智芯云算以“严选AI服务器及配件、交换机、UPS”为核心硬件基础，以“客户需求为市场导向，技术创新为内生动力”为发展理念，致力于为全球客户提供全栈式、定制化的ICT整体解决方案，助力客户降本增效、提升核心竞争力，推动数字经济+AI智能体经济深度融合、迎接AI爆发式新时代的到来。
这里是文案
以客户需求为市场导向，以技术创新为内生动力，立足中国，服务全球。
解决方案
—— SOLUTION ——
4090/5090算力租赁解决方案
针对AI模型训练、3D渲染、科学计算、量化交易等高端算力需求场景，推出4090/5090算力租赁服务，依托严选的NVIDIA RTX 4090/5090高性能显卡构建算力集群，实现高性能算力的弹性交付与高效复用，助力客户规避硬件采购重投入与折旧风险，实现“算力按需取用、成本精准可控”的核心目标。
1. 核心算力配置：采用NVIDIA RTX 4090（24GB GDDR6X显存、16384 CUDA核心，FP32算力82.6 TFLOPS）及5090旗舰级显卡，搭配英特尔至强金牌系列CPU、DDR5高速内存及高IOPS NVMe存储，构建“算力-带宽-存储”全链路性能支撑体系。
2. 弹性租赁模式：提供多元化计费方案，涵盖按天、按月计费及定制化包时服务，支持算力资源实时弹性扩容与缩减；针对科研机构、初创企业等客户推出免费试用权益，新用户可获得指定时长算力券，先体验后付费，降低使用门槛。
3. 全栈技术支撑：预装PyTorch、TensorFlow、Docker等AI开发环境及V-Ray、Blender等渲染引擎，提供CUDA、TensorRT等加速工具配置服务；采用自研轻量化虚拟化技术，将算力损耗控制在3%以内，保障显卡性能接近物理机水平，显存带宽利用率提升至98%以上。
AI服务器及配件解决方案
依托严格的供应商筛选体系与产品测试标准，精选适配不同AI应用场景（模型训练、推理部署、边缘计算等）的高性能AI服务器，涵盖主流品牌与定制化机型。核心配置包括高性能GPU/CPU、大容量高速内存、高IOPS存储阵列等关键配件，同时提供配件升级、定制化改装等增值服务，确保服务器性能与客户AI业务需求精准匹配。
交换机光网络、UPS、数据中心机房解决方案
针对数据中心高带宽、低延迟、大流量传输需求，采用“核心-汇聚-接入”三级光网络架构，结合波分复用（WDM）、光分组交换等技术，构建高效、可重构的光传输网络，解决传统铜缆网络能耗高、延迟大、带宽受限的痛点。
针对数据中心“不可中断供电”需求，采用“双路市电+UPS冗余并机+柴油发电机/储能”三级供电架构，结合模块化设计与智能电池管理技术，实现电网波动、突发断电等场景下的无缝切换，保障IT负载持续稳定供电。
公司简介
—— COMPANY PROFILE ——
深圳智芯云算科技有限公司专注于AI服务器、交换机、UPS核心产品的研发、销售与一体化解决方案落地，依托深耕行业十年以上的资深团队，核心骨干均来自浪潮、中兴、华为等头部ICT企业，具备深厚的技术积累与丰富的项目实操经验。
公司深耕高校、企业、医疗等客户群体，深刻洞察不同行业客户的核心需求，始终秉持“同频共情、专业高效、靠谱省心”的服务理念。
依托核心团队的技术沉淀与行业资源，我们不仅为客户提供AI服务器、交换机、UPS等高品质硬件产品，更聚焦“可靠、高效、节能”的核心需求，输出定制化数据中心基础设施解决方案。我们始终以客户价值为导向，用专业高效的服务、靠谱过硬的产品，与高校、企业、医疗客户深度绑定，携手共赢数字经济、AI智能体新时代。
15
+ 年行业经验
300
+ 家服务客户
10
+ 项知识产权
客户案例
—— CUSTOMER CASE ——
某头部制造业企业案例
作为先进制造业与AI融合应用的先行者，为客客户AI智算中心成功部署基于英伟达H20 GPU的高性能算力集群方案。此次部署依托H20芯片的合规性与高性能优势，结合英伟达SuperPOD架构的工业化标准，构建起覆盖“单机算力-集群协同-超算规模”的全场景算力底座，不仅将为客户内部先进制造、显示面板等核心业务的AI升级提供强劲支撑，更将通过算力服务对外赋能，加速先进半导体、新能源、智慧城市等领域的AI应用落地，助力破解当前算力供需矛盾。
一、 方案核心价值：精准匹配产业级AI应用三大核心诉求
此次H20算力集群部署深度贴合产业级AI应用对算力“高性能、高适配、高性价比”的核心需求，实现从算力供给到价值转化的高效闭环：
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合规高效算力供给，突破规模扩张瓶颈：H20 GPU作为英伟达针对中国市场定制的合规产品，基于先进的Hopper架构与CoWoS封装技术，在满足监管要求的前提下，提供强劲算力支撑。集群总算力达数百PetaFLOPS（FP8精度），可轻松承载千亿参数级大模型训练与推理任务，解决了产业级AI应用规模化推进中的算力卡脖子问题。
