Al深度学习基础架构建设方案

新型人机交互 海量数据训练 生物特征识别

主要挑战

1、对于脑科学乃至智能技术的研究来说，深度学习是一个重要的方法，但是深度学习的计算资源门槛非常高，进行大规模训练需要GPU计算群以满足需求

2、深度学习调度方式，认知功能模拟以及内脑研究需要不同技术架构的协调管理。

3、深度学习的基础是海量数据，而大量的数据对于存储以及网络性能也提出了更高的需求，这对于研究所来说也是一大挑战。

4、以硬件为基础，以软件平台为核心构建的一套不受时间和空间限制的学习和科研系统。

SOLUTION

关键点
先进性和高性能，能满足深度学习领域对高性能计算和算法优化等先进性的需求；

稳定性和高可靠性，保证深度学习平台IT架构的性能稳定和安全可靠；

AI架构要求“PAY-AS-YOU-GROW”,可扩展性和灵活选择，IT平台具有可扩展性，能够满足未来应用的需求和提高IT投资回报率;

在深度学习领域有非常多的算法和框架，企业或机构的用户使用时可能有多种选择，如何让用户按需加载他们需要的文件或学习库是深度学习应用平台需要解决的一大问题；

深度学习用户更应关注业务及数据，而非存储管理，

高校非结构化

数据管理平台方案

数据管理服务平台建设目标

1、从数据中心向数据服务中心转型
2、完整的校级/院级数据生命周期管理
3、实现校级/院级的数据资产统一管理

SOLUTION

数据库集成管理云平台

数据大集中

转变数据库建设和运行模式，从分散建设转向集约型建设，从自建、自管、自用转向园区统一服务从分层级建设和应用转向跨地域建设和应用，提高数据库服务效能。
充分利用现有基础设施资源，构建逻辑集中的统一平台，提高基础设施资源利用率，有效降低数据库建设和运行维护成本。
提高资源利用率，实现数据信息共享和统一、及时更新进一步提升电子政务发展水平。
通过大数据技术支撑建设智慧校园服务体系，提高社会服务能力。

SOLUTION

Oracle数据库云服务

数据库集成管理云平台

数据大集中

转变数据库建设和运行模式，从分散建设转向集约型建设，从自建、自管、自用转向园区统一服务从分层级建设和应用转向跨地域建设和应用，提高数据库服务效能。
充分利用现有基础设施资源，构建逻辑集中的统一平台，提高基础设施资源利用率，有效降低数据库建设和运行维护成本。
提高资源利用率，实现数据信息共享和统一、及时更新进一步提升电子政务发展水平。
通过大数据技术支撑建设智慧校园服务体系，提高社会服务能力。

SOLUTION

Oracle数据库云服务平台

魔方教学云平台

实现有限资源最大化利用

魔方教学云平台的建设，我公司采用先进的云架构设计应用，自助式部署技术、云数据服务和虚拟桌面技术等新技术，系统性有效的解决学校教学、科研活动中存在的基础环境、资源建设、数据交换与分析以及服务资源整合等多方面问题，实现有限资源最大化利用，提高教学科研服务的效率和水平，使学校师生充分享受到云服务带来的方便，快捷，全面的服务。

SOLUTION