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調(diào)研報(bào)告：高校算力是否為AI時(shí)代的教育做好了準(zhǔn)備？ 【行業(yè)動(dòng)態(tài)】 加入時(shí)間：2025年06月13日 信息來源：本站原創(chuàng) 作者：xjzx 訪問量： |
近日，《中國(guó)教育網(wǎng)絡(luò)》雜志開展了一項(xiàng)關(guān)于高校算力建設(shè)情況的問卷調(diào)查，旨在了解人工智能融入高等教育趨勢(shì)下，高校算力平臺(tái)建設(shè)的現(xiàn)狀與規(guī)劃，挑戰(zhàn)與機(jī)遇，以及如何促進(jìn)其可持續(xù)發(fā)展。
調(diào)查結(jié)果顯示，在生成式人工智能出現(xiàn)后，84.38%的受訪者表示學(xué)校計(jì)劃建設(shè)或?qū)⒊掷m(xù)投入建設(shè)智算平臺(tái)，顯示出對(duì)智能計(jì)算能力的強(qiáng)烈需求，可能與當(dāng)前人工智能的發(fā)展密切相關(guān)。當(dāng)前，高校算力平臺(tái)的服務(wù)功能覆蓋廣泛，表現(xiàn)為以科研計(jì)算為核心，擴(kuò)展多元化服務(wù)。然而，高校算力平臺(tái)普遍存在可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在資金、生態(tài)、人才、體制機(jī)制等方面。要促進(jìn)算力平臺(tái)的可持續(xù)發(fā)展，就需要在管理體系優(yōu)化、人才隊(duì)伍建設(shè)、硬件環(huán)境提升等方面做出持續(xù)努力。
本次問卷調(diào)查通過小程序鏈接的形式，在人數(shù)為496人的高校高性能計(jì)算（HPC）技術(shù)討論社群中發(fā)出調(diào)查邀請(qǐng)，該社群的主要成員為高校的算力平臺(tái)負(fù)責(zé)人和運(yùn)營(yíng)人員。共收到36份答卷，去除重合高校、非高校機(jī)構(gòu)的答卷，有效答卷數(shù)量為32份。本次調(diào)查的樣本來源為HPC社群成員，調(diào)查結(jié)果僅代表該社群內(nèi)高校算力平臺(tái)建設(shè)情況，無法反映全國(guó)高校的算力平臺(tái)建設(shè)情況。
建設(shè)現(xiàn)狀與規(guī)劃
調(diào)查顯示，所有受訪者（100%）都表示自己所在的高校已有自建的算力。其中，96.88%的高校建設(shè)了超算，59.38%的高校建設(shè)了智算，28.13%的高校建設(shè)了通算。
未來，84.38%的高校計(jì)劃或?qū)⒊掷m(xù)投入建設(shè)智算，50%的高校計(jì)劃建設(shè)超算，28.13%的高校計(jì)劃建設(shè)通算（圖1）。
圖1 高校算力平臺(tái)未來建設(shè)規(guī)劃
每年，各高校的算力平臺(tái)所獲得的資金投入從0到1000萬不等。有的受訪者表示學(xué)校每年投入100萬元；有的受訪者表示運(yùn)維費(fèi)30萬，建設(shè)費(fèi)用單獨(dú)規(guī)劃；有的受訪者表示平均1000萬以上，投入年份不均勻；有的受訪者表示2019年～2021年共投入了4000萬左右；不少受訪者表示投入金額為0，學(xué)校暫無持續(xù)的投入。
自從生成式人工智能大模型出現(xiàn)后，將人工智能與高校的教學(xué)、科研、管理相結(jié)合是大勢(shì)所趨，這對(duì)學(xué)校的算力提出了新要求。在本次問卷調(diào)查中，有78.13%的受訪者表示學(xué)校對(duì)算力的需求顯著增加，15.63%的受訪者表示學(xué)校對(duì)算力的需求并未顯著增加。
運(yùn)營(yíng)機(jī)制
雖然所有受訪高校都建設(shè)了算力平臺(tái)，但算力的來源并不單一，在高度依賴自建平臺(tái)（93.75%）的同時(shí)，通過外部算力予以補(bǔ)充也很常見。外部算力通常包括國(guó)家超算中心或區(qū)域算力樞紐接入、校企合作共建算力平臺(tái)、云服務(wù)，6.25%的受訪者表示其所在高校的算力還有其他來源（圖2）。
