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为智能驾驶与交通管控系统提供边缘算力运维支持，部署轻量化AI模型于边缘节点，实现实时路况分析与车辆调度。通过端-边-云协同架构，将处理时延控制在5ms内，并保障高可用性与故障自动切换。
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专为大模型训练与推理场景设计，覆盖GPU服务器全生命周期管理——从敏捷交付、芯片级维修到性能优化。通过三线运维体系（驻点工程师、远程诊断、全球备件库）实现7×24小时快速响应，故障修复率超95%。支持液冷散热与能耗监控，降低PUE值，满足绿
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为AI研发与软件服务企业提供训推一体化的运维支持，通过统一纳管平台整合开发、训练与推理环境。支持TensorFlow、PyTorch等框架的一键部署与资源自动回收，减少人工干预。内置安全审计与合规控制，保障代码与数据资产的安全性与可追溯性。
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面向高吞吐、弹性伸缩的互联网业务（如实时渲染、元宇宙应用），通过容器化部署与动态资源分配实现毫秒级响应。运维体系集成AI驱动的健康度预测与自动化扩缩容，支持万卡级GPU集群的稳定运行，月度故障修复率达95%以上。同时提供多地域资源池统一管理
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聚焦大规模公有云与混合云算力池的运维管理，采用多元异构计算架构（CPU/GPU/NPU）与Kubernetes智能调度系统，提升资源利用率40%。通过液冷散热技术将PUE值控制在1.15以下，实现绿色算力运营。提供全栈监控与故障预测，覆盖从
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针对电信网络高并发、低延迟需求，提供基于CPU与GPU混合架构的推理算力运维方案。通过智能调度算法（如xFasterTransformer）优化大模型推理效能，生成时延控制在100毫秒内，满足实时网络自智需求。支持边缘服务器部署（符合OTI
