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案例分享丨东南大学国产化算力建设与应用

2025-11-18 中国教育网络

　　随着教育强国建设和国家教育数字化转型的深入推进，算力已成为支撑高校科研创新、人才培养、管理服务的坚实基础。在人工智能技术快速发展的背景下，如何构建安全、高效、自主的算力体系，成为高校数字化建设的关键命题。

　　东南大学自2019年起便深耕国产化算力领域，历经多年探索与实践，打造出承载 “云算、智算和超算” 的一体化国产化算力平台，并依托该平台推动大模型在多领域落地应用，为高校国产化算力建设提供了极具价值的范例。本文依托东南大学网络与信息中心副主任胡轶宁在“高校数字化·专家谈”节目中的主要观点，探讨高校国产化算力平台与大模型的建设与应用。

国产化算力建设是系统性工程

　　东南大学的国产化算力探索并非一蹴而就，而是历经多年规划与迭代的系统性工程。

　　早在2019年，东南大学便开始探索数据中心国产化进程；2020—2021年，完成全校云平台升级，建成纯国产化校级云平台，替代原有数据中心的软件定义网络与虚拟化平台，为学校信息化发展夯实基础；2022年，面对科研与教学中日益增长的算力需求，学校进一步补充超算与人工智能算力，构建起“一朵云统一管理”的云算、智算、超算一体化计算平台——这一平台不仅实现了算力、存储资源和数据的双向拉通，更能灵活调配资源，服务学校科研需求。2023年底至2024年初，东南大学启动人工智能算力建设，2024年6月形成稳定服务模式。截至目前，东南大学总算力接近200P。

　　国产化算力不仅承担科研任务，更深度服务人才培养与信息化需求，成为学校数字化转型的顶梁柱。

国产化算力平台的使用与管理

　　“我们不仅有了这样一个平台，更重要的是要有一个服务的体系和机制，才能保证这个平台真正让大家用得好。”

　　精准对接不同场景的算力需求，东南大学将国产化算力拆分为三大卡池：零星卡池、整机卡池和公共卡池。零星卡池可满足单卡、半卡等小额算力需求，适配日常科研与教学中的轻量化任务；整机卡池可提供单台、多台整机算力，支撑大模型微调、强化学习等重度任务；公共卡池内可部署 DeepSeek、千问等开源大模型，为学校各个学科提供大模型接口服务，方便各学科直接调用，降低使用门槛。

　　针对校级平台服务范围广、用户数量多（数千教师、数万学生）的特点，学校对算力管理调度平台进行改造，对接全校统一身份认证系统，使全校师生无需额外注册账号即可登录。同时，采用 “二级管理模式”：教师可直接申请算力；学生需挂靠在导师或授课教师名下，经授权后使用算力。这一模式既避免了每年开课重复开账号、改密码的繁琐，也保障了数据留存（学生数据归属教师名下）与合规使用，并减轻了教师的账号管理负担。

　　自2024年6月稳定服务以来，东南大学国产化算力平台呈现出全学科参与、高活跃度的特点。

　　截至2025年5月，平台已支撑近100个课题组，覆盖25个学院。其中大量需求并非来自计算机、网络安全等计算类学科，而是来自理工农医等交叉学科。原本需先对接计算机学科才能开展AI研究的情况发生了变化，现在各学科可直接调用算力与大模型接口，实现“人人能用AI”。

图1 截至2025年5月昇腾平台算力趋势图

　　从2024年6月至2025年5月的算力使用数据来看，整体呈稳步上升趋势，且数据中的波峰波谷极具代表性：周末师生休息，算力需求下降；2024年10月因版本升级出现波谷，2025年1—2月因寒假春节需求锐减，在这期间，学校正同步开展平台维护。这些波动恰恰证明了数据的真实性，也反映出平台已深度融入师生的科研与教学日常。

