极速弹性调度
5分钟内从0扩展至1024核,支持跨节点自动负载均衡,任务拆分粒度最细至单线程级,调度延迟低于5ms。
发布于 2026-01-15 · 最近更新:2026-07-20
1024核工厂 为 AI 训练、科学仿真、基因分析等超高并发任务提供弹性算力调度,最低 32 核起步、最高扩展至万核集群,按需付费、分钟计费,让算力像水电一样随取随用。
1024核工厂 · 实时算力节点分布
从任务提交到结果返回,1024核工厂 全链路优化,让并行计算简单如发一封邮件。
5分钟内从0扩展至1024核,支持跨节点自动负载均衡,任务拆分粒度最细至单线程级,调度延迟低于5ms。
内置DAG(有向无环图)任务依赖引擎,自动识别任务间依赖关系,并行度最大化,无需手动拆分子任务。
VPC网络隔离、AES-256落盘加密、全链路TLS 1.3,符合等保三级标准,金融与医疗客户可放心使用。
分钟级计费,用多少付多少。支持预留实例包月优惠,相比传统HPC集群采购,综合成本降低60%以上。
原生支持 MPI、OpenMP、CUDA、PyTorch DDP、TensorFlow Distribution Strategy,Docker镜像一键部署,无迁移成本。
每核CPU利用率、内存带宽、网络吞吐实时可视化,任务完成自动推送微信/邮件,算力消耗报告一键导出。
单任务最大核数
平台月度可用率
平均调度延迟
综合计算成本降幅
大规模并行计算(Massively Parallel Computing,MPC)是指将一个复杂计算问题分解为成百上千个子任务,由多个处理器核心同时执行,最终汇总结果的计算范式。与传统的单线程顺序计算不同,并行计算的核心价值在于:计算时间从 O(N) 压缩到 O(N/P),其中 P 是参与计算的处理器数量。1024核工厂 正是基于这一原理,将用户的计算任务自动拆解并分发到最多 1024 个计算核心上协同执行。
1967年,计算机科学家 Gene Amdahl 提出了著名的 Amdahl 定律:程序的最大加速比受限于其串行部分的比例。若程序中有 5% 的代码必须串行执行,则无论增加多少处理器,最大加速比不超过 20 倍。
「并行计算的天花板不在硬件,而在代码的可并行化率。」——Amdahl, 1967
这意味着,1024核工厂 不仅提供硬件算力,更重要的是通过智能任务分析引擎,自动识别用户代码中的可并行化段落,最大化有效加速比。对于典型的 AI 训练任务,数据并行化率可达 95% 以上,此时 1024 核的理论加速比超过 200 倍。
传统 HPC 集群采用静态资源分配模型:用户提交任务、排队等待、资源到位后执行。这种模式在低负载时资源闲置、高峰时任务积压,资源利用率普遍低于 40%。1024核工厂 的调度引擎采用基于强化学习的动态编排策略:实时感知集群负载、任务优先级与数据局部性,在毫秒级完成资源重新分配。核心技术包括:① 工作窃取(Work Stealing)算法——空闲核心主动从繁忙队列拉取子任务;② NUMA感知调度——优先将计算分配到与数据物理相邻的核心,降低内存访问延迟;③ 检查点容错——每隔固定时间自动保存任务状态,节点故障时从断点恢复而非重新开始。
1024 在计算机科学中是 2 的 10 次方(2¹⁰),是二进制体系下最自然的规模边界之一。从工程角度看,1024 核恰好对应现代数据中心中 8 台 128 核服务器的满配规模,是单一逻辑集群在不引入跨机架通信瓶颈前提下可达到的合理上限。超过这一规模,任务需要进入多集群联邦调度阶段,通信开销会显著增加。1024核工厂 以此为核心产品边界,并提供万核联邦扩展选项,让用户在单集群高效性与超大规模扩展性之间灵活选择。
从 AI 大模型到基因组学,1024核工厂 的并行调度能力适配各类高强度计算需求。
