传统计算架构难以满足复杂科学计算和 AI 训练对高并发、低延迟的需求
高昂的硬件投入和运维成本限制了高性能计算的普及与应用
计算过程中敏感数据的传输与存储面临泄露风险，需强化安全防护机制
数据分析解决方案推荐使用GPU云服务器，对象存储，数据仓库，数据湖治理等相关产品和服务
随着AI与HPC的深度融合，计算任务正从传统的单机模式向分布式智能计算演进，通过对计算性能、能效比和智能化调度的要求越来越高，利用开放生态与合作伙伴专业能力结合，构建专业的HPC能力及服务，满足国产化要求。
同源同栈的高性能计算解决方案，为教育机构和科研企业提供用于数学计算、算法训练、数据分析等场景的弹性高性能计算及存储资源。
计算资源分散在不同部门或平台，缺乏统一调度，导致利用率低下。
不同 HPC 应用对环境依赖性强，部署和维护复杂，影响效率。
传统 HPC 集群难以弹性扩展，无法灵活应对突发计算需求。
已为数十家科研机构和企业提供高性能计算平台建设服务，涵盖气象模拟、生物医药、材料科学、自动驾驶等多个领域，具备全栈式解决方案能力。
基于高性能计算基础设施，构建面向科研与工业仿真的计算平台，支持大规模并行计算、实时可视化分析和多物理场耦合仿真，显著缩短研发周期，提升创新效率。
