大学应该怎么做人工智能科研?
2019/9/20 14:50:30

如果细数当下的行业风口,人工智能可谓是当仁不让,爆发式的行业应用需求也直接带动了高校的相关专业建设。在《新一代人工智能发展规划》中,国务院明确完善人工智能领域学科布局,设立人工智能专业,尽快在试点院校建立人工智能学院,增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。 
  在人工智能发展大势下,人工智能学院以及相关专业如同雨后春笋般涌现,目前中国科学院大学、西安电子科技大学、南宁学院、湖南工业大学、重庆邮电大学等多所学校相继成立人工智能学院。今年3月,南京大学正式成立人工智能学院,周志华出任南京大学人工智能学院院长。 
  在专业方面,经《光明日报》报道,去年经国家教育部正式批准设立“智能科学与技术”本科专业的高校已达36个;在教育部研究生专业目录外,设置了“智能科学与技术”相关专业方向已达79个。同时,“智能科学与技术”论文、著作和教材出版更是在全球呈现了“井喷”态势。
 
  其实,对于高校而言,成立人工智能学院,申请“智能科学与技术”专业,也许并不是难以企及,反而是在学院和专业建设中,高校往往面临科研环境不给力、缺乏研究数据等问题。所以,如何跨过高技术门槛,将人工智能学院与专业实打实地丰富起来,以进一步推动人工智能教学与科研,成为了亟需满足的现实需要。
 
  对于类似难题,越来越多高校开始使用DeepRack深度学习一体机(科研平台)。比如,清华大学、南京大学、南京农业大学、西安科技大学、 湖北文理学院、重庆第二师范学院等多所院校已经通过DeepRack深度学习一体机,完成了相关应用的实施落地,而更多高校正在采购沟通中。
 
  DeepRack深度学习一体机
 
  作为软硬件一体化的AI科研平台,DeepRack深度学习一体机基于高性能的硬件以及一步到位的软件,提供3种备选配置,并配套丰富的数据集,可为高校开展图像识别、自然语言处理等人工智能科研提供硬件、软件、数据以及技术等支持。
 
  01硬件
 
  硬件方面,DeepRack深度学习一体机选用英特尔至强处理器以及英伟达GPU卡,每台服务器最多可插入4块英伟达GPU卡,提供最大每秒144万亿次的单精度计算能力,四个节点满配时相当于160台服务器的计算能力,以高性能硬件提供有力的技术支撑。 
  02软件
 
  软件方面,集成深度学习领域前沿开源软件框架——TensorFlow与Caffe。其中,TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法,这都是目前在Image、Speech和NLP流行的深度神经网络模型;而Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行、Python和MATLAB接口,可以在CPU和GPU64直接无缝切换。 
  同时,为了方便使用者管理资源,DeepRack深度学习一体机拥有与之配套的管理软件,通过该软件界面,即能快速获悉一体机的资源使用情况,为科研应用提供参考。
 
  03数据
 
  在数据方面,针对人工智能科研中普遍面临的数据短缺问题,DeepRack深度学习一体机提供与之配套的MNIST、CIFAR-10、ImageNet等图像数据集,满足科研需要的大量人脸数据、车牌数据、环保数据等,开箱即用。
 
  04服务
 
  在人工智能科研中,无论是设备的部署,还是科研环境的搭建,都存在一定的技术门槛。为了解决设备使用中可能面临的问题,DeepRack深度学习一体机提供从部署到使用的完整服务体系,参照操作手册即可轻松上手。
 
  05配置
 
  针对不同的人工智能科研需求,DeepRack深度学习一体机提供经济型、标准型以及增强型3种配置,可满足多样化的科研应用需求。
 
 

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