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AI科研/实训一体化平台解决方案

AI科研/实训一体化平台解决方案

  • 业务挑战:

近几年,中国的人工智能技术蓬勃发展,人工智能类岗位需求明显增多。然而,与旺盛需求相对的是,我国AI人才储备量严重不足,高端人才的数量和层次落后。为了解决这个问题,教育部支持和鼓励有条件的高校开设人工智能相关专业学科,培养符合条件的人才。培养AI人才需要以理论基础+动手实践相结合,在构建真实AI教学实训环境方面,存在诸多难题:

  1. 学生端物理形式分配GPU,缺乏虚拟化技术,每个学生独占,成本高昂。老师端缺乏通用的集成管理平台,造成资源分配困难,管理难度高。

  2. GPU分配不灵活、不弹性,经常资源冲突,准备好合适的开发环境会浪费大量的时间。

  3. 学校不断投入资金采购GPU,然而总是无法满足教学、教研需求。GPU利用率极低,无法共享,浪费严重。缺乏统一管理平台。兼容性差,新卡、旧卡难以并存,难以利旧。 

  • 方案简介:

趋动科技与联合伟世基于各自技术优势,联手为高等院校人工智能专业实验室建设领域打造了平台+应用的软硬件一体化解决方案。该方案以软件定义GPU为基础,可细粒度切分,可跨机聚合,满足高校人工智能专业核心课程的教学、实训等环境与工程实践、以及人工智能开发实验对GPU算力的需求,能最大化地利用GPU源,便利高校开展人工智能类科目教学。 

  • 方案价值: 

  1. 利用率提升:将物理GPU切片为多个任意大小的虚拟GPU,供多个学生同时使用,互不干扰,充分利用资源,节约成本。

  2. 场景灵活转换:统一资源池,同时支持教学和教研场景,瞬间转换,资源随时就绪;使用结束后立即释放,无回收之忧。 

  3. 灵活的资源调度:自助式服务,简化管理,简化运维,师生只需关注自己专业,不用在意底层。

  4. 弹性伸缩:基于资源池的灵活扩展,按需分配,资源大小可以动态调节,无需重启。 

  5. 资源监控:提供全局资源池性能监控,为运维人员提供直观的资源利用率等信息。

  6. GPU全兼容:支持Nvidia全系列主流GPU的统一管理灵活分配,充分保护学校投资。 

  • 解决方案架构图