异构算力统一纳管：

可以同时支持NVIDIA GPU、华为昇腾、寒武纪、海光DCU等算力集群纳管；提供标准CUDA/ROCm/CANN算子库适配层，降低模型迁移成本。

AI原生调度策略：

支持拓扑感知调度，显存超分、训练-推理混部和多集群联合调度和算力协同能力。

全栈性能优化：

可实现计算优化、通信优化、存储优化和网络传输优化。

MLOps全生命周期支持：

预置PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle等框架镜像，提供模型训练和和推理的精细化管理，提供实验管理的精细化控制，提升客户对算力资源的使用效率。

大模型训练厂家：

大模型研发企业、科研院所，将千卡集群线性加速比从60%提升至90%，训练周期缩短30%；

行业模型精调中心：

银行、医院、车企的AI中台部门，精调任务资源成本降低50%，模型上线周期从天级缩短至小时级；

智能算力云服务：

智算中心运营商、云服务商，资源利用率提升至60%+，支持包年包月/按需/竞价多种商业模式；

AI for Science科研平台：

国家超算中心、高校超算平台、药企研发部门，统一平台替代分散的HPC与AI系统，运维成本降低40%

边缘智能协同：

车企数据中心、工业互联网平台、智慧城市运营商，数据不出域的隐私计算，边缘推理延迟<10ms