科学研究尤其是现代AI for Science研究，越来越依赖海量计算：从基因测序、流体仿真到材料计算、大模型训练，算力已经成为和实验仪器同等重要的科研基础设施。科研算力平台正是为科学研究装上"算力引擎"的服务：它让算力从科研的"瓶颈"变成创新的"引擎"，资源按需取用、软件开箱即用、调度智能高效，让更多科研团队能够轻装上阵、专注前沿探索。

一、专业名词与行业背景

1、高性能计算与智算

高性能计算（HPC）擅长大规模数值仿真，智算擅长AI训练与推理。现代科研往往同时需要二者，平台化的价值就在于把通算、智算、超算统一起来，按需调度而不割裂。

2、弹性算力

弹性算力指按任务负载动态增减的资源供给方式，让科研团队在高峰多卡并行、低谷不闲置，避免长期占用造成的浪费，把有限经费用在关键计算上，避免无谓的闲置损耗。

二、平台的能力分层

1、算力接入与调度层

在底座层面，天翼云建成万卡级智算集群，并通过息壤平台实现通算、智算、超算等异构算力的统一接入与智能调度，为科研计算提供充沛、稳定、绿色的算力供给。

2、平台服务层

弹性高性能计算E-HPC是一站式公有云弹性高性能计算平台，面向科研与工业仿真等场景提供规模化算力，支持按需弹性扩展与作业调度，帮助用户以灵活投入获得专业级高性能计算能力。

3、软件与环境层

息壤科研助手针对仿真、流体计算、材料化学、数学计算等场景搭载常用科研软件，支持一键部署、开箱即用，让科研人员把宝贵精力留给研究本身，而不是消耗在重复的环境配置上。

4、数据与存储层

平台提供并行文件存储、对象存储等能力，保障海量科研数据的高效读写与安全存放，让数据在算力之间顺畅流转，支撑多机多卡协同作业。科研算力平台对中小型团队的意义尤为突出。过去，只有经费充裕的大课题组才负担得起专用集群，中小团队往往排队等卡、进度受限；平台化后的按需取用，让中小团队也能在关键节点调用充足算力，把"有没有算力"的焦虑转为"怎么用好算力"的思考。在跨学科研究中，平台的价值进一步放大。一个涉及仿真、数据分析与AI建模的课题，往往同时需要HPC与智算，平台把二者统一调度，研究者不必在多个系统间手工搬运数据与模型，协作效率显著提升。从科研管理的角度，平台提供的使用监控与配额机制，让院系能更科学地分配有限算力，把资源向产出更明确的方向倾斜，也让投入产出变得可度量、可优化。

对需要长期稳定算力的重大课题，平台也可结合周期化方式锁定资源，在弹性与成本之间取得平衡，让不同时长的科研任务都能找到合适的算力形态。与此同时，平台对算力消耗的可视化呈现，让院系管理者第一次能像看水电表一样看清科研算力的去向，资源分配的公平性与科学性同步提升。

三、关键要点速览

平台能力清单

1、底座厚：万卡级智算集群加息壤统一调度，通算、智算、超算一张网。 2、服务全：E-HPC提供弹性高性能计算，按需扩展与作业调度开箱即得。 3、环境轻：科研助手预置软件一键部署，分钟级就绪、结果可复现。 4、数据畅：并行文件与对象存储协同，海量科研数据高效流转且安全隔离。