影视行业从真人演绎走到短剧遍地开花，短视频批量量产需求爆发，生产方式整体进入 AIGC 时代。早期多数企业选择第三方云平台，真正跑起量产之后，问题接连浮现------任务排队等算力、生成结果不稳定要反复"抽卡"、Token 费用随产量线性攀升，三项成本叠加，反而拖慢了业务节奏。于是众多短剧公司开始把业务从云端迁回本地。要进行本地化部署，目前两种方案可选：方案一自建：自行采购 GPU 显卡，找专人搭建 K8S平台，再逐一部署大模型应用。门槛在于------需要配备专业的 IT 团队，从零搭建、持续运维。方案二：选择软硬件一体化设备，如 Infortrend KSi 一体化私有云短剧本地化部署方案------将计算、K8S、存储、网络集成在一套设备之中，开箱即用，无需专业人员部署。
两种方案对比表
四个问题，帮你确定该选哪个方案？
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**业务要做多久？**只做短期业务或内部试用，自建方案启动快、硬件便宜；若想长期稳定的生产短剧，整机方案的稳定性优势会随时间放大。
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**团队有多少底层开发人员？**自建路线意味着 K8S集群、存储网络、任务队列都要自己写自己维护。
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能容忍多大的故障代价？自建平台在 7×24 小时量产压力下的故障率更高，一次线上事故的返工、延误的人力与时间成本，往往超过硬件采购差价。
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**怎么算 3 年总账？**把硬件、网络存储、开发人力、运维人力与故障损失放在一起算，初期省下的硬件成本很容易被后续投入追平，整机方案在 3 年 TCO 上更优。
而KSi 一体化私有云 AI 短剧方案，开箱即用，不用投入大量人力搭建底层环境；支持多客户端高并发生成，后期可以叠加节点扩容，匹配业务增长。
KSi 方案配置
一体化底座：一套系统配齐算力、网络、存储与K8S平台。
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算力：每节点搭载双路 Xeon Gold 处理器与 4×L40S 企业级 GPU，专为 AI 负载优化，支持 7×24 小时稳定运行。
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网络与存储：内置 100 GbE RDMA集群交换网络与 NVMe 高速存储池，无需额外采购交换机，自动划分生产、试验及素材区。
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云原生平台：预装 Kubernetes 集群与 NVIDIA 驱动，深度集成 vGPU 调度、分布式存储动态供给、Envoy 高性能网关。
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**集群扩展：**支持20节点集群扩展（扩展无licence费用），节点叠加，GPU 算力、存储同步扩容。
KSi GPU资源分配方式
vGPU 虚拟化，拆分使用GPU算力
将单张物理 GPU 切分为多个相互独立的 vGPU，按任务实际算力需求分配，避免整卡独占造成的资源浪费，实现 GPU 算力利用率提升 40%。
跨节点 GPU 共享
打破单节点资源壁垒，构建集群 GPU 资源池，支持跨节点弹性组合与动态负载均衡，为大模型训练与多卡并行推理提供充足算力。
分层模型库，让生产与试验各行其道
针对不同类型的大模型应用，差异化分配 vGPU 虚拟化与跨节点共享资源。
各类大模型应用 分配GPU使用建议
