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产品更新记录

V1.1:2025年9月01日

新增功能

  • 云盘开通上线——支持长期、安全、大容量数据存储

    面向容器平台用户推出「专属云盘」能力:像使用本地硬盘一样挂载到容器/实例,一次开通即可长期保留数据,解决「容器销毁即丢数」的痛点。

    维度能力说明
    开通即永久付费开通后,云盘生命周期与账户绑定,不随实例释放而删除,支持手动/自动续费。
    容量弹性单盘 20 GB 按需扩容,支持在线扩容 秒级生效,无需停机。
    性能达标提供 通用型 SSD IOPS 吞吐需求
    跨区容灾底层三副本 + 跨可用区异步复制,官方数据持久性 11 个 9

    更新时间:2025-09-01

V1.09:2025年8月25日

新增功能

  • 实现按量计费并支持关机停止计费

    解决容器实例“关机后仍计费”的痛点,实现按实际资源使用时间精准计费,降低闲置成本。

    维度更新前更新后(新功能)
    计费逻辑实例关机后仍按全量资源计费(如CPU/内存/GPU)关机后仅保留基础存储费用(如系统盘/数据盘),计算资源、GPU资源费用归零
    触发条件需手动释放实例才能停止计费关机即自动触发停止计费,无需销毁实例
    状态管理关机后实例进入“已停止”状态但计费继续新增“已关机”状态,明确标识计费已停止
    数据持久化关机可能导致临时数据丢失关机后数据卷(如系统盘、云盘)持续保留,仅计算资源释放
    适用场景长期运行服务开发测试环境定时任务低峰期缩容

    更新时间:2025-08-25

V1.01:2025年7月11日

新增功能

  • 用户自主上传镜像

    支持用户通过平台界面上传自定义容器镜像(如Docker镜像),无需管理员介入,即可将私有或第三方镜像部署到平台环境中。

    • 自主化:用户可直接通过Web界面或CLI工具上传镜像,无需提交工单或联系运维,缩短部署周期。
    • 多源支持:支持从本地文件(.tar)、私有Registry(如Harbor、ECR)、或公有仓库(Docker Hub)拉取并上传。
    • 安全校验
      • 镜像扫描:自动触发漏洞扫描(如Trivy、Clair),阻断高风险镜像。
      • 签名验证:支持Docker Content Trust或Cosign签名,确保镜像来源可信。
    • 版本管理:上传时自动生成版本标签(如v1.0.0-20250902),支持回滚到历史版本,并保留审计日志。

    更新时间:2025-07-11

V0.97:2025年6月17日

新增功能

  • 发布大模型一键部署功能

    正式推出大模型一键部署功能,为用户提供高效、便捷的模型部署体验。该功能支持一键式部署大语言模型、大视觉模型等,简化了复杂的部署流程,降低了部署门槛,使用户能够快速将模型应用于实际业务场景。

    • 一键式部署:用户只需通过简单的操作,即可完成大模型的部署,无需复杂的配置和调试。
    • 多模型支持:支持多种主流大语言模型和大视觉模型,满足不同用户的需求。
    • 高效资源利用:优化资源分配,确保模型在部署后能够高效运行,充分利用计算资源。
    • 灵活配置:用户可以根据实际需求,灵活配置模型的参数和资源,实现最佳性能。

    更新时间:2025-06-17

V0.94:2025年6月05日

新增功能

  • 发布GPU裸金属功能

    极智算正式推出 GPU 裸金属服务,为用户提供专属的高性能物理硬件资源。该服务配备强大的 GPU 加速卡,提供极致的计算性能和完全的资源隔离,确保数据安全与隐私。适用于 AI 训练、深度学习、科学计算和图形渲染等高算力需求场景。

    更新时间:2025-06-05

V0.93:2025年5月28日

新增功能

  • 产品帮助文档功能上线

    为帮助用户更好地使用极智算平台,我们新增了详细的产品帮助文档。文档涵盖了从注册登录到实例配置、启动使用的全流程操作指南,确保用户能够快速上手并高效使用我们的服务。

    更新时间:2025-05-28

V0.90:2025年5月15日

新增功能

  • 发布GPU容器实例功能

    为满足广大用户对高性能计算的迫切需求,极智算隆重推出 GPU 容器实例功能。

    • 高性能计算:配备高性能 GPU 加速卡,如 H20 GPU 服务器,支持高显存带宽和强大的计算能力,适合大规模深度学习训练和推理任务。
    • 弹性计费与灵活配置:支持按小时、按天、按月甚至按年租赁,用户可根据实际需求随时调整算力资源配置。
    • 软件环境优化:平台可根据客户需求预装特定的操作系统和软件环境,深度集成 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架

    更新时间:2025-05-15