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全生态兼容适配，降低应用迁移成本：H20完美继承CUDA生态优势，可无缝兼容TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，以及Llama3、Qwen等主流AI模型，同时支持GROMACS、AlphaFold2等专业领域软件。这意味着TCL及合作客户无需进行大量代码重构，即可快速将现有AI应用迁移至集群运行，显著降低技术适配成本与时间成本。
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能效比优化升级，控制全周期运营成本：通过FP8精度推理优化与动态电压调节技术，H20单卡每瓦算力输出较前代产品提升30%；配合集群搭载的液冷散热系统，可将PUE（能源使用效率）控制在1.1以下，远低于传统数据中心1.5的平均水平。在保障高性能的同时，大幅降低了集群的电力消耗与运维成本，适配算力规模化运营需求。
某高校智算集群案例
作为新型研究型大学，聚焦前沿科学研究与创新人才培养，其科研需求覆盖材料科学、化学、物理、人工智能、海洋地空等多个领域，对算力的多样性、稳定性及高效性提出极高要求。本方案依托学校科学与工程计算中心的统筹管理能力，构建“校内核心算力+校外扩展算力”的协同支撑体系，通过CPU与GPU异构算力配置、智能调度优化及全周期技术服务，为全校19个院系、百余个课题组提供全方位算力保障，助力科研创新范式升级与高质量成果产出。
本方案以“精准匹配需求、灵活弹性扩展、稳定高效支撑”为核心，针对性解决多学科科研中算力需求差异化、资源调度高效化、技术支撑常态化的核心痛点，实现算力资源与科研创新的深度融合：
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多维度算力适配，覆盖全学科科研场景：采用CPU与GPU异构算力架构，既提供满足传统科学计算的高密度CPU算力，又配置适配AI大模型训练、深度学习的高性能GPU算力，可精准匹配原子量级模拟、电子结构计算、蛋白质结构预测、气象海洋仿真等不同学科的算力需求，实现除人文社科外的全学科覆盖。
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校内外协同扩展，破解算力供需矛盾：以校内核心超算集群为基础，联动校外合规物理算力资源，形成“核心算力保障+弹性算力补充”的资源池。校内集群保障常规科研任务高效运行，校外扩展资源可提供百万级核时、万级节点并行计算能力，满足大型科研项目的峰值算力需求。
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全周期服务保障，降低科研使用门槛：构建“7×24小时响应+专属服务团队+自主管理平台”的服务体系，提供从账号配置、软件安装、作业调试到性能优化的全流程支持，同时开发便捷的访问与管理工具，让师生足不出实验室即可高效使用算力资源，聚焦核心科研创新。
某医院案例名称
随着医疗数字化转型的深入，某医院电子病历、影像归档和通信系统（PACS）、实验室信息系统（LIS）、医院信息系统（HIS）等核心业务对IT基础设施的稳定性、安全性、可扩展性提出了极高要求。传统IT架构存在资源分散、运维复杂、容灾能力薄弱等痛点，且机房供电可靠性直接关系到医疗业务连续性，一旦中断可能引发医疗风险。为此，本次针对性部署超融合及UPS机房整体解决方案，通过“超融合架构整合IT资源+高可靠UPS保障供电+标准化机房建设”的全栈设计，构建高效、稳定、安全的IT与供电支撑体系，全面保障医疗业务连续运行，助力医院数字化升级。
一、 方案核心目标：适配医疗场景的四大核心诉求
本方案紧密围绕医院医疗业务特性，以解决传统架构痛点为导向，明确四大核心目标，确保解决方案与医院需求精准匹配：
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保障业务连续性：通过高可靠UPS供电系统与超融合架构的容灾设计，实现核心业务7×24小时不间断运行，供电中断时可无缝切换，IT系统故障时可快速自愈，杜绝因基础设施问题导致的医疗服务中断。
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提升资源利用效率：依托超融合架构将计算、存储、网络资源一体化整合，实现资源池化管理与动态调度，解决传统架构中服务器、存储资源利用率低、闲置浪费的问题，降低IT投入成本。
