真中！云海推动河南高校圈 首建 云数智融合实验平台！
发布时间：2021-12-05 14:37:03 所属栏目：云计算 来源：互联网
导读：一直以来,将教学、科研以及咨询等工作做到更高质量且更有价值,都是我们持续追求的,过程中有成绩也有不少困惑,例如产学研用如何高效联动、科技转化怎样加速落地,确实长期困扰我们。郑州大学电气工程学院某研究院大数据与人工智能实验室表示。 受制难度大+收效
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“一直以来,将教学、科研以及咨询等工作做到更高质量且更有价值,都是我们持续追求的,过程中有成绩也有不少困惑,例如产学研用如何高效联动、科技转化怎样加速落地,确实长期困扰我们。”郑州大学电气工程学院某研究院大数据与人工智能实验室表示。 受制难度大+收效低 如何摆平两大痼疾? 「产学研联动难度大」由于目前高校教育方式以及学生固有知识结构等传统原因,大多数毕业生因缺乏实践经验而不能无缝衔接企业的用人需求;在此环境下,作为高校自然无法更好带动技术与产业的深度融合,很难达成校企优势互补、资源共享、互惠互利等效果……“这可谓是当下教育界与企业界都必须面对的关键问题!” 「科技转化受困低效」尽管在各类科研探索中,很多高校科研人员都有自己独特且创新的技术理念,但受限于传统软件开发中服务器申请、环境部署、工具安装等很多前置操作的复杂工作,更多专家无法直接关注并研究擅长领域,此举不但带来科研资源的浪费,更无法有效加速科技成果的转化。 所以无论是更好联动产学研还是加速落地实践转化,根本都要从基础实验环境入手,结合当下云数智一体化发展的技术需求来下工夫。如此看来,建设一套以云数智高度融合为基础的资源共享平台再适合不过,但亟需攻克的困难也不少。 “我们需要满足大家原有环境中的实践要求以及研发习惯,还得做到匹配多行业的应用开发体系,所以将开源技术架构作为实验平台的基础是比较适合的!”但如何在开源基础上实现多种技术架构的融合?怎样助攻硬件基础有效集成 KVM、 OpenStack、 Kubernetes 、Hadoop,打造完整的云基础设施解决方案?不容易! 基础架构齐备,能力一体也要到位!产学研用一体化势必要求实验平台能力的升级,比方说多样算力需求的满足、多种计算环境的兼容等,如何将复杂能力一体化也是本次平台建设需要攻克的关键问题之一。 以此类推,多架构、多能力融合之后对运维管理的工作量以及难度系数也会相应提升。既要降低管理难度,还得提高管理效率,是否能够成功建设一套多维度一体化的管理体系,做到管理运营不分家,让建设完成的善后工作变得棘手。 基础架构全面融合 锁定“深度、多元、一体化” 经过多方深入探讨,郑州大学电气工程学院某研究院大数据与人工智能实验室最终决定采用浪潮云海云数智融合智能实验室解决方案,实力打样基础实验环境,加快产学研用一体化技术技能创新服务进程的同时加强技术推广以及成果转化,达成基础架构、数智能力、运维运营“三位一体”不是简单说说! 浪潮云海云数智融合智能解决方案,将云计算,大数据,人工智能多种技术架构深度融合,实现资源多元化、架构轻量化、管理运维统一化。 将传统只能独立建设的虚拟化、容器,大数据,人工智能等科研实验常用的技术架构深度融合,创建云数智一体化平台底座,为校内师生提供了多元化资源,比方说虚拟机、容器、裸金属、文件存储、大数据处理等各组件资源,还包括深度学习框架、分布式算法等AI计算资源,有效应对了不同应用及开发环境。 高效解决了过去基础实践平台因架构割裂带来的获取资源不便捷、实验科研流程繁琐、资源利用率低以及运维难度大等问题,提供了高效便利的资源获取能力、灵活弹性的可扩展能力以及稳定可靠的业务支撑能力。 数智能力高效融合 “采、存、管、用、算”无负担 通常,架构割裂往往会将需要人工智能技术处理的数据“被迫”一并存放在大数据平台上,这就造成数据重复存储带来的资源浪费现象,对贯彻数据处理完整生命周期产生很大影响。 为更好推进“采、存、管、用、算”,浪潮云海云数智融合智能解决方案将具备大数据处理和人工智能计算深度融合能力的浪潮InsightHD纳入其中,可实现在大数据平台上提供CPU/GPU的一站式数据预处理到模型训练推理能力,满足人工智能处理所需要的多种深度学习框架,例如TensorFlow、PyTorch、Keras等,并提供大量的优化的分布式算法,尤其在图像推理方面的效率可提升87%。 做到大数据和人工智能共享底层数据资源池,并通过智能存储能力可智能感知数据热度,充分发挥了大数据平台多样化存储介质能力,实现全生命周期数据智能管理,降低存储空间占用,提升数据访问效率。整体来看,资源利用率提升95%以上,计算性能提高50%,开发效率提升40%。 （编辑：随州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
