先理解任务，再确定配置
GPU数量和型号只是算力系统的一部分。模型与软件版本、显存需求、数据读写、并发用户、供电散热、网络条件和未来扩展，都会影响最终体验。网昱智算以客户的真实任务为起点，减少硬件堆叠、兼容偏差和重复建设。
服务可覆盖单台AI工作站、2U至8U多GPU服务器，并扩展到训练集群、推理平台、共享GPU资源池及高校科研HPC平台。
定制服务范围
任务、环境与预算对齐
梳理模型、软件、数据、用户规模和运行目标，核对机房、网络、供电与采购约束，形成配置依据。
GPU服务器和算力节点定制
完成CPU、GPU、内存、NVMe、网络、电源与散热匹配，兼顾稳定运行、维护便利和扩展空间。
驱动、CUDA、容器与框架
按约定范围部署基础系统和AI或科研环境，完成版本兼容、设备识别及代表性任务验证。
让问题在交付前暴露
进行整机满载、GPU温度功耗、内存、存储、网络和持续运行测试，并保留必要的配置与测试记录。
从设备到现场可用
根据项目范围完成运输、上架、布线、网络配置、平台联调、验收配合与管理员使用说明。
面向持续运行的服务
提供远程技术支持、故障定位、部件维护、环境恢复与后续扩容建议，明确服务响应和处理边界。
一套清晰的项目交付流程
需求调研
确认任务、用户、软件、数据和运行条件。
方案与配置
输出硬件、软件、网络存储和扩展建议。
集成与部署
完成装配、固件、系统及约定环境配置。
测试与交付
开展满载与稳定性测试，形成交付资料。
验收与服务
配合现场验收、培训、维护及后续升级。
适合哪些客户与场景
无论是首次建设本地算力，还是对现有系统扩容升级，我们都会先判断任务和边界，再决定采用工作站、单机多卡、服务器集群或资源池方案。
高校与科研院所
AI实验室、科研计算、仿真分析与多课题组共享平台。
企业AI研发
模型训练微调、数据分析、视觉计算与算法验证。
本地推理与私有化
企业知识库、大模型服务及敏感数据内网应用。
现有平台扩容
新增GPU节点、存储网络升级与异构算力整合。
长期合作单位
长期服务高校、科研院所与企业客户，在持续合作中积累对科研软件、设备采购、平台验收与长期运维的理解。
真实项目交付现场
从设备进场、服务器上架和集群联调，到系统启动、运行检查与交付确认，这些真实现场记录呈现网昱智算将配置方案落实为可运行算力平台的过程。
把实际需求发给我们
提供模型或软件、显存需求、数据规模、用户数量、机房条件和预算范围，可更快获得针对性的配置建议。