1.平台简介

自2017年投入运行以来，上海科技大学高性能计算平台持续建设、迭代升级，现已建成覆盖全校的统一算力服务体系。平台已累计接入公共及院所共享算力资源共873台服务器，形成规模化、集约化的高性能计算基础设施，全面支撑教学、科研与人工智能创新应用。

平台通过统一资源管理、统一服务门户和统一调度机制，打破“资源孤岛”，实现跨部门、跨学科的高效协同，显著提升算力资源利用率与科研支撑能力。目前，平台具备强大的通用计算与智能计算双引擎能力，CPU算力持续增强，GPU算力实现跨越式增长，总体单精度理论峰值算力超60 Pflops，为材料科学、生命健康、人工智能、信息工程等领域的重大科研任务提供坚实支撑。

在全校算力基座，面向人工智能算力需求，平台已构建高性能智算集群，配备多类型先进加速卡，形成领先的AI算力基座，有力支持大模型训练、深度学习、科学智能等前沿探索。学校已完成“满血版”DeepSeek、Qwen、GLM等主流大模型的本地化部署，全面覆盖文本生成、长文本理解、图像识别、语音处理、向量化建模、文生图等多种能力，构建“模型即服务”（MaaS）新范式，推动AI能力便捷化、普惠化、安全化使用。

所有算力资源均通过科研计算自服务平台（简称“E算平台”）实现一站式访问与服务交付，支持异构资源的统一调度、按需使用与精细化管理。平台持续深化有偿使用机制，推动资源高效流转，并通过“智算通”智能服务体提供全天候在线支持，显著提升用户体验与服务响应效率。

作为学校数字化转型的核心基础设施，高性能计算平台正加速从“算力供给”向“智能服务”跃迁，为跨学科融合创新、高层次人才培养和重大科研突破持续赋能，助力上海科技大学建设世界一流的创新型大学。(数据统计截至到2025年12月31日)

2.软件使用

高性能计算共享服务平台基于Linux系统交付，提供了基础的运行环境和常用的运行编译环境（已预装的常用软件可参见：常用软件），用户可自行编译大多数的基于Linux操作系统的软件应用。提供软件运行环境交付或同软件多版本的切换功能。同时用户在部署和使用过程中，应遵守软件的授权协议进行使用，在部署安装过程中，如遇到问题，对于符合授权协议的软件，可联系管理员寻求协助。

2.1ENVIRONMENT MODULES

ENVIRONMENT MODULES可以帮助用户在公共平台上调用预装的软件包或切换拟调用的版本。每个ENVIRONMENT MODULES都是可以加载或卸载环境设置。用户也可以根据自己需要编写自己的模块配置文件。

2.2Anaconda

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux、Mac、Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。其使用conda系统进行包管理。区别于 virtualenv（Python 环境管理工具） 的地方是 Conda 不仅可以管理环境，还可管理 Python 的版本，创建独立环境只是 conda 的一个功能，它还是可以安装库。Conda 在安装一些依赖 C、C++的 Python 库时特别方便与流畅。比如：Numpy、Pandas、等一些数据库驱动，直接通过命令就可以安装，不需要额外自行编译、安装 C 库。因此，Conda 在 Python 安装依赖于其它语言的 Python 库表现极佳，多用于 Python 的科学计算和数据分析的环境搭建、管理。

2.3 Singularity

当遇到基础环境入GLIBC等无法兼容或者程序依赖无法在对应集群系统上支持时，可通过容器方式进行运行。Singularity 是⼀种器技术，可让⽤户在不同的计算机上⾏相同的应⽤程，⽽不需担心环境差异。Singularity与Docker功能相似，但是相比docker需要root权限，或者专门添加用户组，Singularity在非root时也可以使用，且轻量级、修改方便。

Singularity的主要概念包括：

1） ‌容器‌：一个包含用户软件和依赖的镜像系统，可以独立运行一条或多条命令。Singularity没有镜像的概念，用户创建和运行的都是一个一个容器‌。

2） ‌SIF‌：压缩后的只读Singularity镜像文件，是生产使用的主要形式。

3） ‌Sandbox‌：可写的容器存在形式，是文件系统中的一个目录，常用于开发或创建自己的容器。

常用操作指令如下：

业务负责人：张迎冬

联系方式：20685418   zhangyd@shanghaitech.edu.cn

高性能工程师：孙思思

联系方式：20684830   sunss@shanghaitech.edu.cn

高性能工程师：孙颖彬

联系方式：20684819   sunyb@shanghaitech.edu.cn