高校科研-基石智算

多元异构算力统一调度及智能管理，AI 算力运营、运维、管理需求一站式满足
软硬一体、开箱即用的，AI 就绪的企业级算力基础设施，助力 AI 技术快速应用于各行各业
直击高校 AI 教学与科研中的算力瓶颈与管理挑战，青云通过多元异构资源调度、混合部署、多校区互联、自服务操作与自动化运维工具，解决了其面临的成本、资源分配、突发需求等挑战，为科研创新提供强有力的支持，推动科研生态的健康发展。
GPU、高速网络和大容量存储等资源的新建与维护，需要资金和人员的投入，高校必须考虑成本与效益的平衡。
在资源有限的情况下，高校需要考虑如何高效地共享和分配算力资源，既需要考虑项目的紧迫性和预期的科研价值，也要考虑到公平性和长期科研生态的健康发展。
某些科研项目可能突然需要大规模算力支持，如紧急响应自然灾害的预测模型或突发疫情的病毒基因组分析，高校需要有灵活的资源调度机制。
青云通过虚拟化技术可将单个物理 GPU 切分成多个虚拟 GPU（vGPU），实现 1/n 卡的资源分配，允许多个用户或任务共享同一物理 GPU，同时保持各自的性能和隔离性。高校可以为关键研究项目分配专属的 vGPU 资源，确保其获得必要的计算能力，而不受其他任务的影响。同时，非关键任务可以共享剩余的vGPU资源，通过动态调度算法来优化资源的分配和使用，提高GPU的整体利用率。
一个平台统一调度与管理异构 CPU、GPU、存储与网络资源，为各种计算密集型和数据密集型任务提供合适的支持，确保科研任务能够获得所需的处理速度和计算能力，加速研究进程，师生可以根据实际需求选择合适的资源，避免资源浪费，实现成本效益最大化。
高校可根据项目需求和数据敏感度，选择在私有平台或青云 AI 算力云服务运行科研任务，既能保护敏感数据，又能灵活扩展。如果遇到突发性需求，平台可以自动进行资源扩容，确保科研项目得到及时和充足的算力支持。
分布式架构与统一的资源管理界面，确保不同校区间的科研团队能够无缝共享计算资源，简化了跨团队协作的流程，提高了跨校区科研项目的协作效率，共同推进科研创新。
科研人员可以自助申请计算资源，管理运维人员可以通过可视化监控与管理掌握资源使用情况。自动化运维工具进一步减轻管理运维人员的工作负担，同时确保系统稳定运行。
构建 AI 和大数据应用创新开发和服务平台，支撑科技创新工作和数字化创新业务，促进大量科研成果转化，构建应用生态，支持创新创业创造实践活动的开展。
建设 AI 实训平台，提高算力资源使用效率，确保学生能够根据实训需求获得恰到好处的计算资源，从而更加专注于学习和研究。
强大、全面、专业的 AI 算力云服务，加速业务创新之旅！