北京信息科技大学是一所以工为主,工、管、理、经、文、法多学科协调发展、北京市重点支持建设的高校。学校始终扎根中国大地,融入国家机械工业、计算机事业的起步发展,为国防科技事业做出了不可磨灭的贡献,同时也形成了鲜明的信息特色、行业特色、军工特色。学校科技创新优势突出,在高端软件、传感技术、高端装备制造等领域一批成果实现产业化。
图片来源:北京信息科技大学官网
打造智慧科研融合平台
北京信息科技大学下设的计算机学院,起源于 1978 年建立的北京大学第二分校计算机软件专业。该学院学院获国家级教育教学成果奖二等奖 1 项,北京市教育教学成果奖二等奖 6 项,获国家发明专利 30 余项,软件著作权 100 余项。
为更好地支撑计算机学院的科研课题和教学实验,计算机学院计划打造智慧科研融合平台,实现不同教学实验和科研项目的资源相互隔离,并设置信创专区支持相关科研创新。
三招齐出 撑起科研协同创新
青云科技根据北京信息科技大学计算机学院的具体需求,为智慧科研融合平台进行了计算节点与信创计算节点的规划:
一、一云多芯,多栈统管。依托青云信创云,实现云平台内兼容不同的 CPU 架构,由统一管理界面同时提供 x86 与信创系统虚拟机,构建起专门的信创资源池,进行通过一套管理节点管理 x86 与信创等多种集群。
二、全栈可靠,支撑教研。建成的智慧科研融合平台包含计算虚拟化、分布式存储、对象存储、SDN、基于应用中心的 PaaS 服务、统一运维平台等全栈 IT 能力,能够支撑科研开发与教学实验的需求,为不同项目创建不同的集群。
三、便捷运营,简化运维。青云企业云能够满足自服务、计量计费、权限管理等需求,有利于资源管理与回收,促使相关流程标准化,有效减轻运营及运维压力。
云之基石 构建数字化校园
数字化校园建设的目标是实现学校的教学、科研、管理、服务等工作的规范性、严谨性和高效率性,北京信息科技大学计算机学院的智慧科研融合平台选择以云计算作为基础资源的承载,完全符合这一目标。
同时,这也将促进重大科研基础设施、高性能计算平台和大型仪器设备开放共享,有助于提供虚拟集成实验环境、科研实验数据共享等服务,甚至支撑跨学科、跨学校、跨地域的协同创新。
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。