科研大数据与学科大模型平台是某高校交叉研究平台数字化战略的重点工程。经过多方比选，某高校交叉研究平台最终选择智曲信息与中科曙光联合提供的解决方案，由智曲信息担任项目总集成方，中科曙光提供核心产品与全程技术支持。

项目背景

多组学生物、历史文献、地球观测……某高校交叉研究平台多个团队都在尝试用大模型技术激活沉睡的科研数据。为避免各团队重复建设，某高校交叉研究平台统筹启动科研大数据与学科大模型平台，打造学科大模型共性研发平台。

需求与挑战

客户期望平台“开箱即用”：数据接入后能自动完成清洗、切分与向量化；模型训练支持分布式与断点续训；知识检索服务要能直接嵌入各团队的研究流程，切实降低AI技术的使用门槛。

解决方案

方案以中科曙光I840-G30多路服务器构建通用计算分区，I620-G30 GPU服务器构建加速计算分区，通过高性能集群管理软件统一纳管，MPI并行、GPU加速与高吞吐小作业在同一资源池灵活调度，充分匹配高校多学科混合负载特征。

存储侧采用ParaStor分布式存储构建统一数据空间，支撑各院系科研数据的安全共享。智曲信息为校方定制了学科配额与优先级策略，完成作业调度系统与校园统一认证的对接，并提供典型HPC应用的适配与性能优化支持。

值得关注的是，项目在建设过程中同步完成了人才培养与知识转移：通过联合教研、师资培训与实训环境共建，平台不仅服务于当下的教学科研需求，更为学校储备了面向未来的人工智能教育能力。

实施过程

在项目实施过程中，智曲信息组建了涵盖解决方案架构师、系统工程师、软件研发与交付专家的专项团队，遵循“调研—设计—部署—调优—验收”五步交付法，完成从机房勘察、方案深化设计、设备到货安装、系统联调测试到上线割接的全流程实施，并针对客户核心业务场景组织了多轮压力测试与性能调优。

项目成效

平台建成后迅速在各学科团队中推广开来：

• 统一数据空间汇聚258TB科研数据，实现19个团队安全共享
• 领域模型问答准确率提升23%，文献调研效率成倍提高
• 新增省部级以上课题6项，平台的公共属性日益凸显

回顾项目建设历程，智曲信息始终坚持“以客户为中心”的交付理念，从需求调研阶段的深入业务访谈，到方案设计阶段的多轮专家评审，再到实施阶段的精细化质量管理，每一个环节都力求精益求精。项目验收后，智曲信息还为客户建立了专属服务档案，定期开展系统巡检与健康度评估，让算力基础设施持续保持最佳运行状态。

作为一家专注于智能算力基础设施与行业数字化解决方案的服务商，智曲信息将以本项目为新起点，持续深化与中科曙光等全球领先厂商的合作，为客户创造长期价值，共同书写智能化转型的行业答卷。