中国科技云整合了计算和存储资源，为科研项目提供高效的信息化支撑，支持大规模计算和海量数据存储，服务于多学科研究。此平台可视为大规模CPU和GPU资源管理的支持系统。

NVIDIA GPU Operator是为Kubernetes环境设计的工具，可简化NVIDIA GPU的创建、配置和管理。它自动化管理所需软件组件，降低配置复杂性，适合高性能计算用户。支持集群中GPU资源的轻松部署。

NVIDIA GPU Operator是一种自动化管理Kubernetes集群中NVIDIA GPU资源的解决方案。它提供GPU的注册、分配、驱动管理等功能，极大简化了GPU的运维过程，但存在厂商锁定的问题。

Kube Manager是一款专注于大规模计算资源管理的平台，具备动态分配和高效调度功能，有效提升CPU和GPU的资源利用率，并提供灵活的调度选项，以满足不同用户的需求。

鹤思（CraneSched）是北京大学自主研发的分布式智能调度系统，专注于高性能计算和资源管理，提供高效的作业调度功能，且完全开源。该平台适用于大规模计算资源的统一管理与调度。

MatrixDC是一款高性能的分布式算网调度平台，专为数据中心而设计，具备统一管理异构芯片与GPU服务器的能力。它提升资源利用率，通过平台可实现算力资源的共享和动态调度，适用于大规模计算资源管理。

Yarn是一个专为大数据计算设计的资源管理和调度平台，提供资源的统一管理与数据共享，显著提升集群的利用率。它是大规模计算环境中不可或缺的工具。

算力调度平台提供企业异构云资源的管理和运营能力，涉及多云管理与资源调度，虽然未深入具体的调度机制，但与大规模计算资源管理相关。

厚德云是一个专注于显卡算力租赁的云服务平台，主要为AI深度学习等需求提供稳定的GPU资源，支持科研及模型训练，与大规模计算资源管理相关。

Nebius是为AI开发者设计的云平台，专注于利用NVIDIA® GPU进行模型构建和优化，虽然解决了AI计算资源问题，但主要集中在GPU而非大规模CPU资源管理。

RightCloud多云管理平台提供统一的资源生命周期管理和集中监控，支持灵活的云环境集成。但未详细涉及大规模计算资源的调度功能。

Genesis Cloud是一个专注于GPU的云平台，优化了AI训练和推理工作负载的管理，高效提供处理能力。尽管主要侧重于GPU，但缺乏对CPU资源调度的详细介绍。

Crane-Scheduler是腾讯云开发的Kubernetes调度器，解决了资源浪费和负载不均的问题。它支持自定义调度策略，适用于优化集群性能，体现了大规模计算资源管理的要素。

AI算力平台是一种提供AI算力和GPU服务的资源管理平台，旨在满足多种计算需求。尽管它涵盖了GPU服务，但缺乏对大规模资源调度和管理的具体说明。

SkyForm AIP是针对AI、高性能计算和数据分析的智能调度系统，旨在优化异构资源的调度及利用率，降低成本并提升研发效率。它支持对CPU和GPU计算资源的统一管理和分配。

算力是FunHPC提供的高性能GPU云端算力平台，主要面向深度学习和AI应用，具备数据管理和模型部署能力，支持大规模GPU资源的利用。

HPC Cloud是一个集群、容器和虚拟机管理的平台，专为高性能计算设计。它支持对大规模计算资源进行有效管理和调度，虽未详细说明CPU和GPU的具体管理，但具备相关功能。

Houdeyun AI算力租赁平台是专业的云平台，专注于提供GPU资源，适应多样化的计算需求。然而，缺乏大规模CPU资源的管理与调度信息。

FluidStack 是全球最大的 GPU 云，专注于模型训练服务，提供按需使用的 H100 和 A100 资源，适合大规模 AI 工作负载。其功能主要集中在 GPU资源调度，而对CPU管理提及较少。

KubeAdmiral是KubeWharf平台的多集群Kubernetes调度引擎，专注于提高资源管理的自动化与灵活性。虽然相关，但并未专门针对大规模计算资源调度进行深入描述。

Baidu云提供全面的云计算服务，支持不同类型的计算资源，助力企业智能化转型。然而，关于大规模CPU和GPU资源的具体管理与调度平台信息较为模糊。

基石智算是一个AI智算平台，专注于弹性计算资源的管理与调度，提升AI开发效率，适用于多个行业，涵盖高性能GPU整合，为大规模计算提供支持。

HAI Platform是一个开源的大规模高性能深度学习训练平台，专注于CPU和GPU资源的任务级调度，旨在实现算力的最大化利用和资源优化管理。它支持通过Docker或Kubernetes部署，提供训练任务分时调度和容器管理等功能，适合需要高效资源调度的深度学习应用。

捷智算是一个AI算力租赁平台，专注于高性能GPU服务器出租，适合AI大模型的训练与推理。其资源部署迅速，并提供按需付费服务，能够提升企业数据处理能力。

上海超级计算中心是一个高性能计算公共服务平台，专注于人工智能和大规模计算应用，提供高端CPU和GPU资源的管理与调度服务，支持资源共享及科技创新。

未来之光超算云平台致力于为科研机构提供高性能计算服务，具备灵活的资源整合能力，支持多种云服务，帮助解决科研人员的计算需求，部分匹配CPU和GPU资源管理与调度。

AI算力云专注于提供GPU云主机和服务器租用服务，支持AI应用开发和高性能计算。其灵活和高效的服务适用于多种场景，但未详细阐述资源管理与调度的功能。

橘皮优是一个全球C2C GPU算力租用平台，旨在通过共享经济降低算力使用成本，支持多样化算力类型，提供用户出租闲置算力的高效服务。虽然与大规模计算资源管理相关，但主要聚焦于GPU租赁而非调度管理。

阿里云PAI是一款大型机器学习服务平台，提供超过6000个GPU资源。其调度系统面临低利用率和长排队延迟的问题，并提出相应解决方案。该平台专注于GPU资源的管理，但对CPU资源的调度未详细讨论。

动态资源分配（DRA）是针对GPU资源的管理机制，利用GPU虚拟化技术进行资源动态划分与共享，有助于提升资源利用效率。这与大规模CPU和GPU资源的统一管理和调度平台具有一定的关联。

高性能计算平台THPC集成了计算、存储和网络资源，提供作业管理调度和集群管理功能。其设计旨在帮助用户高效管理云端计算资源，满足弹性使用的需求，与大规模计算资源调度有较强关联。

海康资源管理调度平台通过整合云端与边缘计算资源，提供统一接口及调度算法，专注于视频与图片分析。而大规模计算资源管理与调度平台一般可涵盖更广泛的CPU和GPU管理。

该技术强调异构资源的统一调度，并具备高可靠性和云迁移能力，适用于多种服务器架构的管理。结合GPU调度平台来处理CPU和GPU资源，进一步支持大规模计算资源的有效管理。