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　　起跑!如今，這個詞在很多領(lǐng)域被賦予新內(nèi)涵。這次，我們將它的解釋權(quán)交給鄭州大學電氣工程學院某研究院大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室�！　�

　　實驗室的新課題 -- “1+1+1>3”

　　加強產(chǎn)學研的有效結(jié)合，提高科技成果的市場轉(zhuǎn)化率，一直是科技創(chuàng)新與市場化運作中最關(guān)鍵的一環(huán)。然而科技成果的轉(zhuǎn)化，一端連接著高校院所，另一端連接著企業(yè)，要形成1+1+1>3的效果并非易事，如何讓科技成果轉(zhuǎn)化之路越走越暢通，是教育界與企業(yè)界都必須面對的核心問題。

　　正如實驗室老師所言：“一直以來，將教學、科研以及咨詢等工作做到更高質(zhì)量且更有價值，都是我們持續(xù)追求的，過程中有成績也有不少困惑，例如產(chǎn)學研用如何高效聯(lián)動、科技轉(zhuǎn)化怎樣加速落地，確實長期困擾我們�！� 當下實驗室站在“產(chǎn)學研用”的起跑線上，許多難題亟待解決。

　　其一，成也開源，困也開源。為滿足在校師生以及科研人員在原有環(huán)境中的實踐和研發(fā)習慣，并匹配多行業(yè)應用開發(fā)體系，實驗室必須以開源技術(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建云平臺。那么，如何在實驗室硬件基礎(chǔ)設(shè)施之上，將KVM、OpenStack、Kubernetes、Hadoop等開源技術(shù)架構(gòu)統(tǒng)一集成起來，為師生提供完整的云基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，無疑是整個實驗平臺建設(shè)的第一大難題。

　　其二，數(shù)智多元能力難聚合�！吧显朴脭�(shù)賦智”是數(shù)字經(jīng)濟的新動能，更是科研創(chuàng)新的主要抓手。大數(shù)據(jù)與人工智能的不同技術(shù)體系對實驗平臺能力要求非常復雜，需要的算力資源既有通用架構(gòu)下CPU和GPU的并行計算能力，又有專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)和張量處理器(TPU)等，如何把虛擬機、容器、裸機、大數(shù)據(jù)計算、AI計算等復雜能力聚合起來，按需取用，對實驗平臺的資源聚合、調(diào)度能力提出了極高要求。

　　其三，相對滯后的運維運營能力。作為國內(nèi)領(lǐng)先的計算機科學實驗室，技術(shù)和架構(gòu)的升級必然緊跟前沿科技的發(fā)展，可以預見，實驗室將面對更加復雜的運維和運營難題。因此提供跨平臺和技術(shù)統(tǒng)一運維保障的能力與接口，提高運維管理效率，避免多平臺、多技術(shù)線運維帶來的學習成本、使用成本和管理成本的提升，將是“起跑”之后改變“頻率”的關(guān)鍵。

　　因此，先實現(xiàn)開源基礎(chǔ)架構(gòu)的全面融合、云數(shù)智多元算力的高效聚合、運維與運營深度統(tǒng)合，然后把這三方面的目標“合而為一”，建設(shè)一套以云數(shù)智高度融合為目標的資源共享平臺勢在必行。

　　三位一體 -- 架構(gòu)、數(shù)智、運維

　　工欲善其事，必先利其器。為更好解決實驗室在科研創(chuàng)新與業(yè)務應用方面的諸多問題，研究院最終選擇了深諳融合之道的浪潮云海云數(shù)智融合智能解決方案。

　　先看內(nèi)核，浪潮云海解決方案采用了成功支撐超過30萬個服務器節(jié)點的云海OS，將開源、開放技術(shù)和敏捷的產(chǎn)品化過程有機結(jié)合，推動各個行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的智能化升級，全面支撐從傳統(tǒng)核心應用到大數(shù)據(jù)、深度學習、邊緣計算等創(chuàng)新應用的各類場景，這也是改變實驗室“起步”技術(shù)的核心。而核聚變產(chǎn)生的能量是巨大的，這為基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)智能力、運維運營“三位一體”目標的實現(xiàn)，提供了澎湃動力。