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强化数据安全防护：构建多层次数据安全体系，包括数据本地冗余备份、异地容灾复制、访问权限管控等，保障电子病历、患者影像等敏感医疗数据的完整性与安全性，符合医疗行业数据合规要求。
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简化运维管理难度：通过超融合架构的统一管理平台与机房标准化建设，实现IT资源与机房设施的集中监控、统一运维，降低运维人员工作强度，提升运维效率与问题响应速度。
二、 方案核心架构：超融合与UPS机房协同设计
本方案采用“超融合IT架构+UPS供电系统+标准化机房环境”三位一体的整体设计，各部分深度协同，形成完整的基础设施支撑体系，架构逻辑如下：
（一） 超融合IT架构：一体化整合核心资源
超融合架构基于x86通用服务器，集成计算、存储、网络、虚拟化等核心功能，通过分布式技术构建资源池，替代传统“服务器+存储阵列+交换机”的分散架构，核心设计如下：
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节点配置与资源池化：部署多台超融合节点，单节点配置高性能CPU、大容量内存及SSD+HDD混合存储介质；通过虚拟化平台将所有节点的计算资源、存储资源、网络资源整合为统一资源池，支持HIS、PACS、LIS等不同业务按需申请资源，实现资源弹性扩展。
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高可用与容灾设计：采用多副本冗余机制，核心业务数据至少保存3个副本，分布在不同节点，单个节点故障时不影响数据完整性与业务运行；支持跨机房异地容灾部署，通过异步复制技术实现核心数据实时备份，满足医疗行业容灾等级要求。
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统一管理平台：配备可视化管理平台，支持对资源池、虚拟机、存储卷、网络配置等进行集中管理，提供资源监控、告警预警、故障定位、自动化运维等功能，运维人员可通过单一界面完成全流程管理操作。
（二） UPS机房系统：高可靠供电保障
UPS机房系统作为整个IT基础设施的动力核心，采用“双路供电+UPS冗余+后备发电机”的三层供电架构，确保极端情况下仍能为核心业务提供稳定电力，核心设计如下：
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UPS主机配置：选用高频在线式UPS主机，采用N+1冗余配置（根据机房负载需求确定具体台数），总容量满足机房所有IT设备及辅助设施的运行负载，且预留30%以上冗余容量；UPS主机支持毫秒级无间断切换，当市电中断时可立即接管供电，保障IT设备不受电压波动、断电等影响。
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电池组设计：配备高性能阀控式密封铅酸蓄电池组，电池容量根据核心业务最长断电支撑需求配置（建议不低于4小时）；采用电池在线监测系统，实时监控电池电压、温度、容量等状态，提前预警电池故障，确保电池组可靠备用。
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后备发电机联动：配置柴油发电机作为UPS的后备电源，当市电长时间中断时，发电机可在10-15分钟内启动并稳定供电，为UPS电池组充电并直接为机房负载供电，实现供电系统的长期不间断支撑；发电机配备自动切换开关，与UPS系统、市电实现智能联动，无需人工干预。
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配电与防雷设计：采用精密配电系统，对市电、UPS输出、发电机输出进行合理分配，配备过载保护、短路保护等装置；机房入口及关键设备端安装多级防雷器，防范雷电过电压对设备造成损坏，保障供电系统安全。
（三） 标准化机房环境建设
以GB 50174-2017《数据中心设计规范》A级标准为依据，对机房进行标准化建设，保障IT设备与供电系统的稳定运行环境：
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精密空调与温湿度控制：部署精密空调系统，采用下送风、上回风方式，实现机房温度（23±1℃）、相对湿度（45%-65%）的精准控制；空调系统采用N+1冗余配置，确保制冷系统可靠运行，避免设备因过热、受潮出现故障。
