某金融学院高算平台

某金融学院是依托某985大学创建的国际化金融学院，致力于建设世界级的金融库和高端人才培养基地。随着“金融科技（FinTech）”成为全球金融业的核心驱动力，学院的研究范式正发生深刻变革。

研究团队在进行高频交易策略分析、金融风险建模、资产定价以及最新的“金融大模型”训练时，需要处理海量的市场交易数据和非结构化文本数据。这对底层的算力资源提出了极高的要求。然而，学院原有的计算资源面临诸多挑战：硬件设备（CPU/GPU）分散在不同课题组，形成了“算力孤岛”；传统的高性能计算（HPC）系统操作复杂，依赖命令行，对于非计算机背景的金融学者来说门槛过高；且缺乏统一的资源调度与计费机制，导致昂贵的算力资源或闲置浪费，或在高峰期严重不足。

为解决上述痛点，金融学院引入了基于EaaS（Environment as a Service，环境即服务）理念的高性能计算云平台，旨在打造一个集约、高效、易用的科研算力底座，加速金融科技创新。

•  异构资源统一管理： 需要一套软件纳管包括通用服务器、高性能GPU服务器（用于深度学习）以及分布式存储在内的复杂硬件设施，打破物理边界，实现资源的池化共享。
• 降低科研使用门槛： 改变传统“黑屏”命令行操作模式，为金融学教授和学生提供可视化、图形化的交互界面，使其能专注于模型本身而非复杂的IT环境配置。
•  多租户与精准计费： 能够支持多团队、多项目并行开发，实现数据隔离安全；同时具备精细化的账号管理与计费功能，以便针对不同课题组的科研经费进行成本核算。
• 环境快速构建： 针对不同的研究方向（如量化分析、深度学习），需要快速部署TensorFlow、PyTorch、Matlab等常用框架及依赖库，实现“开箱即用”。

• 科研效率大幅跃升：借助EaaS平台的容器化技术与应用商店，研究人员无需耗时数天搭建环境，仅需几分钟即可一键拉起包含所需算法库的计算环境，科研准备时间缩短了90%以上。平台的高效调度算法支持大规模并发任务，确保了金融大模型训练与蒙特卡洛模拟等高负载任务的流畅运行，大幅减少了排队等待时间。
• 资源利用率显著提高：实现了全院算力资源的统一调度，平台支持灵活的资源分配策略，既能满足日常教学的小规模计算，也能应对重大课题攻关时的爆发式算力需求，极大避免了设备闲置造成的投资浪费。
• 管理成本与TCO降低： 统一的Web管理后台让IT运维人员能够实时监控集群状态、作业流与账单，将运维效率提升了数倍，大幅降低了人力维护成本。完善的报表与计费系统，让学院能够清晰掌握各课题组的资源消耗情况，为科研经费的合理规划提供了数据支撑。
•  赋能金融科技创新：该平台成功支撑了学院在“金融大模型”、数字资产分析等前沿领域的探索，加速了高质量学术论文的产出与产学研项目的落地，进一步巩固了学院在亚洲乃至全球金融教育与研究领域的领先地位。