科研人员用超算,门槛高、上手难
基础操作要求高
Shell、文件传输、作业提交流程复杂,新手学习成本巨大
软硬件环境适配难
多版本应用、CUDA/MPI/ 容器环境冲突,实验迁移、复现困难
资源调度复杂
队列、配额、节点状态不透明,资源分配、应用参数不合理,导致算力浪费
排错无体系
日志分析、脚本调优、断点续算依赖经验,问题排查周期长、难以规模化复用
科研效率受限
环境调试、故障排查、性能调优消耗大量精力,核心科研任务推进缓慢
Shell、文件传输、作业提交流程复杂,新手学习成本巨大
多版本应用、CUDA/MPI/ 容器环境冲突,实验迁移、复现困难
队列、配额、节点状态不透明,资源分配、应用参数不合理,导致算力浪费
日志分析、脚本调优、断点续算依赖经验,问题排查周期长、难以规模化复用
环境调试、故障排查、性能调优消耗大量精力,核心科研任务推进缓慢
无缝对接用户现有集群、队列、计算节点、应用软件、业务数据及许可授权,零改造接入现有基础设施,即连即用。
将脚本编写、调度策略、环境配置、数据流转、日志排查等HPC专业操作,封装为标准技能库,屏蔽复杂底层技术。
自动拆解科研任务,通过自然语言对话就能发起可执行、可重试、可断点续算的完整作业流程,用HPC像聊天一样简单。
完整留存任务上下文、运行状态、异常日志与故障恢复路径,实现任务全链路可追溯,保障大规模、长时科研计算可靠闭环。
从需求解析、资源调度、脚本生成、异常排查到结果输出,覆盖科研全链路的自动化处理,让科学家专注创新,而非工具细节。
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