1000+
节点规模
100K
并发作业
90%
资源利用率
300%
吞吐提升
六大核心能力
智能调度引擎
基于强化学习的作业匹配算法，综合考量GPU/CPU/内存/网络/许可，自动选择最优节点，集群效率提升60%
多框架兼容
完全兼容 Slurm / PBS Pro / LSF / SGE / Kubernetes，零迁移成本，支持作业脚本一键导入
异构资源池化
统一管理 CPU / NVIDIA GPU / 国产 GPU (沐曦/昇腾/寒武纪) / DCU / NPU，支持MIG切分与GPU共享
公平共享与配额
部门/项目/用户三级配额，动态优先级、抢占式调度、Backfill算法，资源利用率提升至90%
可视化监控
实时集群拓扑、节点健康度、作业排队、能耗指标可视化大屏，告警联动短信/邮件/钉钉
数据感知调度
集成 Lustre / GPFS / BeeGFS 并行文件系统，作业就近调度数据节点，IO性能提升 5x
五层调度架构
从用户接入到底层资源池化，AI 驱动的全栈调度
用户接入层
Web Portal · CLI · REST API · Python SDK · CI/CD Webhook · SSO/LDAP
作业管理层
Job Submit · Workflow DAG · Queue · Priority · Quota · Dependency
智能调度层
AI/RL Engine · Backfill · Fair-Share · Gang Scheduling · Topology-Aware
资源管理层
Node Agent · Container Runtime · cgroups · Health Check · Auto-Heal
异构资源池
CPU · NVIDIA · Metax · Ascend · Cambricon · DCU · NPU · Lustre/GPFS
调度可视化大屏
实时呈现集群拓扑、作业队列、节点健康度与能耗，秒级响应运维决策
甘特图时间轴
直观查看作业排队、运行、依赖关系
集群热力图
一眼识别热点节点与空闲资源
能耗与碳排
集群能耗、PUE、碳排放可视化
客户收益
某 Top3 半导体客户在 1200 节点集群验证的真实数据
+300%
吞吐量提升
智能调度让相同硬件跑出 3 倍作业量
90%
资源利用率
从传统 40-60% 提升至业内领先 90%
-65%
作业等待时间
高优先级作业平均等待从 4h 降至 1.4h
40%
TCO 节省
相同业务规模硬件采购量直降 40%
JSS vs 传统调度器
| 能力维度 | 传统调度器 | JSS |
|---|---|---|
| 调度算法 | FIFO / Backfill | AI 强化学习 + Backfill |
| GPU 共享 | 不支持 | MIG / vGPU / Time-Slicing |
| 国产 GPU | 无 | 沐曦/昇腾/寒武纪/海光 |
| 可视化 | 命令行 | Web 大屏 + 移动端 |
| 资源利用率 | 40-60% | 85-95% |