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：
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。
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。
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资源，便利高校开展人工智能类科目教学。
方案价值：
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。
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。
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。
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。
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。
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
