01
按研究伸缩
一次研究声明自己需要多少次评估；调度器把它们摊开，等前沿不再推进就把资源池收回。
Cluster 调度器的动画演示：一个单色 ODE+ 窗口从空的 worker 矩阵开始，队列里排着 640 次评估。五十个 worker 单元一块块到位，研究在它们之间摊开，点的大小和透明度也随之排成一道梯度。队列归零后，梯度趋平，资源池退成一片淡淡的已释放槽位，随后循环归零，重新申请容量。
Cluster 能做什么
仿真算力一直是配给制的——按许可证数量、按排队长度、按谁先把工作站订走。Cluster 把算力变成你按每次研究去申请的东西：问题值得，就一千个并行评估；不值得，就一个都不开。
它替代了什么
排队是一条你没得选的设计约束
当一次扫描要占共享集群三天，工程师就不再做扫描了——他们靠猜，然后事后为这个猜法找理由。这不是算力问题，是设计质量问题。Cluster 取消了配给，好让问出那个更宽的问题，比守住那个更窄的问题更便宜。
- 传统做法ODE+ Cluster
传统做法
按年买的许可席位，再加一条等机器的队
ODE+ Cluster
按 vCPU 小时计量，按一次研究的规模去申请
传统做法
按峰值负载买的硬件，一年里剩下的时间都在闲着
ODE+ Cluster
弹性容量，闲着的时候一分不收
传统做法
笔记本上一个工况，耗掉一个下午
ODE+ Cluster
一千个候选，变成一道调度题
传统做法
等它跑完，你才发现白跑了
ODE+ Cluster
结果一边流回来，运行可以提前停掉，只有真正跑过的评估才计费
能力
Cluster 如何调度工程工作
02
结果边跑边回
候选谁先算完谁先回来，于是你可以读收敛、提前停手，而不必为一整批付钱。
一次研究把结果流式送回的动画演示：一个单色 ODE+ 窗口列出壁厚在 3.6 到 5.2 毫米之间的扫描候选，最新的排在最上面，而不是按候选顺序；每一条都带着「已返回」或「排队中」的标签，运行的返回计数从 640 中的 416 爬到 418——接着这次运行被提前停掉，最新一行带着「已停止」的标签到达，计数就停在原处。
03
可重现的运行
每次评估都记下自己的求解器构建、容差和随机种子——一年后重跑一遍，数字一模一样。
一次重跑的动画演示：一个单色 ODE+ 窗口把两条运行记录并排放着，一条来自 2026-03-11，一条来自 2027-08-24；后一条的字段一个个填上——求解器构建 Dassl 3.2.1、容差 1e-6、种子 20260311、状态为已返回——最终落在十七个月前那条原始记录写下的同样四个值上。