端侧节点
承载本地 Agent、轻量推理、缓存和授权范围内的数据处理。断网时能否继续运行，取决于本地模型、数据与供电条件。
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系统架构
端、边、区域，协同运行
把家庭与企业设备、社区 GPU 微型算力中心和区域资源组织成分层网络。优先在合适的位置完成任务，并把容量、能源、网络和安全纳入同一套运行约束。
AI 场景概念图 · 非项目实拍或设备规格概念设计
三类节点，明确分工
以下为部署角色，不是固定设备规格。节点数量、容量和可运行任务需要结合项目验证。
社区与园区节点
以 GPU 微型算力中心聚合近场任务，提供共享推理、边缘缓存和资源协调；按并发量、散热与备电条件选型。
区域算力中心
承接较大规模的训练支持、复杂推理、分布式存储和跨节点运维，为边缘集群提供补充资源。
从任务到资源的协同
分布式不是把所有任务任意拆开。先判断任务是否适合迁移，再评估收益和约束。
任务与模型
根据模型兼容性、数据位置、优先级和时延预算，选择本地、近场或区域执行路径。
数据与存储
按项目需要设计加密、备份、分片与恢复机制；明确密钥管理、访问权限和故障恢复流程。
能源与负载
对可延后或可迁移任务评估电价、可用电力和迁移开销；不可中断业务优先满足连续运行要求。
硬件与网络
匹配计算设备、加速卡、网络、散热和供电。通过兼容性与负载测试验证设计，而不是仅比较峰值参数。
分阶段交付
从可验证的小规模试点开始，再依据运行结果扩展。
01 评估
盘点任务、数据、站点与供电条件，定义拓扑、预算和验收指标。
02 集成
完成设备选型、软件部署、网络与身份配置，以及模型和接口兼容测试。
03 验证
开展负载、故障隔离、备份恢复与能耗测试，记录实测值和适用条件。
04 扩展
完成文档与运维交接，根据容量、成本和服务质量决定后续节点接入。
持续运营的四项检查
性能之外，还要看可观测、可恢复和可维护。
容量
跟踪资源利用率、排队时长与增长趋势，提前评估扩容需求。
健康
监控温度、存储、网络、驱动与供电状态，建立告警和响应分工。
模型
管理版本、权限、发布验证与回滚路径，避免更新影响生产任务。
安全
保留访问与操作记录，验证隔离和恢复流程，定期复核权限。
需要了解调度、能源匹配与项目实施？继续查看 DCP 方案，或提交场景进行评估。