全球化2.0 | AI算力支撑 泰国研究型大学通过ZStack打造智慧云底座

泰国某公立研究型大学的教学科研长期依赖裸机部署的GPU服务器。随着人工智能、3D渲染等课程普及，算力需求激增，原有模式暴露出一系列痛点：资源分配僵化、运维复杂、数据隔离不足，硬件投资容易浪费。

为破解这些难题，该大学通过ZStack Cloud云平台实现了GPU直通与vGPU双模式灵活调度算力，大幅提升资源利用效率，总体拥有成本显著降低，同时通过精细化租户隔离保障数据安全，运维效率明显改善，成功解决了教学科研场景下的高性能算力资源管理难题。

作为泰国知名大学，该校始终将信息技术作为教学科研的核心支撑。但原有裸机部署的GPU服务器在需求激增的当下暴露出诸多难以解决的问题：

资源分配陷入 “刚性困境”：在裸机部署模式下，GPU资源无法在学生、教师、研究团队等不同用户群体间灵活调度。这导致在学期初期课程集中、科研项目攻坚等高峰期算力资源严重短缺；而在平峰期，大量硬件资源又处于闲置状态，造成硬件浪费。僵化的供给模式难以匹配波动性的资源需求。

运维压力与日俱增：大量独立物理设备需要人工逐一维护，配置、监控、故障排查全靠手动操作，不仅工作量巨大，还容易出现效率低下、响应滞后等问题。

数据安全与成本控制双重挑战：不同用户的作业与科研数据缺乏有效隔离机制，存在相互干扰与数据泄露风险，同时单纯的硬件堆叠式扩容既增加了采购成本，又未能充分发挥现有设备的价值。

如何在不牺牲计算性能的前提下，实现GPU资源的弹性分配、精细管理与安全隔离，同时最大化利用现有硬件投资，成为该校数字化转型路上的核心课题。经过对多款解决方案的全面评估与严格测试，ZStack Cloud云平台凭借在GPU资源管理、异构硬件兼容利旧、多租户隔离等方面的突出优势，最终成为该校的信赖之选。

基于该校的实际需求与现有IT环境，ZStack与该大学深度协作，量身打造了 “利旧 + 适配 + 隔离+运维” 四位一体的云平台建设方案，核心目标是构建一个既支持GPU直通又支持vGPU的灵活、高效管理的云环境。

• 硬件利旧整合，守护既有投资

ZStack Cloud云平台可利旧多品牌、多型号及多代次服务器，可支持客户现有的服务器品牌和型号。本项目对客户现有ASUS服务器和NVIDIA L40S GPU设备进行全面整合，通过ZStack Cloud云平台的异构硬件管理能力，实现硬件资源的池化统一管控。无需淘汰老旧设备，无需额外采购新硬件，既保护了学校的前期投资，又通过资源复用大幅降低了总体拥有成本（TCO），契合可持续发展理念。

• 双模式GPU支持，适配多元场景

针对教学与科研的差异化需求，ZStack Cloud云平台提供GPU直通与vGPU虚拟化双模式支持，实现 “一云多能” 的灵活适配：

• GPU直通模式：为AI模型训练、复杂3D渲染、科学计算等高性能需求场景提供近乎原生的计算性能，保障科研项目的高效推进；

• vGPU虚拟化模式：将单台物理GPU虚拟化为多个独立虚拟GPU实例，支持多名学生或普通用户同时使用，匹配课堂教学、基础实验等大规模共享场景，大幅提升资源利用率。

• 租户隔离机制，保障安全公平

通过ZStack Cloud云平台的租户管理功能，为学校的不同院系、研究团队、班级甚至个人构建独立的资源空间。每个租户可按需获得专属的CPU、内存、GPU/vGPU资源。作业运行、数据存储互不干扰，既保障了科研数据的安全性与私密性，又实现了资源分配的公平公正，彻底解决了多用户混用的冲突问题。

• 高效运维管控，减轻管理压力

ZStack Cloud云平台提供的虚拟机批量部署和管理能力，显著提升了IT资源调度效率。大学 IT团队无需手动配置每台物理服务器，而是通过统一的云管理平台实现所有资源的集中管理和监控，大大减轻了运维压力，让IT团队从繁琐的重复操作中解放出来，聚焦核心技术支撑工作。