圖2 高校算力資源的主要來源渠道
高校算力平臺(tái)所提供的服務(wù)覆蓋范圍較為廣泛，表現(xiàn)為以科研計(jì)算為核心，拓展多元化支持。調(diào)查結(jié)果顯示，所有高校的算力平臺(tái)都提供科研計(jì)算支持服務(wù)，75%提供教學(xué)與實(shí)驗(yàn)支撐服務(wù)，65.63%提供用戶培訓(xùn)服務(wù)，56.25%提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理服務(wù)，43.75%作為跨學(xué)科協(xié)作平臺(tái)，3.13%提供其他服務(wù)（圖3）。
圖3 高校算力平臺(tái)提供的服務(wù)類型
高校算力平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)單位差異顯著，部分高校的算力平臺(tái)由多單位聯(lián)合運(yùn)營(yíng)。超80%的算力平臺(tái)由信息中心或其下轄團(tuán)隊(duì)管理，凸顯了技術(shù)部門的核心優(yōu)勢(shì)與主導(dǎo)地位。然而院系分散管理與外包運(yùn)營(yíng)的情況在部分高校中依然存在，多頭管理可能導(dǎo)致效率低下（圖4）。
圖4 高校算力平臺(tái)運(yùn)營(yíng)單位
56.25%的受訪者表示算力平臺(tái)由信息中心運(yùn)營(yíng)，25%的受訪者表示由信息中心下轄算力團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)，21.88%的受訪者表示由獨(dú)立算力團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)，由計(jì)算機(jī)學(xué)院運(yùn)營(yíng)、院系分散管理、外包運(yùn)營(yíng)的均占9.38%。
各高校算力平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)規(guī)模呈現(xiàn)巨大差異。近七成高校算力平臺(tái)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)人員不足5人（68.75%），甚至存在“一人多崗”現(xiàn)象，反映出多數(shù)高校對(duì)算力服務(wù)的運(yùn)維投入嚴(yán)重不足（圖5）。
圖5 高校算力平臺(tái)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)規(guī)模
數(shù)據(jù)顯示，68.75%的受訪者表示運(yùn)營(yíng)隊(duì)伍人數(shù)為0～5人，12.5%的受訪者表示運(yùn)營(yíng)隊(duì)伍人數(shù)為5～10人，運(yùn)營(yíng)隊(duì)伍人數(shù)為10～20人、20～30人、30人以上的均占6.25%。
高校算力平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)資金來源較為多元。數(shù)據(jù)顯示，超六成受訪者表示算力平臺(tái)依賴財(cái)政撥款（62.5%），部分高校的資金來源于用戶付費(fèi)（46.88%）和科研經(jīng)費(fèi)（37.5%）。12.5%的高校選擇了“其他”。其中，有的高校表示資金來自部門運(yùn)維經(jīng)費(fèi)；有的表示缺乏資金購(gòu)買服務(wù)器，也缺乏資金用于運(yùn)營(yíng)（圖6）。
圖6 高校算力平臺(tái)運(yùn)營(yíng)資金來源
高校算力資源的利用率呈不同的分布。數(shù)據(jù)顯示，半數(shù)高校的算力資源利用率高于75%，資源利用效率高的原因可能是進(jìn)行了校級(jí)平臺(tái)整合。少數(shù)高校的資源利用率低于25%，可能存在“算力孤島”，資源難以得到有效利用（圖7）。
圖7 高校算力資源利用率情況
