昂贵的算力设备，最怕的不是折旧，是闲置。当“建而不管”成为常态，你的GPU集群究竟是生产力，还是“吃灰资产”？
在人工智能（885728）技术飞速发展的大模型时代，算力与数据已成为驱动企业创新的核心引擎。然而，随着AI在科研生产、装备研制等场景的深入，“算力围城”成了当下许多单位的真实写照——GPU买了，集群建了，但随之而来的是四大管理阵痛。
“资源孤岛”：数据分散在不同系统，查找难、共享难，模型训练缺乏高质量“口粮”。
“算力浪费”：GPU/CPU申请靠“人工喊话”，高峰期无弹性，日常利用率低下。
“流程断裂”：从申请、审批到执行，缺乏端到端闭环，线下反复沟通耗时耗力。
“监管盲区”：谁用了资源？结果如何？全链路审计缺失，算力成了一个“看不见的黑盒”。
陷入“投入越大，浪费越多”的尴尬境地，企业不禁反思：AI应用落地的“最后一公里”到底该怎么走？
为破解这一难题，佳缘科技（301117）正式发布自主研发的一体化智能管理平台——数据和算力资源管理平台（DRIM）V1.0。
不同于传统的运维工具，DRIM的设计理念克制且聚焦，主要围绕两个核心目标展开。
第一，采集和处理数据，为模型的训练做好最优质的“粮草”准备。
第二，接入企业算力服务器，通过策略优化与智能调度，让算力资源发挥出充分效能。
DRIM（数据资源管理 + 算力资源调度 + 业务流程闭环 + 智能监控运维）深度融合了佳缘科技（301117）在数据治理与算力优化领域的深厚积累，通过以下硬核能力，让沉睡的资源真正“活”起来。
核心目标一
精炼“数据原油”，为模型训练提供高质量数据支撑
大模型的聪明程度，取决于喂给它的数据质量。DRIM构建了从数据采集、处理到资产化的全链路管理能力。
· 多源接入与智能清洗： 平台支持关系型/非关系型数据库及各类业务接口的统一接入，高效采集同步。内置数据质量管控机制，自动识别并修复异常，从源头确保数据的干净与可靠。
· 数据资产化沉淀： 将原始数据提炼为可复用、可追溯、质量可评的数据资产，形成标准化资产目录共享。
· 无缝对接AI框架： 支持与MLflow、Kubeflow等主流AI开发平台无缝集成，实现数据资产与模型训练流程的自动化对接，大幅提升数据准备效率，让数据价值充分释放。
核心目标二
接入全域算力池，通过精细调度，让每一份GPU性能充分释放
好钢必须用在刀刃上。面对算力紧缺，DRIM实现了从资源接入、策略优化到智能调度的全流程闭环。
· 算力统一池化： 系统支持接入公司内所有GPU、CPU等异构算力服务器，打破部门壁垒，构建弹性可扩展的算力资源池。
· 智能调度与弹性扩容： 系统能根据业务优先级、任务类型动态制定最优调度方案，一键生成执行单。核心业务优先保障，闲置算力智能分配。可将GPU利用率大幅提升至85%以上，任务排队时长缩短70%！
· 自动扩缩容： 基于实时监控数据，高峰期自动弹性扩缩容，确保核心业务连续性，显著降低人工干预成本。
有了数据和算力，还需要畅通的高速公路与红绿灯：
· 全链路流程闭环，告别反复沟通：
将烦琐的人工协调转化为标准化的线上流转。实现“业务申请→审批流转→场景构建→任务执行→资产沉淀”的端到端闭环。业务响应速度整体提升60%。每个环节状态可追溯、可审计、可回退，彻底解决管理断点。
· 全景态势实时监控，秒级智能告警：
持续监控任务运行状态，态势大屏实时展示利用率、排队时长等核心指标。一旦资源不足或出现异常，系统自动评估触发告警，让算力消耗“集中可视”。
在追求高效的同时，DRIM平台更将“安全与稳定”作为生命线：
· 高安全标准：
严格遵循 GJB 软件开发（881272）标准，满足网络安全（885459）等级保护要求，历经功能、性能、安全三级严苛验收。
· 高可用架构：
微服务架构设计，系统全年可用率不低于99.9%，平均故障恢复时间不超过30分钟。
· 全面国产化适配：
支持单机到集群弹性扩展，全面支持国产数据库和中间件，自主可控。
“我们希望通过DRIM，让企业不再为‘找数据’和‘抢算力’而烦恼。”佳缘科技（301117）研发团队负责人表示，“DRIM不仅是一个技术平台，更是一套面向AI时代的资源运营体系，帮助企业将分散的数据与算力资源转化为可度量、可优化、可复用的核心资产。”
管理好算力与数据，就是抓住了智能化建设的“快车道”。未来，佳缘科技（301117）将持续迭代DRIM平台能力，让每一份数据产生价值，让每一次算力精准释放！ 助力千行百业在AI浪潮中抢占先机。
