运行底座

MaxtaOS AI 大脑的操作系统

统一异构算力编排,为企业 AI 生产化提供稳定底座。解决 AI 在企业环境里"能不能稳定跑、能不能扩、能不能算清成本"的核心问题。

99.9%
系统可用性
40%
资源利用率提升
1
统一管控平台
应用层 · AI Agents / RAG / 微调
模型层 · LLM / VLM / 自研模型
框架层 · PyTorch / vLLM / TensorRT
MaxtaOS · 统一算力调度与资源编排
硬件层 · NVIDIA / AMD / 国产 GPU

让 AI 跑得稳、扩得动、算得清(

MaxtaOS 将企业分散的异构算力(GPU/集群/多云/边缘)统一成可调度、可观测、可核算的 AI 生产运行底座。

异构算力编排

统一纳管国产与国际 GPU、多云与边缘节点,消除厂商锁定,实现算力资源池化。

  • 支持 NVIDIA、AMD、昇腾、海光等多种 GPU
  • 多云、混合云、边缘节点统一管理
  • 智能任务调度与负载均衡
  • GPU 资源切片与共享

生产级高可用

企业级监控告警、容量管理、故障自愈,保障 AI 工作负载 7×24 稳定运行。

  • 99.9% SLA 可用性保障
  • 实时监控与智能告警
  • 自动故障检测与恢复
  • 容量规划与弹性伸缩

FinOps 成本中心

按任务、团队、项目精确核算与优化,让 AI 成本从"黑盒"变为"透明可控"。

  • 多维度成本分摊(团队/项目/任务)
  • 实时用量监控与预算告警
  • 资源利用率分析与优化建议
  • 成本报表与趋势预测

MaxtaOS 如何帮助您

无论是 AI 推理服务、模型训练还是开发测试,MaxtaOS 都能提供最优的资源调度

AI 推理服务
高并发、低延迟的模型服务

为生产环境的 AI 推理服务提供弹性算力支撑,自动根据请求量扩缩容,确保服务质量的同时优化成本。

自动扩缩容 负载均衡 延迟优化
模型训练
大规模分布式训练

支持大规模分布式训练任务,提供高效的 GPU 集群调度、检查点管理和训练任务编排能力。

分布式训练 检查点管理 任务队列
开发测试
灵活的开发环境

为 AI 开发团队提供按需分配的 GPU 资源,支持 Jupyter、VS Code 等开发环境快速启动。

按需分配 环境隔离 快速启动
多租户管理
企业级资源隔离

支持多部门、多项目的资源隔离与配额管理,确保各业务线的算力需求得到保障。

资源配额 隔离策略 优先级调度

技术规格

MaxtaOS 基于云原生架构设计,提供企业级的稳定性、安全性和可扩展性。

支持的 GPU 类型 NVIDIA (A100/H100/RTX)、AMD (MI300)、昇腾 910B、海光 DCU
部署方式 私有云、公有云、混合云、边缘部署
容器编排 Kubernetes 原生集成,支持 GPU Operator
安全合规 RBAC 权限控制、审计日志、网络隔离
API 集成 RESTful API、Prometheus 监控、OpenTelemetry
系统架构
管理控制台
API 网关 & 调度器
MaxtaOS 核心引擎
资源池 & 存储层
异构硬件层

与主流工具无缝集成

MaxtaOS 与企业现有的 AI 工具链和基础设施无缝对接

Kubernetes
原生 K8s 集成
PyTorch
分布式训练支持
Prometheus
监控指标采集
MLflow
实验追踪集成

准备好构建企业级 AI 算力底座?

无论您是需要统一管理异构 GPU 资源、优化 AI 成本,还是提升算力利用率,我们的专家团队都将为您提供专业咨询和方案设计。