负载差异显著
模拟、组学、图像和 AI 任务对 CPU、GPU、内存和存储要求不同。
01 / CONTEXT
让研究人员专注科学问题，而非基础设施细节
子图信息从研究任务、软件生态和数据特点出发，规划计算资源与服务平台，并通过 ZeoOne 统一应用入口、任务流程和资源运营，提升算力使用体验。
软件环境维护复杂
版本、依赖、许可证与计算环境影响结果复现和团队协作。
算力入口门槛高
研究人员需要掌握调度、命令和环境配置才能开展任务。
资源运营缺少依据
容量、排队、利用与项目需求缺少统一可视化和分析。
02 / CAPABILITIES
核心能力
围绕实际目标组合能力模块，具体范围在调研与方案阶段共同确认。
01
工作负载评估
按任务规模、并行方式、数据与软件特性规划资源。
02
CPU/GPU 计算集群
建设适配科研与 AI 任务的异构计算和高速连接环境。
03
任务调度与队列
统一资源申请、优先级、任务状态和运行记录。
04
科学软件环境
管理商业软件、开源工具、镜像和运行依赖。
05
科研数据连接
连接输入、缓存、输出与归档数据，改善任务数据流。
06
ZeoOne 服务门户
以平台入口降低资源和应用使用门槛，支撑多团队运营。
03 / WORKFLOW
从研究任务反向设计算力服务
场景与边界
明确科研或业务目标、用户、数据边界和成功标准。
现状评估
梳理基础设施、数据、应用、流程、风险和能力缺口。
分步建设
优先落地高价值场景，完成集成、验证、培训与知识转移。
运营迭代
以使用反馈、数据质量和服务指标推动持续改进。
04 / SCENARIOS
典型场景
以可验证的业务和科研需求为起点，让方案、产品和服务形成协同。
分子模拟与计算化学
为建模、模拟和筛选任务提供计算、软件与数据环境。
组学与生物信息分析
支撑数据密集型流程的批量计算、存储和环境复用。
生命科学 AI 训练
为模型开发提供 GPU、数据工作空间和任务运营能力。
06 / FAQ
常见问题
不一定。可先评估现有服务器、集群和云资源，再决定复用、扩容、重构或混合使用。
常用流程可封装为应用和模板，同时为高级用户保留参数、环境与资源配置能力。
NEXT STEP
规划适合研究负载的计算服务
提供典型任务、软件和数据规模，获得算力与平台建设建议。