算力分散难统筹
GPU 散落在各台机器上，有人空置、有人排队，任务靠抢、资源靠喊，算力利用率与产出效率都难以保障。
为什么需要集群
当团队开始真正用上 AI，算力就不再是一台机器的事——分散、混乱、各自为战，是大多数团队的真实困境。
账号权限混乱
每个人一套账号、各自管理数据，权限边界不清、用量无法统计，既不便协作，也存在安全隐患。
AI 落地门槛高
模型部署、环境配置、任务调度技术门槛高，普通团队很难把算力变成真正可用的生产力。
核心能力
一套集群 = 统一的账号体系 + 统一的算力调度 + 统一的知令智能平台，把 AI 时代所需的本地化算力环境一次备齐。
统一账号管理
一人一号，一次登录即可访问全集群全部资源；角色权限、部门分组、用量统计与操作审计一应俱全，一个账号管到底。
智能算力调度
任务自动排队、分配与执行，像叫号一样把 AI 任务交给空闲节点；池化算力按需拆借，人人可用、台台不闲。
整合知令智能平台
知令智能工作台直接运行在集群上：多模型会话、技能编排、文档与代码任务，全团队统一入口，能力开箱即用。
统一数据空间
共享存储 + 个人 / 协作目录：数据跟着账号走，任务结果集中沉淀，团队共享知识资产，不散落、不重复。
弹性扩容
从几台节点起步，随时按需添加计算节点平滑扩容，无需推倒重建平台；算力跟着业务长，投入更从容。
监控与运维
节点状态、任务进度、资源用量一屏尽览，异常自动告警，日常无需专职运维，系统健康状况随时掌握。
集群架构
入口层 → 管理节点 → 计算节点 → 存储与网络，四层贯通：一个入口登录、一个大脑调度、一群节点干活、一份数据沉淀。
入口层
浏览器
知令桌面端
移动端
API 接入
管理节点 ×1
统一账号管理
智能算力调度
知令服务端
监控告警
计算节点
计算节点 1
GPU 推理 / 训练
计算节点 2
GPU 推理 / 训练
计算节点 3
GPU 推理 / 训练
+N 可扩展
按需扩容节点
存储与网络
共享存储（统一数据空间）
高速内网
备份与快照
典型配置
以下为两档典型配置参考：节点数量、硬件规格与存储容量均可按团队规模与业务场景灵活规划，由工程师评估后定制。
入门型 · 计算节点 ×2
小团队 / 科研课题组起步 · 统一账号与知令一次到位
- 管理节点：×1（统一账号 + 智能调度 + 知令服务）
- 计算节点：×2（GPU 推理 / 训练任务）
- 存储网络：共享存储 + 高速内网
- 扩展性：随时增补计算节点平滑扩容
- 适用：团队 AI 试点与日常智能办公
标准型 · 计算节点 ×4 起
AI 团队 / 中型企业 · 更高并发与更大模型余量
- 管理节点：×1（支持冗余部署）
- 计算节点：×4 起（更高并发、更大模型余量）
- 存储网络：更大容量共享存储 + 备份快照
- 扩展性：预留持续扩容余量
- 适用：全员 AI 应用与研发计算并重
节点与规格细节按需定制：告诉我们团队规模、算力用途与预算预期，工程师将输出一对一配置建议。
如何在集群上开工
从开通账号到跑起 AI 任务，全程只需四步，无需学习复杂命令。
1
开通账号
管理员创建账号并分配角色权限，一次登录即可访问全集群。
2
知令开工
在知令工作台里发起文档、代码、科研或智能体任务。
3
智能调度
任务自动排队并分配到空闲计算节点，无需人工干预。
4
结果沉淀
结果回写统一数据空间，进度与用量在监控台一目了然。
安全与合规
数据不出域
存储、调度与推理全程在本地完成，敏感数据不离开企业边界。
内网隔离部署
支持完全离线或内网隔离部署，与公网逻辑隔离，适配高保密场景。
账号权限与审计
细粒度角色权限、操作留痕与用量统计，谁在用、用了多少，有据可查。
可选信创路线
可结合国产操作系统与国产化硬件规划，支持信创环境的逐步演进。
常见问题 FAQ
一体机是单台交付、开箱即用；集群面向需要统一账号、统一调度与多节点弹性扩展的团队——多台节点拧成一套资源，算力可随业务增长平滑扩容。两者均本地化部署并整合知令，可按团队规模选型。
日常无需专职运维：节点状态、任务进度与告警都在监控台集中呈现，普通管理员即可完成账号与资源的日常管理；深度调优与故障处理由工程师团队提供支持。
可以。集群支持完全离线或内网隔离运行，日常使用无需公网连接；如需模型更新与远程运维，可开通受控外联，范围与权限可配置。
支持对接企业现有认证体系，也可使用集群内置账号；部门分组、角色权限与用量统计按组织架构配置，权限边界清晰可控。
直接增补计算节点即可平滑扩容，新节点接入后自动纳入统一调度，无需更换平台或迁移业务，扩算力像加座位一样简单。
支持信创路线扩展，可结合麒麟等国产操作系统与国产化硬件进行规划，满足信创环境演进需求。