隨著人工智能技術的飛速發展，AI 已成為推動社會進步的核心力量。根據 Grandview Research 預測，從 2023 年到 2030 年，全球人工智能市場規模預計將以 37.3% 的復合年增長率擴張，并在 2030 年達到 1800 億美元。人工智能在各行業數字化轉型中起到日益關鍵的作用。中國作為全球 AI 市場的重要參與者，正積極推動 AI 技術在教育和科研中的應用。同時，隨著 AI 市場規模的不斷擴大，掌握 AI 技能的專業人才將成為市場上的香餑餑。在這樣的大背景下，高校 AI 教學和科研的重要性愈發凸顯。
痛點直擊：資源瓶頸與管理困境
GPU 資源捉襟見肘：有限的 GPU 資源難以滿足眾多師生的需求，資源協調成為一大難題。
利用率低下：小計算量任務導致 GPU 卡閑置，資源浪費，無法充分發揮硬件的應有價值。
流程繁瑣：人工分配資源，從申請資源到最終分配，不僅整個流程漫長而繁瑣，還容易出錯。
多平臺維護難：多個計算平臺并行，需要投入更多的精力和成本，不僅運維難，資源的整合和協調變得更加復雜。
安全風險：物理機的使用不僅存在數據泄露的風險，還可能影響整個教學和科研的進程，環境重置耗時費力。
智算超算，統一調度
青云科技AI 智算平臺，以統一容器架構為核心，為高校提供全新的 AI 教學和科研環境。不僅實現了智算和超算的統一管理，還通過一鍵提交計算任務，讓 AI 和 HPC 任務的調度管理變得前所未有的簡單。
統一架構與計算整合
通過統一容器架構的 AI 智算平臺，將智算和超算統一為計算形式，實現了資源的高效整合。通過整合智算和超算，平臺能夠充分發揮兩者的優勢，為復雜的科學計算和深度學習任務提供強大的算力支持，還減少了不同計算平臺之間的切換成本，為教師和學生提供了更加便捷的計算環境。
一鍵提交，算力調度管理
實現 AI 與 HPC 任務統一調度，一鍵提交計算，如 MPI、Pytorch 等均可獲得高效、靈活的資源分配。此外，平臺支持算力調度優先級管理，確保關鍵任務優先執行。同時支持 GPU 切分、共享使用，讓資源利用更加高效。如班級 AI 實驗，多學生可共享 GPU 卡，按比例付費，擴大教學覆蓋，保證學生皆有 GPU 可用。
教學環境管理，配額智能管理
提供批量創建教學實驗環境的能力。只需簡單配置，即可在秒級內創建出包含指定存儲空間、遠程連接能力的實驗環境。平臺自動根據用戶配額進行資源扣減，支持資源有效期的靈活配置，以及教學資源的自動回收，有效避免了資源的浪費與閑置。同時，平臺支持學生賬號導入創建，學生登錄后可自助管理資源，查看配額使用、按需申請調整（在規定范圍內）。
容器計算，開箱即用 AI 實訓環境
平臺采用容器計算技術，批量交付容器計算環境，徹底脫離物理機交付形式，避免了物理主機的污染。平臺提供開箱即用的 AI 實訓環境，包括 Jupyter、Python、Conda、VSCode 以及深度學習框架等，讓學生和科研人員能夠立即投入學習和使用。
資源優化，教學升級
學生體驗升級，動手實踐更便捷
學生采用一套平臺即可使用高校資源，無需在多個平臺之間切換，能夠提升學習效率。學生可以通過統一的平臺，一站式獲取各種計算資源，無論是 AI 任務還是 HPC 任務，都能一鍵提交計算。同時，平臺還提供了開箱即用的 AI 實訓環境，從理論學習到動手實踐，無縫銜接。
教師負擔減輕，教學科研有保障
學生配額與定時管理自動化，教師無需再花費大量時間和精力去人工分配資源和管理學生的使用情況，極大地減輕了教師的工作量，讓教師能夠更加專注于教學和科研工作。
資源利用率飆升，研發成本降低
通過 GPU 切分與共享，能夠充分發揮硬件性能，單個 GPU 的資源得到更充分的利用。實現算力資源利用率提升 10 倍，有限資源創造無限可能。平臺將單個 GPU 的資源分配給多個用戶同時使用，每位學生都可以根據自己的需求獲得相應的計算資源。進一步降低了學生的使用成本，讓更多學生能夠享受到高性能的計算資源。
1 人即團隊，運維效率倍增
運維團隊精簡高效，通過圖形化管理界面、監控告警，以及智能故障修復等一系列運維能力，幫助運維人員實時掌控設備狀態，提高運維效率，縮短維修周期，同時極大程度上避免故障誤判，能夠對故障進行及時且有針對性的處理。1 人即團隊，可輕松管理 50 臺 CPU 服務器和 10 臺 GPU 服務器，運維成本大幅降低。
青云 AI 智算平臺讓 AI 教學與科研變得更加高效、便捷、安全，為高校師生提供了一個無限可能的探索舞臺。
