Distributed Compute-Power System

分布式算电协同系统由家庭节点、小区级 GPU 微型算力中心和区域级算力中心共同组成。

家庭级基础节点负责本地 Agent 和基础推理，小区级 GPU 微型算力中心负责近场算力和缓存协同，区域级算力中心负责大模型调度、训练支持、分布式存储和长期运维。

Three Compute Tiers

三层算力节点，把家庭设备、小区 GPU 微中心和区域算力中心接成可调度网络

每一层承担不同的算力、数据和运维职责：家庭层强调普及和隐私，小区层强调近场 GPU 加速，区域层强调大模型、调度和运营。

低功耗边缘终端 / 本地 Agent / 数据缓存

以低功耗边缘设备承载本地 Agent、基础推理、数据采集、缓存和隐私保护，是千万级节点网络的最小单元。

2-4 组机柜 / GPU 服务器 / UPS 与散热

以高密度 GPU 小机柜承接模型切片、缓存协同、负载均衡和中间推理，是家庭节点和区域中心之间的近场算力层。

区域机房 / 模型调度 / 全局运营

承担大模型调度、训练支持、全局知识库、跨区域策略和长期运维，把分布式节点组织成可运营基础设施。

Core Architecture

这一部分展示算力来源、数据保护、模型调度和硬件长期运行之间的工程关系。

家庭节点处理本地任务，小区 GPU 微中心承接缓存和切片推理，区域算力中心负责模型调度、训练支持和全局知识协同。

个人数据、设备日志、知识资产和运行记录通过加密分片分布在多级节点中，本地 Agent 控制访问，可信身份与审计留痕贯穿全链路。

从算力芯片、散热封装到家庭级基础节点，形成面向量产和长期运行的硬件基础。

Delivery

这套系统可以从家庭级基础节点试点开始，也可以从小区级 GPU 微型算力中心或区域级算力中心切入，最终形成可复制的区域网络。

节点分级与场景定义

数据边界、身份与审计设计

家庭节点与 GPU 微中心部署

分布式推理、存储与调度接入

运营监控、策略迭代与区域扩张

Operations

可落地系统同步覆盖容量、模型、节点健康、安全审计和运维闭环，支撑节点网络稳定扩张。

按家庭节点数量、并发任务、向量检索规模、GPU 占用和网络延迟预估小区微中心容量。

持续监控设备在线率、温度、功耗、GPU 利用率、存储分片状态和任务失败率。

统一管理模型版本、灰度发布、回滚策略、提示词策略、工具权限和本地知识库更新。

对身份、访问、数据分片、日志留痕和运维操作进行全链路审计，形成可追溯边界。