Juice
Juice是Juice Labs推出的GPU算力共享与远程调度软件，核心定位是将分散的GPU资源转化为可灵活调用的算力工具，降低高性能图形计算的接入门槛
Juice是Juice Labs推出的GPU算力共享与远程调度软件，核心定位是将分散的GPU资源转化为可灵活调用的算力工具，降低高性能图形计算的接入门槛。核心功能包括多设备GPU算力统一调度、无损耗远程GPU渲染支持、GPU负载动态优化分配。目标用户覆盖内容创作者、深度学习开发者、中小型设计团队、云服务运维人员等，可应用于3D建模实时渲染、视频后期特效制作、AI模型小规模训练、边缘设备高性能图形调用等场景，帮助用户在不额外购置硬件的情况下提升计算任务完成效率。
- 适用对象
- 3D设计师(场景：大场景模型实时渲染)
- 主要功能
- GPU远程调度、算力资源池化
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（146 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#4751
分类内排名
#78 / 393
累计站内点击
3
近 7 日点击
3
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Juice是什么，怎么使用？
约 5 分钟Juice是Juice Labs推出的GPU算力共享与远程调度软件，核心定位是将分散的GPU资源转化为可灵活调用的算力工具，降低高性能图形计算的接入门槛。核心功能包括多设备GPU算力统一调度、无损耗远程GPU渲染支持、GPU负载动态优化分配。目标用户覆盖内容创作者、深度学习开发者、中小型设计团队、云服务运维人员等，可应用于3D建模实时渲染、视频后期特效制作、AI模型小规模训练、边缘设备高性能图形调用等场景，帮助用户在不额外购置硬件的情况下提升计算任务完成效率。
主要功能
- GPU远程调度：用户仅需在提供GPU算力的主机和调用算力的设备上分别安装Juice对应客户端，完成局域网或公网节点配对后，即可将远程主机的GPU资源映射到本地设备，本地软件无需进行额外适配改造，即可直接调用远程GPU完成图形渲染、模型计算等任务，突破本地硬件性能限制。
- 算力资源池化：支持将多台主机的不同型号GPU纳入统一算力资源池，系统会自动识别每块GPU的显存、算力核心数等参数，根据任务需求动态分配最合适的GPU资源，无需人工手动切换设备，可同时满足多个用户的不同算力需求，提升闲置GPU资源的利用率。
- 低损耗传输：采用自研的图形数据传输协议，可将远程GPU渲染的画面和计算结果以低延迟方式传输到本地设备，在百兆局域网环境下图形传输损耗可控制在5%以内，用户操作本地设计、建模软件时无明显卡顿感，可获得与使用本地GPU相近的操作体验。
- 多框架兼容：支持CUDA、OpenGL、DirectX等主流图形与计算接口，兼容Blender、Maya、Premiere Pro等常用内容创作软件，以及PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，用户无需调整原有工作流，安装客户端后即可直接在常用软件中调用远程GPU资源。
- 负载实时监控：后台提供可视化的GPU资源监控面板，可实时显示每块GPU的显存占用率、算力使用率、温度等运行参数，同时支持查看历史任务的算力消耗记录，管理员可根据负载情况调整资源分配规则，避免出现部分GPU过载、部分GPU闲置的情况。
- 跨平台支持：支持Windows、Linux、macOS三大主流操作系统，无论是台式机、工作站还是便携式笔记本，都可以作为算力提供端或调用端接入系统，同时支持ARM架构的边缘设备接入，帮助边缘设备获得高性能图形计算能力，适配多样化的部署场景。
怎么使用
- 第一步，访问Juice官方网站，根据自身设备的操作系统类型，下载对应版本的客户端安装包，分别在提供GPU算力的主机和需要调用算力的设备上完成安装。第二步，打开提供算力主机上的Juice服务端，按照指引完成网络配置，设置访问权限与算力共享规则，将设备接入公网或同一局域网。第三步，在需要调用算力的设备上打开Juice客户端，扫描同一网络下的可用GPU节点，或输入服务端的IP地址完成节点配对，建立安全连接。第四步，打开本地常用的建模、视频剪辑或深度学习框架软件，在硬件选择设置中即可看到Juice映射的远程GPU选项，选中后即可正常使用。第五步，在任务运行过程中，可通过Juice客户端的监控面板查看实时GPU负载情况，任务结束后断开连接即可，系统会自动释放占用的算力资源。
适合什么人群
- 3D设计师(场景：大场景模型实时渲染)
- 视频剪辑师(场景：4K/8K视频后期特效制作)
- 深度学习从业者(场景：小规模AI模型训练推理)
- 中小型设计工作室(场景：多人员共享GPU算力)
- 云服务运维人员(场景：集群GPU资源统一调度管理)
- 便携式设备用户(场景：笔记本/平板调用高性能GPU)
总结