　　基礎(chǔ)架構(gòu)合一

　　在傳統(tǒng)的高校實驗室場景中，虛擬化、容器，大數(shù)據(jù)，人工智能等科研實驗常用的技術(shù)架構(gòu)都需要獨立建設(shè)，而云海云數(shù)智融合智能解決方案卻可以利用一體化平臺底座，為校內(nèi)師生提供了多元化資源，解決了過去基礎(chǔ)實踐平臺因架構(gòu)割裂帶來的獲取資源不便捷、實驗科研流程繁瑣、資源利用率低以及運維難度大等諸多問題。

　　數(shù)智能力合一

　　在云計算與大數(shù)據(jù)成熟的沃土上誕生的AI可謂是天選之子，但是AI 的技術(shù)需求和大數(shù)據(jù)處理模式有很大差異，尤其是在計算密集性層面，與傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)處理和分析應用有著本質(zhì)的不同。例如，深度學習模型在訓練時需要依賴GPU 或者 FPGA 等硬件資源的算力支撐，而大數(shù)據(jù)的存、取、用、管則是以 CPU 為主，這就使得整體計算資源在管理和分配上也存在一定不同。

　　浪潮云海云數(shù)智融合智能解決方案將具備大數(shù)據(jù)處理和人工智能計算深度融合能力的浪潮InsightHD納入其中，在大數(shù)據(jù)平臺上提供CPU/GPU的一站式數(shù)據(jù)預處理到模型訓練推理能力，滿足人工智能處理所需要的多種深度學習框架，例如TensorFlow、PyTorch、Keras等，并提供大量的優(yōu)化的分布式算法。方案落地后，通過數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)，圖像推理方面的效率可提升87%、資源利用率提升95%以上、計算性能提高50%，開發(fā)效率提升40%。

　　運維運營合一

　　云數(shù)智融合平臺深度整合了云計算、大數(shù)據(jù)與AI資源池，整體資源利用率相比傳統(tǒng)煙囪模式提高70%，建設(shè)投資降低50%。方案落地后，最終呈現(xiàn)給實驗室用戶則是云數(shù)智一體化服務目錄，有效達成了資源的集中化管理，實現(xiàn)多維視角下的運維運營融合。

　　運營視角，在可融合的軟硬件資源池基礎(chǔ)上，通過靈活的組織,將不同的資源池組成專業(yè)的服務器、存儲、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),并實現(xiàn)資源的高效管理和調(diào)度以及數(shù)據(jù)在池化資源的靈動流轉(zhuǎn)。運維視角，憑借一站式健康檢查、資源預測分析、可視化日志分析等智能化運維功能來釋放運維壓力。用戶視角，可以通過統(tǒng)一化門戶界面，科研人員可按需申請各類資源，線上流程審批來解決資源發(fā)放和管控管控問題，徹底解決服務器申請、環(huán)境部署、工具安裝等很多前置操作，將重心放在最擅長的課題研究領(lǐng)域。

　　“起跑”極為重要，“步頻”決定成敗

　　隨著本次科研平臺的正式上線運行，鄭州大學電氣工程學院某研究院大數(shù)據(jù)與人工智能實驗室不斷加速從傳統(tǒng)教學實踐向基于大數(shù)據(jù)、人工智能的新型產(chǎn)學研用深度融合的教學實踐升級，并成為河南高校首個云數(shù)智一體化實驗室平臺，為其他高校的教科研升級樹立了典型樣板。

　　“該平臺面向本院相關(guān)專業(yè)師生，用來提供滿足應用需求的軟件開發(fā)新方法和新技術(shù)的訓練，打造特色人才培養(yǎng)基地和科研成果轉(zhuǎn)化基地以及高端智庫，全面促進產(chǎn)學研用的深度融合與協(xié)同創(chuàng)新�！痹侯I(lǐng)導表示。

　　寫在最后：對于鄭州大學實驗室，甚至是更多正在著力探索數(shù)智科研實踐的高校實驗室來說，浪潮云海無疑是更換起跑方式、提升步頻的最佳選擇。