在人工智能、大数据、量子计算等前沿技术迅猛发展的今天，高校作为科技创新的重要阵地，正面临着前所未有的算力需求与资源管理挑战。如何让有限的算力资源最大化服务于科研创新与人才培养？

北京天云融创软件技术有限公司推出的SkyForm算力调度系统（简称AIP），为高校打造了一套智能化、集约化的算力管理解决方案，让科研更高效，让教学更智能。

高校算力管理的三大痛点

1. 资源分配不均，科研效率受限

高校内部算力资源往往分散在各个院系或实验室，传统管理模式导致资源利用率不足40%。高性能计算集群在白天教学时段可能满负荷运行，而夜间和假期却大量闲置。某985高校的调研显示，其AI实验室GPU平均闲置时间高达55%，而部分科研团队却因算力不足被迫延长项目周期。

2. 运维复杂度高，技术门槛陡增

异构计算环境（CPU/GPU/FPGA等）的管理、任务调度优化、故障排查等对高校IT团队提出了极高要求，许多高校缺乏专业的算力运维团队，导致资源调度效率低下。

3. 教学与科研需求多样化，传统架构难以适配

从本科生课程实验到博士生前沿课题研究，高校的算力需求差异巨大。传统静态分配模式无法灵活应对突发性大规模计算任务（如疫情模拟、气候建模等），也难以支持AI、元宇宙等新兴学科的教学实践。

SkyForm AIP解决方案：智能调度+集约化管理，释放高校算力潜能

1. 资源池化：打破"孤岛"，实现全校算力共享

l 异构资源整合：支持CPU、GPU、国产加速卡等混合调度，将分散的院系算力整合为统一资源池，利用率提升至85%以上。

l 弹性分配：根据教学、科研优先级动态调整资源配额，确保关键项目（如国家级课题）优先获得算力支持。

l 计费透明化：内置资源使用统计与成本核算功能，为高校管理者提供数据支持，优化采购决策。

2. 智能调度：让科研任务"快人一步"

l 优先级动态调整：通过丰富的调度策略组合保障紧急项目优先级高的任务抢占式分配资源，大幅缩短任务完成时间。

l 拓扑感知优化：针对分子动力学模拟、AI训练等不同负载类型，自动匹配最优硬件组合（如GPU-NVLink拓扑），加速计算进程。

l 绿色节能模式：在夜间低负载时段自动切换至节能策略，PUE值低至1.2，助力高校实现"双碳"目标。

在算力成为核心科研基础设施的今天，SkyForm AIP通过智能化调度与集约化管理，帮助高校突破资源碎片化、运维复杂、供需失衡等瓶颈，让每一份算力都能精准服务于科技创新与人才培养，从顶尖课题攻关到日常教学实践，SkyForm AIP正在重新定义高校算力使用范式，为"教育强国"战略注入新动能。

在算力成为核心科研基础设施的今天，SkyForm AIP通过智能化调度与集约化管理，帮助高校突破资源碎片化、运维复杂、供需失衡等瓶颈，让每一份算力都能精准服务于科技创新与人才培养，从顶尖课题攻关到日常教学实践，SkyForm AIP正在重新定义高校算力使用范式，为"教育强国"战略注入新动能。