数据处理效率低下
金融机构需处理海量实时市场数据、交易数据及另类数据，传统系统难以满足高频量化、风险实时监控等场景下的高速计算需求。
模型开发与应用脱节
复杂AI/量化模型的开发、训练与部署环境不统一，导致从研究到实际交易的流程冗长，难以快速响应市场变化。
IT资源成本高企
自建算力基础设施投入巨大，且业务峰值需求与日常需求差异大，资源利用率低。
业务连续性保障难
传统单体或紧耦合架构下，单点故障风险高，系统升级或局部故障易导致服务中断，影响交易稳定与客户体验。
行业痛点
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方案优势
为什么选择EaaS高性能计算云平台
高性能并行计算能力
支持大规模数据并行处理，显著缩短策略回测、风险计算和模型训练时间。
AI一体化建模平台
集成主流AI框架，提供从数据预处理、模型训练到一键部署的全流程支持，加速模型迭代与应用。
弹性伸缩的云化资源
采用云原生架构，根据业务负载动态调配计算资源，实现按需使用，有效降低初期投资和总体拥有成本。
高可用与柔性容错架构
通过解耦设计与无状态服务化架构，实现故障隔离与快速恢复，保障局部故障时核心业务不中断，提升系统韧性。
典型案例
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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...
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