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机房密闭与防尘：对机房进行密闭处理，安装防尘地板与密封门窗，防止灰尘进入；配备空气净化设备，过滤空气中的颗粒物，保障IT设备与UPS主机的散热效率与运行稳定性。
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消防与安防系统：安装七氟丙烷气体灭火系统，针对机房无人值守特性，支持自动探测、自动报警、自动灭火，灭火过程不损伤IT设备；配备视频监控、门禁系统，实现机房出入权限管控与24小时视频监控，防范人为安全风险。
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环境监控系统：部署机房环境监控平台，实时监测温湿度、空调运行状态、UPS运行参数、供电电压、消防状态、门禁记录等信息，支持异常情况自动告警（短信、邮件、声光告警），助力运维人员及时处置。
三、 方案核心优势：贴合医疗场景的差异化价值
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高可靠性，契合医疗业务刚需：超融合架构的多副本冗余与UPS系统的三层供电保障形成双重防护，可实现核心业务零中断运行，有效规避因IT故障或供电中断引发的医疗风险，符合医疗行业对业务连续性的严苛要求。
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弹性扩展，适配数字化升级：超融合架构支持横向扩展，新增业务需求时可通过添加超融合节点快速扩容，无需重构现有架构；UPS系统预留冗余容量，可满足未来IT设备扩容的供电需求，助力医院逐步推进数字化、智能化升级。
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合规安全，保障医疗数据隐私：方案符合《电子病历应用规范》《数据安全法》等相关法规要求，通过数据多副本备份、异地容灾、访问权限管控等设计，全方位保障患者数据安全与隐私，降低合规风险。
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降本增效，优化运维与投入：超融合架构提升资源利用率30%以上，减少硬件采购与机房占用成本；统一管理平台与标准化机房建设简化运维流程，降低运维人员投入，实现IT与机房运维的降本增效。
某头部人形机器人算力租赁案例
作为通用人形机器人研发领域的先行者，客户聚焦运动智能、空间智能与大语言模型的多模态融合技术攻关，其核心研发过程涉及海量运动数据采集、基础模型预训练、强化学习仿真验证等高强度算力需求。为破解自建算力成本高、迭代周期长、运维复杂等痛点，针对性推出RTX 4090算力租赁解决方案，通过“高性能算力集群+定制化服务支撑+弹性调度体系”的全栈设计，为客户人形机器人从技术研发到场景验证的全流程提供高效、灵活、低成本的算力保障，加速核心技术突破与商业化落地进程。
方案核心定位：精准匹配人形机器人研发的算力刚需
本方案深度契合客户在通用人形机器人研发中的核心场景需求，以“适配多模态训练、保障研发连续性、降低综合成本”为核心目标，精准解决三大算力痛点：
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匹配运动智能模型训练需求：针对逐际动力重点推进的运动智能基础模型研发，提供RTX 4090高并行算力支撑，满足人类动捕数据、仿真数据的海量处理与预训练需求，助力提升算法的运动理解与生成能力。
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支撑Real2Sim2Real闭环验证：为仿真与现实交互的强化学习场景提供低延迟算力集群，保障仿真环境与真实场景的精准映射，缩短算法迭代周期，提升人形机器人与真实环境交互的稳定性。
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规避算力投入与运维风险：通过租赁模式替代大额硬件采购，避免GPU技术迭代快导致的设备折旧损失，同时将专业运维交由服务商承担，让研发团队聚焦核心技术攻关。
某自动驾驶千卡集群案例
作为国内端到端自动驾驶先行者，客户依托全国首个可量产高阶智驾平台 DeepRoute IO的技术积淀，面向高阶智驾大模型训练的超高算力需求，为客户打造高性能计算集群解决方案，并已成功为客户部署千卡 L20 集群，为客户智驾产品快速迭代升级提供核心算力支撑。