具體數(shù)據(jù)為，一半的高校算力利用率高于75%，利用率為50%～75%的高校占比37.5%，利用率為25%～50%的高校占比6.25%，利用率在25%以下的高校占比3.13%。
高校算力資源分配以“先到先得”為主，其次是由需求主導(dǎo)的分配策略。數(shù)據(jù)顯示，近七成高校（65.63%）采用“排隊(duì)先后”的分配原則，部分高校依據(jù)項(xiàng)目緊急度（18.75%）和學(xué)科優(yōu)先級(jí)（9.38%）調(diào)整資源供給，反映當(dāng)前高校的算力調(diào)度大都為按順序分配的模式，部分高校探索了效率或?qū)W科發(fā)展優(yōu)先的分配模式（圖8）。
圖8 高校算力資源分配機(jī)制
促進(jìn)高校算力平臺(tái)的可持續(xù)發(fā)展
高校算力平臺(tái)可持續(xù)發(fā)展的挑戰(zhàn)主要集中在資金、生態(tài)、人才、體制機(jī)制短板等方面，并呈現(xiàn)多種壓力并存的態(tài)勢(shì)（圖9）。
圖9 高校算力平臺(tái)可持續(xù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)顯示，超九成高校（93.75%）將“資金的可持續(xù)性”列為核心挑戰(zhàn)。同時(shí)，半數(shù)以上高校的算力平臺(tái)面臨軟件生態(tài)（56.25%）、專業(yè)人才缺口（56.25%）及體制機(jī)制不完善（53.13%）的制約。此外，硬件技術(shù)壁壘（46.88%）與用戶經(jīng)驗(yàn)不足（31.25%）等問題也不容忽視。除此之外，還有高校反映“領(lǐng)導(dǎo)重視程度不夠”（3.13%），“算力尤其顯卡目前代際之間性能差距較大，完成立項(xiàng)采購(gòu)建成后算力可能不再領(lǐng)先”（3.13%）等問題。
高校與外部機(jī)構(gòu)算力合作方面，主要聚焦能力共建與資源共享，形成“人才-資源-項(xiàng)目”協(xié)同。數(shù)據(jù)顯示，超七成高校計(jì)劃通過聯(lián)合培養(yǎng)人才（75%）和共享算力資源（62.5%）深化外部合作，半數(shù)高校推進(jìn)聯(lián)合項(xiàng)目開發(fā)（50%），體現(xiàn)高校正在以技術(shù)能力互補(bǔ)、資源集約利用為核心，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研深度融合的算力生態(tài)體系（圖10）。
圖10 高校與外部機(jī)構(gòu)的算力合作形式
調(diào)查顯示，當(dāng)前高校算力的可持續(xù)發(fā)展面臨多重挑戰(zhàn)，主要包括人才隊(duì)伍建設(shè)不足、資金投入不夠、人才培養(yǎng)體系不完善等。同時(shí)，由于缺乏有效的管理和協(xié)調(diào)機(jī)制，導(dǎo)致資源配置不均。此外，校領(lǐng)導(dǎo)的重視程度和政策支持方面的不可預(yù)測(cè)性也影響了發(fā)展的持續(xù)性和穩(wěn)定性。
圖11 可持續(xù)發(fā)展的建議
當(dāng)被問及如何促進(jìn)算力平臺(tái)的可持續(xù)發(fā)展時(shí)，受訪者的回答體現(xiàn)出一種共識(shí)，那就是制度、人才、設(shè)備、系統(tǒng)都很重要。
具體而言，自身定位與資金投入方面，需要得到校領(lǐng)導(dǎo)的高度重視，在政策扶持和資源配置方面予以適度傾斜，同時(shí)給予持續(xù)投入的資金。體制機(jī)制方面，要增強(qiáng)制度的包容性，健全培養(yǎng)體系和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。人才隊(duì)伍建設(shè)方面，要建立一支高水平的、具有專業(yè)背景的人才隊(duì)伍。用戶服務(wù)方面，要協(xié)助用戶取得更高水平的成果?；A(chǔ)設(shè)施保障方面，要提供必要的空間與電力保障，確保設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)。
來源：《中國(guó)教育網(wǎng)絡(luò)》 撰文：陳茜 |
