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近年来，AI for Science在国内高校已形成较为成熟的算力支撑体系，但面向工程设计、工业研发、智能建造等场景的AI for Engineering方向，专属算力基础设施长期缺位。工科院系大多依托通用平台开展研究，AI技术难以深入工科教研一线。与此同时，工程智能对算力有着更为复合的要求——既要承载大模型训练推理，又要满足高精度工程仿真，还需兼容工程师日常使用的主流软件工具。

集群以全国产的海光DCU为核心算力底座新人注册送100元彩金导航，采用超智融合架构，可同步承载高端计算与AI训练推理任务。在工程应用层面，集群对结构仿真、流体力学等核心工科场景进行了深度适配，并通过海光自研软件栈兼容主流工程软件生态，使已有工程代码能够低成本迁移至国产算力平台。除此之外，海光DCU可全面支撑大模型安全护栏应用，在关键数据保护和模型输出管控等环节，为涉及重大工程数据的科研任务筑起安全防线。

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