Elementor #129
项目提出的背景和依据
随着人工智能技术的迅猛发展，大模型已成为推动高校科研创新、教学改革与学科融合的重要引擎。近年来，国家层面持续强化对“人工智能+教育”的支持力度，《“十四五”数字经济发展规划》《教育信息化2.0行动计划》等政策文件均明确提出，要加快智能教学设施建设，推动人工智能技术在高等教育中的深度应用。与此同时，高校计算机学院作为AI人才培养与科研攻关的前沿阵地，对高质量算力资源与通用大模型能力的需求日益迫切。
然而，多数高校在实际应用中仍面临三大核心痛点：一是本地算力资源分散，难以支撑大模型训练与推理的高并发需求；二是模型部署门槛高，教师团队缺乏专业的AI工程化能力，导致“有想法、难落地”；三是数据安全与合规风险突出，公有云服务难以满足高校对敏感教学与科研数据的本地化管控要求。
在此背景下，我们与H3C携手，共同启动本次“面向高校科研与教学场景的私有化大模型算力平台”建设项目。项目以“计算节点+管理节点”为核心架构，可对接多个系列通用大模型能力，构建一套安全可控、开箱即用、可持续扩展的本地化AI服务平台，旨在为高校教师提供从模型调用、微调到应用开发的全流程支持，助力计算机学院在智能教学、科研创新及人才培养方面实现跨越式升级！
项目建设方案
本项目采用“5+2”异构算力集群架构：
计算侧——5台紫光最新一代高性能服务器，凭借高主频多核CPU与多卡并行GPU的协同设计，形成强劲的混合精度算力池，可充分释放大模型分布式训练潜能；
管理侧——2台华三旗舰级双路服务器，专职负责调度编排、镜像仓库、监控日志等控制面任务，保障平台7×24小时无中断稳定运行。
网络层全部选用华三企业级交换机，构建三张逻辑平面：
计算平面：100G全互联链路，实现参数面微秒级延迟，显著压缩分布式训练梯度同步时间；
业务平面：40G上行冗余链路，面向师生并发推理请求，可平稳承载多路大模型同时调用；
管理平面：25G独立通道，用于模型热更新、数据集高速注入及全局策略下发，零丢包保障平台持续迭代。
整套硬件栈为通义大模型提供“GPU-网卡-交换机”端到端无阻塞高速通路，充分满足高校未来科研与教学场景的弹性扩容需求。
算力平台一览
通过算力平台来以一种可视化直观的方式来进行所有资源的监控并进行分配，同时还可以对大模型进行调参优化
结言
继面向企业的永福AI小福星后，我们从企业产线到高校科研，从产业智能到教育智变，这一次，我们把AI的算力与想象力带进了象牙塔。
学院验收通过的那一刻，不仅意味着我司首个高教场景私有化大模型平台项目成功落地，更标志着我们的技术方案完成了“产业—教育”的跨越，正式开启“AI赋能科研、模型服务教学”的新篇章。
未来，我们将以此次里程碑为起点，持续深耕教育行业，把在制造、政务等领域沉淀的AI工程能力与最佳实践，转化为高校人才培养与科研创新的坚实底座，助力更多师生在智能时代敢想、会创、能跑通，让算力成为知识的翅膀，让模型成为梦想的引擎。