01
英伟达算力服务
NVIDIA COMPUTE
面向模型训练、微调与推理任务，结合模型规模、显存需求和任务周期，制定适合业务的 GPU 算力方案。
咨询算力需求- 资源选型GPU 配置与显存规划
- 环境准备驱动、框架与依赖适配
- 负载评估训练与推理任务验证
COMPUTE INFRASTRUCTUREFIG. 01
01 — OUR SERVICES
从计算资源到运行效率。
围绕业务负载选择资源，
围绕实际运行完善系统。
02
通用算力基建
COMPUTE INFRASTRUCTURE
统筹计算、存储与网络，梳理资源之间的依赖关系。从基础环境建设到运行管理，为业务提供清晰、可维护的系统架构。
讨论基础设施方案- 架构规划计算、存储与网络协同
- 环境部署系统配置与资源管理
- 运行管理监控、容量与维护规划
03
模型优化
MODEL OPTIMIZATION
从真实工作负载出发，定位模型运行中的性能瓶颈。在模型效果、响应延迟、吞吐和资源成本之间，找到适合业务的平衡。
沟通优化目标- 基线测试建立可复现的性能指标
- 推理调优量化、并发与显存优化
- 效果验证精度回归与负载测试
具体资源配置、服务范围与交付周期，以项目评估及双方约定为准。
02 — IN PRACTICE
从你的工作负载出发。
不同阶段，需要不同的算力安排。
先明确目标，再确定投入。
让实验环境与研发节奏相匹配
先把任务跑起来，
再把资源用好。
模型研发不仅需要 GPU，还需要匹配的数据读取能力、通信条件和软件环境。围绕训练任务准备资源，减少环境差异带来的重复工作。
数据准备→训练任务→模型评估
- 重点关注
- 显存容量、数据吞吐、训练周期
- 方案内容
- 资源配置建议、环境部署、任务验证
把模型运行放到真实业务中考量
让响应速度与服务成本，
有据可衡量。
结合输入长度、并发请求和延迟目标，评估推理配置。通过基线测试与调优对比，确认优化效果是否能够满足实际业务要求。
业务请求→模型推理→结果返回
- 重点关注
- 首字延迟、请求吞吐、单位请求成本
- 方案内容
- 推理配置、性能调优、效果回归验证
让基础环境贴合企业管理要求
清晰的资源边界，
可维护的运行环境。
针对自有或专属资源环境，明确计算、存储、网络与权限的配置边界。结合现有系统安排部署路径，并为后续运维保留完整交付资料。
资源规划→环境部署→运行管理
- 重点关注
- 资源隔离、系统兼容、后续维护
- 方案内容
- 架构方案、部署配置、运行交接文档
03 — HOW WE WORK
把目标说清，把交付做实。
以明确的需求和验收标准，
连接方案设计与项目执行。
- 01
需求沟通
了解工作负载、现有环境、预算范围与上线时间，明确项目边界。
需求范围与目标指标 - 02
方案评估
评估资源配置与技术路径，必要时通过小规模验证确认可行性。
技术方案与实施计划 - 03
部署与验证
完成环境部署和任务测试，记录配置，并按约定指标核验结果。
部署配置与验证记录 - 04
交付与维护
整理项目文档，完成运行交接，根据约定安排后续维护与优化。
交接文档与维护安排
04 — ABOUT ZETACOALES
连接计算资源
与实际业务。
Zetacoales 由深圳合为实业有限公司运营，聚焦英伟达算力服务、通用算力基础设施与模型优化。我们关注资源与系统如何协同，也关注一项技术方案能否在真实工作负载中发挥作用。
从明确需求开始，以可验证的结果完成交付，让每一项资源投入都有清晰的业务依据。
务实的方案清晰的交付持续的协作
LET’S TALK
从一个具体需求，
开始合作。
告诉我们你的计算任务、现有环境与项目计划。
我们一起讨论合适的资源配置和实施路径。