强大的资源管理

  整合硬件系统，统一管理，运用NVIDIAvGPU技术构建GPU计算服务资源池，实现智能化的资源管理和分配，使GPU资源调度分配更加弹性灵活，提高GPU资源的利用率。即申请即使用，使用结束后一键集群销毁，避免资源被无效占用，更加高效、经济、灵活地为用户输出强大的计算资源。

可视化的管理界面

  提供丰富的Web可视化图形界面，可直观展示平台主要设备（CPU、内存、硬盘、网络、GPU等）的实时状态，包括设备的节点数、运行状态、已使用情况、可使用容量、GPU的利用率、设备负载情况、传输速率等。

智能化的监测报警

  在设备运行中密切关注设备运行状态的各种数据，智能分析，及时发现并预警设备可能出现的故障问题，将故障排除在发生之前，避免突然出现故障导致宕机，保证系统能够连续、稳定提供服务。实时关注各种资源的使用情况，如硬盘、内存、GPU等，出现计算资源被大量使用，会自动告警，提醒管理人员注意资源的可用余量，帮助管理人员合理进行计算资源的调配管理。

丰富的软件资源

  内置主流深度学习框架，包括Caffe/TensorFlow等主流深度学习框架。用户可一键搭建实验环境，帮助用户在深度学习训练中实现从模型研究、模型建立、批量训练到在线预测的全流程打通，可满足深度学习训练与实时推理的需求。同时提供多种算法模型，输入大量数据和图像资源即可进行模型的训练与研究，更轻松进行深度学习的训练和科研工作。