前瞻政策提升教育信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平
《“十四五”國家信息化規(guī)劃》在十項重大任務(wù)的第八項“構(gòu)建普惠便捷的數(shù)字民生保障體系”中，首次明確提出要“提升教育信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，構(gòu)建高質(zhì)量教育支撐體系”，重點從優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和升級校園基礎(chǔ)設(shè)施兩大方面推進。
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高校IT架構(gòu)的數(shù)據(jù)安全呈現(xiàn)怎樣的需求？
完整的三大需求包括，數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)容災(zāi)和防網(wǎng)絡(luò)攻擊
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目前學校的教育、科研和管理是基于一套系統(tǒng)還是多套系統(tǒng)？
應(yīng)用層面通常取決于高校采用的應(yīng)用服務(wù)商情況。但是底層基礎(chǔ)架構(gòu)，也就是IT系統(tǒng)，技術(shù)上是可以打造成一套系統(tǒng)，但一般科研大平臺會單獨建設(shè)。
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高校目前的AI科研在云上運行的多不多？
看是什么云，私有云、混合云模式較多，公有云不多。
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高校目前的AI科研在云上運行的多不多？
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上官教授，能不能談?wù)劷煌ù髮W的AI課程有哪些獨特之處？您的AI課程授課學生是研究生還是本科生？
我們的AI課程主要還是結(jié)合交通應(yīng)用比較多，如自動駕駛，信息融合處理，學生包括研究生和本科生，受眾不一樣，課程內(nèi)容和深度也不一樣。
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在戴爾打造高效IT架構(gòu)過程中，英偉達會做哪些事情？會直接參與到其中嗎？
戴爾和英偉達有非常深入的合作， 首先英偉達會為戴爾的人工智能系統(tǒng)提供基礎(chǔ)GPU算力， 其次， 我們會一起打造更好的生態(tài)環(huán)境， 特別是我們會再很多新產(chǎn)品和新場景聯(lián)合提供早期的技術(shù)方案
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謝謝上官教授
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目前學校培養(yǎng)的AI人才的方向是什么？
人才培養(yǎng)的方向差異性還是比較大的，主要還是跟學科和專業(yè)有關(guān)，我的理解是，人工智能是工具，主要是提高學生解決問題的能力，至于方向，主要還是看學生的專業(yè)和未來就業(yè)的走向。
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高校如何以較易接受的方式，將更多的教學與科研融入到HPC，如何更簡單的方式享受到AI的算力呢。
如果學校有通用的HPC平臺，可以通過算力資源分配分給相關(guān)的師生和課程；如果沒有其實從搭建一個中小型的HPC平臺開始，這類平臺搭建并不很復(fù)雜。實在不行，可以考慮校外公有云服務(wù)。
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DELL是否有相關(guān)的體系化的課程建設(shè)，普適性的，即插即用的那種呢。
Dell有針對自動駕駛的AI課程，包括理論內(nèi)容和實踐內(nèi)容，適合于各類高校的AI類專業(yè)
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交通大學的AI專業(yè)有哪些？
分兩種，一種就是偏計算機學科的人工智能專業(yè)，另外一種是人工智能在不同研究方向的應(yīng)用，這個就因不同應(yīng)用而異了。
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在線課程，學生的線上體驗方面，戴爾和英偉達有哪些合作來增強學生的設(shè)備體驗？
針對在線課程， 英偉達主要是通過Tesla系列的GPU卡和vGPU的算力支持。 Dell在這一方面有豐富的參評支持
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請問有偏生物醫(yī)學方向的嗎？
有生命科學、冷凍電鏡科研平臺方向的建設(shè)案例
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哪些高校場景會用到GPU呢?通用服務(wù)器滿足不了嗎？
人工智能相關(guān)、虛擬仿真相關(guān)、高性能計算相關(guān)等場景，通用服務(wù)器加速能力不如GPU，而在一些專用場景，如機器學習、深度學習，普通服務(wù)器就心有余而力不足了
目前高校的IT建設(shè)是否面臨數(shù)據(jù)孤島等問題？戴爾的策略是什么？
是有數(shù)據(jù)孤島問題，Dell是通過融合/超融合架構(gòu)（PowerFlex系統(tǒng)）加上數(shù)據(jù)湖（PowerScale系統(tǒng)）架構(gòu)，從基礎(chǔ)架構(gòu)上打通
哪些高校場景會用到GPU呢？跟通用服務(wù)器最大的差別在哪里？
人工智能相關(guān)、虛擬仿真相關(guān)、高性能計算相關(guān)等場景，通用服務(wù)器加速能力不如GPU，而在一些專用場景，如機器學習、深度學習，普通服務(wù)器就心有余而力不足了
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戴爾AI在交大哪些領(lǐng)域有應(yīng)用？謝謝！
