随着AI技术的飞速发展，高校作为科技创新的重要阵地，其在AI领域的研究与应用也取得了显著成果，无论是自然语言处理、机器学习还是计算机视觉等技术，高校都发挥着关键的作用。然而要推动AI技术进一步发展，需要不断探索和突破新的技术瓶颈，在此过程中，GPU算力提供了强有力的支持，为高校研究进程加速。

01.

算力之困 缚科研之茧

图像分类分割作为计算机视觉领域的重要任务，涉及目标检测、人脸识别、图像语义理解等场景，通过对图像进行分类和分割，可以识别出图像中的不同物体、场景和人脸等，从而实现各种智能图像处理和识别系统，在医学影像、自动驾驶、机器人视觉、遥感图像分析等领域均有广泛应用。为了满足科研任务中对于图像图形处理的高性能计算需求，国内某政法大学开始加大投入来进行算力升级，其不仅需要具备强大的计算能力，还需要灵活的资源调度和高效的数据存储，以支持各种AI应用场景。

项目需求：

● 算力提升：随着AI技术的快速发展和科研进程的深入，需要具备强大的计算能力应对爆炸性的数据增长并满足各种AI算法和模型的训练推理需求。

● 数据安全：需要采取有效措施来保护科研数据的安全和隐私，确保数据不会被泄露或被恶意攻击。

● 资源调度：算力集群需要实现资源的灵活调度，以确保各项任务能够高效地运行。

02.

算力升级 助AI之翼

针对学院的项目需求，坤前选用KI4208G高性能AI服务器作为主力机型。硬件配置上，该机型选配新一代英特尔®至强®可扩展处理器，内置加速器可为AI工作负载加速，提升训练推理效率。硬件配置上，2颗Intel®Xeon®处理器搭配高性能内存，显著提高内存读写速率；支持Cache超级电容保护，提供RAID状态迁移、RAID配置记忆等功能；最高可配置4片全长全高双宽图形计算加速卡，GPU专用导风罩加上4个GPU专用散热风扇，完善的散热系统保障GPU性能稳定、充分发挥。适用于对空间部署和高性能有要求的高性能计算、高端图形工作站等场景，可为学院的AI研究进程深度赋能，保障科研项目高效稳定运行。

在引入坤前解决方案后，使得平台的计算性能数倍提升，大幅增强了图像图形识别的准确性和处理效率，极大缩短了数据预处理时间。通过合理的硬件配置、GPU加速技术以及加强安全性措施，成功提高了科研业务中的数据安全性。同时坤前高性能集群能够在长期连续的工作状态下保持稳定运行，为学院科研任务提供有力支撑，坤前解决方案的高可扩展性也为未来应对更大规模的数据挑战提供了保障。

算力作为AI技术的核心驱动力，对于科研业务的发展具有至关重要的作用。坤前未来将携手更多高校，为其提供更高效精准的数据分析及服务支持，进一步拓展AI业务的应用场景，推动AI业务实现更大的突破和创新。