在高性能计算硬件成本居高不下的当下，这款软件为GPU资源的灵活利用提供了新的解决路径。不同于传统云GPU服务按使用时长计费的模式，它的核心逻辑是盘活用户已有的闲置GPU资源，通过网络调度让不同设备都能调用高性能算力，对于有多台设备、存在闲置GPU的用户来说，不需要额外投入硬件成本就能提升计算效率。它对主流设计软件和AI框架的兼容性做得比较完善，用户不需要改变原有的工作习惯，安装后即可直接使用，降低了使用门槛。同时其低损耗的传输协议，也解决了以往远程GPU使用时卡顿、延迟高的痛点，在局域网环境下的使用体验接近本地GPU。对于团队用户来说，算力池化的功能也能帮助团队合理分配硬件资源，减少重复采购的支出。不过它也存在一定的使用门槛，公网部署需要用户自行配置网络环境，更适合有一定IT基础的用户或团队使用。
价格与免费额度
Juice提供免费版与付费版两种方案，免费版支持最多2台设备连接，仅可调度单块GPU资源，算力调度优先级低于付费用户，适合个人用户测试功能和日常轻量使用。付费版分为个人专业版与团队企业版，个人专业版月费为29美元，支持最多5台设备连接，可调度最多3块GPU资源，享受优先算力分配和技术支持，适合个人内容创作者和独立开发者使用；团队企业版采用定制化报价，根据连接设备数量、GPU调度规模、专属功能定制需求等计算费用，提供专属技术对接和部署支持，适合中小型设计团队和企业用户选购。具体定价可在官方网站查看最新公告。
优点与不足
优点
- 支持主流图形接口和常用创作、开发软件，用户无需调整原有工作流即可使用
- 自研传输协议降低远程GPU调用的性能损耗，局域网环境下使用体验接近本地GPU
- 支持多GPU资源池化和动态分配，可大幅提升闲置GPU资源的利用率
- 支持跨系统、跨架构设备接入，适配从工作站到边缘设备的多种使用场景
不足
- 公网环境下使用需要自行配置端口映射和网络加速，对普通用户有一定操作门槛
- 目前暂不支持macOS设备的GPU作为算力提供端，仅能作为调用端使用
- 免费版存在连接设备数量和算力调度优先级限制，团队使用需要升级付费版本
能帮你做的 8 件事
- 01GPU远程调度
- 02算力资源池化
- 03低损耗传输
- 04多框架兼容
- 05GPU调度场景的常用方案
- 06远程GPU场景的常用方案
- 073D设计师(场景：大场景模型实时渲染)的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- Juice 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
使用Juice调用远程GPU是否需要对本地软件进行修改？
不需要对本地软件进行额外修改，Juice采用底层驱动级别的适配方案，支持CUDA、OpenGL、DirectX等主流图形与计算接口，兼容目前市场上大多数常用的内容创作软件和深度学习框架。用户只需要在本地设备和GPU服务端安装Juice客户端并完成配对，之后打开本地常用的Blender、Premiere Pro、PyTorch等软件时，软件会自动识别到Juice映射的远程GPU设备，用户只需要在软件的硬件设置中选择对应的GPU选项即可正常使用，整个过程不需要对软件本身做任何调整，也不需要重新适配工作流。
Juice对网络环境有什么要求？
如果是在局域网环境下使用，建议网络带宽不低于100Mbps，延迟控制在10ms以内，在此环境下远程GPU的性能损耗可控制在5%左右，基本可以获得与本地GPU相近的使用体验，能够满足实时渲染、模型调试等对延迟要求较高的场景。如果是公网环境下使用，建议带宽不低于300Mbps，延迟控制在30ms以内，同时需要在服务端配置端口映射或使用内网穿透工具，公网环境下的性能损耗会根据网络质量有所波动，更适合进行离线渲染、模型训练等对实时性要求不高的任务。
Juice支持哪些型号的GPU作为算力提供端？
目前Juice支持NVIDIA系列的消费级和专业级GPU作为算力提供端，要求GPU的CUDA算力不低于3.5，显存不低于4GB，涵盖从GTX 10系列到最新的RTX 40系列的消费级显卡，以及Tesla、Quadro系列的专业显卡。AMD系列GPU目前仅支持作为调用端接入，暂不支持作为算力提供端输出算力，macOS设备搭载的Apple Silicon系列GPU同样仅支持作为调用端使用，后续是否会开放更多型号GPU的支持，可关注官方的版本更新公告。
使用Juice时数据安全性如何保障？
Juice在数据传输过程中采用端到端的加密协议，所有图形数据和计算数据在传输前都会进行加密处理，传输过程中不会泄露相关内容。同时用户可以自行设置服务端的访问权限，支持设置访问密码、指定可接入的设备IP地址，避免未授权的设备接入算力节点。此外所有的计算任务都在服务端本地完成，原始文件不需要上传到第三方服务器，仅会将计算结果和渲染画面传输到调用端，用户可以自主掌控数据的存储和流转，适合对数据安全性要求较高的商业项目使用。
Juice可以同时支持多个用户调用同一块GPU吗？
关于「Juice可以同时支持多个用户调用同一块GPU吗？」这个问题，根据Juice的官方说明和用户反馈，该功能在实际使用中表现稳定，能够满足大多数用户的日常需求。平台在设计该功能时充分考虑了不同用户群体的使用习惯和场景需求，确保操作流程简洁直观，同时提供必要的帮助文档和社区支持。对于遇到问题的用户，建议先查阅平台提供的帮助中心或联系客服获取专业指导，平台团队会持续优化功能体验并及时回应用户反馈。
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