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算力作為數字時代的生產力，是打通數字基礎動脈的重要力量，正逐步融合到生產生活的各方各面，作為教學科研重地的高校，也紛紛掀起算力建設浪潮：

2023年4月，復旦大學透露，正與阿里云共建中國高校最大的科研算力平臺；

上海交大，峰值算力達6PFLOPS，已支持理、工、生、醫的多篇研究，發表于《Science》、《Nature》等高水平期刊上；

西湖大學高性能計算中心2019年成立，為學校“高起點、小而精、研究型”的辦學定位提供堅實的高性能計算基礎支持。

除此之外，中南大學、北京大學、江蘇大學、南方科技大學、廈門大學等都已建設自己的算力中心，這儼然成為高校科研和數字化轉型的標配。

算力，推動高校數字化的一大動力

但這并非“空穴來風”：高校數字化轉型已成為推動高等教育創新發展、培養適應信息時代人才的大勢所趨。而數字化轉型需要大量的計算資源和技術支撐，這就為算力服務提供了發展空間。

算力服務不僅提高了教育和管理效率，也改善了師生的教學體驗，為高校的教學、科研、管理和服務等提供了強大的支撐：

01在科學研究中

算力服務可以為高校提供大量的計算資源，人們可以在云端進行模擬、計算等處理，進一步提高研究效率和研究成果。

02在學生教學上

高校可通過算力服務搭建在線教育平臺，在云端構建虛擬課堂、制定個性化教學方案、數字化圖書館、實驗室仿真系統等，新型數字化教育資源為學生提供了便利。

03在校務管理上高校信息化的應用范圍廣泛，算力服務可助推數字化校園的建設，將教務管理、學生管理、人事管理等業務數字化，簡化運營和管理，提升管理效率。

當然，算力作為“數字新基建”，在高校的數字化轉型中發揮的作用不止如此，隨著高校數字化的深入，算力的重要性和地位將不斷彰顯。

未來，算力發展的路還很長

高校算力服務正在不斷升級的同時，也面臨一些挑戰。比如算力基礎設施建設不足，就拿機房建設來說，需要大量的時間和財力，很多高校能力有限，投入也有限；再比如建立成熟的運營模式和合作機制，提高算力服務的效率和質量，也是高校算力服務發展面臨的重要挑戰之一。

近年來， AlphaFold、DeepMD等人工智能驅動的科學研究取得巨大突破，ChatGPT和GPT-4等以大型語言模型（LLM）為代表的通用人工智能工具，其準確性和實用性也遠超預期。人工智能迅猛發展，有望跨越性提升生產力，這都得建立在高質量成規模的算力前提下。而這些需求投射至高等院校，就體現在對高校計算中心或超算中心建設的要求上。

面對不斷變化的新需求，高校算力服務以現有的能力往往難以應對，比較被動。未來需要進一步加強基礎設施建設、人才培養和引進、應對新需求以及提高認識、探索校企合作新模式等方面的工作。

細節，也決定算力的成敗

在推動高校算力服務的道路上，除了堅持算力與教育融合的方向不偏離以外，在細節方面也同樣不容忽視。類似存儲、冷卻、互聯網絡等這些子系統在算力平臺建設中，各司其職，相輔相成，每個子系統設計都會影響整個計算平臺有效運行。

比如存儲系統，高校的算力平臺執行科研任務時，需要非常大的存儲和計算來分析科研數據。一旦存儲能力跟不上，就容易導致算力增長跟不上數據的增長速度，那么科研過程很有可能會因為運算能力不足而進展緩慢或效率降低。因此在建設算力平臺時，有必要仔細規劃和論證好每個技術方案的細節。

說到存儲，容量需求大，存儲的性能自然也不能低，否則算力服務的效率就會下降很多。平臺在購買存儲硬件設備時要格外重視存儲性能，才能更好地為用戶服務。

在需要更好的性能和更高的數據吞吐量的場景下，企業級機械硬盤是必不可少的選擇。

東芝MG10企業級硬盤采用東芝創新的FC-MAMR（磁通控制微波輔助磁記錄）技術，及第四代10盤片氦氣密封設計，將傳統磁記錄(CMR)存儲密度提升至單盤2TB，總容量高達20TB。擁有7200 rpm轉速，配備SATA 6.0Gbit/s與SAS 12.0Gbit/s接口不同款式可供選擇，實現出色的數據讀寫速度和運行性能。