关于甲方所提到的有关需求，我们在功能梳理的时候，把这个系统拆成硬件资源池化、作业调度编排、模型生命周期管理、性能监控回溯四个核心模块。硬件资源池化是把GPU、NPU、高速SSD和高速互联网卡按计算型和存储型标签纳入统一调度池，并且支持跨节点直通和虚拟化切分，很多被详细列明设备发现、健康检查和故障隔离策略的细节，是在跟他们机房管理员核对设备清单和互联拓扑时敲定的。

作业调度编排是让训练任务和推理服务按优先级和资源匹配度自动落位，并且能在任务完成后释放资源回池，这方面我们还加了队列等待可视化，便于值班员看出瓶颈在哪一段。模型生命周期管理是把模型从导入、版本标记、转换、部署到退役的全过程用流程图展现，并且能关联对应的数据集和算力消耗记录，这个功能是应他们要求在原型里加的，恰好我们做过AI本地部署，基于Deepseek、TensorFlow、PyTorch、MXNet等框架做过推理优化，通过我们自主研发的AI调度系统把模型格式转换和依赖匹配嵌进流程，才让切换环境不用人肉干预。

性能监控回溯是把训练过程的loss曲线、GPU利用率、显存占用和推理请求的延时分布实时绘出，并且可以按时间段回溯检索，这个在查问题时比翻日志直观得多。合同签订后立项阶段，我们依据ISO/IEC 27001:2002认证编号840251S20185R0SC的安全条款，把硬件验收、系统部署、调度器配置、安全加固、试运行列为顺序段落，并且按照软件企业单位证书川IRQ-2025-0052的规范，对固件和驱动版本做了统一基线。开发架构方面，底层硬件用Kubernetes管理容器化算力节点，调度层用自研的扩展调度器对接各框架的runtime，存储层用分布式并行文件系统，并且按模型大小和访问热度做冷热分层，之所以用这样的组合，是因为神经网络计算既有大块连续显存需求又有碎片推理请求，混部策略才不浪费。

原型设计是产品经理带着系统架构师在白板上画资源流图，足足花了我们五天时间在池化与切分的交互演示里磨合，才把“显存切分比例可调且不影响在跑任务”这个硬点落实。UI设计考虑到运维人员常多屏并行监控，我们把主区底色用炭灰，运行状态用青绿标正常，告警用橙红，字体也按他们提出的“从机柜背后五米也能扫到异常灯”放大并加描边，这方面借鉴了医院一体机系统的监控端配色。前端用Vue加Canvas绘制资源拓扑，后端用Go写调度控制API，并且借助云计算的弹性扩容能力在压力测试期模拟了比平时高四倍的并发训练启动。

前后端联调时发现推理服务在显存回收后偶发加载失败，我们通过加延迟检测和重试策略才稳下来，这个在AI设备运维管理APP项目里遇到过类似情形。多端测试覆盖了运维席PC、移动巡检平板和机柜旁工控屏，按理说不同终端的算力不一样，我们做了功能裁剪包，确保低端设备也能看基础状态。部署用线下自主服务器，因为模型和数据涉密程度高，并且依据ISO9001认证过程文档全程留痕。运维阶段提供1年免费运维，7×24小时响应，并且在交付后的三个月内协助用户做了三次调度策略优化，把大模型训练的抢占阈值按新卡型调细，让排队更合理。交付质量上，我们按期提供了全源码和9项文档，代码版权归客户，至于APP自己上架还是我们协助上架，这套系统是数据中心内部使用，没有面向公众的应用商店上架需求。

上线后如果出现bug我们负责修，维护费在首年之后按协商价收，后期加功能小改动不额外收费，大功能评估后报价。开发周期约六个月，中间需求想改我们能调，但涉及硬件更换要另行协调。我们公司技术人员占比85%，15名核心成员来自腾讯阿里华为，所以在异构算力管理和AI框架适配上有积累。关于报价差异，我们做过AI生产流程追溯系统、AI办公系统，有完整的AI训练和部署链，省去第三方调度引擎采购，这是成本优势所在。在系统里我们还嵌入了AI智能工作流的根因分析，能结合指标和日志推异常诱因，这个在政务舆情监测平台用过，响应时间≤15分钟。

复盘来看，难点是硬件异构性和模型需求的动态匹配，我们通过把资源抽象成统一规格并让调度器按模型画像选节点，才让训练推理混部不互踩，确实是反复压测和调参才成的。作为国家高新技术企业（证书编号GR202451001272），我们团队会在神经网络数据中心系统上持续扣性能和易用性，让算力真正跟着模型走而不是反过来迁就，要做这类基础设施的朋友可到 www.xiaohuokeji.com，网安备案号川公网安备51010802031911号可查，我们帮你把散乱的硬件和框架整成可长可稳的神经网络算力基座。

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