主要還是在科研和競賽領(lǐng)域，需要較大算力或者軟件平臺支持的時候。
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現(xiàn)在高校的虛擬仿真中心建設(shè)是一個怎樣的概況？
現(xiàn)在建設(shè)的很多，普通高校有虛擬仿真實驗室或者實訓平臺，高職學校的虛擬仿真基地
目前高校存儲系統(tǒng)的選擇時偏向集中式存儲，還是分布式存儲？
其實都會有，主要是看具體的業(yè)務(wù)需求適合哪類存儲。
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請問:目前,國內(nèi)所有高校都開設(shè)開展了相關(guān)工作嗎？
雖然不能所有，但是大部分都已經(jīng)開始使用GPU算力
課堂試驗部分，對于IT架構(gòu)的可靠性要求很高，目前戴爾的架構(gòu)在可靠性方面有哪些優(yōu)勢？
幾個方面，桌面端通過云桌面統(tǒng)一管理、部署；服務(wù)器端通過虛擬化技術(shù)實現(xiàn)算力均衡，包括GPU虛擬化；數(shù)據(jù)存儲通過分布式存儲保存數(shù)據(jù)
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虛擬仿真中心建設(shè)對于包括GPU、IT架構(gòu)有哪些要求？
一般三維虛擬仿真的系統(tǒng)對顯示的需求會要求比較大， 一般計算的卡會使用A6000或A40的卡， 英偉達最近提出的OVX慨念， 主要是使用大規(guī)模集成A40的GPU算力卡， 來實現(xiàn)大規(guī)模的虛擬仿真
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有建筑方面的案例么？
如果是建筑方面的課程建設(shè)，戴爾暫沒有；如果是建筑類高校的IT建設(shè)，戴爾可以提供
雙碳目標概念很火，如何更低能耗的獲得更多的算力也成為IT廠商的必須考慮的問題，在IT能耗方面，戴爾的優(yōu)勢是什么？
戴爾服務(wù)器采用智能冷卻技術(shù)，使用優(yōu)選的散熱和機械模擬工具，可確保實現(xiàn)卓越 的冷卻效果和穩(wěn)定的系統(tǒng)性能。我們主要的冷卻解決方案包括空氣冷卻、冷板式液冷(DLC) 和沉浸式冷卻，可為客戶的數(shù)據(jù)中心環(huán)境提供高效的冷卻選項。
可以簡單介紹一個真實的應(yīng)用案例嗎？
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除了算力，在海量數(shù)據(jù)存儲和算法研究方面，戴爾有哪些新的解決方案可以分享的？
戴爾的存儲方案PowerScale提供海量的數(shù)據(jù)存儲和算法，其特點有： 從10TB 無縫擴展至數(shù)十PB容量并提供海量并發(fā)吞吐能力； 真正的橫向擴展軟件架構(gòu)確保無任何數(shù)據(jù)熱點； 業(yè)務(wù)不間斷的軟件更新和多節(jié)點故障下維持高可用性特性，保證業(yè)務(wù)連續(xù)性； 60秒輕松完成新節(jié)點加載，無需計劃停機，數(shù)據(jù)自動分布到新節(jié)點。數(shù)據(jù)自動分層到不同節(jié)點； 數(shù)據(jù)湖提供多種應(yīng)用同時對一份數(shù)據(jù)的訪問，企業(yè)級靈活性的同時大大降低了多份數(shù)據(jù)存儲成本； 可以部署在本地數(shù)據(jù)中心，邊緣計算或公共云上，多種形態(tài)擴展簡單。
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針對嘉賓談到的混合云構(gòu)建的AI實訓平臺面臨的算力不足挑戰(zhàn)？英偉達能提供哪些具體的解決方案呢？
實訓平臺算力不足主要看哪方面不足。 英偉達為實訓平臺的支持是非常靈活的: 1. 如果單個實訓平臺終端算力的不足很容易通過提高vGPU分配占比， 或直接使用A100卡的MIG分配算力 2. 如果是指的終端數(shù)目的不足， 也可以很容易通過更多vGPU授權(quán)來分配更多節(jié)點來實現(xiàn) 無論是云計算還是自有環(huán)境都很容易實現(xiàn)
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面對多元算力架構(gòu)，面對高校應(yīng)用場景，是單一算力架構(gòu)好，還是多元算力架構(gòu)合適？
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AI實訓平臺的構(gòu)建，除了對IT架構(gòu)要求高之外，還有哪些要考慮的問題？
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高校已經(jīng)有高性能計算中心，那么人工智能中心建設(shè)和高性能計算解決的應(yīng)用有何不同？
通常AI實訓類的、需要AI技術(shù)的虛擬仿真類的歸于人工智能中心；高性能科研類的歸于高性能計算中心；
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能否試用AI實訓平臺？
戴爾沒有試用的AI實訓平臺，但是我們合作伙伴有完整的AI實訓平臺試用。
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戴爾相比其他企業(yè)產(chǎn)品，優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些地方？
戴爾的產(chǎn)品多樣化，可以滿足多種不同的場景，如數(shù)據(jù)中心、邊緣端的、云部署的；另外戴爾的產(chǎn)品品控是業(yè)界一流的；最后戴爾的多種專業(yè)服務(wù)滿足客戶的多樣需求
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戴爾產(chǎn)品和服務(wù)是一流的
戴爾產(chǎn)品如何解決國家提出信創(chuàng)問題？
戴爾的產(chǎn)品是在廈門和成都生產(chǎn)的，我們有廈門市經(jīng)信局出具的本地化產(chǎn)品證明
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