北京邮电大学教学实训平台

在人工智能技术高速发展的时代背景下，北京邮电大学作为国内信息科技领域的顶尖学府，面临着教学资源升级的迫切需求。人工智能学院、数学院等核心院系在开展实验教学时，长期受限于三大挑战：其一，GPU硬件资源投入成本高，传统整卡分配模式导致资源利用率不足；其二，实验环境配置复杂，学生需耗费大量时间部署开发环境；其三，教学实验环境差异性导致结果不可复现，影响教学评估准确性。

学校通过部署EaaS高性能计算云平台，构建起支撑人工智能教育的新型数字基座。该平台集成120块NVIDIA 3080/3090专业显卡，采用革命性的GPU细粒度调度技术（最小0.1卡分配），配合容器化环境部署，成功将硬件资源利用率提升10倍。平台预置PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，实现教学实验环境的"开箱即用"。

• 统一的实验环境：学生在实验中常因环境配置问题（如不同版本的框架或驱动）导致实验失败，浪费时间，影响学习效果。
• 资源共享与成本优化：学校预算有限，传统整卡分配模式无法支持已开设的课程。需在有限的硬件资源下满足更多用户的计算需求，提升资源利用率。
• 简化实验准备流程：教师和学生希望减少实验环境的安装和配置时间，专注于课程内容和模型开发。
• 教学科研协同发展需求：教学时段优先保障实验课程，非教学时段开放自习算力预约。
• 售后服务与技术支持：需要及时解决师生在使用过程中遇到的技术问题，确保平台的稳定运行。

• 平台自研GPU卡调度技术，颗粒度最低至0.1卡，120张物理卡实现1200并发训练，显著提升硬件资源利用率。
• 建立标准化应用仓库，预配置各类AI开发环境模板，支撑50门以上计算和AI类实训课程。
• 平台容器技术使实验准备时间大幅缩短，学生可以将更多时间投入到模型开发和算法优化中。
• 内置PyTorch、TensorFlow、Jupyter Notebook等主流框架，学生可快速构建实验环境，无需手动安装和部署，确保实验环境的一致性，避免因环境差异导致的实验误差。
• 灵活的调度功能，通过建立不同的资源池和实例自动过期时间，满足教学时段上课和课后自习需求。
• 平台支持创建班级。开课老师可以在班级内共享应用和数据，可以指定一名助教协助管理班级实例、数据和成员。
• 公司提供专人售后服务，师生在使用中遇到问题时，均能在第一时间获得技术支持，确保教学和实验的顺利进行。