助力教科研智能化建设 超云为“双一流”高校GPU集群扩容赋能

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

【算力时代】是超云推出的系列案例分享专栏,旨在聚焦不同行业成功案例,展现超云研发成果,“算力”是国家信息化的基础,“时代”代表承上启下、继往开来,把握时代脉搏,为数字化的发展、智能化的升级添砖加瓦。

经过十余年发展,超云产品已覆盖智能计算、信创整机、私有云及云服务等领域,服务于教育、金融、能源、交通、互联网、政企、运营商、医疗等八大行业,为客户提供安全、可信的软硬件一体化解决方案,是国内专业的数据中心产品及服务提供商。

2023年超云将在打造技术领先、安全可靠的国产品牌道路上砥砺前行,续写全新算力时代。

近年来,人工智能领域取得了迅猛发展,许多高校及科研机构开始利用各自学科的计算分析工具来解析实验数据。无论是计算分析还是人工智能领域的研究,都高度依赖于高质量、大规模的算力。而这些需求投射至高等院校,往往体现为对高校计算中心或超算中心建设的要求上。

某双一流大学生命科学学院作为中国乃至全球生命科学领域的知名学府,拥有众多的教学和科研任务,对高性能计算资源的需求日益增长。在日常科研、实验等方面的使用中发现,学院GPU集群算力水平已趋于饱和,亟需对现有设备进行扩容,以满足未来教学实践的需求,同时也将进一步提升超算中心运行的稳定性与安全性。

为了满足学院师生在基因组学、蛋白质结构预测、药物筛选等领域的研究需求,学院积极推进GPU集群建设项目,以提供强大的计算能力,支持学院内教学和科研任务的开展。经过深入了解和对比,学院最终决定通过国家高新技术企业超云,定制一整套完备的GPU集群扩容方案,以满足学院的教学研究需要。

针对此次建设方案,学院提出多项需求:

高性能:需要大规模并行计算能力。

高可靠:深度学习模型训练不中断。

高扩展:后续可根据科研需求情况进行相应算力资源的扩展。

高利用率:有效调度GPU资源,减少算力损耗。

响应及时:遇到问题时,厂商能够快速响应、解决问题。

根据客户需求,超云从产品选型、性能规划、数据规划、服务响应这四个方面入手,制定如下GPU集群扩容方案:

产品选型

超云利用多年高校案例部署经验以及完善的GPU服务器产品线作为切入点,提前与客户深入交流,了解学院科研的业务环境,同时考虑学院当前现有资源基础和未来可能的扩展需求,制定合理的硬件配置方案。最终确定超云R8428 G12作为GPU集群扩容业务首选。

R8428 G12是超云推出的一款高性能AI服务器,作为人工智能领域旗舰产品,整机支持2颗英特尔®第三代 至强® 可扩展处理器,最高主频可达3.7 GHz;同时整机最大可支持10个双宽高性能GPU卡,为行业客户提供充裕AI算力。同时卓越的产品设计为其带来了极致的扩展性,具有高性能、高可靠、易维护的特点,适用于高性能科学计算、AI训练及推理等应用场景。

超云服务器R8428 G12

性能规划

超云推荐每台服务器搭载两颗英特尔® 至强® 金牌6338(32C 2.0GHz)处理器,1T DDR4 3200内存,同时搭载8块高性能 GPU卡,可以提供高度并行的计算能力,满足生命科学研究领域对高性能计算的需求。

数据规划

本地数据存储在5块3.84T大容量SSD盘中,加速数据的I/O性能,提高研究效率。

服务响应

超云自研全内嵌智能管理芯片可实现IPMI2.0远程系统监控、远程运维,显著提高数据中心的运维水平,同时钛金级电源可提升能源转换效率,保障系统稳定,整机的多项冗余和保护技术,有效提高设备整体可用性和可维护性。依托超云专业的售后服务,定期进行产品巡检、专业维护、及时响应,消除客户的后顾之忧。

