Compute / GPU
GPU服务器
WLStack GPU 服务器为 AI 训练、模型微调、推理服务、AIGC、科学计算和视频处理提供高并行算力，并可与高速存储、容器平台和集群调度体系协同工作。
咨询 GPU 方案
把 AI 算力从实验资源升级为生产平台
WLStack GPU 服务器面向 AI 训练、推理、AIGC、科学计算和媒体处理等场景，提供可用于实验、开发、生产部署和集群扩展的异构算力能力。通过与存储、网络、容器平台和自动化调度体系结合，团队可以构建从单机验证到多节点训练、从离线计算到在线推理的一体化 AI 基础设施。
产品优势
面向 AI 的高并行算力
适用于模型训练、微调、推理、向量化处理和图像视频分析等高并行任务。
- 训练加速
- 推理加速
- 图像视频处理
- 科学计算
单机到集群平滑扩展
支持从开发验证到多 GPU、多节点训练平台的演进路径。
- 单机实验
- 多 GPU 扩展
- 训练集群节点
- 推理池化
与容器和平台协同
可与 Docker、Kubernetes、任务调度系统及模型服务平台配合使用。
- 容器兼容
- Kubernetes 集成
- 任务调度
- 模型服务化
高速数据通道
通过高性能存储与网络协同，减少训练数据准备与模型加载时间。
- 高速存储接入
- 数据集共享
- 减少数据等待
- 提升训练效率
核心能力
面向模型训练与微调的 GPU 算力
适合训练、微调和大规模实验工作流，支持更高的并行处理能力。
- 模型训练
- 参数微调
- 批量实验
- 多 GPU 调度
面向在线服务的低时延推理能力
为在线模型服务、AIGC 与企业智能应用提供稳定推理资源。
- 在线推理
- 模型服务化
- 低时延
- 弹性扩展
与容器平台和主流 AI 框架协同
支持 Docker、Kubernetes 以及主流 AI 框架，便于纳入现有平台体系。
- Docker
- Kubernetes
- PyTorch / TensorFlow
- 自动化任务调度
训练与推理的数据高速通道
结合高性能存储与网络，为数据集、模型文件和中间结果提供更高效率的数据访问。
- 共享数据集
- 高速读写
- 减少数据瓶颈
- 适合大规模任务
面向不同阶段的 GPU 资源分层
根据实验、生产推理和训练规模选择合适 GPU 配置，控制投入成本。
- 开发测试型
- 推理生产型
- 训练集群型
- 按需选择
主流 GPU 机型
覆盖大模型训练、推理与图形渲染等不同算力需求，可按业务规模与预算灵活选择机型。
NVIDIA A100
面向大规模训练与高性能计算的旗舰加速卡。
- 40 / 80GB 显存
- NVLink 高速互联
- 大模型训练首选
NVIDIA A800
面向训练与推理的高性价比算力，供货稳定。
- 80GB 显存
- 高带宽互联
- 训练 / 推理通用
NVIDIA H20
面向大模型推理与微调优化的新一代加速卡。
- 大显存容量
- 推理吞吐优化
- LLM 推理友好
NVIDIA RTX 4090
面向图形渲染、轻量训练与推理的高性价比选择。
- 24GB 显存
- 强单卡性能
- 渲染 / 推理 / 测试
典型使用场景
模型训练与微调
适用于大模型微调、CV/NLP 训练、推荐算法训练和实验工作流。
- 高吞吐训练
- 多卡扩展
- 适合实验到生产
- 支持数据集共享
在线推理与 AIGC 服务
支持模型在线推理、文本生成、图像生成、智能问答和企业 AI 服务。
- 低时延推理
- 推理池化
- 服务化部署
- 按业务流量扩展
视频处理与科学计算
适用于视频转码、图像识别、仿真分析和并行计算场景。
- 图像分析
- 视频加速
- 科学计算
- 高并行任务执行
FAQ
两者都适合。训练更关注并行计算和数据吞吐，推理更关注时延、稳定性和服务化部署。
支持与 Docker、Kubernetes 及主流 AI 框架协同使用，便于纳入现有研发体系。
可以，GPU 服务器可以作为单机实验环境，也可以作为多节点训练集群或推理资源池的一部分。
适合，GPU 服务器同样适用于视频转码、图像分析、仿真与其他高并行计算任务。