企业级智能计算平台私有化部署

私有化部署
OpenClaw
智能计算引擎

OpenClaw（俗称 “小龙虾”，曾用名 ClawdBot、Moltbot）是开源、本地优先的 AI 智能体执行网关，可私有化部署在个人设备，连接大模型与多 IM 渠道，用自然语言指挥 AI 直接执行本地 / 云端真实任务、自动化流程，数据完全自主可控。

10x

推理加速比

99.99%

服务可用性

PB级

数据处理能力

OpenClaw Cluster

v3.2.1-stable

运行中

计算节点

32/32

GPU 利用率

78%

内存占用

512GB

$ claw-cli cluster status

[OK] Master node: active (3 replicas)

[OK] Worker pool: 32 nodes online

[OK] GPU cluster: 256x A100 ready

[INFO] Jobs in queue: 12

集群状态: 健康 QPS: 8,420

自动扩缩容

多云编排

算力服务器推荐

针对 OpenClaw 工作负载特性优化的算力配置方案

基础款

适用于 OpenClaw 轻量级部署、开发测试环境、边缘计算节点

NVIDIA RTX 系列

RTX 4090

性价比之选

显存 24GB GDDR6X

推荐配置 2×4090 节点

CPU AMD EPYC 64核

并发任务 16 并行

适用场景：模型推理服务、轻量级微调、边缘 AI 节点、PoC 验证

NVIDIA RTX 系列

RTX 5090

新一代

显存 32GB GDDR7

推荐配置 4×5090 节点

网络 NVLink + PCIe 5.0

并发任务 32 并行

适用场景：中等规模推理集群、实时流处理、多模态预处理

企业款

适用于 OpenClaw 生产级部署、大规模分布式训练、企业核心 AI 基础设施

NVIDIA HGX 系列

H100 SXM5

主流企业级

显存 80GB HBM3

推荐配置 8×H100 DGX

互联带宽 NVLink 900GB/s

集群规模 256 GPU

适用场景：大模型分布式训练、高吞吐推理服务、实时推荐系统

NVIDIA HGX 系列

H200 SXM5

大显存版

显存 141GB HBM3e

推荐配置 8×H200 DGX

显存带宽 4.8 TB/s

集群规模 512 GPU

适用场景：超大模型训练、长序列建模、知识图谱构建、图神经网络

旗舰款

适用于超大规模 AI 基础设施、国家级算力中心、前沿科研计算

NVIDIA Blackwell 架构

B200

新一代架构

显存 192GB HBM3e

推荐配置 GB200 NVL72

FP4 精度支持第二代 Transformer

单节点算力 20 petaFLOPS

适用场景：万亿参数模型训练、超大规模集群、AI for Science

NVIDIA Blackwell 架构

B300

顶级旗舰

显存 288GB HBM3e

推荐配置超算集群

多节点扩展万卡级互联

总算力 exaFLOPS 级

适用场景：国家级 AI 基础设施、AGI 研究、气候模拟、核聚变模拟

应用场景分析

OpenClaw 在各行业的深度落地实践与算力配置方案

智能数据分析平台

基于 OpenClaw 构建企业级数据中台，支持 PB 级数据的实时分析、智能报表生成与预测性洞察。

推荐配置 H100 × 8

数据处理量 10PB/天

适用行业：金融、零售、制造

AI 辅助药物研发

利用 OpenClaw 的分子动力学模拟与生成式 AI 能力，加速靶点发现、分子生成与临床试验设计。

推荐配置 B200 × 16

模拟加速 1000x vs 传统

适用行业：生物医药、化工

智能制造质检

基于 OpenClaw 的视觉计算引擎，实现产线实时缺陷检测、预测性维护与工艺参数优化。

推荐配置 5090 × 4

检测速度 < 10ms/帧

适用行业：汽车、电子、半导体

智慧城市大脑

构建城市级 OpenClaw 计算节点，支撑交通流量预测、应急指挥、能源调度等城市治理场景。

推荐配置 H200 × 32

覆盖人口千万级城市

适用行业：政务、交通、能源

自动驾驶训练

利用 OpenClaw 的分布式训练能力，处理海量路测数据，加速端到端自动驾驶模型迭代。

推荐配置 B200 × 64

日处理数据 10万小时视频

适用行业：自动驾驶、机器人

金融风控引擎

基于 OpenClaw 的实时计算能力，构建毫秒级反欺诈、信用评估与交易风控系统。

推荐配置 H100 × 16

响应延迟 < 5ms

适用行业：银行、证券、保险

本地化部署指南

从零开始构建企业级 OpenClaw 智能计算平台的完整流程

基础设施规划

评估业务需求，规划计算、存储、网络架构，确定集群规模与拓扑结构。

	                                
	                                    # 集群规划检查清单

	                                    - 计算节点数量: 32

	                                    - 单节点 GPU: 8×H100

	                                    - 存储容量: 2PB (SSD + HDD)

	                                    - 网络: InfiniBand NDR 400G

