从真实任务出发，而不是简单堆叠硬件
高校和科研机构的算力平台既要支持 AI 训练，也可能承担仿真、数值计算、图像分析和多学科软件任务。网昱智算结合课题类型、用户规模、机房条件、采购预算与验收要求，规划 GPU 节点、CPU 计算节点、存储网络及软件环境，形成可使用、可管理、可扩展的科研算力平台。
项目中最需要先解决的问题
把影响使用效果的关键条件前置确认，能够减少配置浪费，也能为后续扩容留下清晰边界。
课题需求难转成参数
教师关注软件和研究任务，采购文件需要硬件参数，两者之间容易出现配置偏差。
用户与软件复杂
不同课题对 GPU、CPU、内存、系统和软件版本要求差异大，需要提前梳理。
验收与长期使用
设备到货只是开始，还要完成环境、性能、文档、培训和后续扩容。
方案架构与实施路径
具体组件和实施范围会根据客户现有环境、预算与项目边界调整，以下为标准规划逻辑。
- 01
课题调研
按课题组收集软件、数据、任务规模、并发用户及增长计划。
- 02
节点分层
规划 GPU、CPU、大内存、管理和登录节点，避免单一配置承担所有任务。
- 03
网络存储
根据数据规模和并行方式配置共享存储、备份和高速互联。
- 04
科研环境
部署基础驱动、编译环境、容器及约定范围内的科研软件。
- 05
验收与培训
按合同和实际任务完成测试、资产资料、使用说明及管理员培训。
典型场景与配置方向
以下用于帮助客户建立配置尺度，不作为固定报价或最终技术参数。正式方案需结合实际任务测试与确认。
| 建设规模 | 典型用途 | 配置关注重点 |
|---|---|---|
| 课题组平台 | 单一或少数研究方向 | 1-2 台 GPU/CPU 服务器，本地高速存储，便于独立维护 |
| 学院级平台 | 多个实验室共享 | 分层计算节点、共享存储、账号管理和高速网络 |
| 校级科研平台 | 多学科、多用户、持续扩容 | 模块化集群、调度管理、分层存储、监控与运维体系 |
交付内容
- 课题需求与配置建议书
- 采购参数及兼容性核对
- 整机、集群与软件环境部署
- 性能与稳定性验收配合
- 管理员培训和长期技术支持
常见问题
这些问题通常会直接影响配置与预算，建议在项目早期确认。
高校科研平台应该先确定 GPU 型号吗？
更合理的顺序是先梳理课题、软件、数据和并发用户，再确定 GPU、CPU、内存、存储和网络。只围绕单一 GPU 型号容易忽略整体效率。
是否可以同时支持 AI 和传统 HPC？
可以。通常通过不同类型的计算节点和软件环境分别承载 AI、仿真及数值计算任务，再通过统一网络、存储和管理方式协同。
能否配合采购参数和验收？
可以在明确需求和项目边界后，提供配置建议、参数核对、部署测试和验收配合。正式采购参数应结合预算与招采制度确认。
科研软件许可证是否包含在方案中？
商业软件许可证通常需要客户另行采购或授权。网昱智算可以配合核对软硬件兼容和部署条件。
让配置建立在真实需求上
提供模型或软件、用户数量、数据规模、机房条件和预算范围，我们将协助梳理可落地的算力方案。