1.平台概况

高算平台硬件搭载高性能CPU 与 GPU 算力，分别适用于大规模科学计算和人工智能模型的训练与推理。算力资源细分至多个资源池，依据任务类型、数据规模等因素，将CPU、GPU 资源合理分类。平台软件层面不仅配备基于 Slurm 的作业调度系统，还搭载容器与虚拟化架构的资源实例，师生可借助 Web 控制台、SSH、可视化桌面等途径使用平台。平台已预置多种常用应用，包括Pytorch、JupyterLab、RStudio、Ollama等，满足师生多样计算需求。

2.访问方式

• 校园门户单点登录：登录中央财经大学校园信息门户（https://i.cufe.edu.cn）后，在系统直通车内点击「高算平台」图标，即可一键跳转至平台首页。

• 浏览器直接访问：推荐使用Chrome/Firefox，输入网址https://ailab.cufe.edu.cn，点击统一身份认证登录（校园门户的账号密码）。

• 平台首次登陆：首次登录平台的用户，需按提示页面填写申请理由，待审核通过后即可登录使用。

• VPN连接：若需在校外使用平台，应先连接学校VPN 客户端，具体 VPN 配置教程可参考：https://vpn.cufe.edu.cn/。

3.工作台介绍

工作台分三大模块：账户总览、资源总览及数据总览。页面右侧栏可查看现有实例资源配额、集群资源配额及相关信息。

数据总览模块支持师生上传、修改、删除文件。文件上传支持web页面传输、ssh账户传输、xftp、WebDAV协议传输，详见平台帮助中心。

4.实例申请及使用流程

在申请资源模块下，师生可查看平台所有应用。以下以PyTorch 为例演示实例申请及使用流程，其他实例操作可参考此流程。PyTorch 是一款用于深度学习模型开发、训练与部署的开源框架，能高效支持科学计算与 AI 任务。平台的PyTorch 实例基于 JupyterLab 搭建，已预装 PyTorch 框架，便于师生直接使用。师生可根据实际需求，选择适配的 PyTorch 实例申请算力资源。点击“创建实例”，即可自定义实例名称、所属项目、节点资源等信息。

实例创建完成后，可在页面侧边栏“我的资源” 中查找，若创建时已为实例分配特定项目，则需前往 “项目” 板块查询。点击实例名称可查询实例具体信息。

启动实例时，点击对应实例“操作” 栏下的三角按钮，待应用完成启动后，即可正常使用实例功能。

为避免资源的浪费，每个实例运行时间有限，如在规定时间内作业仍未计算完，可在实例结束前24小时内点击“延期”按钮进行自动延期，已过期的实例将自动保存至“回收站”，安装环境不会丢失，再次计算时点击“恢复分配”即可。

实例操作栏集成多维度管理与使用功能。常用模块的功能如下：

• 实例数据：个人数据管理界面，支持查看个人数据文档，同时提供数据上传、删除、分级分类管理等操作。

• 控制台：为终端交互界面，可直接执行命令行操作），并实时查看系统资源占用、进程运行状态、任务队列进度等核心信息。

• SSH连接：显示该实例的远程连接地址（含端口号、服务地址等关键参数），支持通过本地SSH工具建立远程连接。

• 用户界面：点击后即可进入JupyterLab 集成开发环境，支持代码编写、实时运行与调试等功能。

进入用户界面后，可以看到页面提供了多种内核（Kernel）选项，以及终端、Markdown File 等功能。在 PyTorch 实例中，平台已配置好适配的 PyTorch 版本及相关依赖，师生无需额外安装包，即可直接开展模型搭建、训练等深度学习任务。

5.集群作业提交

在公共集群中，师生可通过SLURM 作业调度系统管理和调度计算任务。集群已配备好专用的R 作业提交模板，师生只需通过命令行参数简单配置，即可快速提交R 作业。

6.更多帮助

更多详细使用指南可见平台右上角“帮助中心”。

使用途中遇到问题可与智慧校园建设中心数据中心联系。

电话：010-61776537

邮箱：datacenter@cufe.edu.cn

撰稿：张语涵

审核：杨如冰