	                                    - 机柜功率: 40kW/柜

操作系统与驱动配置

安装 Ubuntu Server LTS，配置 NVIDIA 驱动、CUDA 工具包与容器运行时。

	                                
	                                    # 安装 NVIDIA 驱动 550+

	                                    sudo apt install nvidia-driver-550-server

	                                    # 安装 CUDA 12.4

	                                    sudo apt install cuda-toolkit-12-4

	                                    # 安装 Docker 与 NVIDIA Container Toolkit

	                                    sudo apt install docker.io nvidia-container-toolkit

Kubernetes 集群部署

使用 Kubespray 或 RKE2 部署高可用 K8s 集群，配置 GPU 调度与网络插件。

	                                
	                                    # 安装 RKE2

	                                    curl -sfL https://get.rke2.io | sh -

	                                    # 安装 NVIDIA GPU Operator

	                                    helm install gpu-operator nvidia/gpu-operator \

	                                      --namespace gpu-operator \

	                                      --create-namespace

OpenClaw 平台安装

部署 OpenClaw 控制平面、工作节点与存储集群，配置调度策略与资源配额。

	                                
	                                    # 添加 OpenClaw Helm 仓库

	                                    helm repo add openclaw https://charts.openclaw.io

	                                    helm repo update

	                                    # 安装 OpenClaw 平台

	                                    helm install openclaw openclaw/openclaw-platform \

	                                      --set cluster.name=production \

	                                      --set gpu.nodes=32

工作负载接入与监控

配置用户权限、提交首个训练任务，接入 Prometheus/Grafana 监控体系。

CLI

命令行工具

SDK

Python/Java SDK

Web UI

可视化控制台

自动化部署工具

使用 OpenClaw Deployer 工具，2 小时内完成从裸机到生产环境的完整部署

私有化部署
OpenClaw
智能计算引擎

算力服务器推荐

基础款

RTX 4090

RTX 5090

企业款

H100 SXM5

H200 SXM5

旗舰款

B200

B300

应用场景分析

智能数据分析平台

AI 辅助药物研发

智能制造质检

智慧城市大脑

自动驾驶训练

金融风控引擎

本地化部署指南

基础设施规划

操作系统与驱动配置

Kubernetes 集群部署

OpenClaw 平台安装

工作负载接入与监控

自动化部署工具

开始您的 OpenClaw 部署之旅

客户服务中心

业务微信咨询

售后微信咨询

业务咨询

产品服务

云产品服务

防御和专线

关于我们

联系我们

私有化部署 OpenClaw 智能计算引擎

算力服务器推荐

基础款

RTX 4090

RTX 5090

企业款

H100 SXM5

H200 SXM5

旗舰款

B200

B300

应用场景分析

智能数据分析平台

AI 辅助药物研发

智能制造质检

智慧城市大脑

自动驾驶训练

金融风控引擎

本地化部署指南

基础设施规划

操作系统与驱动配置

Kubernetes 集群部署

OpenClaw 平台安装

工作负载接入与监控

自动化部署工具

开始您的 OpenClaw 部署之旅

客户服务中心

业务微信咨询

售后微信咨询

业务咨询

产品服务

云产品服务

防御和专线

关于我们

联系我们

私有化部署
OpenClaw
智能计算引擎