可视化操作界面
软件主界面
软件正与众多高校用户在合作中持续迭代，界面为当前版本供您参考。
拓扑视图
计算节点1
在线
CPU
32%
内存
45%
存储
18%
实时展示计算节点连接状态与资源负载，支持动态缩放与节点详情查看
参数模板
TensorFlow 2.4
GPU: 2卡
内存: 32GB
存储: 100GB
预置常用软件配置模板，支持自定义保存，实现环境一键部署与复用
拓扑可视化
直观展示计算节点连接关系与实时状态
参数模板库
预置常用配置模板，大幅减少重复工作
实时监控
资源使用情况一目了然，异常及时预警
智能权限管理系统
基于角色的精细化访问控制，实现多层级权限管理
权限矩阵预览
在线用户
12
活跃任务
28
资源使用率
65%
CPU分配
75%
层级权限结构
支持多级组织架构，实现自上而下的权限继承与覆盖
操作审计追踪
完整记录用户操作日志，支持时间范围检索与导出
安全策略模板
预置多种安全合规模板，一键应用行业最佳实践
智能资源调度
资源分配概览
CPU集群
75%使用率
已分配: 768核
空闲: 256核
GPU阵列
60%使用率
已分配: 32卡
空闲: 18卡
调度策略
智能负载均衡
根据任务特性自动选择最优节点，避免资源热点
抢占式调度
高优先级任务可抢占低优先级任务资源
拓扑感知
考虑节点间网络延迟，优化任务分配位置
负载均衡
智能分配计算任务，避免资源使用不均
弹性扩展
根据负载动态调整资源分配，应对突发需求
预测分析
基于历史数据预测资源需求，提前规划
技术亮点
1 现代化前端架构
基于成熟开源技术底座，结合自主研发的管理平台与丰富的实战调优经验，我们构建了高性能、易维护、可扩展的前端系统。历经多个行业与场景的深度打磨，确保每一次交付都稳定可靠、贴近业务需求
2 可视化设计原则
我们严格遵循数据可视化领域的最佳实践原则，通过合理的视觉层级与交互设计，确保关键信息快速传达，有效降低用户理解成本，提升整体使用体验
3 性能优化方案
通过精细化的资源管理和模块加载策略，实现轻量级前端架构，优化性能表现，保障多终端环境下的流畅运行体验
4 扩展性设计
基于模块化设计理念，系统具备良好的可扩展性与可维护性，支持多种可视化能力的高效集成，满足多场景、多维度的数据展示需求