　　值得一提的是2024年11月这个时间点，东南大学国产化算力首次出现“排队”现象，标志着其使用需求已突破初期规模；2025年寒假，2月学校完成DeepSeek满血版本地部署并接入自研大模型服务平台，上线当晚因访问量过大，半小时服务器宕机，紧急扩容至10台服务器才满足需求，这一细节也印证了师生对国产化算力与大模型服务的高度认可。

AI大模型赋能高校教学科研管理服务

　　人工智能技术已经在最近两年及未来的高校信息化建设与服务中占据了非常重要的地位。东南大学依托国产化算力平台将大模型技术从基础算力支撑延伸至场景化服务。平台大模型相关工作可归纳为人才培养、校内管理、科学研究、社会服务四大板块。

　　大模型助力个性化教育教学

　　学校将大模型融入教学全流程，实现个性化教育知识服务，推动教育模式创新，从标准化教学到个性化赋能。

　　东南大学“大学物理课程智慧AI助教系统”“实验Talk AI平台”“CiviX?3;-LAB：“AI+虚仿+XR”多维赋能的未来实验课堂新范式”连续三批成功入选教育部“人工智能+高等教育”应用场景典型案例。医学院依托大模型开发“医学实践教学系统”，将真实临床案例纳入模型训练，学生可通过交互式模拟开展问诊、诊断训练——相比传统的“教材固定案例”，真实案例更贴近临床实际，能有效提升学生的实践能力与应变能力，丰富了临床教学资源，提升了教学灵活性。

　　大模型提升校内管理服务智能化

　　将大模型融入校内管理服务，解决办事效率低、政策理解难、人力成本高等问题。

　　东南大学上线了“财务知识问答系统”“设备知识问答系统”等多个智能化服务系统，后续将逐步覆盖更多部门。这类系统不仅能自动解答师生关于报销流程、设备采购政策等常见问题，更能应对复杂政策条款解读、例外场景分析等复杂需求，进一步解决过去师生需查阅大量条文、重复咨询、问题分类难、漫长等待人工答复等痛点，让师生可快速获取精准答案，既节省人力成本，也提升了办事效率与师生体验。

　　大模型成为科研智能助手

　　各学科依托国产化算力平台，开发垂直领域大模型，推动科研模式创新。多个重点实验室围绕核心研究方向，在国产化算力平台上训练并发布原生垂直领域大模型，包括器官芯片大模型、电子地图大模型、芯片设计大模型等。这些大模型均已形成成熟的技术框架，成为学科科研的智能助手。

　　大模型助力社会服务

　　学校将大模型技术应用延伸至社会领域，围绕法律和医疗等领域开发与应用，为社会发展提供算力支撑。

　　法学院开发的“司法大模型”第一时间适配国产化算力平台，可对外提供推理服务。该模型能为用户提供专业法律咨询，相当于每位用户的专业法律助理，目前虽因算力限制仅在系统内部使用，但日均访问量已处于较高水平。

　　附属中大医院在国产化算力平台上开发的“重症诊疗大模型”，覆盖患者从入科、在科、诊疗方案制定到预后管理的全流程。该模型虽不能替代医生决策，但可提供治疗方案、营养建议、检查数据解读等，能够有效减轻医护负担，提升救治效率。目前，该系统已与医院信息系统对接，投入日常使用。

筑牢国产算力基础谱写教育数字化新篇

　　在人工智能、云计算等新技术爆发的大背景下，高校数字化转型已经成为高等学校高质量发展的新引擎。“十五五”规划建议稿中明确提到：加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给。全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革。东南大学的国产化算力建设与大模型应用实践，既是对这一趋势的积极响应，也为全国高校提供了可借鉴的范本。

　　未来，东南大学将继续优化算力平台、拓展大模型应用场景，在算力集约化、生态协同化、服务场景化的道路上持续探索，让国产算力真正成为人才培养的沃土、科研创新的引擎、社会服务的桥梁，为建设教育强国、科技强国贡献更多数字力量。

　　本文综合整理“高校数字化·专家谈”直播节目

　　作者：周上杰

　　责编：陈茜

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