从可用到可持续高校算力发展的进阶之路-中国教育和科研计算机网CERNET

资讯

校园信息化

技术

资源与应用

产品与装备

信息服务

首页 > 教育信息化 > 校园信息化 > 高等教育

从可用到可持续高校算力发展的进阶之路

2025-06-25 中国教育网络

　　建算力是现在的热点，但管算力却没有引起足够的重视。就像孩子一样，三分生，七分养。算力运维运营其实比建算力更为重要。

　　5月6日，人工智能企业Anthropic启动了“AI for Science”计划，旨在为全球范围内从事高影响力科学项目的研究人员提供算力支持。据悉，这项计划旨在缓解高校的算力紧缺问题。

　　在我国，高校算力基础设施建设正如火如荼地开展：智算在高校算力建设中异军突起，超算、通算平稳发展，超算、智算、通算呈三足鼎立之势。高校算力建设结构性变化的背后，是AI时代算力需求的变革。

　　随着生成式AI的加速发展，AI大模型作为基础设施融入高校的信息化建设中，“智算建设显著增长主要存在两个方面的原因：一方面，智算此前在高校中几乎没有基础；另一方面，智算需求正在快速显现，且这一需求更容易被理解——无论是文科院校还是理科院校，校长都知道DeepSeek，更容易得到决策支持。”北京大学计算中心系统管理室主任樊春表示。

　　新要求，新挑战

　　智算需求的增长对算力建设提出新要求的同时也带来了新挑战，主要体现在建设规划难、缺乏持续投入的资金、技术服务要求提升、专业人才缺口、安全风险等方面。除此之外，学校的重视程度和政策支持也是影响算力发展的关键因素。

　　智算建设规划方面，南京大学信息化建设管理服务中心副主任姚舸认为，AI算力投入规模大、难以预测，投入产出比却很难衡量。对于算力建设和服务部门而言，论证投入的合理性面临着挑战。超算集群可以通过显性成果（科研论文致谢、重点项目支持）体现价值，而AI服务作为基础性支撑服务，融入日常的教学、科研和管理中，产出往往是隐性的，难以用具体成果来直接量化。

　　高性能计算（HPC）社群调查结果显示，超九成高校（93.75%）将“资金的可持续性”列为核心挑战。不少受访者表示，学校的投入资金为0，并没有持续性的投入；还有的受访者表示缺乏资金购买服务器和运营。中国农业大学网络技术中心副主任劳凤丹认为，算力平台的建设和维护需要大量资金，包括设备的购买及后续的维保支持等。由于资金投入不足，许多高校在建设时依据的标准并不高，后期的运维管理也存在很多限制。

　　智算的出现对算力队伍提供的技术服务也提出了更高的要求。过去，HPC用户集中且专业度高；而如今AI推理的用户群体是全校师生，基数大的同时缺乏专业背景，对技术支持的需求显著增加。中南大学信息与网络中心高性能计算中心主任邹有表示，多数AI开发者通过调用高级框架API开展工作，对底层硬件特性、并行计算范式和系统级优化缺乏深入了解，难以有效利用集群的分布式体系架构，限制了算力资源的利用效率。

　　专业人才缺口也是绝大部分高校算力队伍建设的痛点。HPC社群调查显示，近七成高校运营团队人数不足5人（68.75%），甚至存在“一人多岗”的现象。南京大学HPC/AI仅有5名人员，还需要兼顾大量其他事务；而中国农业大学智算中心的运维核心团队主要由2名兼职教师组成。类似情况并非个例，除了上海交通大学等极少数高校以外，绝大多数高校的技术支撑团队人数长年维持在个位数。

　　建算力很重要，管好算力更重要

　　AI时代，如何促进高校算力平台的可持续发展？

　　对此，樊春提出了一个很贴切的比喻：“如果把建算力看成买飞机，就像印度一样，只有先进的飞机却无法形成先进战力。实际上，高校的算力平台要想运营得好，需要从制度、人、硬件、系统等体制机制上全面保障，这才是我们面临的最大挑战。”

