青云AI調度產品蘊藏著巨大的潛力，其全棧式產品架構能夠整合不同區域的產品，統一提供算力服務，這一點確實值得關注。

多區域融合的服務模式

青云AI的調度產品在實現多個可用區、多個區域統一融合方面非常不易。這種跨區域融合使得算力服務得以廣泛覆蓋整個社會。以一些大型數據中心為例，過去它們各自為政，資源無法整合。青云的產品架構成功實現了不同區域資源的集中管理和統一調配算力。更重要的是，這種整合并非簡單的數量疊加，而是深度融合，從而提升了整個算力系統的能效比。這為眾多需要強大算力的業務提供了堅實的支撐。

一些全球性的科研項目，過去因為區域設備資源的限制而受限。如今，青云的架構能夠突破這一限制。這一點對于促進大規模科研計算的發展，具有極其重要的意義。

統一納管平臺的便利性

針對管理者和用戶兩端，青云的統一管理平臺展現出卓越的功能。用戶與管理者可以借助它全面操作AI基礎設施與服務。在日常維護過程中，管理員能輕松完成各種設置，例如，某公司的數據中心管理員便可以直接操控龐大的AI算力云服務系統。

用戶操作起來更加簡便，無需在多個平臺之間頻繁切換。以AI算法開發者為例，他們可以直接在此平臺完成所需操作，這大大提升了工作效率。

業務的場景化服務

在智算領域，青云的場景化業務表現優異。以大語言模型的訓練和推理為例，青云能夠滿足其在各個階段的需求。在模型訓練過程中，青云能夠迅速調配所需資源。在文本式生成的負載均衡服務中，該產品能夠迅速作出響應。

一些新興的AI內容創作公司，得益于這種負載均衡服務，業務得以穩定運行。對客戶來說，一鍵完成部署、擴容和負載均衡等操作，極大地節省了人力、物力和計算資源。在AI行業競爭如此激烈的今天，這一點顯得尤為重要。

資源管理與自動化

青云AI算力調度平臺上的資源管理相當周全。該平臺支持內置和適配等多種操作，確保數以萬計的卡資源能夠迅速獲取和釋放。在資源調度的自動化方面，眾多自動化機制確保了資源環境與配置的穩定性。

在有超大型計算任務時，能夠迅速調用所需的萬卡資源。任務完成之后，這些資源又能迅速釋放，以便為其他項目所用。這種高效資源調配在行業內堪稱領先，有效避免了資源的閑置與浪費。

算法開發支持平臺

青云為算法開發專門搭建了平臺。開發者可以在線輕松啟動開發環境，并構建工程項目。這不再需要像過去那樣，經歷繁瑣的大規模文件上傳和下載過程。舉例來說，某高校的算法研究團隊，就能直接在這個平臺上構建VC工程，進行他們的研究工作。

開發接近尾聲或處于調試階段時，利用青云的AI訓練平臺，可以啟動算力基礎設施進行訓練。這一舉措為算法從開發到應用的整個過程提供了至關重要的支撐，顯著提升了算法研發的整體效率。

模型倉庫及統一調度平臺

青云模型倉庫（MaaS）服務于眾多客戶。服務商能輕松將產品上架。企業客戶可迅速調用模型進行微調與部署。青云還利用同一平臺對各類資源進行調度和管理。無論是GPU、CPU資源，還是國產芯片、應用框架，都井然有序。

某AI創業公司，在青云平臺上，可以輕松找到所需的模型和適宜的資源。這樣的平臺，極大地推動了AI產業鏈的協同進步。

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