该解决方案具有以下功能和优势:

超云R8428 G12支持英特尔® 至强® 第三代可扩展处理器,最高支持80个核心和16个内存通道,同时候支持 PCIe 4.0 连接,互联带宽可达 64GB/s,可向下兼容 PCIe 3.0 。该解决方案通过双层结构设计实现了GPU和CPU的分层散热,同时整机电源、风扇等多部件都采用冗余设计,确保了业务的稳定和连续。产品支持Ampere 架构 GPU 加速卡,支持 MIG 多实例,稀疏矩阵,NVlink Bridge 连接等领先技术。

借助该方案,客户GPU集群算力得到显著提升,可支持适配从消费级到数据中心级的GPU显示核心,以满足不同算力及应用场景。同时得益于超云服务器产品的高效节能,客户在前期采购以及后期运维成本上都有明显降低。

当前,国家基础设施数字化、信息化的建设正在不断加速,千行百业都在推进算力升级,以满足未来业务发展的需要。超云十余年来始终专注于数据中心产品及服务领域的产业布局,通过技术升级、产品迭代,解决行业客户痛点,为千行百业提供安全、高效的一体化解决方案。

未来,超云将紧跟时代发展大方向,坚持自主创新、数实融合的发展路线,持续优化解决方案,为推动教育及其他行业的信息化、智能化建设添砖加瓦。

《AI实战嵌入式Agent +MCP+skill》课时2.5|定时器实战 本课讲解定时器时基单元原理,通过PSC、ARR、CNT三寄存器配合实现精确周期控制。以84MHz时钟为例,计算得PSC=8399、ARR=9999可实现1秒溢出周期。采用HAL_TIM_Base_Start_IT启动定时器更新中断,在HAL_TIM_PeriodElapsedCallback中处理周期任务,实现非阻塞、高精度的定时。相比HAL_Delay的阻塞式延时,定时器中断方案不占用主循环,支持并发操作,是嵌入式系统中实现周期任务的高效方式。 阅读详情

相关推荐

(南京观海微电子)——TCON介绍

TCON又称:逻辑板,控制板,在液晶电视里的作用和CRT中的视放板相当,但有本质的区别,逻辑板不是一个纯粹的信号放大器,它输入是LVDS格式信号,而不是RGB。逻辑板的作用是把数字板送来的LVDS或TTL图像数据信号,时钟信号进行处理移位寄存器存储将图像数据信号,时钟信号转换成屏能够识别的控制信号行列信号RSDS控制屏内的MOSFET管工作而控制液晶分子的扭曲度。目前国内主要的TCON板生产商有视显光电。传统TCON的布局主要分为以下两种:X+C分离式和X+C一体式。

m0_75095200的博客 3834

盘点国内算力中心现状:一半争抢,一半闲置

兼容性与协同性不足”等问题,造成了我国近乎50%的算力中心算力分布管理不均,利用率难以跟上。面向政企高校等算力应用场景,提供多元异构算力资源接入、算力调度、算力服务和算力运营等关键能力,解决用户面临的算力资源分散、算力供需不匹配、缺乏统一运营规范等痛点问题,实现算力资源跨域共享和高效协同,提高算力利用率,为国内算力中心释放算力价值。算力资源在从申请、使用再到结算清退,过程中至少跨越使用方和供给方的边界,一旦有风险,不仅导致算力使用方出现漏洞,也会引发算力供给方的隐患,从而给整个算网资源体系带来风险。

6054

避坑指南:STM32H7不同DMA控制器(MDMA/DMA2D/BDMA)到底该用哪个?

