教育行业如何实现“随时可用”的 GPU 实验室，同时降低 70% 成本

客户画像

某区域教育网络服务 12 所高校、40+ 门 AI 课程，覆盖计算机视觉、扩散模型、机器人仿真等场景。GPU 资源需求高峰集中、持续时间短。

业务问题

主要痛点集中在三点：

• GPU 资源闲置：高峰集中在 2–4 小时，其余时间几乎空转。
• 课程开课时延：实验环境必须在 60 秒内准备就绪。
• 预算可控性：学期预算固定，超支会影响招生和课程规模。

基线数据：

TensorFusion 方案

TensorFusion 落地 GPU 池化 + 教学调度策略：

1. 跨校区统一 GPU 资源池，按课程优先级分配。
2. 对热门课程镜像进行 Warm Cache 预加载。
3. 轻量推理课程使用 GPU 切分，重训练课程使用完整 GPU。
4. 低峰自动缩容释放资源。

实施亮点

• 与 LMS 排课系统打通，按课程时间窗预热。
• 通过策略限制单一课程抢占资源。
• 将推理与训练分层管理，保障体验稳定。

结果

一学期后，指标显著改善：

结果： 成本降低 70%，利用率提升 2.6 倍，课程体验显著提升。

教育行业的关键价值

教育场景需求规律但波动大。TensorFusion 通过 时间窗调度 + 资源池化，让 GPU 资源在满足体验的同时获得更高的计算效率。