数算岛SSD-PAI V3.2.8 开源智算平台 免费商用 异构算力统一调度

V3.2.8 数算岛开源智算平台（SSD-PAI） —— 异构算力统一调度、全流程研发工具链、多粒度GPU资源管理、在线开发环境、容器云架构、私有化部署、开源免费商用

AI研发过程中，算力管理常面临资源碎片化、需求多样、运维复杂、研发流程割裂等挑战，这些问题在多数团队中普遍存在。数算岛智算平台（SSD-PAI）正是针对这些场景推出的一体化解决方案。

作为面向智能研发的开源算力服务平台，SSD-PAI代码全开源、无加密，支持免费商用，适合高校、科研院所、企业研发团队及独立开发者快速构建统一算力管理平台。其核心思路是将零散的异构算力资源化零为整，统一管理与调度，提升整体利用率。用户可拥有可伸缩、可定制、相对隔离且开箱即用的在线计算环境，覆盖数据准备、环境配置、模型训练到成果归档复用的完整研发流程。

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技术架构

SSD-PAI基于容器云微服务架构构建，前后端分离，设计清晰。底层打通多类型异构算力资源，上层覆盖数据管理、环境定制、模型训练、成果沉淀等全研发链路。平台采用全在线Web化模式，用户只需浏览器即可使用完整功能——随时随地进行接入。

平台架构灵活可扩展，支持私有化部署和功能定制，可适配不同规模团队的算力管理需求。如需二次开发，整个架构也便于深度定制和扩展。

核心功能

平台能力覆盖资源层、环境层、工具层到生态层的完整链路，具体功能如下。

异构算力统一管理调度
可接入多集群算力资源，打破算力孤岛，实现统一管控。无论是不同型号的GPU、CPU还是内存，平台均能统一管理，用户按需指定资源类型，系统自动调度分配。算力整合与高效利用是平台的基础能力。

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丰富便捷的在线研发环境
内置云桌面、Jupyter、SSH、Web IDE、Web Terminal、低代码拖拉拽流程建模等多种开箱即用的算力使用环境，满足不同研发场景需求。例如快速实验可使用Jupyter，复杂可视化流程建模则利用低代码工具拖拽完成。平台还支持一键导入社区开源Docker镜像，无需额外改动即可在线使用，显著降低环境配置门槛。

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全流程研发工具支撑
提供数据标注、离线运行、训练记录、GPU分布式计算等工具与框架支持。从数据准备、环境搭建、模型训练到成果归档复用，整个研发闭环均在平台内完成。配套的数据集、镜像、项目、模型等全生命周期管理能力，使研发各环节可追溯、可复用。

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精细化资源配额管理
管理员可为用户或用户组设置总体资源配额及单个项目资源上限，对CPU、内存、GPU等资源精准管控。平台支持自动、手动、延迟等多种资源释放策略，并可设置项目最长运行时长，到期自动回收资源。这既保障了用户体验，又大幅提升资源周转效率。

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开放共享的研发生态
支持模型、项目、数据集、软件镜像等科研成果的公开与复用。内置应用中心可让开发者发布服务与应用，促进成果交流与科研协作。配套的多粒度资源监控能力支撑团队协同研发与资源统筹。

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多粒度GPU算力适配
支持vGPU切分技术，单张显卡可分给多个用户同时使用；支持GPU分布式计算，单任务多卡并行。无论个人轻量研发还是大规模模型训练，平台均有对应适配方案。

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系统优势

成熟稳定的容器云架构
基于容器云构建资源调度体系，搭配微服务化后端，调度灵活高效，系统稳定可靠。可承载大规模算力资源与多用户同时在线使用。

全链路研发能力覆盖
从数据管理、环境配置、模型训练到成果沉淀，平台提供完整研发工具链，无需多个第三方工具即可一站式满足AI研发全流程需求。

灵活精细的资源管控
多维度配额管理与多样化释放策略，兼顾使用灵活性与资源利用率。可适配团队级、部门级、院校级等多种算力管理场景。

低门槛开箱即用
全Web化操作界面，预置大量主流镜像与算法模型。用户无需复杂本地环境配置，浏览器接入即可开始研发，使用门槛低，上手速度快。

开放共享的生态能力
支持成果共享、应用发布、社区开源资源复用，同时私有化镜像仓库可保障内部资产安全。

高可用与灵活部署
支持私有化部署，适配公有云、私有云、自有IDC等多种基础设施。架构可扩展，能随业务规模弹性扩容，满足不同阶段需求。

技术特点

运行环境及框架

前端完全采用Web化设计，兼容主流浏览器；后台基于微服务架构与容器云技术，支持Docker容器化部署；算力层支持多型号GPU异构接入，兼容vGPU切分与分布式计算。运行环境支持Linux服务器部署，适配公有云、私有云、物理服务器等。运行需Docker环境、Kubernetes集群及对应数据库与缓存服务。

核心技术栈清单

容器云调度：Docker + Kubernetes
后端微服务：Spring Boot + Spring Cloud
前端框架：Vue + ElementUI
数据库：MySQL + Redis
GPU能力：vGPU切分、分布式计算支持
开发环境：Jupyter、Web IDE、云桌面
镜像管理：私有化镜像仓库
资源监控：多粒度资源监控与告警

平台核心模块

ssdpai-control：控制中心服务，负责平台核心管控与业务调度
ssdpai-scheduler：资源调度服务，负责算力资源分配与生命周期管理
ssdpai-datamgr：数据管理服务，负责数据集上传、预览与标注管理
ssdpai-model：模型管理服务，负责模型仓库与成果入库管理
ssdpai-image：镜像管理服务，负责镜像定制与私有仓库管理
ssdpai-web：WEB程序PC端管理与研发前端工程
ssdpai-docs：文档，包含部署文档、使用文档、二开文档
ssdpai-deploy：部署脚本，容器化部署与环境配置脚本

系统演示

部署完成后，通过Web端访问平台即可体验全部算力管理与研发功能。

项目资料

资料支持

源码仓库：Github主仓库与Gitee镜像仓库同步更新。使用文档在部署完成后可通过平台内置的使用指南查看。部署文档提供配套详细容器化部署教程及环境配置说明。二开文档支持基于开源源码进行功能定制与扩展。

部署说明

平台支持容器化快速部署，按照部署文档配置对应基础设施后即可完成搭建，快速上线使用。

核心功能全景图

算力服务	研发支撑	资源管理	平台能力
异构算力统一接入	Jupyter在线环境	多维度配额管理	全Web化访问
vGPU切分调度	Web IDE开发环境	资源释放策略	多租户隔离
GPU分布式计算	3D云桌面环境	运行时长管控	团队协同支持
多集群统一管理	SSH远程连接	用量统计监控	离线任务支持
资源弹性伸缩	低代码流程建模	项目资源上限	插件扩展能力
硬件状态监控	Web终端工具	用户组权限管理	页面风格定制

数据与模型	镜像与环境	部署与运维	生态与价值
多源数据集管理	预置主流镜像	容器化部署	成果共享复用
数据在线预览	在线镜像定制	私有化部署	应用中心生态
数据在线标注	私有镜像仓库	系统监控告警	研发效率提升
预设算法模型	Docker镜像兼容	备份与恢复	算力利用率提升
模型入库管理	环境一键复用	日志管理	研发流程闭环
模型文件预览	环境版本追溯	定时任务	降低运维成本