↑60%
仿真计算效率提升
↓35%
年度算力成本降低
3倍
实验迭代效率
行业痛点
先说清问题，再谈方案
这些问题在同类客户中反复出现，也是我们设计方案的出发点。
- 大规模仿真与模型训练需要峰值算力，自建集群采购周期长、平时闲置率高。
- AI 质检、设备运维等场景需要多个模型协同，单一模型解决不了业务问题。
- 工艺参数与研发数据属于核心资产，上公有云存在顾虑。
登甲方案
三步解决，每步都能验收
方案的每一部分都对应一个可验证的结果，而不是一句能力承诺。
- 01
算力弹性供给
按项目周期租用 GPU 卡时，仿真与训练高峰弹性扩容，项目结束即释放，不为闲置算力付费。
- 02
多模型协同编排
视觉模型负责「看」，知识图谱模型负责「修」，通过统一 API 编排为完整业务闭环。
- 03
数据边界清晰
敏感数据可留在客户域内，仅将脱敏后的特征用于模型推理。
已落地：某头部汽车零部件企业：仿真计算效率提升 60%，年度算力成本降低 35%。
量化效果
客户实际拿到什么
以下指标来自已交付项目的验收口径。
↑60%
仿真计算效率提升
↓35%
年度算力成本降低
3倍
实验迭代效率
常见问题
关于制造与科研的常见疑问
能否对接我们现有的调度系统？
可以。登甲提供标准 API 与作业对接方案，可与现有调度器、CI 流程集成。
仿真类负载适合放在你们的算力池吗？
适合。我们按负载特征匹配卡型，CAE / CFD 类任务对显存与互联要求较高，可选用 H100 集群并配套高速存储。