　　上海交通大学网络信息中心副主任林新华也有一个很形象的比喻：“建算力是现在的热点，但管算力却没有引起足够的重视。就像孩子一样，三分生，七分养。算力运维运营其实比建算力更为重要。”

　　针对高校算力服务平台的可持续发展问题，林新华认为，要想实现可持续发展，就要让人们能够看到回报。校领导在做决策的时候都会考虑，这笔钱投进去是否值得？算力中心的负责人首先要考虑这个问题：如何获得第二笔资金？如何让领导觉得这笔资金花的值，还愿意持续投入？只要想清楚这个问题，就能抓住最根本的矛盾，就有望解决可持续发展的问题。对此，至少有两种做法可以参考。第一种做法就是上海交通大学“交我算”的做法——服务聚焦校内，让用户满意。另一种做法就是像从前的东京工业大学那样，算力平台不仅满足校内用户的需求，更像是学校的一张名片，甚至具有国际级的影响力。

　　AI算力集群的建设成本高昂，究竟如何运营是个很值得探讨的话题。姚舸表示，长远来看，AI算力服务将逐步成为像网络、电力一样的校园关键基础设施，合理的收费模式有助于推动算力资源的普惠应用，让算力像上网一样惠及全体师生。AI算力集群前期建设投入大，后续还要持续扩容，这对高校而言是不小的压力。若算力完全免费，可能会像教室里的公共用电一样被浪费。对此，可以参考校园网络服务的演进历程——设置基本免费额度，超额使用部分按量计费；还可根据模型规模差异进行差异化定价。合理的收费模式不仅能保障资源分配的公平性，还能有效调节供需关系，促进算力资源的高效使用。

　　通过一些低成本高弹性的方案，资源相对有限的高校也能构建AI算力底座。邹有认为，要实现低成本高弹性，高校首先可以重点拥抱外部的算力资源和服务。其次，可以主动盘活校内现有的分散算力资源，通过技术手段整合到统一的调度和管理框架下，提升存量资源的利用率。第三，探索与产业界建立紧密的合作关系，为高校带来低成本算力资源。

　　高校还要充分重视算力服务人才队伍建设。劳凤丹认为，应该设立校级算力服务团队，算力服务技术与高校信息化部门已有技能储备存在很大差异，团队上手及深入掌握存在很高的门槛。为提升校级高算平台服务全校各学科、支撑学校高水平科研工作和人才培养的能力，进一步激发智算服务支撑工作者的积极性，有必要制定相应的人员及配套激励政策。

　　智算的安全问题也需要引起足够重视。樊春表示，一方面，AI产出的内容存在安全风险，有时候会涉及一些敏感内容。另一方面，还存在知识库服务器的安全风险，这种风险与传统的信息化安全较为接近。当AI部署在本地后，很多应用都是围绕知识库问答展开的。通常知识库系统里面会挂载多个不同的知识库，很多信息不能出校。一旦被黑客攻破，这些内容就可能被泄露。因此，知识库系统平台需要做好安全防护。

　　HPC社群调查中，针对如何促进高校算力平台可持续发展，受访者们在资金投入、政策扶持、体制机制、人才队伍建设、用户服务、基础设施保障等方面提出了建议。具体包括，要得到校领导的高度重视，在政策扶持和资源配置方面予以适度倾斜，同时给予持续投入的资金；增强制度的包容性，健全培养体系和奖励机制；建立一支高水平的、具有专业背景的人才队伍；协助用户取得更高水平的成果；提供必要的空间与电力保障，确保设备正常运转。

　　AI时代，高校算力平台既是支撑前沿科研创新的核心基础设施，又是培养复合型技术人才的关键实践载体。高校可以通过制度保障、人才队伍建设、提升服务质量等举措促进算力平台的可持续发展，筑牢数字时代的创新基石，为推动前沿科技突破注入持久动能。

　　来源：《中国教育网络》2025年5月刊

　　撰文：陈茜

　　特别声明：本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者在两周内速来电或来函联系。