作為全國首個以 “雙高” 為基礎的本科職業(yè)學校，深圳職業(yè)技術大學在 AI 高層次技術技能人才培養(yǎng)中，正面臨一道關鍵難題：學生實訓要足量 GPU 算力支撐，教師科研需靈活適配 IT 環(huán)境，可傳統(tǒng) IT 架構下，資源不夠用、管理太繁瑣、運維壓得慌，如何打破這層束縛？深圳職業(yè)技術大學為職業(yè)本科 AI 育人提供了可落地的參考樣本。

在 AI 發(fā)展大潮下， 學校以人工智能技術應用落地為研究導向，積極開展學科建設，推動科研向教學的轉化，培養(yǎng)高層次技術技能人才。既要讓學生在課堂上接觸真實的 AI 模型訓練與推理場景，又要支持教師開展面向產(chǎn)業(yè)需求的 AI 應用科研項目，深圳職業(yè)技術大學原有 IT 架構逐漸難以支撐新增需求，主要面臨以下阻礙：

● GPU 資源利用低，實訓需求難滿足

AI 教學中的模型實驗、教學實訓均高度依賴 GPU 算力，但學校面臨雙重困境：一方面，GPU 資源有限，高峰期多個班級需排隊使用，實訓課程的時段安排分散，影響教學進度；另一方面，傳統(tǒng)管理方式下，GPU 資源利用率低，非上課時段設備常有閑置，需要動態(tài)調(diào)配機制，緩解資源緊張問題。

● 教學環(huán)境要求有差異，準備復雜并且管理難

不同課程對 IT 環(huán)境的需求差異顯著，為支持不同計算任務可能花費大量時間配置物理機，同時需要配置不同的 AI 框架，學習環(huán)境的切換與就緒都耗時耗力。與此同時，實驗代碼、訓練模型、數(shù)據(jù)集缺乏統(tǒng)一存儲管理，一旦出現(xiàn)本地設備故障等問題，可能導致數(shù)據(jù)丟失或者結果出錯。

● 依賴教師的人工管理，運維壓力大

從 GPU 資源申請、環(huán)境配置到實驗任務提交，均需依賴老師手動操作，擠占了備課與教學時間。如果面對 100+ 學生同時申請資源，不僅效率低下，還容易出現(xiàn)資源分配不均、權限設置錯誤等問題，進一步增加運維負擔。

資源池化切分 + 動態(tài)調(diào)度，實現(xiàn)供需平衡與高效利用

通過青云 AI 智算平臺，深圳職業(yè)技術大學將GPU資源整合為統(tǒng)一資源池，以精細化的算力切分及智能動態(tài)調(diào)度破解智算資源難題。

● 精細化算力切分：同時支持獨占 GPU 和 vGPU 申請。通過 vGPU 將單張 GPU 卡切分為多個獨立算力單元，每個單元可滿足 1 名學生的實訓需求，在不增加硬件投入的情況下，將 GPU 資源承載能力提升 3-5 倍。

● 智能動態(tài)調(diào)度：依托調(diào)度算法實現(xiàn) “教學實訓優(yōu)先 + 科研錯峰利用”，上課高峰期自動將閑置科研算力單元調(diào)配至教學場景，非上課時段則釋放算力單元供科研使用，資源不足時自動開啟排隊機制，實現(xiàn)資源價值最大化。

分鐘級交付，環(huán)境切換與框架啟動零門檻

為解決教學環(huán)境適配難，深圳職業(yè)技術大學通過軟硬件一體化交付的方案，實現(xiàn)教學實訓 “開箱即用”。

● 分鐘級環(huán)境交付：學生通過統(tǒng)一平臺提交環(huán)境需求，從申請到環(huán)境就緒僅需 1分鐘，相比傳統(tǒng)手動配置效率大幅提升，滿足多課程連續(xù)實訓的快速切換需求。

● 一鍵啟動常用框架與模型：預集成 PyTorch、MindSpore 等主流 AI 框架，以及 30 + 通用模型，學生無需手動下載配置，點擊即可啟動使用，同時支持自定義模型上傳，兼顧基礎教學與進階實訓。

全流程自助 + 可視化監(jiān)控，學生更便捷、教師更省心

借助青云 AI 智算平臺，深圳職業(yè)技術大學實現(xiàn)學生自主操作與教師智能管控的雙向優(yōu)化，減輕師生的使用負擔，進一步提升管理效率。

● 全流程自助：學生可自主完成 GPU 資源申請（選擇算力規(guī)格、使用時長）、環(huán)境配置與任務提交，一旦任務完成，資源則自動釋放，同時也支持師生的遠程訪問，以及多任務并發(fā)。

● 可視化監(jiān)控與自動隔離：教師通過平臺可以查看 GPU 使用率、內(nèi)存占用、任務進度等。當出現(xiàn)設備故障、資源超配等問題時，系統(tǒng)自動觸發(fā)告警；當出現(xiàn)異常任務時，能夠自動隔離，不影響其他學生的實驗進程。

深圳職業(yè)技術大學以高效、低成本的智算支撐，解決了 GPU 資源緊張的難題，實現(xiàn)了實訓環(huán)境的分鐘級交付，獲得了更便捷的管理運維，加速了科研向教學的轉化，為培養(yǎng)高層次技術技能人才筑牢根基。青云科技將持續(xù)探索高校在 AI 時代的深層需求，不斷創(chuàng)新應用場景，以更貼合教育實際的智算解決方案，助力 AI 教學、科研與人才培養(yǎng)。