在 AI 大潮席卷全球的科技今天，每一秒的陪伴计算都关乎创新的步伐。然而，人形人某人形机器人公司却面临着算力资源管理的机器重重挑战。

资源浪费

GPU 机器分发颗粒度不够细更无法回收，训练分配出去的科技机器，用户独占物理机，陪伴也造成了大量的人形人资源浪费。

多部门需求难满足

协调各部门同时满足需求相当困难，机器同时当算法开发团队人员规模增长后，训练有限的科技机器无法协调满足所有部门的需求。

机器配置时间长

算法场景多，陪伴为支持多种计算场景，人形人物理机配置耗时长，机器为支持一个计算任务花费大量时间配置机器。训练

算力痛点，不再是瓶颈

青云智算解决方案为该公司在具身智能领域的创新研发提供了强大的技术支持，其研发和部署效率得到了显著提升，同时降低了研发成本，加速模型迭代。

资源调度，提升优化

通过青云的算力调度和管理平台，某人形机器人公司实现了资源的自动化管理和优化分配。这确保了在大模型推理、图像算法训练、仿真模拟和测试中能够高效利用资源，降低成本。

机器配置，告别漫长等待

自动化运维与快速迭代：青云支持某人形机器人公司快速部署和测试运动算法，实现从开发到测试再到部署的无缝对接，加快模型迭代速度。

多部门需求，一“云”满足

青云智算以强大的调度能力，轻松应对算法开发团队规模扩张带来的资源争夺。各部门需求，一触即达，再也不用为资源分配伤脑筋。

边缘智能，实时响应

通过青云的云边协同架构，可以在边缘节点部署轻量级模型和推理引擎，减少对云端资源的依赖，降低延迟，提高机器人在实际环境中的实时响应能力。

数据存储，安全高效

通过青云提供的高可靠的存储解决方案，确保某人形机器人公司在图像算法和运动算法开发过程中的数据安全和高效访问。

成效斐然：多维度提升

青云智算解决方案为该人形机器人公司带来了多维度的性能提升。通过深度整合算力与 AI 技术，青云智算解决方案不仅加速了业务流程的智能化改造和数据价值的深度挖掘，还推动了企业数智化转型的步伐。在研发成本方面，该方案实现了训练效率 200% 提升和训练成本 70% 下降，显著减轻了企业的财务负担。此外，它还实现了 0 间断的业务连续性，保障企业运营的稳定性。在资源管理方面，青云智算解决方案极大地提高了效率，使得 1 个人就能轻松管理千卡规模的集群，极大地解放了人力资源，提升了整体的运营效能。

在 AI 时代，青云科技不仅是技术的革新者，更是创新的守护者。我们深知，每一次算力的优化，都是对创新的致敬；每一次需求的满足，都是对未来的投资。

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(责任编辑：热点)