資源有限,并行量高
教學資源有限,難以同時支持大規模的實訓操作,容易出現資源緊張的情況。
難以快速部署
實訓環境管理復雜,教師難以快速部署和維護。
重現性要求高
教學過程中對計算環境的重現性要求高。
個性化需求高
教學實訓場景中,學生數量多,需求多樣化,難以滿足每個學生的個性化學習需求。
教學資源有限,難以同時支持大規模的實訓操作,容易出現資源緊張的情況。
實訓環境管理復雜,教師難以快速部署和維護。
教學過程中對計算環境的重現性要求高。
教學實訓場景中,學生數量多,需求多樣化,難以滿足每個學生的個性化學習需求。
支持最低0.1卡的GPU精細調度,在資源有限的情況下,實現更多用戶的物理資源共享。
平臺提供定制鏡像,一鍵即可完成部署,教師可輕松創建和管理實訓環境,提高工作效率。
通過容器和虛擬化技術,利用應用倉庫快速構建訓練模型的環境實例,無需再安裝和部署,節省學生的實訓準備時間。
提供包括SSH終端、WEB頁面提交、GUI圖像界面等多種交互方式,滿足學生不同的需求。
在人工智能技術高速發展的時代背景下,北京郵電大學作為國內信息科技領域的頂尖學府,面臨著教學資源升級的迫切需求。人工智能學院、數學院等核心院系在開展實驗教學時,長期受限于三大挑戰:其一,GPU硬件資源投入成本高,傳統整卡分配模式導致資源利用率不足;其二,實驗環境配置復雜,學生需耗費大量時間部署開發環境;其三,教學實驗環境差異性導致結果不可復現,影響教學評估準確性。學校通過部署EaaS高性能計算云平臺...
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