前瞻政策提升教育信息化基础设施建设水平

《“十四五”国家信息化规划》在十项重大任务的第八项“构建普惠便捷的数字民生保障体系”中,首次明确提出要“提升教育信息化基础设施建设水平,构建高质量教育支撑体系”,重点从优化网络基础设施和升级校园基础设施两大方面推进。

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    高校IT架构的数据安全呈现怎样的需求?

    王凡

    完整的三大需求包括,数据备份、数据容灾和防网络攻击

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    吴敏

    目前学校的教育、科研和管理是基于一套系统还是多套系统?

    王凡

    应用层面通常取决于高校采用的应用服务商情况。但是底层基础架构,也就是IT系统,技术上是可以打造成一套系统,但一般科研大平台会单独建设。

    武国瑞

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    徐先生

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    朱焕勇

    高校目前的AI科研在云上运行的多不多?

    王凡

    看是什么云,私有云、混合云模式较多,公有云不多。

    陈海桥

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    易学能

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    景博

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    蔡云鹏

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    陈华鹏

    高校目前的AI科研在云上运行的多不多?

    景博

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    赵南

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    魏红

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    修国一

    上官教授,能不能谈谈交通大学的AI课程有哪些独特之处?您的AI课程授课学生是研究生还是本科生?

    上官伟

    我们的AI课程主要还是结合交通应用比较多,如自动驾驶,信息融合处理,学生包括研究生和本科生,受众不一样,课程内容和深度也不一样。

    付艳红

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    刘新明

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    肖健峰

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    胡小凡

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    梁英宾

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    吴一心

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    吴一心

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    万敏

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    梁英宾

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    葛昕

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    胡小凡

    在戴尔打造高效IT架构过程中,英伟达会做哪些事情?会直接参与到其中吗?

    李顺

    戴尔和英伟达有非常深入的合作, 首先英伟达会为戴尔的人工智能系统提供基础GPU算力, 其次, 我们会一起打造更好的生态环境, 特别是我们会再很多新产品和新场景联合提供早期的技术方案

    胡先生

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    付艳红

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    修国一

    谢谢上官教授

    杨凡

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    李毅超

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    赵子祥

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    张暖

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    蔡云鹏

    目前学校培养的AI人才的方向是什么?

    上官伟

    人才培养的方向差异性还是比较大的,主要还是跟学科和专业有关,我的理解是,人工智能是工具,主要是提高学生解决问题的能力,至于方向,主要还是看学生的专业和未来就业的走向。

    刘长生

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    俞涛

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    葛昕

    高校如何以较易接受的方式,将更多的教学与科研融入到HPC,如何更简单的方式享受到AI的算力呢。

    王凡

    如果学校有通用的HPC平台,可以通过算力资源分配分给相关的师生和课程;如果没有其实从搭建一个中小型的HPC平台开始,这类平台搭建并不很复杂。实在不行,可以考虑校外公有云服务。

    彭俊华

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    梁英宾

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    王晶

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    赖土华

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    翟光群

    翟光群签到

    罗瑶财

    罗瑶财签到

    冯卫华

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    于喜常

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    钱小清

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    李征

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    葛昕

    DELL是否有相关的体系化的课程建设,普适性的,即插即用的那种呢。

    王凡

    Dell有针对自动驾驶的AI课程,包括理论内容和实践内容,适合于各类高校的AI类专业

    韩芳

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    曾明

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    刘帆

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    肖有水

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    朱晓灿

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    刘玉欣

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    李飞

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    刘玉

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    王连水

    交通大学的AI专业有哪些?

    上官伟

    分两种,一种就是偏计算机学科的人工智能专业,另外一种是人工智能在不同研究方向的应用,这个就因不同应用而异了。

    孙红亮

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    王学光

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    牛东辉

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    薛亮

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    牛东辉

    在线课程,学生的线上体验方面,戴尔和英伟达有哪些合作来增强学生的设备体验?

    李顺

    针对在线课程, 英伟达主要是通过Tesla系列的GPU卡和vGPU的算力支持。 Dell在这一方面有丰富的参评支持

    张甜

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    孙洪德

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    洪鹏翔

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    王连水

    请问有偏生物医学方向的吗?

    王凡

    有生命科学、冷冻电镜科研平台方向的建设案例

    李纪醇

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    张小潮

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    江和平

    江和平签到

    吴云

    哪些高校场景会用到GPU呢?通用服务器满足不了吗?

