人工智能教学与实践支撑平台

  虚拟桌面在线实验环境

  学生直接在浏览器上进行实验,界面分为左右两栏,左栏为实验指导书,右侧为一个真实的虚拟机环境。无需配置繁琐的本地环境,随时随地在线流畅使用,极佳的用户体验。深入了解 Jupyter 在线实验环境

  使用Jupyter撰写实验报告,简化交互式计算与数据分析类实验。实验文档与执行代码收归一处,极好的用户体验。

  基于Docker技术进行用户隔离,CG系统自动进行负载均衡和资源分配。

  深入了解 完善的课程管理与考试平台

  支撑所有人工智能与大数据专业课程的教学与实践,实现在线资源的统一管理。

  支持各类题型(填空、选择、判断、文件上传、简答、编程等)、在线作业、在线实验、在线考试、在线答疑等课程管理功能,支持MOOC视频播放。

  代码自动评判

  利用代码自动评判功能支持人工智能专业基础课程(Python、Java等)编程语言教学,深入了解 教育大数据沉淀

  CG平台完整汇集学生在整个培养阶段的学习过程数据、项目实践数据、考试成绩数据,为本校的教育人工智能研究提供数据支撑。CG人工智能解决方案特色

  一门课仅需一台服务器。基于虚拟机多用户共享,和CPU/GPU计算资源的动态调度技术,极大节约计算资源,一台服务器支撑300人同时在线实验。 深入了解 CG人工智能其它

  软件平台与硬件松耦合

  独立建设、独立维护升级换代。

  利用现有服务器打造在线实验环境。

  一体机模式,服务器和实验系统紧密耦合,导致后期难以维护和升级。

  对专业支撑的全面性

  支撑人工智能课程体系内所有课程的教学与实验。

  昂贵的软硬件,只能做有限的人工智能实验,无法支持课程体系内其它课程的实验,例如数据库、编程语言、操作系统等

  资源的可扩展性

  轻松自建教学与实验资源

  教学与实验资源固化

  实验环境

  1.B/S架构图形桌面,客户端分辨率自适应。

  2.支持 Jupyter 实验环境。覆盖人工智能入门与通识教育。

  C/S架构或者命令行界面。

  


  基于云计算技术,实验所需数据、软件共建和硬件实验设备均抽象为实验资源,提高了软硬件资源利用率,并利于系统维护和升级换代。

  GPU资源调度

  对于人工智能实验中的深度学习作业,CG平台支持GPU加速卡,以提升模型训练效率。对于学生提交的深度学习作业,由作业调度和管理系统统一调度到由CPU+GPU构成的高性能异构集群上执行训练过程。

  CG平台实现了对GPU资源的两种调度方式

  时间片轮转调度。当学生人数大于GPU数量时,时间片轮转策略是公平分配GPU资源的最佳策略。时间片轮转的调度方式可实现少量GPU卡支持多个学生同时进行深度学习实验的需求。

  单人多卡的调度模式。支持使用GPU集群的方式加提升单个模型的训练效率,使学生具备开展大型深度学习实验的计算环境。工业生产级实验环境架构

  传统的人工智能与大数据的实验模式是给每个学生分配1台虚拟机,在虚拟机内预装人工智能和大数据的实验工具。受限于单台虚拟机的存储能力和计算能力,每个学生只能进行简单的“伪大数据”实验。

  CG实验架构具有以下几方面优势

  大幅减少服务器数量。采用桌面和作业分离的架构,可大幅降低对硬件服务器资源的要求。在CG的工业生产级实验架构中,即每台服务器可支撑300人同时进行基于虚拟桌面的在线实验。CG大数据是目前唯一能够做到单台服务器支持300人并发的虚拟桌面在线实验环境。

  体会大数据工具真正的魅力。事实上,如果集群的规模不够大,大数据工具的处理性能比单机上由C语言实现的具有同样功能的程序的性能还要差很多。只有作业集群的规模足够大时,学生才会体会到大数据工具在编程模型、弹性调度、水平扩展、运行时容错、高可靠设计等方面的魅力。

  支撑学生开展大型实验。工业生产级集群为每个学生提供了更强大的存储能力和计算能力,为学生开展大型人工智能和大数据实训项目提供了基本条件。郑州人流医院:www.zztjyiyuan.com郑州人流医院那家好:www.zztjyiyuan.com