随着“實景三維”技術相關政策的發(fā)布，除了高精度實景三維的應用與數據量呈現爆發(fā)式的增長(cháng)，三維建模業務對(duì)于算力和存儲性能(néng)的要求也在同步翻倍。
然而，當前大部分三維數據生産單位（測繪相關單位）的生産業務仍然是基于傳統桌面(miàn)或工作站的方式運行。在數據生産效率等方面(miàn)依舊有較大的差距。主要表現在以下幾個方面(miàn)：
生産效率低
實際的生産作業場景下各個環節對(duì)于算力和存儲性能(néng)要求都(dōu)有所不同，傳統圖形工作站的計算資源相對(duì)獨立，導緻在處理高算力要求業務時無法靈活調用位于其他閑置工作站節點資源進(jìn)行協同處理，造成(chéng)資源資源難合理分配、利用率不均衡。
數據安全難管控
業務部門需要使用圖形工作站進(jìn)行高性能(néng)作業，現有模式各業務單位工作站分散在各個工位，配置和使用年限各不相同，難以管理；特别是數據的安全管理問題非常棘手。
運維複雜
大量的圖形工作站帶來巨大的設備安裝、維護的工作。無法批量升級、批量打補丁；硬件升級工作繁瑣複雜；由于采購的時間不一樣，大量不同品牌、不同配置的機器同時工作，管理員需要應對(duì)不同的廠家售後(hòu)，溝通成(chéng)本高。
成(chéng)本高昂
圖形工作站的成(chéng)本往往較高，采用了消費級CPU，品質保證約爲2年左右。配置了GPU顯卡後(hòu)，單機成(chéng)本從幾萬到十幾萬不等，成(chéng)本十分昂貴。物理機模式使得CPU、内存利用率總體處于較低水平，性價比低。
利用軟件定義的思路，將(jiāng)計算、網絡、存儲、GPU和安全進(jìn)行全面(miàn)融合，構建整體基礎資源池，提供彈性空間，滿足未來的使用和規劃需求。GPU雲平台能(néng)夠爲不同的業務軟件提供顯卡資源，通過(guò)集約化的部署形式，能(néng)夠充分把GPU資源統一利用和調度，幫助業務部門快速構建滿足最佳實踐的底層資源配置，充分提升整體的資源利用率。同時因爲整個架構基于分布式原理實現，因此原生具備了橫向(xiàng)擴展的能(néng)力，能(néng)夠很好(hǎo)地實現橫向(xiàng)線性擴展能(néng)力，在構建底層架構的時候可以做到小規模開(kāi)始，随着業務的發(fā)展實現快速擴容。
利用深信服顯卡虛拟化aGPU，實現了GPU資源的融合和高效利用，實現了對(duì)GPU及vGPU的全生命周期管理，包括GPU雲主機的創建、删除、編輯資源、快照、克隆等操作，并且可以對(duì)GPU/vGPU資源實現自動釋放、配額管理、GPU與vGPU之間動态切換等功能(néng)，滿足深度學(xué)習/高性能(néng)計算對(duì)GPU管理要求。具備對(duì)GPU直通以及vGPU切分的能(néng)力，可以實現以資源搶占的方式使用GPU資源，提升資源的利用率。
可以提供高安全、高可用、易運維的雲計算平台，對(duì)業務軟件提供顆粒度更加細緻的持續保護，保障業務持續穩定運行。同時能(néng)提供更加高性能(néng)、高速度、高效率的GPU渲染平台，爲成(chéng)果數據提供更加安全可靠的存放場所，後(hòu)續可保障數據集中存放的需求，并實現存儲數據和運算引擎無縫銜接，數據快速導入導出。保障圖像處理和圖形渲染的效率，縮短業務人員處理時間，提升業務人員工作效率。同時對(duì)整體的GPU高算力資源申請、資源使用、資源管理，通過(guò)可視化的平台界面(miàn)實現統一。