    王凡

    人工智能相关、虚拟仿真相关、高性能计算相关等场景,通用服务器加速能力不如GPU,而在一些专用场景,如机器学习、深度学习,普通服务器就心有余而力不足了

    吴敏

    目前高校的IT建设是否面临数据孤岛等问题?戴尔的策略是什么?

    王凡

    是有数据孤岛问题,Dell是通过融合/超融合架构(PowerFlex系统)加上数据湖(PowerScale系统)架构,从基础架构上打通

    付艳红

    哪些高校场景会用到GPU呢?跟通用服务器最大的差别在哪里?

    王凡

    人工智能相关、虚拟仿真相关、高性能计算相关等场景,通用服务器加速能力不如GPU,而在一些专用场景,如机器学习、深度学习,普通服务器就心有余而力不足了

    秦丹丹

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    赵健

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    翟光群

    戴尔AI在交大哪些领域有应用?谢谢!

    上官伟

    主要还是在科研和竞赛领域,需要较大算力或者软件平台支持的时候。

    姚雪立

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    李纪醇

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    程菲

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    张佩英

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    魏红

    现在高校的虚拟仿真中心建设是一个怎样的概况?

    王凡

    现在建设的很多,普通高校有虚拟仿真实验室或者实训平台,高职学校的虚拟仿真基地

    刘玉

    目前高校存储系统的选择时偏向集中式存储,还是分布式存储?

    王凡

    其实都会有,主要是看具体的业务需求适合哪类存储。

    胡小江

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    贺文

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    江军

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    郎登何

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    李振

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    谭松林

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    吴伶

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    彭艳

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    庞运和

    请问:目前,国内所有高校都开设开展了相关工作吗?

    王凡

    虽然不能所有,但是大部分都已经开始使用GPU算力

    汪繁

    课堂试验部分,对于IT架构的可靠性要求很高,目前戴尔的架构在可靠性方面有哪些优势?

    王凡

    几个方面,桌面端通过云桌面统一管理、部署;服务器端通过虚拟化技术实现算力均衡,包括GPU虚拟化;数据存储通过分布式存储保存数据

    王刚

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    赵鹏举

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    冯先生

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    赵文玲

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    孔宪锦

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    刘然

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    常荆燕

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    张诗曼

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    王备战

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    王胜

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    李征

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    刘向民

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    余小华

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    张蓉

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    郭红战

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    刘金河

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    李春忠

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    胡冰雅

    虚拟仿真中心建设对于包括GPU、IT架构有哪些要求?

    李顺

    一般三维虚拟仿真的系统对显示的需求会要求比较大, 一般计算的卡会使用A6000或A40的卡, 英伟达最近提出的OVX慨念, 主要是使用大规模集成A40的GPU算力卡, 来实现大规模的虚拟仿真

    金中仁

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    王刚

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    王新建

    有建筑方面的案例么?

    王凡

    如果是建筑方面的课程建设,戴尔暂没有;如果是建筑类高校的IT建设,戴尔可以提供

    陆洪品

    双碳目标概念很火,如何更低能耗的获得更多的算力也成为IT厂商的必须考虑的问题,在IT能耗方面,戴尔的优势是什么?

    王凡

    戴尔服务器采用智能冷却技术,使用优选的散热和机械模拟工具,可确保实现卓越 的冷却效果和稳定的系统性能。我们主要的冷却解决方案包括空气冷却、冷板式液冷(DLC) 和沉浸式冷却,可为客户的数据中心环境提供高效的冷却选项。

    廖强

    可以简单介绍一个真实的应用案例吗?

    鲁喆

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    李敬兆

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    李建国

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    魏晓玉

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    尹立杰

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    俞萍

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    闫老师

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    金中仁

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    李敬兆

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    彭艳

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    陈迎

    除了算力,在海量数据存储和算法研究方面,戴尔有哪些新的解决方案可以分享的?

