英博数科推出的GPU智算服务云平台
英博云AI算力是英博数科推出的专注于GPU智算服务的云平台，主要面向高校、企业和科研机构，提供高效、多样化的GPU算力解决方案。采用K8S Native架构，具备裸金属级控制权和SaaS级易用性，无缝对接K8S生态。通过自研的动态隔离控制平面（DICP），英博云为每个用户提供了独立的API Server和CRD空间，确保安全与隔离。 英博云系列智能算力产品与服务，涵盖智算中心建设运维、GPU容器服务、先进算力实验室和产业孵化器四大板块。其中，英博云 GPU 容器服务(Ebcloud Kubernetes Service，EKS) 是面向企业级应用的全托管 Kubernetes 容器管理服务。通过EKS，用户无需购买节点即可部署工作负载，GPU 容器服务还扩展支持了并行文件存储、块存储等产品，助力用户快速构建容器化应用。
注册与登录：访问英博云AI算力官网 www.ebtech.com，注册并登录平台。
创建集群：通过平台界面创建Kubernetes集群，选择合适的配置和资源规格，完成集群初始化。侧边导航选择【集群】菜单，左上角分区切换为【华北一区】点击【创建集群】，输入集群名称，点击【确定】，完成集群创建，集群创建需要2分钟左右时间，请耐心等待。
创建共享存储侧边导航选择【存储】-【共享存储卷】菜单，选择分区为【华北一区】点击【创建存储卷】，输入存储名称、选择存储空间大小，点击【确定】即可完成创建
创建开发机侧边导航选择【开发机】菜单，选择分区为【华北一区】点击【创建开发机】，完成基础信息配置，即可完成开发机创建，一般开发机创建需要几分钟时间，请耐心等待。创建成功后可通过jupyterlab访问 或者 ssh公网访问 使用。
配置开发环境：在集群中创建开发机实例，选择所需的GPU算力配置和预装的深度学习框架，设置开发工具链。
部署应用：使用kubectl命令或通过平台界面将应用部署到集群中，支持容器化应用的快速部署和管理。
选择计费模式：根据需求选择On-Demand、Reserved、Spot或Booking等计费模式，优化成本。
监控与管理：通过平台提供的监控工具，实时查看集群状态、资源使用情况和性能指标，进行资源的动态管理和调整。
数据存储与管理：利用平台的高性能存储服务，配置存储资源，确保数据的高效读写和安全存储。
安全与隔离：利用动态隔离控制平面（DICP）技术，确保用户资源的安全隔离，保护数据和应用的安全性。
技术支持与服务：在使用过程中遇到问题，可联系英博云的技术支持团队获取帮助，确保平台的稳定运行。
英博数科（英博云）受邀亮相 2026 中国生成式 AI 大会（GenAICon 2026），重点展示其在智能算力服务、资源调度优化及大模型训练推理部署方面的核心能力。面对生成式 AI 爆发带来的算力需求升级，英博云致力于打造高效、稳定、灵活的算力服务体系，旨在降低企业 AI 应用落地门槛，推动产业生态繁荣。
CAAI携手中国人民大学高瓴人工智能学院、英博数科启动高校学院算力支持计划
2026 年 1 月 27 日，英博数科（英博云 AI 算力）与国家超级计算深圳中心在深圳签署算力联盟战略合作协议。双方旨在响应国家科技自立自强战略，聚焦 AI for Science 新范式，在科研计算与智能计算领域开展深度协同。合作将共建高水平科研算力平台，探索开放共享机制，并联合建设“智算性能评测与标准联合实验室”，为高校及科研机构提供高性能、稳定且经济的大规模计算支撑。
英博云（英博数科）作为优秀合作伙伴参与 2025 CCF 大数据与计算智能大赛，推出基于 FlashRAG 的智能 DeepSearch 系统设计赛题。该赛事聚焦真实产业场景，推动 RAG 技术、检索策略与多模态推理的深度融合，助力高校科研与 AI 人才培养，强化产学研协同创新生态。
英博数科（英博云）近日入选北京市 2025 年第二季度“专精特新”中小企业名单，标志着其在智能算力基础设施、AGI 服务及数据工程领域的技术实力获官方高度认可。此次认证不仅肯定了其在算力资源整合、异构 GPU 调度及平台化交付方面的突破，更确立了其作为科研创新与产业发展核心支撑者的地位。英博云将以此为契机，持续深化技术投入，推动智能算力服务向规模化、标准化迈进。
英博云专注于GPU智算服务，采用K8S Native架构兼顾裸金属级控制权和SaaS级易用性。核心特色在于自研的动态隔离控制平面（DICP）为每个用户提供独立的API Server，以及更灵活的计费方式（On-Demand/Reserved/Spot三种模式）。价格方面RTX 4090等消费级GPU较有竞争力，适合有Kubernetes经验的开发者和团队。
Spot模式利用闲时算力以最低价格提供GPU资源，适合离线推理、批量处理等对时效不敏感的任务。价格远低于On-Demand，但在算力紧张时任务可能被中断。适合成本敏感的批处理工作负载和实验性任务。
基于Kubernetes容器化架构，预装PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等主流深度学习框架和CUDA工具链。用户可通过开发机功能一键启动预配置的GPU开发环境，也可自定义Docker镜像满足特定需求。
