研究生AI算力平台使用需求调研问卷（学生版）
——面向全体在读硕士、博士研究生

亲爱的同学：

学校正在规划建设面向研究生的AI算力平台。为了解同学们在课程学习、科研训练、学科竞赛等活动中对算力资源、软件环境和技术支持的真实需求，特开展本次调研。问卷采用匿名方式，预计占用您5～8分钟，结果仅用于平台功能设计与容量规划，请放心填写。感谢您的参与！

一、基本信息

*
1.
您的培养层次：
硕士研究生
博士研究生
硕博连读/直博生
*
2.
您所在学科门类：
工学
理学
医学
人文社科（含经管）
交叉学科/其他
*
3.
您的研究方向与AI的关联程度：
核心方向（算法/模型研究）
深度应用（AI是主要研究工具）
辅助使用（偶尔用到）
基本无关
*
4.
您对自己的AI技术水平的评价：
熟练（可独立完成模型训练/调优）
中等（可跑通开源代码并做修改）
入门（依赖教程和现成示例）
零基础
*
5.
您目前获取AI算力的主要途径（可多选）：【多选题】
课题组自有服务器
导师/实验室分配的账号
学校超算中心/校级平台
公有云租用（自费或课题经费）
免费算力平台（Colab、Kaggle、百度AI Studio等）
个人电脑（本地运行）
暂无稳定途径

二、算力使用场景与现状

*
6.
您使用算力主要为了（可多选）:【多选题】
课程作业与课程项目
学位论文实验
导师科研课题
学科竞赛（如数学建模、AI挑战赛）
学术论文复现
实习/创业/个人项目
学习新技术（自学练手）
*
7.
您使用算力的频率:
每天使用
每周数次
每月数次
仅在课程/项目关键期集中使用
很少使用
*
8.
您单次任务典型运行时长:
<1小时
1-8小时
8-24小时
>24小时
差异很大，不确定
*
9.
您通常什么时间使用算力最多:【多选题】
白天工作时间
晚间（18点-24点）
凌晨/夜间（0点-8点）
周末/节假日
*
10.
过去一学期您在算力上的月均支出（含自费和课题经费）:
0元
<100元
100-500元
500-2000元
>2000元
由课题组承担，不了解

三、算力资源需求

*
11.
您的典型任务所需计算资源（可多选）:【多选题】
纯CPU任务（数据处理/传统ML）
单卡GPU
单机多卡（2-8卡）
多机多卡分布式训练
不确定，需要指导
*
12.
您需要的GPU显存容量:
≤16GB
24-48GB
80GB及以上
不清楚，希望平台提供参考
*
13.
您是否涉及大模型相关实践:【多选题】
是，调用大模型API（提示工程/Agent开发）
是，本地推理开源大模型
是，微调大模型（LoRA/SFT/全参）
是，训练/研究大模型本体
否
计划近期入门
14.
您微调或使用的大模型规模:
说明:若不涉及大模型实践可不填
7B及以下
13B-34B
70B及以上
不适用/无
*
15.
您是否遇到过"现有资源跑不动想做的实验"的情况:
经常遇到
偶尔遇到
很少遇到
从未遇到
16.
若遇到上述情况，您通常如何应对（可多选）:【多选题】
说明:第15题选"从未遇到"可不填
缩减实验规模/降低模型或数据量
改用收费云平台
放弃该实验方向
排队等待课题组资源
其他

四、使用过程中的障碍与痛点

*
17.
您在使用算力时遇到的主要困难（可多选）:【多选题】
资源不足/排队等待时间长
环境配置繁琐（CUDA/依赖版本冲突）
代码复现困难
费用压力大
缺乏使用指导，无从下手
数据上传下载慢
多卡/分布式不会用
平台不稳定、任务中断丢失
其他
*
18.
您在环境配置方面平均花费的时间:
几乎不用配置（有现成环境）
<1小时
1-4小时
>4小时
经常折腾数天仍跑不通
*
19.
任务中断或失败时，您的处理方式:【多选题】
自己排查后重跑
求助同学/师兄师姐
求助导师
放弃
联系平台/运维人员（如有）
*
20.
您最难以接受的三种情况（排序列举）：
说明：例如：排队久、环境崩、费用高、没人答疑等

