实训台架与科研课程规划

实训台架概览

名称：AI-GPU实训台架

主题：GPU算力在AI发展中的创新应用

平台组成：

• 平台5.1：端侧算力GPU平台 - Nvidia Jetson系列，专为边缘计算与AI推理设计，提供高效能、低功耗的GPU解决方案。
• 平台5.2：私有化推理平台 - 搭载华为910B或Nvidia P40/4090等高端GPU，为企业级用户提供高性能、安全可靠的私有化AI推理服务。
• 平台5.3：服务器训练平台 - 配备两台以上Nvidia A100 GPU，支持大规模并行计算，加速深度学习模型的训练过程。

科研课程规划

课程一：《智能车联网-端侧GPU算力架构设计与应用》

• 内容概述：本课程将深入探讨端侧GPU算力架构在智能车联网中的应用，包括架构设计原则、GPU选型与优化策略、端侧推理算法实现等。通过案例分析与实践操作，学生将掌握如何在资源受限的端侧设备上高效利用GPU算力，实现智能化功能的部署与优化。

课程二：《智能车联网-私有化部署GPU算力架构设计与实现》

• 内容概述：本课程将专注于私有化部署场景下的GPU算力架构设计，涵盖GPU资源分配、安全隔离、负载均衡等关键技术。学生将学习如何根据业务需求构建高效、可靠的私有化推理平台，并掌握GPU性能调优与故障排查方法。

课程三：《智能车联网-网络化训练推理GPU算力架构设计与优化》

• 内容概述：本课程将围绕网络化训练与推理场景下的GPU算力架构设计展开，重点介绍分布式训练框架、数据并行与模型并行策略、网络通信优化等关键技术。学生将了解如何通过网络化架构实现GPU算力的最大化利用，同时掌握训练与推理过程中的性能监测与优化方法。

通过这一系列课程的系统学习，学生将全面掌握GPU算力在智能车联网中的创新应用与架构设计技能，为未来从事相关领域的研究与开发工作奠定坚实基础。

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