大学应该怎么做人工智能科研？

如果细数当下的行业风口，人工智能可谓是当仁不让，爆发式的行业应用需求也直接带动了高校的相关专业建设。在《新一代人工智能发展规划》中，国务院明确完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。

在人工智能发展大势下，人工智能学院以及相关专业如同雨后春笋般涌现，目前中国科学院大学、西安电子科技大学、南宁学院、湖南工业大学、重庆邮电大学等多所学校相继成立人工智能学院。今年3月，南京大学正式成立人工智能学院，周志华出任南京大学人工智能学院院长。

在专业方面，经《光明日报》报道，去年经国家教育部正式批准设立“智能科学与技术”本科专业的高校已达36个；在教育部研究生专业目录外，设置了“智能科学与技术”相关专业方向已达79个。同时，“智能科学与技术”论文、著作和教材出版更是在全球呈现了“井喷”态势。

中国科学院大学人工智能技术学院课程设置备案表

其实，对于高校而言，成立人工智能学院，申请“智能科学与技术”专业，也许并不是难以企及，反而是在学院和专业建设中，高校往往面临科研环境不给力、缺乏研究数据等问题。所以，如何跨过高技术门槛，将人工智能学院与专业实打实地丰富起来，以进一步推动人工智能教学与科研，成为了亟需满足的现实需要。

对于类似难题，越来越多高校开始使用DeepRack深度学习一体机（科研平台）。比如，清华大学、南京大学、南京农业大学、西安科技大学、 湖北文理学院、重庆第二师范学院等多所院校已经通过DeepRack深度学习一体机，完成了相关应用的实施落地，而更多高校正在采购沟通中。

DeepRack深度学习一体机

作为软硬件一体化的AI科研平台，DeepRack深度学习一体机基于高性能的硬件以及一步到位的软件，提供3种备选配置，并配套丰富的数据集，可为高校开展图像识别、自然语言处理等人工智能科研提供硬件、软件、数据以及技术等支持。

硬件

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硬件方面，DeepRack深度学习一体机选用英特尔至强处理器以及英伟达GPU卡，每台服务器最多可插入4块英伟达GPU卡，提供最大每秒144万亿次的单精度计算能力，四个节点满配时相当于160台服务器的计算能力，以高性能硬件提供有力的技术支撑。

软件

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软件方面，集成深度学习领域前沿开源软件框架——TensorFlow与Caffe。其中，TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法，这都是目前在Image、Speech和NLP流行的深度神经网络模型;而Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口，可以在CPU和GPU64直接无缝切换。

同时，为了方便使用者管理资源，DeepRack深度学习一体机拥有与之配套的管理软件，通过该软件界面，即能快速获悉一体机的资源使用情况，为科研应用提供参考。

数据

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在数据方面，针对人工智能科研中普遍面临的数据短缺问题，DeepRack深度学习一体机提供与之配套的MNIST、CIFAR-10、ImageNet等图像数据集，满足科研需要的大量人脸数据、车牌数据、环保数据等，开箱即用。

CIFAR-10物品分类

服务

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在人工智能科研中，无论是设备的部署，还是科研环境的搭建，都存在一定的技术门槛。为了解决设备使用中可能面临的问题，DeepRack深度学习一体机提供从部署到使用的完整服务体系，参照操作手册即可轻松上手。

配置

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针对不同的人工智能科研需求，DeepRack深度学习一体机提供经济型、标准型以及增强型3种配置，可满足多样化的科研应用需求。