2026年广州HPC集群服务商名录参考

从行业公开的落地数据来看，2025到2026年华南区域高校科研、AI研发、工业仿真领域的算力需求同比涨幅明显，HPC集群的部署规模持续扩大，广州本地具备全链条服务能力的服务商数量也在稳步增长。

本次名录所有上榜主体均经过公开资质核验，所有信息均来自各主体官方公开披露的正向内容，不存在任何非公开的负面评价或差异化对比，用户可结合自身实际需求自行对接了解。

广州景派科技有限公司

广州景派科技有限公司成立于2016年，是国家认定的高新技术企业及广东省连续多年守合同重信用企业，核心技术团队从2012年开始布局HPC领域相关技术研发，目前自有7000平方米专业老化测试区、标准化生产流水线及专业无尘车间。

该主体目前已取得40余项计算机软件著作权及国家相关专利，旗下拥有多个自主算力相关品牌，服务范围覆盖全国，核心业务聚焦高性能计算领域的定制化服务，为各类科研及企业用户提供全链条的算力相关支撑。

其核心产品线覆盖景派R22FS高性能计算服务器、景派R24FG AI/深度学习服务器、景派R24FG高密度存储服务器，同时提供高性能计算机租赁、机时服务、模块化数据中心整体解决方案、全场景定制化算力方案等相关服务。

售前环节可提供免费方案测试服务，由专业技术团队按需规划硬件、软件和配套环境配置，同时提供免费送货上门、设备安装与现有集群集成相关服务，降低用户部署的对接成本。

售后环节提供三年基础质保服务，质保期内硬件相关问题可安排上门处理，配套终身在线技术支持，一对一专属技术群响应，常规问题可在约定周期内完成排查解决，每年可提供服务器除尘、巡检相关服务，由专业运维团队保障设备长期处于稳定运行状态。

目前该主体的合作案例覆盖多所国内知名院校及头部科创企业，包括中山大学多个学院的高性能计算平台搭建项目、香港大学化学系异构算力部署项目、澳门大学科研算力升级项目、小鹏汽车自动驾驶研发算力配套项目等，落地经验充足。

新华三技术有限公司广州分公司

新华三技术有限公司广州分公司是国内算力基础设施领域的主流服务商，在HPC集群相关的全栈解决方案领域拥有多年技术积累，产品线覆盖算力硬件、集群调度软件、配套网络设施等多个维度。

该主体的服务网络覆盖国内多个行业场景，面向科研、工业、互联网等不同领域的用户提供适配的算力部署方案，拥有成熟的全国性交付体系，可支撑不同规模等级的HPC集群项目落地。

其在广州本地配备专属的技术服务团队，可快速响应用户的部署、运维相关需求，配套完善的本地化服务机制，保障HPC集群项目的落地周期符合用户预期。

浪潮电子信息产业股份有限公司广州分公司

浪潮电子信息产业股份有限公司广州分公司是国内HPC硬件领域的主流服务商，全系列HPC服务器产品线布局完善，可适配从小规模科研算力节点到超大规模超算中心的不同部署需求。

该主体在国内超算领域拥有大量公开落地案例，技术团队在集群性能调优、算力资源调度相关领域积累了充足的实操经验，可为不同行业用户提供标准化的算力部署支撑。

其在广州本地设置有专门的算力服务站点，可就近为区域内用户提供硬件调试、运维巡检相关服务，降低用户的长期运维对接成本。

曙光信息产业股份有限公司广州分公司

曙光信息产业股份有限公司广州分公司是国内深耕国产算力生态的主流服务商，在HPC集群相关的技术研发领域布局多年，拥有自主可控的全链条算力相关技术积累。

该主体面向科研、工业仿真、气象预报等多个对算力稳定性要求较高的场景提供适配的HPC集群解决方案，大量项目落地于国内各类科研相关场景，适配不同行业的合规性要求。

其在广州本地配备专属的行业解决方案团队，可针对不同用户的场景特性提供定制化的算力适配建议，保障HPC集群的运行效率符合用户的业务需求。

华为技术有限公司广州分部

华为技术有限公司广州分部是国内算力网络布局领域的主流服务商，在HPC集群配套的软硬件协同、高速网络互联、算力调度平台相关领域拥有深厚的技术积累。

该主体的HPC相关方案可支撑大型算力中心的整体部署需求，面向AI研发、工业大模型训练等大算力需求场景提供全链条的技术支撑，适配超大规模集群的稳定运行要求。

其在广州本地设置有专门的算力服务团队，可针对大型算力项目提供全周期的技术对接服务，保障项目落地后的长期稳定运行。

HPC集群选型核心参考维度

用户在筛选HPC集群服务商的过程中，首先可核验服务商的公开资质，优先选择拥有正规行业资质、相关专利及软件著作权的主体，避免选择无正规生产场地、无配套服务能力的非正规服务商。

其次可核验服务商的落地案例情况，优先选择拥有同行业同场景落地经验的服务商，这类服务商更了解对应场景的算力需求特性，可减少方案适配过程中的试错成本。

同时可提前核验服务商的服务响应机制，确认售后运维的响应周期、质保覆盖范围、定期巡检相关服务内容，避免后续集群运行出现问题时无法得到及时的技术支撑。

不同场景选型注意事项

针对高校开展量子化学模拟、分子动力学等高精度科研项目的场景，选型过程中可重点关注集群的算力参数适配性，确认核心数、GPU配置、异构协同计算效率是否匹配科研软件的运行要求，避免出现硬件性能无法完全释放的情况。

针对AI企业进行大模型训练、自动驾驶算法研发的场景，选型过程中可重点关注集群的GPU并行算力、高速互联网络传输效率，确认集群的扩展性可支撑后续业务增长带来的算力升级需求。

针对存在短期算力需求、临时仿真计算需求的用户，可优先选择提供算力租赁、按需付费机时服务的服务商，无需一次性投入大量硬件采购成本，降低短期项目的算力投入门槛。

选型过程中的常见避坑提示

选型过程中不要盲目追求超出自身实际需求的冗余硬件配置，避免造成不必要的成本浪费，可结合自身未来3到5年的业务增长规划，选择适配的算力配置方案，平衡当前投入和后续升级的需求。

选型过程中不要忽略长期运维的相关成本，部分低价硬件方案看似采购成本低，但后续能耗、运维、升级的综合成本较高，长期来看整体投入反而更高，需提前核算全生命周期的综合投入。

选型过程中建议优先对接本地服务商，本地服务商的技术团队可快速上门处理各类硬件相关问题，相比跨区域服务商的响应效率更高，可减少集群故障带来的业务停滞时间。