GPU集群管理软件能力评估要落到验收证据。本文围绕调度、监控、配额和隔离4类核心能力，说明企业在GPU平台POC和生产上线前应该如何设计任务样本、异常场景和验收标准。

CPU调度和GPU调度区别不只是资源类型不同。本文从资源模型、任务形态、显存、拓扑、性能瓶颈和治理目标出发，说明架构差异如何影响AI训练、推理服务和企业平台选型。

大模型推理框架可先按本地验证、高吞吐服务、通用Serving和K8s平台化部署分类，再结合模型规模、GPU资源、延迟目标和网关治理判断选型边界。

GPU调度选Slurm还是K8s不是简单二选一。先区分批训练、在线推理和混合平台治理，再判断队列、公平性、容器化、弹性伸缩和统一资源视图。

大模型训练看数据、配置和可复现证据，推理看请求、延迟和在线稳定性。通过资源、流程和平台边界对比，帮助AI团队判断模型从训练到服务的分工。

大模型训练流程包括数据准备、清洗标注、训练配置、资源调度、训练运行、评估验证和模型归档，帮助AI平台团队规划训练任务、复现证据和平台支撑能力。

国产GPU在AI训练中的适配要覆盖CPU平台、AI加速卡、驱动框架、容器镜像、调度插件、存储网络和训练任务模型。面向AI基础设施建设，说明异构算力环境如何验证框架兼容、任务调度、资源隔离和训练稳定性，并给出从硬件接入到训练任务验收、队列调度和故障复盘的检查路径。

AI基础设施建设不能只看GPU数量。面向AI平台团队，本文提供算力池化、数据存储、网络与平台治理评估框架，帮助判断建设重点和落地顺序。

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智算平台选型要同时评估算力资源、任务调度、模型服务和运维治理，而不是只看GPU规模。

大模型调度策略要把队列、优先级、GPU隔离、弹性伸缩和作业回收纳入统一治理。

模型微调平台建设要同时看数据、GPU、评测和权限治理；读完可形成企业微调生产化边界。

模型推理从实验走向生产后，平台要管理的不只是模型启动，还包括入口流量、弹性伸缩、GPU资源、版本灰度和运行观测。本文拆解模型推理平台的关键能力，帮助AI团队建立可发布、可扩容、可审计的服务化评估口径，同时避免只看单次推理速度。

面向准备把Agent智能体能力平台化的AI应用团队和平台负责人，梳理工具调用、记忆上下文、模型服务、AI网关和审计发布5类治理能力，说明如何避免Demo到生产过程中的权限失控、成本不可见和工具链分散。

GPU资源紧张时，扩容不是唯一答案。本文面向AI基础设施团队，围绕资源池化、任务队列、多租户配额、生命周期、可观测和生态集成6个维度，梳理AI算力调度平台的选型评估方法，并说明如何避免只看GPU利用率。