直営駅。丸ノ内線と副都心線は、丸ノ内線ホームの東端と副都心線ホームの北端を結ぶ連絡通路により改札内で乗り換えることが可能である。しかし、ラッシュ時などはこの乗り換え通路が混雑するため、開業後は定期券の乗換客に対してポスターなどで改札外での乗り換えを呼びかけていたが、2012年3月17日から普通乗車券・回数券・PASMO・Suicaでも改札外での乗り換えができるようになった。ただし、他の改札外乗り換えの駅と同様に、定期券や一日乗車券以外で改札外で乗り換える場合は30分の時間制限があるほか、普通乗車券と回数券についてはオレンジ色の乗換専用自動改札機を出る必要がある。東急東横線との相互直通運転開始により、副都心線のさらなる乗客増が見込まれることから、乗換通路の混雑緩和のため、2012年から2013年2月にかけてエスカレーターの増設と専用改札口の新設、切符売り場の増設、および丸ノ内線新宿御苑前方改札口の移設が行われた。なお、新設された専用改札口の自動改札機は東芝製だが、他の改札口と比べて、正面投入口の下部が斜めになっている。2013年3月4日より朝ラッシュ時のみ乗り換えが一方通行化され、同時間帯の丸ノ内線から副都心線への乗り換えに連絡通路が使用できなくなった（改札を出て乗り換える必要がある）。
丸ノ内線の線路上にある地下通路「メトロプロムナード」が広範囲に連絡しており、新宿駅までの徒歩移動が可能である。また、同じ地下通路を通り、新宿サブナードを経由して西武新宿駅と、さらに新宿駅と都庁前駅を経由して西新宿駅まで移動することも可能である。さらに、副都心線の駅を挟んで甲州街道（国道20号）の地下に南北に伸びる地下道を利用すれば、新宿駅南口・タカシマヤタイムズスクエア・バスタ新宿・JR新宿ミライナタワーまで移動することができる。ただし、西武新宿駅（副都心線渋谷駅、及び同駅接続東急東横線・田園都市線方面の西武鉄道発売のフリーきっぷのみ）を除き、これらの駅に接続する路線との連絡運輸は行われていない。なお、丸ノ内線と副都心線の改札階はエレベーターとスロープで連絡しており、それぞれの改札階とホームを連絡するエレベーターが設置されている。しかし、丸ノ内線と副都心線間には乗り換え用エレベーターがあるが、丸ノ内線、副都心線と新宿線間には乗り換え用エレベーターが存在しないため、車椅子利用者は注意が必要である。エレベーターの地上出入口も5か所ある。新宿線の駅は、やや離れた位置にある。なお丸ノ内線と新宿線の定期乗車券による乗換に関しては、当駅で乗り換える必要がある。隣の新宿駅では、丸ノ内線は新宿西口駅と連絡運輸の取扱を行っているほか、新宿線新宿駅が京王電鉄の管轄駅であることから連絡運輸を行っていないためである。
東京メトロの丸ノ内線と副都心線、都営地下鉄の新宿線が乗り入れ、接続駅となっている。駅番号は、丸ノ内線がM 09、副都心線がF 13、新宿線がS 02である。
開発チームがいる清華大学の学校新聞によると、神威・太湖之光は「十三五」（第13次5カ年計画）のスローガン「一中心、一基地」に基づいて、江蘇省の「小康社会」（ゆとりある社会）の実現のため、江蘇省の産業全般に利用される。応用分野は幅広く、例えば気候予測アプリでは、清華大学の地球システム科学センターの地球シミュレータはこれまでメッシュの分解能が200km単位だったが、神威・太湖之光によってメッシュの分解能を25kmに、海洋に限っては10kmにまで高めることができた。神威睿思(神威シリーズのOS)の開発環境として、GCCのほか、神威睿思に最適化された神威睿智编译器（コンパイラ）や神威睿翔（JDK）などがあり、CやFortranの他にJAVAも使えるようだ。スクラッチパッドメモリベースで超メニーコアの独自アーキテクチャCPUと、プログラムの実装が非常に困難なはずだと思われるにも関わらず、既にアプリがいくつも実装されて実用に供されている点がTOP500が発表されたISC 2016で高く評価され、このうち気候予測アプリによって中国としては史上初となる2016年度のゴードン・ベル賞の栄誉を受け、地震予測アプリで2017年度のゴードン・ベル賞を連続して受賞もしている。天河一号や天河二号の時はゴードン・ベル賞を受賞できなかったので、中国はこれでようやくハードだけでなくソフト開発能力でも世界レベルに並んだことになった。ただし、単精度(32bit)・半精度(16bit)演算ができないため、高い演算精度を要求しないディープラーニングのようなトライアンドエラー型のアルゴリズムの実装には向いていない。また、Flops/Byte値が22.4と、計算処理能力が高いのに比べてメインメモリが遅いため（ちなみに、天河二号で使われたIntel Xeon Phi Knights LandingのFlops/Byte値が7.2）、メモリと大量のデータをやり取りするアプリでは性能が落ちるという見方もある。メモリバンド幅の制約のため、LINPACKの数値の高さに対してHPCGの数値は0.37（世界4位）とかなり低くなっており、京（0.60、世界1位）や天河二号（0.58、世界2位）に引き離されている。ディープラーニングにおいては、申威コアを利用したswDNNというライブラリがgitで公開されており、NVIDIAのCUDAコアを利用したNVIDIA cuDNNなどに対抗するつもりだが、フレームワークが2017年5月現在まだ開発中であるため、実用段階にはなっていない。将来的にはCaffeベースのフレームワークを利用して、伝統的なHPCアプリケーションだけでなくディープラーニング（DNN、ディープニューラルネットワーク）やビッグデータなども扱えるようにしたいという予定が2017年に示されている。