01
GPU工作站
按需使用
按业务选择不同规格与标准镜像，开机即可进入工作环境；适合图形工作、AI 开发、模型推理与工程仿真等任务。
算力在云端
屏幕在身边
通过 OLA 客户端，让旧电脑、笔记本或瘦终端接入云端 GPU 工作站，把算力、环境、用户与终端统一管理。
OLA 云电脑将 GPU 算力、完整桌面与数据盘放在云端，支持按课表、按项目、按并发或按需开机等方式调度，适配不同组织的使用流程。
联系我们OLA / WORKSPACE运行中
独享图形工作站GPU WORKSTATION
CPU8 Cores
MEMORY16 GB
LATENCY18 ms
任意终端一块屏，即可接入
GPU 工作站面向 AI 与图形重负载
按需调度开机计费，关机停止
一套产品，多种交付01云电脑：完整桌面与数据盘02算力节点：按项目与并发提供 GPU 资源
Core value
把昂贵的GPU
变成可管理的业务资源
围绕不同场景选择云电脑或算力节点，统一管理算力、环境、终端与使用权限，让资源真正服务于课程、项目和业务。
GPU工作站
02
按时段与并发
调度
可以按课表、按项目或按并发安排资源，减少长期闲置；系统盘可恢复到标准环境，个人数据盘独立保留。
03
Windows/Ubuntu云环境
统一接入
可按业务选择 Windows 或 Ubuntu 云电脑运行环境；通过 OLA 客户端即可进入对应桌面，云端环境统一交付，终端轻量接入。新建场所也可配 OLA 瘦终端。
Solutions
不是一台远程电脑
是一套场景化方案
从课表排程、项目配额、终端接入到安全回收，OLA 把 GPU 桌面与算力真正嵌入组织的工作流程。
GPU 机房造价高，多门课抢机器；学生把环境改坏后，恢复又依赖管理员。
让课表直接驱动算力
教务侧看到课表，运维侧看到每台机器、每节课的状态。环境出了问题，下一节课自动回到标准基线。
- 导入师生名单与课程信息
- 按课表批量创建云电脑
- 上课自助开机，下课自动关机并还原
- 作业留在个人数据盘，跨课次继续使用
显卡采购贵，环境配置繁琐，团队里的算力到底分给谁、花了多少也说不清。
环境预装算力按项目分配
将 CUDA、PyTorch 与业务依赖固化为标准镜像，开机即可开发。团队共享同一算力池，按人或项目设置配额。
- 选择团队标准镜像
- 按成员或项目分配规格与额度
- 使用数据透明计量，避免月底超支
- 项目结束后回收资源，不沉淀闲置硬件
云游戏公司需要稳定的 GPU 节点，却不想一次性建设机房、采购整批设备并承担闲置成本。
把物理GPU做成可调用的算力服务
PC Farm 采用物理 GPU 直通与无盘网络启动，面向云游戏、云应用与实时渲染等同构负载；业务方通过 API 按需调用，OLA 负责节点、网络与基础运维。
- 业务方提交并发或调用需求
- 平台调度可用的物理 GPU 节点
- 节点通过无盘网络启动标准运行环境
- 按节点、并发或调用时长计费
PC Farm
把物理GPU
封装成可调用的节点
面向云游戏、云应用与实时渲染，PC Farm 采用物理 GPU 直通与无盘网络启动，节点可通过 API 调度，按并发、节点或调用时长计费。
完整的GPU云电脑
提供 Windows 或 Ubuntu 云电脑运行环境、统一镜像与数据盘，适合一人一机、差异化环境和需要持续留存进度的工作。
可调用的物理GPU节点
物理 GPU 直通、无盘网络启动，面向云游戏与云应用等同构负载；通过 API 提供弹性算力调用，按需租用、按调用计费。
弹性调用，按需使用| 算力形态 | 云电脑实例 | PC Farm 节点 |
|---|---|---|
| 形态 | 公有云 GPU 桌面实例完整 Windows / Ubuntu 交互环境 | 物理 GPU 节点无本地磁盘，网络无盘启动 |
| 资源方式 | 由平台统一管理 GPU、镜像、账号与数据盘 | 物理 GPU 直通，系统直接运行在硬件上 |
| 环境更新 | 按镜像分发，可为不同用户配置不同环境 | 修改一份母盘，全场节点下次开机同步生效 |
| 会话隔离 | 快照还原，可保留独立个人数据盘 | 开机即净，上一位用户不留痕 |
| 适合场景 | 一人一机、差异化环境、个人数据留存 | 大规模同构负载：云游戏、云应用分发 |
两种形态，服务两类需求。
OLA DESK 交付完整云桌面；PC Farm 将物理 GPU 节点封装为 API，面向云游戏公司按调用提供算力，支持弹性租用与按需计费。
Delivery approach
从方案到落地
适配不同使用场景
从使用人数、并发时段和终端条件出发，规划云电脑或 GPU 资源池，并通过统一环境、调度与运维降低落地成本。
Scenario planning
从使用方式出发设计资源
无论是课程实训、AI 项目、企业办公还是云服务分发，都可以从用户、终端、并发与数据留存要求出发，选择合适的云电脑或 GPU 节点形态。
按场景选形态完整云桌面或 GPU 算力节点，匹配不同业务
按资源做规划以并发、时段和配额为依据规划资源池
按组织做管理统一管理用户、环境、终端与访问权限
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把算力搬上云
从一次对话开始
告诉我们你的终端数量、并发规模与使用场景，我们会一起梳理适合的云电脑或 PC Farm 交付方案。
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