卡 96GB），實現不同品牌、代際 GPU 統一調度；
2. 存儲網絡支撐：整合 Ceph、GPFS 存儲實現 PB 級數據共享，優化 IB/業務網絡，保障低延遲高帶寬傳輸；
3. 多租戶管理：支持 200 個師生團隊、跨院系租戶，實現數據隔離、配額管控，避免資源搶占；
4. 多場景適配：支撐大模型研發、AI 課程實踐等場景，支持裸金屬、容器等靈活部署模式。

核心痛點：X86+ARM 混合架構，融合與門檻雙重難題

項目推進中，兩大痛點尤為突出：

1. 技術門檻高：團隊長期使用 X86 架構，對新增的 ARM 架構算力節點的技術特性、操作邏輯、性能調優了解不足，運維經驗欠缺；
2. 架構兼容顧慮：擔憂“X86+ARM”混合架構無法順暢協同，若出現資源孤島或調度斷層，不僅浪費新增算力，還可能干擾現有科研業務穩定性。

聯泰解決方案：全棧賦能，破解算力整合困局

聯泰集群深耕高校 AI 算力服務領域多年，依托數十個高校項目落地經驗，為學院量身打造“硬件整合+軟件賦能+網絡優化”全棧解決方案，緊扣“存量盤活、增量提質、統一管控”三大核心目標。

具體實施分為五大關鍵步驟：

1. 前期調研梳理：專業團隊駐場，全面檢測存量設備參數與兼容性；多輪訪談明確租戶需求、任務優先級，診斷網絡瓶頸；
2. 異構算力統一管理：部署 LtAIDC 全棧算力云服務平臺，將新舊 GPU 納入統一算力池，通過系統、驅動、容器層面優化實現兼容，智能調度提升資源利用率；
3. 存儲與網絡優化：整合 Ceph 與 GPFS 存儲，采用“熱冷數據分層”策略提速；優化“IB 算力網+業務網+管理網”三網架構，核心鏈路雙備份，保障穩定傳輸；

整體方案架構

4. 多租戶精細化管控：構建分級租戶體系，實現資源配額、數據/網絡/資源隔離，配套權限審計與算力計量統計；
5. 部署測試優化：按“先存量后增量、先測試后上線”策略實施，全場景任務測試；提供運維培訓，保障長期穩定運行。

項目收益：多維度突破，算力支撐全面升級

項目落地后，為學院帶來顯著價值提升，核心收益涵蓋五大維度：

1. 算力利用率翻倍：破解算力孤島難題，資源利用率從不足 30% 提升至 75% 以上，新舊設備互補，適配不同復雜度任務；
2. 多租戶高效協同：穩定支撐 200 個租戶使用，教學與科研協同推進，資源搶占問題徹底解決；
3. 科研效率飆升：GPU 服務器 96GB 大顯存搭配平臺加速框架，大模型推理速度提升3-5倍，顯著縮短科研項目周期；
4. 運維成本大降：可視化運維界面實現資源監控與故障快速排查，運維工作量減少 60% 以上；
5. 夯實學科基礎：集群具備良好擴展性，成為 AI 人才培養重要實踐平臺，助力區域 AI 產業人才輸送。
聯泰集群始終以“用算力推動生產力”為使命，持續為高校、科研機構提供全棧算力解決方案。如果您的單位也面臨算力整合、異構兼容、多場景適配等難題，歡迎隨時交流探討！