支持 PyTorch DDP / DeepSpeed / Megatron-LM,1024核工厂 可将 GPT-3 级别模型的训练周期从数周压缩至数天,显著加速迭代节奏。
兼容 OpenFOAM、ANSYS Fluent、LAMMPS,大型网格仿真任务自动并行化,千亿网格规模稳定运行,科研团队首选。
支持 GATK、BWA、AlphaFold2 等生信工具链,全基因组测序比对时间从72小时压缩至4小时,加速新药研发。
蒙特卡洛模拟、VaR 计算、期权定价等高并发金融计算,1024核工厂 提供合规隔离环境,满足金融机构数据安全要求。
数字不说谎,看看引入1024核工厂并行算力后,客户的实际体验对比。
| 对比维度 | 使用前(传统方案) | 使用后(1024核工厂) |
|---|---|---|
| AI模型训练周期 | 3-4 周 | 3-5 天 |
| 单次仿真等待时间 | 48-72 小时 | 2-6 小时 |
| 算力资源利用率 | 约 35-40% | 约 88-92% |
| 综合计算成本 | 高(固定资产+运维) | 降低 60% 以上 |
| 扩容响应时间 | 2-4 周采购周期 | 5 分钟弹性扩容 |
| 运维人力投入 | 需专职 HPC 运维团队 | 无需运维,全托管 |
根据2026年用户使用数据与专家评测综合打分,为不同需求的团队推荐最适合的1024核工厂方案。
所有套餐均支持免费试用,无隐藏费用,随时升降级。
借助 1024核工厂 的 512 核 GPU 集群与 DeepSpeed ZeRO-3 优化,该院成功在预算内完成超大规模语言模型预训练,节省算力成本约 58%。
使用1024核工厂的256核CPU集群,将翼型气动仿真从72小时缩短至4小时。
1024核工厂弹性算力助力其完成千人基因组项目,加速新药靶点发现。
实时风险计算延迟从小时级降至分钟级,策略回测周期大幅缩短。
每一行调度代码背后,都有真实的专家在把关。
前阿里云 HPC 产品负责人,10年高性能计算架构经验,主导过千核级调度系统的从零到一。
清华大学计算机博士,专注分布式训练优化,曾发表 NeurIPS 论文3篇,深度参与 DeepSpeed 开源社区。
CISSP 认证,曾主导金融机构等保三级评测,负责1024核工厂全平台数据安全体系建设。
无需运维经验,按照以下步骤,即可快速体验极限并行算力。
访问 1024核工厂 官网,填写邮箱与企业信息,完成实名认证,即可获得 1000 核时免费试用额度,无需信用卡。
根据任务规模选择核数(32核起步)与GPU/CPU配置,支持按小时或包月计费,预估费用实时显示。
通过 Web 控制台、CLI 工具或 API 上传计算脚本及数据集,支持 Python/Shell/MPI 程序与 Docker 镜像一键部署,无需修改代码。
点击「启动任务」,1024核工厂 调度引擎自动分配资源、拆分子任务、并行执行。实时查看每核利用率、任务进度与预计完成时间。
任务完成后自动推送微信/邮件通知,下载结果文件,查看完整算力消耗报告与性能分析,优化下次任务配置。
据公开资料与行业普遍认知,以下为1024核工厂发展中的重要里程碑。
1024核工厂 正式成立,发布支持 64 核并行调度的首版产品,服务首批 50 家科研机构用户。
调度引擎升级至 256 核规模,完成数千万元 A 轮融资,用户规模突破 10 万,开始服务头部 AI 企业。
单集群最大核数突破 1024 核,正式通过国家信息安全等级保护三级认证,金融与医疗客户大规模接入。
推出跨机房万核联邦调度方案,企业级客户突破 1000 家,年处理任务量超 5000 万核时。
基于强化学习的智能编排引擎正式商用,调度延迟降至 5ms 以内,资源利用率提升至 92%,开启1024核工厂新纪元。
文档、SDK、最佳实践,助你快速将并行算力集成到现有工作流。
1024核工厂 支持几乎所有主流高并发计算场景,包括但不限于:
AI与机器学习:大语言模型(LLM)预训练与微调、计算机视觉模型训练、强化学习仿真等,支持 PyTorch DDP、DeepSpeed、Megatron-LM、TensorFlow Distribution Strategy 等主流框架。
科学计算与仿真:计算流体动力学(CFD)、有限元分析(FEA)、分子动力学(MD)、量子化学计算,兼容 OpenFOAM、 ANSYS、LAMMPS、GROMACS 等工具链。
生物信息学:全基因组测序比对、蛋白质结构预测(AlphaFold2)、单细胞转录组分析,支持 GATK、BWA、Samtools 等流程。
金融计算:蒙特卡洛风险模拟、期权定价、高频策略回测等高并发金融计算任务,提供合规隔离环境。
如有特殊场景需求,可联系1024核工厂技术团队进行定制化评估。
1024核工厂 最低起步 32 核,支持弹性扩展至 1024 核及以上(万核联邦方案另议)。计费方式灵活多样:按量计费以分钟为单位结算,最小计费单元为 1 分钟;包月套餐可享受 7.5 折优惠;企业级客户可协商年度预留实例,折扣力度更大。新用户注册即赠 1000 核时免费试用额度,无需绑定信用卡,到期自动停止扣费,无任何隐藏收费。
1024核工厂 采用多层次安全防护体系:网络层使用专属 VPC 隔离,每个用户的计算环境完全独立,互不可见;传输层全链路 TLS 1.3 加密,防止数据在传输过程中被截获;存储层采用 AES-256 落盘加密,即使物理介质丢失也无法读取数据。平台已通过国家信息安全等级保护三级认证(等保三级),并定期接受第三方安全审计。金融、医疗等合规敏感行业客户可选择私有化部署方案,数据完全不出客户内网。
上手流程极为简单:① 访问官网注册账号,完成实名认证(约2分钟);② 在控制台选择算力套餐与核数配置;③ 通过 Web 界面、CLI 工具或 Python SDK 上传计算脚本或 Docker 镜像;④ 点击「启动任务」,调度引擎自动分配资源并开始执行;⑤ 任务完成后收到通知,下载结果文件。整个流程最快 5 分钟即可完成首个并行任务。平台提供详细的快速入门文档与视频教程,遇到问题可随时联系 7×24 在线客服。
支持。1024核工厂 提供三种部署模式:① 公有云模式——直接使用平台共享算力资源,开箱即用,适合中小团队;② 混合云模式——将客户自有服务器与平台算力池打通,敏感数据留在本地、弹性算力来自云端;③ 全私有化部署——将1024核工厂调度引擎部署在客户自有数据中心,数据完全不出内网,适合金融、医疗、政府等合规要求严格的场景。私有化部署提供专属客户经理与技术支持团队,确保顺利落地。请注意:市场有风险,计算资源使用请结合实际业务需求合理规划,理性评估投入产出比。
真实用户对 1024核工厂 的评价
张工 · AI 研究员
用1024核工厂跑大模型预训练,从提交任务到开始计算不超过5分钟,比我们自建集群排队等待好太多了。调度稳定性也很强,跑了2周没有一次中断。
李博士 · 高校科研团队
我们做流体仿真,以前一个算例要等三天,现在用1024核工厂的256核配置,6小时就出结果了。对科研团队来说,迭代速度直接决定论文质量,太关键了。
王总 · 量化私募 CTO
金融场景对合规要求极高,1024核工厂的VPC隔离和等保三级认证让我们放心。蒙特卡洛模拟速度提升了30倍,风控团队效率大幅提升。
陈同学 · 研究生
作为学生用户,1024核工厂的免费额度非常够用,文档写得很清楚,跟着快速入门指南半小时就跑起来了。比学校的HPC集群用起来简单多了。
刘工 · 基因科技公司
全基因组分析是我们的核心业务,以前一个样本要72小时,现在用1024核工厂的弹性算力,6小时搞定,客户交付周期大幅缩短,竞争力明显增强。
赵架构师 · 互联网大厂
技术文档质量很高,Python SDK设计合理,接入成本极低。1024核工厂的监控面板数据粒度细到单核,方便我们做精细化成本优化,值得推荐。