五、软件环境与使用偏好

21.
您常用的深度学习框架（可多选）:【多选题】
PyTorch
TensorFlow
JAX
MindSpore/PaddlePaddle等国产框架
仅用大模型API不训练
暂未使用框架
22.
您期望的平台使用方式（可多选）:【多选题】
Jupyter Notebook/Lab网页环境（最易上手）
SSH命令行
VS Code Remote远程开发
网页版IDE
Git代码仓库集成
图形化提交作业（类似超算门户）
23.
对环境配置的偏好:
平台预置主流环境模板，开箱即用
教师/课题组提供专属环境，我直接使用
我希望自己定制环境（容器/Dockerfile）
无偏好，能用即可
24.
您对容器技术和作业调度系统的了解程度:
熟练使用（Docker/Singularity、Slurm等）
听说过，简单用过
仅听过概念
完全不了解
25.
您是否愿意接受简短的平台上手培训（1-2学时）:
愿意，希望开平台使用必修课
愿意，提供视频教程自学即可
不愿意，希望做到零门槛开箱即用
视平台易用程度而定

六、平台功能需求评估

26.

请对以下平台功能的需求程度进行评价（每行单选）：

需求程度
GPU训练资源（按配额/按时申请）
开箱即用的预置环境模板（PyTorch/TensorFlow等）
大模型微调环境（llama-factory/DeepSpeed等集成）
大模型在线API服务（免部署直接调用）
开源模型在线推理体验（免安装试玩）
代码仓库与数据集托管（Git+课程数据集）
图形化任务提交与进度监控
任务失败自动提醒与断点续跑
用量查询与额度提醒（个人视角）
新手引导与示例教程（入门友好）
即时答疑渠道（工单/在线客服）
GPU训练资源（按配额/按时申请）
开箱即用的预置环境模板（PyTorch/TensorFlow等）
大模型微调环境（llama-factory/DeepSpeed等集成）
大模型在线API服务（免部署直接调用）
开源模型在线推理体验（免安装试玩）
代码仓库与数据集托管（Git+课程数据集）
图形化任务提交与进度监控
任务失败自动提醒与断点续跑
用量查询与额度提醒（个人视角）
新手引导与示例教程（入门友好）
即时答疑渠道（工单/在线客服）

七、技术支持与服务需求

*
27.
您最需要的帮助类型（可多选）:【多选题】
环境配置与报错排查
代码调试与性能优化
分布式/多卡训练指导
大模型微调入门指导
算力申请与规划建议（该选什么卡）
论文复现支持
不太需要，我能自己解决
*
28.
您期望的答疑支持渠道（可多选）:【多选题】
在线工单系统
即时通讯群（微信/QQ/钉钉）
社区论坛（发帖互助）
线下值班/服务台
FAQ知识库自助查询
*
29.
您遇到问题的典型解决时限期望:
1小时内响应
当天响应
2-3天内响应
不敏感，能等到就行
*
30.
您是否愿意担任"学生助手/志愿者"，协助平台测试与同学答疑（可获相应激励）:
愿意
有兴趣，看激励方式
不愿意

八、资源管理与使用模式偏好

*
31.
您期望的资源申请方式:
按课程统一分配（随课获得配额）
按课题组统一分配
个人按需申请，导师/课程教师审批
个人按需申请，平台自动审批
*
32.
关于配额与计费，您的态度:
基础配额免费，超额可申请追加
基础配额免费，超额适度收费
全部免费，不设限制
无所谓，由课题组统一承担
*
33.
若平台高峰期资源紧张，您是否接受任务排队或引导至低谷时段运行:
接受排队
接受错峰调度（可换更高配额）
都不接受，希望随时可用
视任务紧急程度而定

九、意见与建议

34.

您最期待平台提供的三项功能：

35.

如果平台只能先做好一件事，您希望是：

36.

您对研究生AI算力平台的其他建议（如使用体验设想、担心的风险等）：

问卷到此结束，感谢您的认真填写！您的需求将直接影响平台的功能设计。
如有疑问请联系： 高老师 邮箱：yjgao@ustc.edu.cn
问卷星提供技术支持
举报