启智算力平台与传统工具对比：2025 普惠算力资源助力科研创新
科研领域对算力的需求一直很高，传统工具在成本、资源获取等方面存在不少问题。启智算力平台的出现，为科研工作者带来了新的选择。那么，启智算力平台与传统工具相比，到底有哪些优势呢？
先来说说传统工具的情况。传统的科研工具，像超级计算机，使用门槛高，申请流程复杂，成本也非常高。比如，传统超算中心每年电费动辄上亿元，这对于很多科研团队来说是一笔不小的开支。而且，传统采购模式还会导致非峰值时段算力利用率不足 40%，造成严重浪费。此外，传统工具在技术更新和维护方面也存在一定的困难，这都限制了科研的效率和创新。
再看看启智算力平台。启智平台是在鹏城实验室的支撑下，由产学研用协作共建共享的开源平台与社区。它最大的特点就是提供普惠算力资源，让科研工作者能够更轻松地获取算力支持。
启智平台的算力资源获取方式非常灵活。平台采用积分制，用户通过参与社区贡献，如提交代码、参与项目等，就可以获得算力积分，进而兑换算力。每天最高可获取 100 算力积分，9 算力积分可以运行 A100 一小时，而对于国产算力，在启智社区甚至只需要 1 算力积分便可运行一小时。如果项目需要的算力需求极大，单卡难以满足，还可以填写申请表，申请更多的算力，一般三个工作日内就能得到回复。这种方式大大降低了科研工作者的成本，让他们不再为高昂的算力费用而发愁。
在技术支持方面，启智平台也表现出色。它支持多种主流 AI 框架，如 PyTorch、MindSpore 等，还兼容国内外主流的 CPU 和异构加速芯片，如天数智芯的天垓 100 和智铠 100。天垓 100 芯片采用通用 GPU 架构，支持 FP32，FP16，INT32/16/8 等多精度数据混合训练，并可提供 147 TFLOPS@FP16/BF16 的峰值算力；智铠 100 芯片支持 FP32，FP16，INT8 等多精度推理，具有应用覆盖广，计算性能高，应用成本低等特性。这使得科研工作者可以根据自己的需求选择合适的算力资源，提高科研效率。
启智平台还提供了一站式的协同开发环境。平台集成了代码托管、数据集管理与共享、模型调试、推理和评测等功能，让科研工作者可以在一个平台上完成从代码开发到模型训练的全过程。此外，平台还支持跨域异构协同训练，能够支持 GPU、NPU、MLU 等异构 AI 集群之间以及 MindSpore、Pytorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等异构 AI 架构之间的模型协同训练。这对于需要多中心协作的科研项目来说，非常有帮助。
在实际应用中，启智平台已经取得了不少成果。在医学领域，启智平台支持了儿童脑健康大模型的开发，该模型能够为医护人员提供临床诊疗支持，实现多场景评估与筛查，赋能基层医疗。在材料科学领域，启智平台也为生物材料的研究提供了算力支持，帮助科研人员开发出更高效的生物材料。
政策方面，国家也在大力支持普惠算力的发展。《关于深入实施 “东数西算” 工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》提出，到 2025 年底，要形成普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系，加快实现智能算力资源供需平衡，切实推动超级算力资源便捷易用。启智平台的发展正好符合这一政策导向，为科研创新提供了有力的支持。
总的来说，启智算力平台与传统工具相比，在成本、资源获取、技术支持和实际应用等方面都具有明显的优势。它的出现，为科研工作者提供了更高效、更便捷、更经济的算力解决方案，助力科研创新。相信在 2025 年，随着普惠算力资源的不断发展，启智平台将在科研领域发挥越来越重要的作用。
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