研究院已建成智能教育高性能计算平台，以算力供给与数据存储为核心驱动，成为支撑科研创新与智能化决策的关键基础设施。​

智能教育高性能计算平台采用层次化异构计算集群，硬件配置对标国际先进水平，达到千卡级计算规模，总算力峰值突破2ExaFLOPS，可支持多个科研团队并行开展算法实验，硬件规模与算力密度稳居国内外教育领域研究机构前列。平台依托弹性计算架构，能灵活扩展算力节点，既满足多机多卡高效能计算需求，又降低用户硬件重复投资与维护成本。平台构建了覆盖算法生命周期的工具链矩阵，提供CUDA、PyTorch、Keras、TensorFlow 等主流框架及多框架兼容性测试环境，内置Jupyter Notebook、VS Code Server 开发工具，支持Git版本控制与模型仓库管理，配套自动化日志分析、资源监控插件，为团队协作与个人开发提供便捷的算法测试、大模型训练及软件工程支持。​

智能教育数据存储平台具备行业领先的存储与管理能力，数据存储规模达到PB级别，可容纳超百万小时教育场景数据，形成涵盖学生表现（学业成绩、能力评估）、课堂实录（多模态教学视频）、在线学习行为（点击流、交互时长）、教学资源（课件、题库、多媒体素材）四大维度的立体化数据资产矩阵。数据集纵向覆盖K12、高等教育及职业教育全学段，构建从儿童认知发展到成人深度学习的完整数据链条，为跨阶段教育规律研究提供底层支撑。数据经标准化清洗与脱敏处理，真实性、完整性、可用性达科研级标准，可直接支撑因果推断、模式识别等前沿算法研究。

综上，两大平台的建成标志着研究院在智能教育领域形成“数据 - 算法 - 算力”完整技术闭环。异构算力集群与云端服务模式，为跨机构科研协作、产学研成果转化提供基础设施保障。千万级教育数据资产与PB级存储能力，为教育领域大模型构建提供关键原材料。目前，平台已支撑20余项国家级、省部级科研项目，孵化智能作业批改、个性化学习推荐、教育学大模型等10余项创新应用，成为推动教育数字化转型的核心引擎。​