人工智能技术的迅猛发展正深刻改变着社会的面貌，已成为推动全球进步的重要引擎。据Grandview Research的最新预测，全球人工智能市场规模将在2023年至2030年间，以惊人的37.3%复合年增长率持续扩张，预计到2030年，这一市场规模将达到1800亿美元。在此背景下，人工智能在各行各业的数字化转型中扮演着愈发关键的角色，特别是在教育和科研领域。
中国作为全球AI市场的重要一员，正积极拥抱人工智能技术的革新，尤其是在教育领域的应用。然而，随着AI技术的普及和深入，高校在AI教学和科研中面临着资源瓶颈与管理困境等多重挑战。
GPU资源的稀缺性成为制约高校AI教学和科研发展的首要难题。有限的GPU资源难以满足日益增长的师生需求，资源分配和协调变得异常复杂。同时，由于小计算量任务的存在，GPU卡常常处于闲置状态，资源利用率低下，造成了极大的浪费。
传统的人工资源分配流程繁琐且易出错，从申请到分配耗时较长，严重影响了教学和科研的效率。多个计算平台的并行使用更是加剧了这一困境，运维成本的增加和资源整合的复杂性使得管理和维护变得愈发困难。
更为严重的是，物理机的使用存在数据泄露的风险，一旦发生安全事故，将对教学和科研进程造成严重影响，环境重置更是耗时费力。因此，寻找一种高效、便捷、安全的AI教学和科研环境成为高校亟待解决的问题。
针对这些痛点，青云科技推出了AI智算平台，以统一容器架构为核心，为高校提供了一个全新的AI教学和科研环境。该平台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，简化了AI和HPC任务的调度管理。
通过统一容器架构，AI智算平台将智算和超算整合为统一的计算形式，实现了资源的高效整合和利用。这一创新不仅充分发挥了智算和超算的优势，为复杂的科学计算和深度学习任务提供了强大的算力支持，还降低了不同计算平台之间的切换成本，为师生提供了更加便捷的计算环境。
在资源管理方面，AI智算平台支持一键提交计算任务，无论是MPI、Pytorch等AI任务还是其他HPC任务，都能获得高效、灵活的资源分配。同时，平台还支持算力调度优先级管理，确保关键任务优先执行。通过GPU切分和共享使用，资源利用率得到了显著提升，使得有限资源能够创造无限可能。
在教学环境管理方面，AI智算平台提供了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，并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和闲置。
平台还采用了容器计算技术，批量交付容器计算环境，彻底摆脱了物理机的束缚。平台提供的开箱即用的AI实训环境包括Jupyter、Python、Conda、VSCode以及深度学习框架等，使得学生和科研人员能够立即投入学习和使用，无需进行繁琐的环境配置。
青云AI智算平台的推出，不仅提升了学生的动手实践能力，还减轻了教师的负担。学生可以通过统一的平台获取各种计算资源，无论是AI任务还是HPC任务都能一键提交计算。同时，平台提供的开箱即用的AI实训环境使得从理论学习到动手实践无缝衔接，极大地提升了学习效率。
对于教师而言，学生配额与定时管理的自动化使得他们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。这一改变极大地减轻了教师的工作量，让他们能够更加专注于教学和科研工作。
AI智算平台还通过GPU切分与共享等优化手段，实现了算力资源利用率的显著提升。通过这一平台，单个GPU的资源能够分配给多个用户同时使用，每位学生都能根据自己的需求获得相应的计算资源。这一改变不仅降低了学生的使用成本，还让更多学生能够享受到高性能的计算资源。
在运维方面，AI智算平台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。通过这一平台，运维团队能够轻松管理大量服务器，运维成本大幅降低。
青云AI智算平台的推出，为高校AI教学和科研带来了革命性的变革。它不仅解决了资源瓶颈与管理困境等难题，还为师生提供了一个高效、便捷、安全的探索舞台。随着这一平台的广泛应用和推广，相信未来高校AI教学和科研将迎来更加美好的发展前景。
