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数值模式软件运行数据来源渠道多，使用过程中流转多;
数值模式软件种类多，且流程复杂;
数值模式软件运行过程中对各类资源要求高，尤其是CPU资源和网络资源;
数值模式软件计算结果数据输出量大;
数值模式软件业务运行对时效性要求高。
人工智能发展如火如荼，相关技术已在众多应用领域产生非凡的社会效益。人工智能模型训练需要强大的计算力支撑，人工智能平台基础设施昂贵，平台搭建、维护耗时耗力，便捷的、随时可用的、高性价比的模型训练与调试平台成为人工智能发展的关键因素之一。
需短时间调配海量计算资源，本地服务器很难满足项目进度要求;
软件环境复杂，部署和安装调试占用大量时间;
需要多种硬件资源以及组件，自建需要长时间的调研以及大量的资金投入;
多资源配置形态，多业务场景模式，场景间交互以及流程化需求较普遍。
从需求收集到项目落地，采购周期长且项目实施与交付复杂;
企业一般随业务增长逐年建设，HPC平台难以规划且建设维护成本高;
业务高峰期排队严重，平时资源利用率低，难以找到规模平衡点;
HPC平台建设初期投入大，成本高，资金压力大。
大部分高校的高性能计算中心或网络中心缺少专业的HPC技术人员;
课题老师专注科研领域，对HPC平台的计算机知识不熟 ;
平台缺乏有效管理手段，用户体验和资源利用率较低。
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