随着人工智能技术的飞速发展，AI 已成为推动社会进步的核心力量。根据 Grandview Research 预测，从 2023 年到 2030 年，全球人工智能市场规模预计将以 37.3% 的复合年增长率扩张，并在 2030 年达到 1800 亿美元。人工智能在各行业数字化转型中起到日益关键的作用。中国作为全球 AI 市场的重要参与者，正积极推动 AI 技术在教育和科研中的应用。同时，随着 AI 市场规模的不断扩大，掌握 AI 技能的专业人才将成为市场上的香饽饽。在这样的大背景下，高校 AI 教学和科研的重要性愈发凸显。
痛点直击：资源瓶颈与管理困境
● GPU 资源捉襟见肘：有限的 GPU 资源难以满足众多师生的需求，资源协调成为一大难题。
● 利用率低下：小计算量任务导致 GPU 卡闲置，资源浪费，无法充分发挥硬件的应有价值。
● 流程繁琐：人工分配资源，从申请资源到最终分配，不仅整个流程漫长而繁琐，还容易出错。
● 多平台维护难：多个计算平台并行，需要投入更多的精力和成本，不仅运维难，资源的整合和协调变得更加复杂。
● 安全风险：物理机的使用不仅存在数据泄露的风险，还可能影响整个教学和科研的进程，环境重置耗时费力。
智算超算，统一调度
青云 AI 智算平台，以统一容器架构为核心，为高校提供全新的 AI 教学和科研环境。不仅实现了智算和超算的统一管理，还通过一键提交计算任务，让 AI 和 HPC 任务的调度管理变得前所未有的简单。
统一架构与计算整合
通过统一容器架构的 AI 智算平台，将智算和超算统一为计算形式，实现了资源的高效整合。通过整合智算和超算，平台能够充分发挥两者的优势，为复杂的科学计算和深度学习任务提供强大的算力支持，还减少了不同计算平台之间的切换成本，为教师和学生提供了更加便捷的计算环境。
一键提交，算力调度管理
实现 AI 与 HPC 任务统一调度，一键提交计算，如 MPI、Pytorch 等均可获得高效、灵活的资源分配。此外，平台支持算力调度优先级管理，确保关键任务优先执行。同时支持 GPU 切分、共享使用，让资源利用更加高效。如班级 AI 实验，多学生可共享 GPU 卡，按比例付费，扩大教学覆盖，保证学生皆有 GPU 可用。
教学环境管理，配额智能管理
提供批量创建教学实验环境的能力。只需简单配置，即可在秒级内创建出包含指定存储空间、远程连接能力的实验环境。平台自动根据用户配额进行资源扣减，支持资源有效期的灵活配置，以及教学资源的自动回收，有效避免了资源的浪费与闲置。同时，平台支持学生账号导入创建，学生登录后可自助管理资源，查看配额使用、按需申请调整（在规定范围内）。
容器计算，开箱即用 AI 实训环境
平台采用容器计算技术，批量交付容器计算环境，彻底脱离物理机交付形式，避免了物理主机的污染。平台提供开箱即用的 AI 实训环境，包括 Jupyter、Python、Conda、VSCode 以及深度学习框架等，让学生和科研人员能够立即投入学习和使用。
资源优化，教学升级
学生体验升级，动手实践更便捷
学生采用一套平台即可使用高校资源，无需在多个平台之间切换，能够提升学习效率。学生可以通过统一的平台，一站式获取各种计算资源，无论是 AI 任务还是 HPC 任务，都能一键提交计算。同时，平台还提供了开箱即用的 AI 实训环境，从理论学习到动手实践，无缝衔接。
教师负担减轻，教学科研有保障
学生配额与定时管理自动化，教师无需再花费大量时间和精力去人工分配资源和管理学生的使用情况，极大地减轻了教师的工作量，让教师能够更加专注于教学和科研工作。
资源利用率飙升，研发成本降低
通过 GPU 切分与共享，能够充分发挥硬件性能，单个 GPU 的资源得到更充分的利用。实现算力资源利用率提升 10 倍，有限资源创造无限可能。平台将单个 GPU 的资源分配给多个用户同时使用，每位学生都可以根据自己的需求获得相应的计算资源。进一步降低了学生的使用成本，让更多学生能够享受到高性能的计算资源。
1 人即团队，运维效率倍增
运维团队精简高效，通过图形化管理界面、监控告警，以及智能故障修复等一系列运维能力，帮助运维人员实时掌控设备状态，提高运维效率，缩短维修周期，同时极大程度上避免故障误判，能够对故障进行及时且有针对性的处理。1 人即团队，可轻松管理 50 台 CPU 服务器和 10 台 GPU 服务器，运维成本大幅降低。
青云 AI 智算平台让 AI 教学与科研变得更加高效、便捷、安全，为高校师生提供了一个无限可能的探索舞台。
头条号入驻
4000520066 欢迎批评指正
All Rights Reserved 新浪公司 版权所有
