疫情之下，很多課堂從線下轉移到線上，在線教育相關技術面臨著更大的挑戰。有高校在開展AI實驗課教學時就遇到了一大難題：如何充分利用現有計算資源，滿足百余名學生的AI實驗課在線教學需求，同時不影響教師們的科研工作？浪潮人工智能資源平臺AIStation通過高效資源調度、快速資源共享、極簡登錄操作，幫助師生們成功實現了在線教學實驗AI。
破局AI在線教學實驗難題
采用這種新型教學實驗方法的這所大學位于北京，目前是國家“雙一流”世界一流學科建設高校。該校于今年年初開設了《人工智能課程》，引導學生們了解當今前沿的人工智能技術、算法和框架，共吸引了全校120名學生選修。疫情期間采用在線方式進行教學。
為了讓同學們更深入地理解人工智能的基本原理和開發流程，授課老師希望從校級人工智能平臺中劃分出一部分計算資源作為AI教學及實驗平臺，讓學生進行遠程AI實驗。計劃將120名學生分成4組，以小組為單位開展實驗課，在課上將相關算例和數據同步給學生，指導每個學生在指定AI框架內進行算例調試。
但要實現AI在線教學實驗并不容易，主要有三大問題：
1.計算資源有限，傳統方法無法滿足30名學生同時在線操作，并且兼顧教師的科研需求；
2.實驗課上老師需要將相關資料快速共享給學生，以往資源共享需要手動上傳和下載，過程繁瑣且效率低下；
3.疫情期間，分布在全國各地的師生們需要遠程登錄平臺，登錄方式、響應速度直接關系到教學效果。
AIStation助力AI在線教學實驗
在深入理解師生們的需求之后，浪潮AI團隊聯合該校網絡信息中心，借助AIStation將原有平臺快速改造為同時面向教師、120名學生的科研與教學平臺，疫情期間支持師生們在家遠程辦公與教學。
AIStation是面向AI開發場景的人工智能資源平臺，能夠全面整合AI計算資源、訓練數據資源以及AI開發工具，為AI開發提供極致高性能的計算力支撐，構建敏捷高效的一體化AI開發平臺。針對遠程教學實驗場景的實際需求，AIStation實現了精細化的資源管理、快速共享資源、秒級創建開發環境、網頁登錄，解決了上述三大問題。
AIStation高效管理AI平臺
資源管理方面，AIStation可以讓多人共用一張GPU卡且互不影響，從而同時滿足師生的教學和科研需求。AIStation將一部分GPU卡設置為教學資源池，利用GPU細粒度分配策略將每張GPU卡切分為4份，可以支持4人同時使用，這樣8張GPU卡即能支持30名學生同時在線做實驗。通過創建學生用戶組并授權30個賬號，同時設置每個用戶最多使用1GPU資源，學生用賬號登錄平臺后即可使用GPU做實驗，課程結束后AIStation會收回資源。
AI實驗課遠程教學流程
資源共享方面，AIStation實現了資源快速共享、秒級創建開發環境。老師可將課程所需要的算例和數據集放到公共目錄下，學生登錄后會自動同步到個人空間，實現資源共享。對于實驗課中需要使用的AI框架，老師基于AIStation內置的框架鏡像，在一個開發環境中安裝框架并保存為新鏡像。通過設置分享鏡像，所有學生就可以使用該鏡像快速創建開發環境。
平臺接入方面，AIStation提供網頁訪問服務，師生們無需安裝任何插件，通過網頁即可快速登錄到實驗平臺。并且提供Jupyter網頁應用程序，學生們可在其中學習TensorFlow、Keras等框架的原理，以及神經網絡算例的基本原理流程。
借助AIStation人工智能資源平臺，該“雙一流”高校的AI教學實驗得以順利開展。授課老師表示：“浪潮AIStation讓校級人工智能平臺得到更加高效的使用，快速為老師和百余名學生提供教學資源，具有登錄便捷、界面友好、操作簡單、響應迅速等優點，幫助我們成功實現了在線AI教學實驗這種新方法，更好地應對疫情給教學帶來的挑戰?！?/p>
浪潮AIStation人工智能資源平臺面向開發場景，致力于幫助用戶構建一體化的AI開發平臺，為AI開發工程師提供高效的計算力支撐、精準的資源管理和調度、敏捷的數據整合及加速、流程化的AI開發業務整合，助力用戶提高開發效率和產品上市速度。
除了在線教育，浪潮AIStation已服務于智能手機拍照、個性化AI駕駛助手、銀行智能客服等多個場景，幫助用戶高效管理計算資源、開發環境、數據資源和作業任務，提高開發效率并縮短開發周期，加速AI應用落地。
