01客户背景
一家制造业公司的 AI 质检团队，采购了一批 GPU 整机做视觉模型推理与微调。
02原始问题
白天任务挤、晚上大部分算力空着；任务没做错峰和调度；规格按“最坏情况”选大，导致很多卡长期闲置。
03诊断过程
采集一周利用率曲线后发现：集群平均利用率仅 38%；多个任务被固定绑定在某台机器上，其余卡闲置；多数任务用不到高规格显存。
04解决方案
上算力集群调度：任务统一排队与错峰；按实际显存/吞吐需求精细化降配；闲置时段开放给批处理与微调任务。
05实施过程
完成调度系统接入与规格重新评估，三个月内逐步将任务迁移到位。
06最终结果
集群平均利用率提升到 87%，释放出的算力满足了一整年的增长，省下了两台整机采购。