两大硬件生态,阶段性验证完成

测试模型 Qwen3.6-27B-Q4_K_M(稠密模型)

NVIDIA 4× RTX 5090

四项指标·加速前 / 加速后对比

以非满负荷与满负荷两种场景呈现,总吞吐、单路速度、并发数与单位能效同步提升。

四项指标 · 加速前 / 加速后对比(两种负荷)
加速前加速后

总吞吐

320800
非满负荷+150%
10801620
满负荷+50%

单路速度

2870
非满负荷+150%
2024
满负荷+20%

并发数

88
非满负荷相同并发测试
2430
满负荷+25%

省电能效每千瓦 token/秒

200360
非满负荷+80%
380570
满负荷+50%

面向不同算力场景,释放不同商业价值

算力机房

盘活闲置 GPU,提升出租收益

客户痛点

GPU 闲置率高

大量硬件已经投入,但推理任务的有效利用率不足,导致出租收益和单位机柜产出被压低。

存量资产沉淀有效负载不足出租收益受限
方案重点

方案重点

无需新增硬件提升单位服务器可售算力可按增量收益合作

算力中心

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产品选择

根据 GPU 型号与授权周期选择适合的产品;咨询报价产品请提交合作需求。

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