2026/01/21
企业 IT 团队如何实现 GPU 资源透明分摊
某企业 IT 部门通过 TensorFusion 建设内部 AI 平台，实现多团队 GPU 成本可追踪。
客户画像
某大型企业 IT 部门为 18 个内部团队（研发、市场、客服自动化）提供统一 AI 平台，集中管理 GPU 资源。
业务问题
- 成本无法按团队和项目拆分。
- 高峰期排队严重。
- 多团队共享导致安全与合规压力上升。
基线指标：
| 指标 | 基线 |
|---|---|
| GPU 排队 P95 | 18–25 分钟 |
| GPU 利用率 | 30–38% |
| 成本分摊准确度 | <50% |
| 合规审计周期 | 4–5 周 |
TensorFusion 方案
- 多租户隔离与策略化 GPU 资源池。
- 成本标签与部门级报表。
- 生产任务优先级通道。
结果
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| GPU 排队 P95 | 22 分钟 | 6 分钟 |
| GPU 利用率 | 34% | 74% |
| 成本分摊准确度 | <50% | >95% |
| 合规审计周期 | 4–5 周 | 10 天 |
