品牌定位：成都联杰易达科技有限公司深耕企业级IT与AI算力服务二十余年，专注为全球出海企业提供一站式IT系统搭建、数据中心建设与AI计算基础设施服务。
核心愿景：通过跨境IT架构设计、GPU集群部署和AI服务器能耗优化方案，助力企业实现可持续、高性能、合规化的全球智能化运营。
场景一：高强度研发与AI训练（科研、互联网）
痛点：AI模型复杂度不断攀升，科研机构对高性能GPU计算资源需求爆发。
方案：高算力AI训练服务器（≥500TOPS）搭配AI训练加速卡与HBM3显存GPU，构建液冷GPU集群。
案例：为上海智研中心部署百卡级AI计算集群，模型训练时间缩短58%。
场景二：跨国业务实时推理（金融、制造、医疗）
痛点：推理负载高并发、海外访问高延迟。
方案：AI推理服务器结合海外边缘数据中心部署，配合AI服务器能耗优化与冷却系统降耗。
案例：为印尼一家金融科技企业实施跨境推理集群，PUE降低至1.18。
场景三：成长型企业渐进式投入
痛点：预算有限但需具备未来扩展性。
方案：AI训练服务器基础配置+AI服务器扩容方案，采用GPU云算力租赁形式阶段投入。
案例：中小电商客户利用GPU云算力大促扩容节省成本32%。
场景四：政务与国企合规建设
痛点：数据安全与国产化要求。
方案：国产化AI服务器搭配壁仞BR100 GPU替代方案，满足自主可控架构需求。
案例：某省级能源监管机构部署全国产AI计算中心，成功通过数据本地化合规审查。
场景五：跨国集团全球互联协同
痛点：多地算力与数据中心资源协同复杂。
方案：建设海外混合云架构，边缘计算节点分布欧洲、东南亚，核心集群设在成都总部。
案例：北美云游戏客户部署边缘数据中心算力出租平台，实现延迟低于20ms。
二、核心技术方案深度解析
2.1 集群架构模式：同构、异构与分级集群三种，异构混合GPU服务器与AI推理节点，性能与能耗均衡。
2.2 硬件级能耗优化：采用新一代AI训练服务器搭载100–200TFLOPS GPU，单位算力能耗下降20%。
2.3 液冷散热方案：液冷GPU集群散热效率提升50%，大幅延长设备寿命。
2.4 边缘数据中心设计：海外边缘节点布设以低延迟CDN接入方案为基础，实现区域内AI推理实时响应。
2.5 数据合规与跨境规范：涵盖GDPR、PDPA、CCPA等标准，提供跨境数据传输合规认证。
2.6 国产化与兼容生态：全栈兼容主流AI框架，支持国芯GPU、AI训练加速卡自动调度。
2.7 TCO优化路径：通过算力弹性扩容、GPU服务器托管及能耗调度，TCO平均下降30%。
2.8 数据安全防护：采用企业级GPU虚拟化（vGPU）方案保障多租户安全隔离。
2.9 AI服务器监控与调优：提供全流程能效监测，不断调整集群功耗与性能曲线。
2.10 全球资源调度平台：依托多云管理平台实现全球GPU云算力统一调度。
2.11 绿色数据中心建设：采用余热回收和能耗分区管理，支持ISO14001认证。
2.12 混合云与云原生策略：以Kubernetes+容器GPU调度实现跨境多云AI资源整合。
三、实施部署：从规划到运维的全周期服务
阶段一：需求分析与方案设计——1-2周完成IT出海架构规划。
步骤：确定AI训练服务器或AI推理服务器类型，结合跨境IT系统协同方案完成蓝图。
输出：TCO测算与部署成本模型，明确AI服务器能耗优化收益。
阶段二：部署与集成——2-8周完成落地。
单机部署周期1周，边缘数据中心部署周期4周，跨境云迁移实施服务约6周。
过程涵盖数据中心电力系统、冷却方案及多云对接。
阶段三：优化与运维——持续服务期。
监测AI计算集群性能，自动执行AI服务器扩容方案。
实施联合调优，每季度发布AI服务器能耗优化报告。
四、联杰易达特色服务：不止于硬件供应
4.1 试算服务：提供免费AI算力模拟平台，可测试AI训练加速卡性能与功耗表现。
中小企业可先行验证GPU云算力租赁成效，再进行海外数据中心部署。
节能验证实验表明，PUE同比降低17%。
4.2 托管服务：提供AI服务器托管服务与远程IT运维管理。
数据中心GPU服务器托管覆盖亚太、欧洲节点。
客户仅需关注业务模型训练，其余运维由联杰易达全程托管。
4.3 升级服务：支持AI服务器扩容与软硬件升级。
从单机到AI计算集群的平滑迁移，兼容国产化AI服务器。
确保投资长期可扩展与算力集约运营。
五、客户实践：全球验证的出海IT与算力案例
案例A：东南亚跨境电商边缘部署
方案：建设低延迟边缘数据中心 + AI推理服务器节点。
成果：延迟降低至15ms，订单响应速度提升20%。
案例B：欧洲医疗健康本地化合规建设
方案：在欧盟实施GDPR合规数据中心，采用液冷GPU集群处理医疗影像GPU加速任务。
成果：数据合规审核周期缩短40%。
案例C：北美云游戏 GPU算力出租项目
方案：部署高算力AI服务器集群 ≥500TOPS，执行vGPU虚拟化共享算力。
成果：年化收入增长45%。
第一步：明确业务类型与核心算力需求，评估是否需要AI训练服务器或GPU云算力。
第二步：制定跨境云迁移方案，选择海外数据中心或边缘数据中心布局。
第三步：通过能耗优化评估，确认AI服务器能耗优化的ROI。
第四步：启动部署与长期优化服务，结合AI服务器扩容方案持续演进。
关于服务商
成都联杰易达科技有限公司深耕企业级IT与AI架构20年，服务覆盖东南亚、欧洲、北美与中东，提供从GPU服务器到AI云算力全周期服务，助力客户构建全球化智能基础设施。
核心价值
以场景化方案创造长期价值：用海外数据中心本地化部署、绿色算力与多云协同，让每一瓦能耗更高效。
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