实践教学
通过结构化的实操练习，帮助学习者将理论概念转化为实验、对比不同结果并理解实际运行约束。明确的教学目标与教师指导将是方案的一部分。
自有算力基础设施
240 块 GPU，30 台服务器。
协会自有的算力设施。
5 台 8 卡 H100 服务器、5 台 8 卡 A100 服务器与 20 台 8 卡 A6000 服务器，为我们的使命提供坚实的实践支撑。
洽谈算力合作
支撑使命的实体硬件规模
以下数据为协会自有硬件配置说明，不构成公开的可用排期表或资源分配承诺。
| GPU 型号 | 服务器数量 | 单机 GPU 数量 | GPU 总数 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 | 5 | 8 | 40 |
| NVIDIA A100 | 5 | 8 | 40 |
| NVIDIA A6000 | 20 | 8 | 160 |
| 合计 | 30 | 8 | 240 |
拥有自有基础设施，使我们能够在推进教育标准、科研协作与竞赛项目时围绕真实的硬件资源进行规划。实际使用效果仍取决于具体工作负载、软件环境、排期调度与数据要求。单纯的 GPU 数量并不能直接决定某个项目是否适配或运行速度如何。
算力开放计划制定中：以下协作与分配流程为拟议方案。本网站不提供即时资源开通、容量保障或公开的服务级别承诺（SLA）。
让算力配置与实际工作精准匹配。
在探讨具体配置方案前，我们会先评估项目的实际需求。通常需要考量的因素包括：所使用的模型或软件栈、任务需要单卡还是多卡并行、预计运行时长、存储空间需求，以及最终效果的评估方式。
对于教学练习而言，稳定可靠的适度算力环境往往比追求最大规模配置更有价值；科研实验可能需要先行开展兼容性验证或小规模可行性测试；而竞赛任务则需要为参赛者提供可比的环境与清晰的资源上限。
我们不在本页面发布针对特定模型的性能或显存承诺。具体硬件配置、负载适配度及使用安排均需结合拟议项目单独确认。
围绕协会使命的潜在应用场景
应用研究
合作项目可围绕模型行为分析、评估方法改进或应用型 AI 工作流展开。清晰的研究问题与可复现的方法论有助于确定合理的算力分配。
竞赛算力支持
未来部分指定赛事可使用共享算力进行方案开发或统一评测。每项赛事都将制定明确的访问规则、资源限额与公平参与保障机制。
提交算力咨询建议包含的信息
- 项目目标与参与人员。
说明该教学、科研或竞赛项目的核心目标、参与团队背景，以及期望产出的成果。
- 技术与资源需求。
描述拟使用的软件栈、模型规模、预估计算资源、预计持续时间、存储需求及已知的环境依赖。
- 数据类型与管理责任。
说明所涉数据类别与合规授权情况（请勿在咨询中直接发送敏感数据集），并明确负责访问管理与项目监督的联系人。
我们拟议的算力分配机制将综合评估使命契合度、技术可行性、当前可用容量及透明的使用规范。任何获批的合作均需就访问控制、排期安排、允许用途及结项方式达成一致。提交咨询表单并不代表已预留算力资源。