HPC/AI算力平台解决方案

高性能计算（High performance computing），是一种利用超级计算机或计算机集群的能力实现并行计算，以处理标准工作站无法完成的数据密集型计算任务的技术，常见的应用领域有仿真模拟、机器学习和深度学习等。HPC提供了超高浮点计算能力解决方案，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，大量缩短计算时间，提高计算精度。

迄今为止，英伟达已推出了面向 HPC 和 AI 训练的 Volta、Ampere、Hopper 等架构，并以此为基础推出了 V100、A100、H100 等高端 GPU。其中 Hopper H100 采用台积电 4 nm 工艺，具有 800 亿个晶体管，在性能、效率上远超 Ampere A100，是英伟达专为超级计算机设计的产品。

高校的HPC集群资源按规模递减有校级平台、院系级、教授自有等。校级平台是多学科、跨院系的，一般由信息中心的专业人员维护。院系级的业务领域较为单一，规模较小，一般由老师、学生自己维护。从全校的角度出发，各院系高性能计算资源建设成本很高，而计算资源和研究成果之间难以实现共享。建设一个高性能计算资源池，为各院系以及师生提供支持多种复杂高性能运算业务的公共计算平台，成为很多高校的诉求。

教学应用场景

数据分析和处理：GPU服务器可以用于处理大规模的教育数据，如学生学习情况、教学效果评估等。通过GPU加速的数据分析，可以更快速地生成报告和提供决策支持。

虚拟化和远程教学：GPU服务器可以支持虚拟桌面和远程桌面技术，为学生和教师提供更流畅的远程教学体验。通过GPU加速的图形处理，可以实现更高质量的虚拟化桌面和视频流传输。

机器学习和人工智能：GPU服务器可以用于开展教育领域的机器学习和人工智能研究，如智能教育系统、个性化学习推荐等。通过GPU加速的计算能力，可以加快模型训练和推理的速度。

虚拟实验室和模拟环境：GPU服务器可以支持虚拟实验室和模拟环境的构建，为学生提供更真实的实验和实践体验。通过GPU加速的图形处理和计算能力，可以实现更逼真的虚拟环境。

多媒体教学和创作：GPU服务器可以用于处理和编辑高清视频、3D动画等多媒体教学资源，提供更丰富和生动的教学内容。通过GPU加速的图形处理和视频编解码能力，可以实现更高质量的多媒体教学和创作。

科研应用场景

借助 NVIDIA® Tesla® GPU，研究人员可以不断取得新的研究成果。单个 GPU 节点可以取代多个 CPU 集群节点。与 CPU 相比，GPU 使常见的分子动力学、量子化学、可视化和对接应用程序的速度提升了 5 倍以上，可提供更高的模拟性能（以美元和瓦为单位计算），进而获得更快速、更深入、更经济实惠的见解。

高性能计算：GPU服务器可以提供强大的并行计算能力，用于加速科学计算任务，如分子动力学模拟、气候模拟、天体物理模拟等。通过利用GPU的并行处理能力，科学研究人员可以更快地进行复杂的计算，加快研究进展。

深度学习和人工智能：GPU服务器在深度学习和人工智能领域有着广泛的应用，可以用于图像识别、自然语言处理、语音识别等任务。科学研究人员可以利用GPU服务器进行大规模数据的训练和模型优化，从而加速科学研究的进展。

数据分析和可视化：GPU服务器可以加速大规模数据的处理和可视化，对于生物信息学、地球科学、天文学等领域的数据分析和可视化有着重要的作用。科学研究人员可以利用GPU服务器进行高效的数据处理和可视化，从而更好地理解和分析数据。

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