本文深入解析STM32H7系列芯片的DMA控制器选型策略,涵盖MDMA、DMA2D、BDMA等不同控制器的架构原理与性能对比。通过实际项目案例,提供高速TCM数据搬运、GUI加速、低功耗传输等场景的选型决策树,并分享性能优化与调试技巧,帮助工程师避开常见陷阱,提升系统效率。

weixin_26876073的博客 447

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 336

从隐式求解器到显式求解器:COMSOL接触仿真中的求解策略对比与选择

本文深度解析了COMSOL中隐式与显式求解器在接触仿真中的应用与选择策略。针对非线性接触问题的核心挑战,详细对比了两种求解器的数学框架、优化技术及适用场景,并提供了参数调优和调试技巧,帮助工程师高效解决接触仿真中的收敛问题。

weixin_28347369的博客 681

ESP32锂电池电量检测实战:从引脚选择到低功耗优化(附完整电路图)

本文详细介绍了ESP32锂电池电量检测的实战方案,从ADC引脚选择到低功耗优化,提供完整的电路图和代码实现。通过MOS管智能开关和深度睡眠技术,显著降低静态功耗至0.5μA,提升设备续航能力。适合物联网开发者解决电量检测中的常见问题。

weixin_28731223的博客 461

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 189

PGM-Explainer实验总结

PGM-Explainer建立了一个概率图模型,为GNN提供实例级解释。 论文标题:PGM-Explainer: Probabilistic Graphical Model Explanations for Graph Neural Networks 论文地址:2010.05788.pdf (arxiv.org) PGM-Explainer实验 实验目的 研究PGM-Explainer的有效性 实验方案 合成数据集的节点分类 与其他解释器做对比实验 使用六个合成数据集。 每个输入图都是一个

笔记|思路|总结 1万+

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

C# USB通信实现

在C#中,我们可以利用.NET框架提供的类库和API来实现与USB设备的通信。本文将介绍如何使用C#进行USB通信,并提供相应的代码示例。以上就是使用C#进行USB通信的基本过程。通过以上代码示例,你可以实现与USB设备的简单通信,具体的实现方式和细节根据你的实际需求进行调整和扩展。命名空间,该命名空间包含了与串口通信相关的类和方法。选择需要通信的USB设备,然后使用。步骤二:获取可用的USB设备列表。首先,在你的C#项目中引入。步骤三:打开USB端口。步骤六:关闭USB端口。步骤一:引入命名空间。

PixelProX的博客 4382

基于FPGA的数字信号处理(17)--定点运算的实现实例(饱和Saturate与四舍五入Round)

基于FPGA的数字信号处理(17)--定点运算的实现实例(饱和Saturate与四舍五入Round)

孤独的单刀 2959

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 229

Dify 第 13 篇 Dify 工作流 详解

工作流通过将复杂任务分解为节点降低复杂度,提升LLM应用的性能和稳定性。Dify工作流分为两类:Chatflow面向对话场景(如客服),支持多轮对话;Workflow面向批处理场景(如翻译),提供逻辑节点实现自动化。核心概念包括节点、变量(系统/会话/环境变量)及应用类型差异:Chatflow支持中间输出和对话历史,Workflow仅支持结束节点输出。系统变量以"sys"开头,用于全局数据传递,不同应用类型变量不同,如Chatflow的sys.query存储用户输入,Workflow的s

甘蓝的专栏 3246

医疗 AI 有两种,别混着谈:一个改流程,一个改范式

InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台,提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能,辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志(JMA Journal)的一篇综述(Review Article):基本事实:这一点必须先说清:这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想,不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口(见第三节)。本文只谈它的术语辨析与科学方法论,不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部

2601_96948740的博客 221

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 186

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 185

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 536

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 522

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 73

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 244

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 624

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 322

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 192

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 322

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 198

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程,跟着博主一起来还原整个过程。

夜郎King的博客 4375
上一篇: 「融云全球化服务四象限」发布,出海服务全面升维!
下一篇: 融云Global IM UIKit,让出海应用迅速对齐海外用户体验
杰森V+
博客等级 码龄3年 137粉丝 50原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值