在當今全球AI技術蓬勃發展的浪潮中，算力已成為推動創新不可或缺的關鍵力量。然而，對于專注于人形機器人研發的一家企業而言，算力資源的管理卻成為了一道亟待解決的難題。
該企業面臨的首要挑戰是資源的嚴重浪費。由于GPU機器的分配粒度不夠精細，且一旦分配便由用戶獨占，導致大量物理機處于閑置狀態，未能得到充分利用。
隨著算法開發團隊的規模不斷擴大，多部門間的算力需求協調變得更加困難。有限的機器資源難以滿足所有部門的迫切需求，使得項目進展受阻。
另一個不容忽視的問題是機器配置時間過長。由于人形機器人研發涉及多種算法場景，物理機的配置需要耗費大量時間，嚴重影響了研發效率。
然而，這一切在青云科技（qingcloud.com）智算解決方案的助力下得到了顯著改善。該解決方案不僅大幅提升了研發和部署效率，還有效降低了研發成本，加速了模型迭代速度。
通過青云的算力調度和管理平臺，該企業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，都能高效利用資源，大幅降低成本。
在機器配置方面，青云科技提供了自動化運維與快速迭代的支持。企業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對接，顯著加快了模型迭代速度。
青云智算還以其強大的調度能力，輕松應對了算法開發團隊規模擴張帶來的資源爭奪問題。各部門的需求得到了及時滿足，資源分配不再成為企業發展的瓶頸。
在邊緣智能方面，青云科技的云邊協同架構也發揮了重要作用。通過在邊緣節點部署輕量級模型和推理引擎，減少了對云端資源的依賴，降低了延遲，提高了機器人在實際環境中的實時響應能力。
同時，青云科技還提供了高可靠的存儲解決方案，確保企業在圖像算法和運動算法開發過程中的數據安全和高效訪問。這一舉措為企業的發展提供了堅實的數據支撐。
青云智算解決方案為該人形機器人企業帶來了顯著的性能提升。通過深度整合算力與AI技術，不僅加速了業務流程的智能化改造和數據價值的深度挖掘，還推動了企業的數智化轉型步伐。
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，顯著減輕了企業的財務負擔。它還確保了0間斷的業務連續性，保障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發揮了巨大作用。通過提高管理效率，使得一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。
青云科技不僅致力于技術的革新，更關注企業的創新發展。每一次算力的優化，都是對創新的致敬；每一次需求的滿足，都是對未來的投資。
在AI時代，選擇青云科技，就是選擇了創新發展的堅實伙伴。青云科技將繼續攜手更多企業，共同開啟AI創新之旅，共創美好未來。
