高校计算环境到了重新规划的时候

AI正在进入越来越多高校的课程、专业实训和科研创新场景。2026年，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出协同推进基础环境建设，到2030年形成更加集约高效的基础支撑环境。

对高校来说，变化并不只意味着“多建几间AI实验室”。从基础计算机课程，到图形设计、工程仿真、AI实训、学科竞赛，不同课程对CPU、GPU、内存和软件环境的要求正在快速分化。

但很多学校现有的计算资源，仍然以“一间机房、一批设备、一套配置”的方式固定下来。结果是：

分散建设，成本叠加：各院系独立采购形成资源孤岛，造成算力与建设资金的浪费；

配置固定，难以共享：有些专业只在几门课需要高性能，其余时间利用率不高；设备归属学院，跨院使用困难

场景分化，运维繁杂：教学、考试、实训场景需求各异，运维逐台配置镜像、处理故障，负担较重。

很多高校面临的，不只是资源总量不足，还有资源分散、峰谷错位和跨场景复用困难。

下一轮建设，方向到底该怎么定？

过去更新一间计算机实验室，通常先回答：有多少座位？每台电脑配什么CPU、内存和显卡？

但当学校同时承载公共教学、专业实训、AI课程、竞赛等多种业务以后，还需要进一步回答：

这些资源真的会同时使用吗？

如果某学院采购的GPU只在部分课程时段使用，其他时间能否继续服务别的教学任务？

如果学校已有服务器、GPU和云桌面资源仍有余量，下一轮建设能否先盘活存量，再决定新增多少？

这也是高校计算环境开始从单个机房建设走向校级统筹规划的原因。

统一规划，不等于一刀切：底座统一，能力分层，场景按需

校级统筹，并不意味着把所有计算场景强行做成一种技术、一种配置。

公共教学需要的是大规模并发和环境快速准备；

专业设计课程可能更关注GPU和交互体验；

AI实训需要不同等级的GPU、CPU和内存能力；

个性化实训需要长期保存学生环境和数据；

特殊外设、强本地计算或离线业务，仍然可以保留适合自己的建设方式。

落到业务上，可以概括为：底座统一，能力分层，场景按需。

统一的是学校对资源、身份、权限、运行状态和公共能力的统筹；分层的是不同课程真正需要的CPU、GPU、内存、存储和桌面形态。

从现有教学计算环境出发，逐步整合可共享资源

基于这一思路，锐捷提出高校一朵云桌面算力中心解决方案。它不是在学校现有信息化体系之外再造一个独立平台，而是从现有教学计算环境出发，逐步整合可共享资源，并按条件分阶段演进。

分散在公共机房、专业实训室等场景中的计算资源，可以进一步统一汇聚和管理；

CPU、GPU、内存、存储根据课程需求进行不同组合；

基础教学、专业设计、AI实训、学科竞赛等场景按照不同时间和业务需求获得对应能力。

一朵云方案也不是要求所有场景采用单一架构，而是根据公共机房、专业实训、教师办公等不同场景采用适合的交付方式。

最终要解决的，并不是“把PC换成云桌面”，而是让原来固定在设备和机房里的桌面算力，逐步成为学校能够统一规划、按需供给的教学计算能力。

真正建设前，用这六个问题进行对照梳理

不同高校现有资源、课程结构、并发规模和管理体系都不同，真正进入建设规划时，至少需要把下面六件事情算清楚。

学校已经有什么？

现有PC、服务器、GPU和云桌面资源中，哪些仍然具备继续使用的价值？应该先盘存量，还是直接新增？

学校真正需要多少并发算力？

物理座位数量、课表高峰、实际登录并发和真正消耗后台资源的并发，并不是同一个数字。下一轮建设究竟应该按照“座位数”规划，还是按照“课程 × 并发 × 负载”规划？

学校已经有什么？

公共教学、专业实训、AI课程、个性实训、考试和特殊外设场景，哪些适合进入公共能力平台，哪些需要独立或本地承载？

不同课程到底需要什么等级的算力？

不是所有课程都需要GPU，也不是所有GPU课程都需要最高规格。CPU、内存、GPU、显存和存储应该怎样根据课程分层？

资源统筹以后，学院还能不能自主？

信息中心、学院管理员、教师分别应该管理什么？校级统筹怎样与院系分权同时实现？

一旦成为校级平台，怎样保证教学不中断？

管理节点、计算节点、存储或网络出现异常时，课堂和考试如何继续？平台可靠和教学业务连续之间，应该怎样设计？

所以，一朵云建设最终不应该从服务器数量和设备清单开始。采购清单应该是规划的结果，而不是规划的起点。更合理的顺序是：

先看业务 → 再盘存量 → 算清并发 → 建立课程资源画像 → 找到真实能力缺口 → 最后形成建设方案。

我们把过去高校项目中关于存量资源盘点、课程并发、GPU规划、院系治理、可靠性和分阶段建设的实践方法，进一步整理成《高校桌面算力中心（一朵云）建设白皮书》。

已有多家高校通过全校一朵云建设取得可喜成果

辽宁工业大学虚拟仿真实训中心入选工信部、教育部“5G+智慧教育”应用试点全国典型项目；

黑龙江东方学院《基于异构 GPU 资源池的校级桌面算力中心建设实践》获评2026 年 CELTSC（全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会）标准应用优秀案例；

西京学院的《全校桌面一朵云支撑院系线上线下融合实训》实践入选获评2026 年 CELTSC （全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会）标准应用典型案例。

如果您的学校正在规划计算机实验室更新、新校区教学机房建设、专业实训环境升级、AI教学基础环境建设，或者希望盘活现有桌面与算力资源，可以通过白皮书进一步了解完整实现路径，以统筹高效的方式实现：

规划合理，提升资源利用率：同一份资源服务更多专业与课时，减少配置错配和重复采购。

资源上收，业务下放：学校建一套校级公共底座，统一资源规划，既集约又保障专业需求。

数据台账清晰，提供决策参考：盘清资产账+运行账，数据记录清晰明了，可按统一口径从后台导出。

一次投入，持续拓展：按生命周期总投建设，后续扩容而非重建，降低长期成本。

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