项目名称：内部机房迁移网络优化与虚拟化平台改造项目
项目名称：内部 GPU 集群组建与 AI 平台部署
所属公司：广东宜通衡睿科技有限公司
项目背景：
随着国内大模型技术（如 DeepSeek I/O 框架）的快速发展，甲方对智能化能力的要求不断提升。公司原有业务主要聚焦于移动项目、物联网平台、5G 专网及日志审计系统等场景，各业务系统（如日志审计平台）逐步引入大语言模型，构建具备智能问答与辅助分析能力的 AI 助手模块。
为支撑上述 AI 能力的研发与落地，公司亟急需建设一套高性能、可扩展的 GPU 算力平台，用于承载大模型训练与推理服务部署。由于原有 IT 基础架构缺乏 GPU 支撑能力，存在资源利用率低、管理分散、缺乏统一监控等问题，因此需构建统一的 GPU 运算平台，并纳入现有云平台体系，实现资源统一调度、按需弹性分配与智能化运维管理。
项目职责：
负责 GPU 硬件选型与集群架构设计，最终采用 NVIDIA RTX 4090 构建多节点 GPU 集群，完成上架部署、电源规划与散热优化；
部署 GPU 驱动、CUDA Toolkit 及 NVIDIA Container Toolkit，构建兼容容器化平台的 AI 运行环境；
基于 Kubernetes 搭建 GPU 资源调度平台，引入 GPU Operator 实现多用户、多任务资源隔离与自动调度；
集成 Ceph 存储作为训练数据与模型存储后端，实现高吞吐、高可用的数据读写支持；
部署 DCGM + Prometheus + Grafana 监控系统，实时采集 GPU 利用率、功耗、温度等关键指标，实现可视化与告警机制；
编写完整部署文档与运维手册，覆盖部署流程、常见故障处理、资源监控与容器运行规范，提升系统可维护性与可复制性。
项目成果：
成功交付公司首个高性能 GPU AI 计算平台，具备训练与推理双场景支持能力；
平均任务执行性能提升超 300%，支持多个 AI 任务并发运行，实现算力资源动态调度；
降低了对外部云计算平台的依赖，节约推理与训练成本约 60%，增强了公司 AI 自主研发与落地能力。

项目名称：内部机房迁移网络优化与虚拟化平台改造项目
所属公司：广东宜通衡睿科技有限公司
项目背景：
公司原内部机办公楼层，包含 8 个机柜、70 多台服务器，长期存在以下问题：（1）园区电力不稳定，年均停电 7~8 次，导致硬件频繁损坏（2）空调系统老化，机房温控失效，影响设备稳定运行（3）每月高额电费支出，资源利用率低，维护成本高
（4）同时，办公网络架构复杂、设备分散，虚拟化平台（VMware ESXi）孤岛化，难以集中管理与弹性调度。为此，公司决定实施机房整体迁移与私有云平台重构。
项目环境（IDC 托管设施）：
网络专线：电信BGP专线×2路（用于公网访问 + 冗余容灾），移动BGP专线×1路（用于公网双活或区域分流）
路由器：H3C ER5200G2 × 4 台，核心边界双冗余设计
防火墙：FortiGate 60 × 1 台、深信服下一代防火墙 × 1 台，双向流量检测 + 应用层策略管控
核心交换：华为 S7703 核心三层交换机 × 2 台，主备高可用
万兆汇聚交换：华为 S6720 万兆二层交换机 × 5 台，支撑核心–汇聚–接入层高速链路
服务器：托管物理服务器约 50 台，部署 KVM 虚拟化与 OpenStack 私有云平台
项目职责：
一、机房整体迁移：
（1）组织内部主机整体迁移至新建 IDC 数据中心，包括服务器资产清点、设备下架、布线标识、IP 规划、数据迁移与业务恢复
（2）确保迁移过程“零数据丢失”，极大降低硬件故障率与用电成本
二、办公网络结构优化：
（1）主导办公网络重构：重新划分子网、梳理路由策略、优化 VLAN 与 ACL、防火墙规则配置，实现网络“扁平化+可视化+可控化”
（2）提升网络安全性与可维护性，支持后续自动化运维接入
三、虚拟化平台改造：
（1）设计并部署 OpenStack 私有云环境，将原 VMware vSphere/ESXi 集群整体迁移，完成虚拟机转换、镜像管理、网络策略对接
（2）提高资源池灵活性，实现统一资源调度、弹性扩展与快速发布
四、物理主机虚拟化迁移（P2V）：
（1）对部分物理服务器执行系统级虚拟化（P2V），制作成镜像并上传至 OpenStack Glance 镜像服务
（2）挂载 Ceph 块存储（RBD），重建虚拟机实例并完成业务上线
（3）降低硬件维护成本，提升弹性伸缩能力与统一管理效率
五、云平台与存储融合：
（1）管理 OpenStack 与 KVM 虚拟化平台，接入 Ceph 分布式存