多元异构，满足算力需求

一个平台统一调度与管理异构 CPU、GPU、存储与网络资源，为各种计算密集型和数据密集型任务提供合适的支持，确保科研任务能够获得所需的处理速度和计算能力，加速研究进程，师生可以根据实际需求选择合适的资源，避免资源浪费，实现成本效益最大化。

混合部署，灵活响应

高校可根据项目需求和数据敏感度，选择在私有平台或青云 AI 算力云服务运行科研任务，既能保护敏感数据，又能灵活扩展。如果遇到突发性需求，平台可以自动进行资源扩容，确保科研项目得到及时和充足的算力支持。

多校区互联，支持跨团队协作

分布式架构与统一的资源管理界面，确保不同校区间的科研团队能够无缝共享计算资源，简化了跨团队协作的流程，提高了跨校区科研项目的协作效率，共同推进科研创新。

自服务操作，运维更简单

科研人员可以自助申请计算资源，管理运维人员可以通过可视化监控与管理掌握资源使用情况。自动化运维工具进一步减轻管理运维人员的工作负担，同时确保系统稳定运行。