完整的三大需求包括，數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)容災(zāi)和防網(wǎng)絡(luò)攻擊

應(yīng)用層面通常取決于高校采用的應(yīng)用服務(wù)商情況。但是底層基礎(chǔ)架構(gòu)，也就是IT系統(tǒng)，技術(shù)上是可以打造成一套系統(tǒng)，但一般科研大平臺會單獨建設(shè)。

看是什么云，私有云、混合云模式較多，公有云不多。

我們的AI課程主要還是結(jié)合交通應(yīng)用比較多，如自動駕駛，信息融合處理，學(xué)生包括研究生和本科生，受眾不一樣，課程內(nèi)容和深度也不一樣。

戴爾和英偉達有非常深入的合作， 首先英偉達會為戴爾的人工智能系統(tǒng)提供基礎(chǔ)GPU算力， 其次， 我們會一起打造更好的生態(tài)環(huán)境， 特別是我們會再很多新產(chǎn)品和新場景聯(lián)合提供早期的技術(shù)方案

人才培養(yǎng)的方向差異性還是比較大的，主要還是跟學(xué)科和專業(yè)有關(guān)，我的理解是，人工智能是工具，主要是提高學(xué)生解決問題的能力，至于方向，主要還是看學(xué)生的專業(yè)和未來就業(yè)的走向。

如果學(xué)校有通用的HPC平臺，可以通過算力資源分配分給相關(guān)的師生和課程；如果沒有其實從搭建一個中小型的HPC平臺開始，這類平臺搭建并不很復(fù)雜。實在不行，可以考慮校外公有云服務(wù)。

Dell有針對自動駕駛的AI課程，包括理論內(nèi)容和實踐內(nèi)容，適合于各類高校的AI類專業(yè)

分兩種，一種就是偏計算機學(xué)科的人工智能專業(yè)，另外一種是人工智能在不同研究方向的應(yīng)用，這個就因不同應(yīng)用而異了。

針對在線課程， 英偉達主要是通過Tesla系列的GPU卡和vGPU的算力支持。 Dell在這一方面有豐富的參評支持

有生命科學(xué)、冷凍電鏡科研平臺方向的建設(shè)案例

人工智能相關(guān)、虛擬仿真相關(guān)、高性能計算相關(guān)等場景，通用服務(wù)器加速能力不如GPU，而在一些專用場景，如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，普通服務(wù)器就心有余而力不足了

是有數(shù)據(jù)孤島問題，Dell是通過融合/超融合架構(gòu)（PowerFlex系統(tǒng)）加上數(shù)據(jù)湖（PowerScale系統(tǒng)）架構(gòu)，從基礎(chǔ)架構(gòu)上打通

人工智能相關(guān)、虛擬仿真相關(guān)、高性能計算相關(guān)等場景，通用服務(wù)器加速能力不如GPU，而在一些專用場景，如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，普通服務(wù)器就心有余而力不足了

主要還是在科研和競賽領(lǐng)域，需要較大算力或者軟件平臺支持的時候。

現(xiàn)在建設(shè)的很多，普通高校有虛擬仿真實驗室或者實訓(xùn)平臺，高職學(xué)校的虛擬仿真基地

其實都會有，主要是看具體的業(yè)務(wù)需求適合哪類存儲。

雖然不能所有，但是大部分都已經(jīng)開始使用GPU算力

幾個方面，桌面端通過云桌面統(tǒng)一管理、部署；服務(wù)器端通過虛擬化技術(shù)實現(xiàn)算力均衡，包括GPU虛擬化；數(shù)據(jù)存儲通過分布式存儲保存數(shù)據(jù)

一般三維虛擬仿真的系統(tǒng)對顯示的需求會要求比較大， 一般計算的卡會使用A6000或A40的卡， 英偉達最近提出的OVX慨念， 主要是使用大規(guī)模集成A40的GPU算力卡， 來實現(xiàn)大規(guī)模的虛擬仿真

如果是建筑方面的課程建設(shè)，戴爾暫沒有；如果是建筑類高校的IT建設(shè)，戴爾可以提供

戴爾服務(wù)器采用智能冷卻技術(shù)，使用優(yōu)選的散熱和機械模擬工具，可確保實現(xiàn)卓越 的冷卻效果和穩(wěn)定的系統(tǒng)性能。我們主要的冷卻解決方案包括空氣冷卻、冷板式液冷(DLC) 和沉浸式冷卻，可為客戶的數(shù)據(jù)中心環(huán)境提供高效的冷卻選項。

戴爾的存儲方案PowerScale提供海量的數(shù)據(jù)存儲和算法，其特點有： 從10TB 無縫擴展至數(shù)十PB容量并提供海量并發(fā)吞吐能力； 真正的橫向擴展軟件架構(gòu)確保無任何數(shù)據(jù)熱點； 業(yè)務(wù)不間斷的軟件更新和多節(jié)點故障下維持高可用性特性，保證業(yè)務(wù)連續(xù)性； 60秒輕松完成新節(jié)點加載，無需計劃停機，數(shù)據(jù)自動分布到新節(jié)點。數(shù)據(jù)自動分層到不同節(jié)點； 數(shù)據(jù)湖提供多種應(yīng)用同時對一份數(shù)據(jù)的訪問，企業(yè)級靈活性的同時大大降低了多份數(shù)據(jù)存儲成本； 可以部署在本地數(shù)據(jù)中心，邊緣計算或公共云上，多種形態(tài)擴展簡單。

實訓(xùn)平臺算力不足主要看哪方面不足。 英偉達為實訓(xùn)平臺的支持是非常靈活的: 1. 如果單個實訓(xùn)平臺終端算力的不足很容易通過提高vGPU分配占比， 或直接使用A100卡的MIG分配算力 2. 如果是指的終端數(shù)目的不足， 也可以很容易通過更多vGPU授權(quán)來分配更多節(jié)點來實現(xiàn) 無論是云計算還是自有環(huán)境都很容易實現(xiàn)

通常AI實訓(xùn)類的、需要AI技術(shù)的虛擬仿真類的歸于人工智能中心；高性能科研類的歸于高性能計算中心；

戴爾沒有試用的AI實訓(xùn)平臺，但是我們合作伙伴有完整的AI實訓(xùn)平臺試用。

戴爾的產(chǎn)品多樣化，可以滿足多種不同的場景，如數(shù)據(jù)中心、邊緣端的、云部署的；另外戴爾的產(chǎn)品品控是業(yè)界一流的；最后戴爾的多種專業(yè)服務(wù)滿足客戶的多樣需求

戴爾的產(chǎn)品是在廈門和成都生產(chǎn)的，我們有廈門市經(jīng)信局出具的本地化產(chǎn)品證明