    王凡

    戴尔的存储方案PowerScale提供海量的数据存储和算法,其特点有: 从10TB 无缝扩展至数十PB容量并提供海量并发吞吐能力; 真正的横向扩展软件架构确保无任何数据热点; 业务不间断的软件更新和多节点故障下维持高可用性特性,保证业务连续性; 60秒轻松完成新节点加载,无需计划停机,数据自动分布到新节点。数据自动分层到不同节点; 数据湖提供多种应用同时对一份数据的访问,企业级灵活性的同时大大降低了多份数据存储成本; 可以部署在本地数据中心,边缘计算或公共云上,多种形态扩展简单。

    桑圣洁

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    张维刚

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    李高健

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    徐辉

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    陈杰

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    杨小华

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    丁伟雄

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    时亚飞

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    郝一男

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    鲁喆

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    郝一男

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    李泽铭

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    王砚海

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    彭艳

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    向女士

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    罗梅

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    程俏

    针对嘉宾谈到的混合云构建的AI实训平台面临的算力不足挑战?英伟达能提供哪些具体的解决方案呢?

    李顺

    实训平台算力不足主要看哪方面不足。 英伟达为实训平台的支持是非常灵活的: 1. 如果单个实训平台终端算力的不足很容易通过提高vGPU分配占比, 或直接使用A100卡的MIG分配算力 2. 如果是指的终端数目的不足, 也可以很容易通过更多vGPU授权来分配更多节点来实现 无论是云计算还是自有环境都很容易实现

    徐刚

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    赵岩

    面对多元算力架构,面对高校应用场景,是单一算力架构好,还是多元算力架构合适?

    林长海

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    金守信

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    漆宜农

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    何卫平

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    鲁杰

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    王海庆

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    曲卫平

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    王军

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    孙睿

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    马素

    AI实训平台的构建,除了对IT架构要求高之外,还有哪些要考虑的问题?

    章汛

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    杨辉玉

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    党震

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    王萍

    高校已经有高性能计算中心,那么人工智能中心建设和高性能计算解决的应用有何不同?

    王凡

    通常AI实训类的、需要AI技术的虚拟仿真类的归于人工智能中心;高性能科研类的归于高性能计算中心;

    朱国福

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    王景让

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    葛友昌

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    张芳

    能否试用AI实训平台?

    王凡

    戴尔没有试用的AI实训平台,但是我们合作伙伴有完整的AI实训平台试用。

    葛友昌

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    葛友昌

    张宇

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    杨毕超

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    叶迎春

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    洪沙

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    高蒙

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    魏老师

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    姚远

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    王治钢

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    谢凤元

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    王学光

    戴尔相比其他企业产品,优势体现在哪些地方?

    王凡

    戴尔的产品多样化,可以满足多种不同的场景,如数据中心、边缘端的、云部署的;另外戴尔的产品品控是业界一流的;最后戴尔的多种专业服务满足客户的多样需求

    敬铅

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    戴辉

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    庞运河

    戴尔产品和服务是一流的

    易学能

    戴尔产品如何解决国家提出信创问题?

    王凡

    戴尔的产品是在厦门和成都生产的,我们有厦门市经信局出具的本地化产品证明

    王海

    签到

    微笑

    • 王 凡

      戴尔科技集团教育行业业务拓展经理

    • 李 顺

      NVIDIA HPC应用技术总监

    • 上官伟

      北京交通大学教授

    • 王聪彬

      至顶网总编助理

    基于《“十四五”国家信息化规划》提出,对高等教育,应注重利用信息化促进科教融合,加强人工智能等技术应用,促进数据驱动的科研范式转型。我们将邀请领先的科技厂商戴尔科技、英伟达、高校专家、媒体观察员共同就相关话题进行深入探讨。

    1探讨高校领域中的人工智能技术应用的整个趋势

    2重点解读高校需要一个怎样的大算力平台来加强人工智能等技术应用

    3戴尔科技和英伟达如何打造面向AI科研范式的下一代IT架构

    扫码报名参会

    14:00-14:40

    四人谈·圆桌对话:打造大算力平台,实现教育行业充电加速度

    王 凡戴尔科技集团教育行业业务拓展经理

    李 顺NVIDIA HPC应用技术总监

    上官伟北京交通大学教授

    王聪彬至顶网总编助理

    14:40-15:00

    戴尔科技分享:戴尔科技人工智能解决方案助力科教研

    王 凡戴尔科技集团教育行业业务拓展经理

    有奖互动

    欢迎积极参与直播提问,我们将从互动中选出10位精彩提问的用户赠送JY机甲战士蓝牙音箱RSK-W17-DT,奖品以收到的实物为准。

    获奖名单

    恭喜获得JY机甲战士蓝牙音箱RSK-W17-DT 1个

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