配备高主频、多核心CPU（比如Intel Xeon 8575C，3.0GHz，128核）、高显存GPU（比如A100 80G、H100 141G）、大带宽内存（≤1.5TB/节点）和并行文件系统（比如Lustre），能处理PB级数据和百亿参数模型；对于AI大模型训练（比如Transformer、GAN）、气候模型模拟（比如WRF）、多物理场耦合仿真（比如EDEM+Fluent）等“算力密集型任务”

2026年，随着仿真模型复杂度从“单学科”向“多学科耦合”、“传统算法”向“AI增强”升级，传统本地电脑的性能瓶颈愈发突出，用户对“适配性算力”的需求从“可选”变为“必需”。的服务商——例如蓝图心算的“场景化算力方案”，能直接匹配第一性原理、分子动力学、有限元耦合等核心场景，且通过弹性付费与专业支持，平衡“性能”与“成本”。（如100亿参数的分子生成模型）为例，本地电脑的GPU卡数（通常1-2张）