异构算力统一管理
算力利用率提升 3～10 倍

全栈算力管理平台，化繁为简

Kube AI Hub 提供从硬件资源到业务应用的全链路算力管理能力，通过统一控制台纳管异构 GPU/CPU 集群，内置多租户隔离、弹性调度与精细化计量，帮助企业快速构建自主可控的 AI 算力基础设施。

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  快速部署

  支持部署在任意 Kubernetes 集群或裸金属环境，提供在线与离线安装，一键扩容与升级

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  功能完整

  在统一平台中纳管 GPU 节点、任务队列、算力调度、多租户、监控告警、计量计费与日志管理

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  模块化 & 可插拔

  所有功能模块均可按需开启，松耦合架构支持灵活集成第三方调度器与存储系统

不同团队的核心价值

平台内置多租户设计，让基础设施团队、算法工程师、运维人员在同一平台中协同工作。基础设施团队统一管控硬件资源，算法工程师专注业务开发，运维团队获得完整的可观测性与自动化运维能力。

• 基础设施团队
• 算法工程师
• 运维团队
• 业务负责人

基础设施团队

统一纳管异构 GPU/CPU 集群，资源池化降低硬件成本

• 支持英伟达、华为昇腾、寒武纪、天数智芯等主流 GPU 统一接入
• vGPU 虚拟化切分算力资源，硬件利用率提升 3～10 倍
• 内置 CSI 对接主流存储，支持 S3、NFS 等文件存储资源
• 多集群统一管理，支持跨数据中心与混合云部署

算法工程师

专注 AI 训练与推理业务，告别繁琐的基础设施配置

• 通过 Web 控制台提交 AI 训练任务，无需编写复杂的 Kubernetes YAML
• 内置任务队列支持优先级调度与资源预留，合理分配训练算力
• 支持 PyTorch、TensorFlow 等主流框架的分布式训练任务
• 一键部署推理服务，支持自动弹性扩缩容

运维团队

构建一站式的算力平台运维与可观测体系

• 多维度监控与告警：GPU 温度、利用率、显存使用率实时告警
• 统一日志收集与检索，快速定位任务失败原因
• 节点健康检查与自动故障隔离，保障训练任务稳定性
• 提供图形化操作界面与 Web 终端，满足不同运维习惯

业务负责人

算力成本透明可见，按需分配，精细化管理 IT 预算

• 按租户、部门、项目维度查看算力用量与费用分摊报表
• 支持算力配额管理，避免资源抢占与浪费
• 计量计费报告辅助 IT 预算规划与成本核算
• 多租户隔离确保不同团队的数据与资源安全

• 异构算力管理

  GPU/CPU 异构算力池化与虚拟化，利用率提升 3～10 倍，支持国产 GPU/CPU/NPU，构建安全可控本地算力底座

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• 智能任务调度

  千卡级分布式调度能力，内置优先级任务队列与资源预留策略，支持大规模 AI 训练任务并行执行

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• 全栈可观测性

  多维度 GPU/CPU 监控、告警与日志管理，多租户隔离，支持多种告警通知渠道

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• 计量与计费

  算力用量监控与计费核算，按租户/部门/项目多维度统计，帮助企业精细化管理 IT 成本

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• 多集群管理

  跨数据中心与混合云统一管理多个 GPU/CPU 集群，提供集群高可用与灾备最佳实践

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• 边缘节点支持

  基于 KubeEdge 将算力调度延伸至边缘节点，支持云边协同的 AI 推理任务分发与管理

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• 应用市场

  内置基于 Helm 的应用市场与镜像仓库（Harbor），支持 AI 框架与工具的一键部署与生命周期管理

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前后端分离的云原生平台架构

前端

Kube AI Hub Console

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后端 (REST API)

Kube AI Hub System

• API Server
• API Gateway
• Controller Manager
• GPU Scheduler