高性能计算（HPC）是一个国家科学技术进步的重要保障,它对科学计算、科研建模等需要大量数据处理和消耗算力的场景提供强大算力支持。伴随着计算机硬件的发展,软件对CPU、GPU、FPGA的使用越来越广泛,跨架构开发能力越来越被重视,设计一套能在不同架构处理器上运行的高性能计算平台的需求越来越明显。另外,算力是体现高性能计算的重要指标,但是要将高性能计算集群上的强大算力高效实施于各个领域中一直是当前各大行业遇到的问题,近年的互联网科技发展催生了很多优秀的技术工具和模块,但是由于应用开发多依赖单个互联网及硬件厂商封闭式编程环境,互相不能兼容使用,导致使用不同依赖库、计算库、运行环境、优化工具开发应用软件所带来的复杂性成倍增加,也使开发出的产品性能下降。本文从高性能计算平台的实际需求和现阶段遇到的问题出发,比如高性能计算的跨架构问题,代码库兼容问题,用户使用配置复杂,支持程序单一,程序运行性能不高等问题,对系统进行设计和实现。首先,使用Python的Flask框架设计实现了一个基于Slurm集群资源调度的Web服务平台,用户可通过Web页面对Slurm集群上的资源进行调配,通过表单提交的方式即可实现提交作业、查看作业、查看平台资源状态等功能。此外,由于各类型程序的正常运行需要相对应的运行环境依赖支持,否则易出现报错、影响性能等问题,因此本文通过调研整合了开源工具包Intel one API,使系统上编译的代码具有跨架构执行能力、以及各类程序运行的基本环境。接着,为了让各类程序运行环境便于使用,本文通过调研高性能计算系统常用需求预先配置了MPI、open MP、Tensor Flow、Py Torch、数据分析等各使用场景下的运行环境,供用户直接选择,不需用户大量配置,弥补了传统高性能计算平台只能提交MPI、open MP作业的不足。之后本文通过对平台支持的各类型作业进行实验分析做了性能优化,通过实验分析在不同环境变量和参数配置组合下的程序运行效率,得出最优作业运行环境、环境变量和参数配置策略组合,使系统上通过优化策略运行的程序比不使用优化策略具有更高的性能。最后本文对系统做了用例测试,和性能分析。本文从设计实现面向Web的高性能计算平台出发,在Web高性能计算平台的基础上基于性能优异的Intel one API工具包丰富了系统的使用场景和对硬件处理器的兼容性,解决了传统高性能计算平台支持程序相对较少、难以实现异构编程、使用时需要对运行环境进行大量配置等问题。最后,本文对平台上支持的程序进行了环境变量等的策略优化,使这些程序运行效率有不同层次的提升。