重新定义GPU基础设施

TensorFusion Engine 的虚拟机级 GPU 隔离彻底改变了我们的在线 AI 课程。GPU 成本降低了 80%，同时安全地服务 200+ 并发学生。每个学生都能获得真正的 vGPU 隔离——正是我们所需要的。

分片 GPU 共享和智能调度让我们的利用率翻倍。内置的 FinOps 模块终于解决了跨团队成本分配的噩梦。

TensorOS 令人惊叹——一键部署完整 AI 技术栈。我们从裸金属到训练模型只用了 3 小时。不需要 DevOps 团队，没有云厂商锁定。非常适合小团队。

异构 GPU 池化非常出色。我们终于可以在统一调度器下混用 NVIDIA 和 AMD。节省了数月的开发工作，完全消除了厂商锁定。

将 TensorFusion 的 vGPU 引擎集成到我们的 AIOS 产品中只用了 6 周，而不是从零开始的 2 年。开箱即用的生产级内存隔离。

GPU Go 一夜之间解决了我们实验室的 GPU 短缺问题。像挂载网络磁盘一样挂载远程 GPU——就是这么简单。免费版对我们的研究小组来说很完美。

从每月 800 美元的云账单降到 7.9 美元，使用 GPU Go。随时随地共享家里的 GPU 给笔记本电脑，还能借用朋友的家庭实验室。对自由职业者来说是完全的游戏规则改变者。

TensorNet 让我们可以跨 4 个数据中心池化 GPU，同时保持数据本地合规。从 200 台 GPU 整合到 120 台，每年节省 210 万美元。算力流动，数据驻留。

我们需要 AI 基础设施但不想要复杂性。TensorOS 在我们自己的服务器上提供了一切——开箱即用、合规安全。零 DevOps 人力需求。