把分散的算力，
组织成一套系统

面向工程仿真、科研计算和大规模训练，把计算节点、高速网络、共享存储、调度系统与运行服务规划成可扩展的 AI 基础设施。

CLUSTER / AI FACTORY

适合规模多团队研发、仿真和数据团队共享资源

典型任务HPC / AI训练、仿真、渲染与科学计算

核心能力调度 / 存储队列、网络、容量与资源治理

WHY A CLUSTER

从几台设备，走向一座可运营的 AI 工厂

集群的价值不只在 GPU 数量，还在于网络、存储、调度和运维共同构成的吞吐效率。易星云按业务负载拆解架构，分阶段建设。

01 / 计算

根据训练、推理、仿真和渲染的负载类型，规划节点规格、GPU 互联、CPU 与内存比例。

02 / 网络

围绕东西向通信、存储吞吐和多用户隔离设计高速网络与交换架构。

03 / 存储与调度

配置共享存储、队列与作业调度，让团队能够预约、追踪、复盘和释放计算资源。

04 / 参考架构

官方参考架构覆盖 8-GPU 节点、AI 工厂网络与大规模 HPC/AI 工作负载，适合作为集群规划的技术基线。

把现有作业、软件许可和数据规模带来，我们会先做节点与网络测算，再给出分阶段实施计划。