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崗位職責(zé)： 1、需求分析與建模 深入理解業(yè)務(wù)場景（如AI訓(xùn)練、大數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)渲染等），量化算力需求（計(jì)算量、存儲(chǔ)量、網(wǎng)絡(luò)帶寬、延遲要求等）。 建立算力需求模型，預(yù)測短期與長期的資源消耗趨勢（如峰值負(fù)載、擴(kuò)展周期）。 2、算力架構(gòu)設(shè)計(jì)與規(guī)劃 設(shè)計(jì)算力資源分配方案，包括本地服務(wù)器集群、云計(jì)算資源（公有云/混合云）、邊緣節(jié)點(diǎn)等混合架構(gòu)。 優(yōu)化算力資源的調(diào)度策略（如動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容、負(fù)載均衡、容災(zāi)備份），提升資源利用率。 針對特定場景（如大模型訓(xùn)練）優(yōu)化硬件選型（CPU/GPU/NPU比例、存儲(chǔ)類型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?3、成本與性能優(yōu)化 平衡算力性能與成本，制定資源采購、租賃或混合部署方案（如冷熱數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)、競價(jià)實(shí)例使用策略）。 監(jiān)控算力使用效率，提出優(yōu)化建議（如資源回收、算法加速、代碼調(diào)優(yōu)）。 4、技術(shù)研究與落地 跟進(jìn)算力技術(shù)趨勢（如量子計(jì)算、存算一體、分布式訓(xùn)練框架），推動(dòng)新技術(shù)在業(yè)務(wù)中的試點(diǎn)與應(yīng)用。 5、輸出技術(shù)文檔（如算力需求白皮書、資源使用規(guī)范）。