在全球AI技術蓬勃發展的當下，算力已成為驅動創新的關鍵要素。然而，對于專注于人形機器人研發的一家公司而言，算力資源管理卻成了其前行的絆腳石。
面對算力資源管理的重重困境，這家公司首先遭遇的是資源的極大浪費。由于GPU機器的分配缺乏精細度，一旦分配出去，用戶便獨占整臺物理機，這導致了大量未被充分利用的計算資源白白流失。
隨著算法開發團隊的日益壯大，多部門間的算力需求協調變得愈發困難。有限的機器資源難以滿足所有部門的迫切需求，成為制約公司發展的瓶頸。
算法場景的多樣性也對機器配置提出了更高要求。為了支持不同的計算任務，物理機的配置過程繁瑣且耗時，嚴重影響了研發進度。
然而，這一切在青云智算解決方案的引入后發生了翻天覆地的變化。該方案不僅為這家公司在具身智能領域的研發提供了強有力的技術支撐，還顯著提升了研發和部署效率，降低了研發成本，加速了模型的迭代速度。
通過青云的算力調度和管理平臺，這家公司實現了資源的自動化管理和優化分配。無論是大模型推理、圖像算法訓練，還是仿真模擬和測試，都能實現資源的高效利用，大大降低了成本。
在機器配置方面，青云智算解決方案讓這家公司告別了漫長的等待時間。通過自動化運維和快速迭代，公司能夠快速部署和測試運動算法，實現從開發到測試再到部署的無縫銜接，顯著加快了模型迭代的速度。
面對算法開發團隊規模的不斷擴張，青云智算以強大的調度能力輕松應對資源爭奪的問題。現在，各部門的需求都能一觸即達，再也不用為資源分配而煩惱。
青云智算還通過云邊協同架構在邊緣節點部署了輕量級模型和推理引擎。這一舉措不僅減少了對云端資源的依賴，還降低了延遲，提高了機器人在實際環境中的實時響應能力。
在數據存儲方面，青云提供了高可靠的存儲解決方案。這不僅確保了公司在圖像算法和運動算法開發過程中的數據安全，還實現了數據的高效訪問。
青云智算解決方案為這家公司帶來了顯著的性能提升。通過深度整合算力與AI技術，該方案加速了業務流程的智能化改造和數據價值的深度挖掘，推動了企業的數智化轉型。在研發成本方面，該方案實現了訓練效率200%的提升和訓練成本70%的下降，極大地減輕了企業的財務負擔。同時，它還保障了0間斷的業務連續性，確保了企業運營的穩定性。
在資源管理方面，青云智算解決方案也展現出了其卓越的能力。現在，僅需1個人就能輕松管理千卡規模的集群，極大地解放了人力資源，提升了整體的運營效能。
在AI時代，青云科技不僅是技術的引領者，更是創新的推動者。每一次算力的優化都是對創新的致敬，每一次需求的滿足都是對未來的期許。選擇青云，意味著選擇了更高效、更智能的研發之路。
