高校/科研行业解决方案
高校/科研行业白皮书
应用场景
集成电路专业教学实训+科研平台
以硬科技赋能EDA教学、实训、科研场景化创新
业务挑战
无法满足突发科研算力需求
课题、项目、论文等科研任务经常有突发性算力需求，本地资源通常无力支撑
研发环境上手难，超算资源需排队
Linux系统环境上手困难
超算资源需提交申请和排队，常面临资源被抢走的窘境
科研经费与计算资源有限
科研经费与本地计算资源有限，对特定资源的需求难以满足
团队成员缺乏使用经验，经常超量使用资源
IT运维耗费过多精力，影响科研进度
没有专人进行工具和资源管理
缺乏专业IT，导致团队成员耗费过多精力在运维上
在赶科研进度时需要时刻盯着机器，影响科研任务周期
为什么选择速石
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典型业务场景
行业案例
某大学微电子学院
应用IC617、Spectre、VCS、Verdi
场景IC实训
客户挑战涉及IC研发全流程，需对多个EDA工具做管理和维护
项目需要灵活地调配不同规格、数量的资源
实训中需以集群化方式进行仿真计算
整体平台的架构与设计要基于私有云
某大学机械工程学院
应用Fluent
场景工程仿真
客户挑战本地服务器长期被其他课题组占用，超算排队时间长，机器利用率不高且缺乏技术支持，使用体验不佳
单机运算，任务运行效率低，迫切想要提升科研效率
使用者基础不同，不想改变原先的本地使用习惯
希望能简化任务流程，把精力专注在科研项目上
某高校课题组
应用MOE、Amber
场景分子模拟、自由能计算
客户挑战用户需在2天内对200000个分子进行模拟，当前机房资源缺口极大，至少需要一周以上才能完成任务
用户目前有16008个任务需使用Amber进行自由能计算，估算使用本地CPU资源可能要1年，使用单块GPU需要至少4个月，周期过长，课题等不了
因课题组有多名学生，需要一个既能快速启用，同时又操作简单便于管理的解决方案
某高校AI实验室
应用PyTorch
场景AI计算
客户挑战单机训练，本地多台机器无法进行统一管理，资源利用率低
GPU资源分散，只能单机使用，难以进行分布式训练
缺乏资源使用管理流程，日常使用基本靠抢
模型、数据集和镜像散落在单机上，没有统一的平台管理，维护工作繁琐
训练任务环境配置复杂、费时费力，移植难度高
难以对训练效果进行评估分析和调优
某纳米研究院
应用AlphaFold2、RosettaFold
场景蛋白质预测
客户挑战用户本地集群环境资源有限且缺乏GPU，算力不足导致任务排队，严重影响课题研究进度
GPU资源采购周期长且单价高，一次性采购投入太高
用户对软件的安装、配置、调优等工作较陌生，希望能有专业技术支持
某大学微电子学院
应用IC617、Spectre、VCS、Verdi
场景IC实训
客户挑战涉及IC研发全流程，需对多个EDA工具做管理和维护
项目需要灵活地调配不同规格、数量的资源
实训中需以集群化方式进行仿真计算
整体平台的架构与设计要基于私有云
某大学机械工程学院
应用Fluent
场景工程仿真
客户挑战本地服务器长期被其他课题组占用，超算排队时间长，机器利用率不高且缺乏技术支持，使用体验不佳
单机运算，任务运行效率低，迫切想要提升科研效率
使用者基础不同，不想改变原先的本地使用习惯
希望能简化任务流程，把精力专注在科研项目上
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