应用场景

Kube AI Hub AI算力管理平台专为企业级AI基础设施设计，通过GPU/CPU异构算力池化与虚拟化技术，将硬件利用率提升3～10倍。平台统一纳管多类国产与主流算力硬件，支持多租户精细化资源分配、用量计费与智能调度，帮助企业构建安全可控的本地算力底座。

产品价值

算力池化，极致利用率

通过GPU/CPU异构算力池化与虚拟化，将分散的计算硬件整合为统一的资源池，彻底消除资源孤岛。支持vGPU切分，使一块物理GPU可同时服务多个任务，算力利用率可提升3～10倍。

主要优势：

• 异构硬件统一纳管，支持英伟达、寒武纪、华为昇腾、天数等国产GPU
• vGPU虚拟化，单卡多租户共享
• 资源池弹性伸缩，动态调配算力

按需分配，灵活调度

支持算力超分与精细切分，按租户、部门或项目维度灵活分配计算资源，实现按需弹性伸缩。管理员可设置资源配额与优先级策略，确保关键业务优先获得算力保障。

主要优势：

• 多租户RBAC权限体系，资源隔离安全可靠
• 支持CPU/GPU资源的超分与精细切分
• 弹性伸缩策略，按需动态调配

计量计费，精细管理

内置算力用量监控与计费核算模块，实时统计各租户、部门的GPU/CPU使用量，生成详细账单报表，帮助企业精细化管理IT成本，实现资源使用透明化。

主要优势：

• 实时监控各维度算力用量
• 多维度账单统计与导出
• 成本分摊与核算，支持按项目/部门计费

智能调度与运维

具备千卡级别分布式调度能力，内置任务队列、服务部署、监控告警与日志管理。通过智能调度策略，最大化资源利用，降低运维复杂度。

主要优势：

• 支持千卡规模的分布式AI训练任务调度
• 内置任务队列与优先级管理
• 一体化监控告警与日志收集

产品架构

平台采用分层架构设计，自上而下分为以下层次：

用户与权限层

提供标准认证、自定义认证与多租户隔离能力，确保不同用户、部门、项目的资源访问安全可控。

• 标准认证：兼容LDAP/AD协议，支持单点登录（SSO）
• 自定义认证：可对接企业内部身份系统
• 多租户隔离：平台、企业空间、项目三级资源隔离

集群管理层

提供对底层计算集群中节点、组、容器、存储、监控与日志的统一可视化管理，以向导式界面简化集群运维。

• 节点生命周期管理
• 容器与工作负载管理
• 存储卷与持久化配置
• 集群级监控与日志

Kubernetes with vGPU 中间件层

以Kubernetes为底座，集成vGPU调度能力，提供：

• 应用管理：基于Helm Charts的应用全生命周期管理
• 产品仓库：集成Harbor镜像仓库，统一管理容器镜像
• 算力资源管理：通过K8S扩展实现GPU/CPU资源的统一调度
• 服务管理：微服务部署、路由与流量治理

vGPU 虚拟化层

核心算力虚拟化能力，实现：

• 异构GPU算力虚拟化：支持多品牌GPU的虚拟切分，一卡多用
• GPU算力调度：基于任务优先级与资源配额的智能调度策略

硬件集群层

支持主流与国产算力硬件：

有关更多信息，请参见平台功能。