完整的三大需求包括，數據備份、數據容災和防網絡攻擊

應用層面通常取決于高校采用的應用服務商情況。但是底層基礎架構，也就是IT系統，技術上是可以打造成一套系統，但一般科研大平臺會單獨建設。

看是什么云，私有云、混合云模式較多，公有云不多。

我們的AI課程主要還是結合交通應用比較多，如自動駕駛，信息融合處理，學生包括研究生和本科生，受眾不一樣，課程內容和深度也不一樣。

戴爾和英偉達有非常深入的合作， 首先英偉達會為戴爾的人工智能系統提供基礎GPU算力， 其次， 我們會一起打造更好的生態環境， 特別是我們會再很多新產品和新場景聯合提供早期的技術方案

人才培養的方向差異性還是比較大的，主要還是跟學科和專業有關，我的理解是，人工智能是工具，主要是提高學生解決問題的能力，至于方向，主要還是看學生的專業和未來就業的走向。

如果學校有通用的HPC平臺，可以通過算力資源分配分給相關的師生和課程；如果沒有其實從搭建一個中小型的HPC平臺開始，這類平臺搭建并不很復雜。實在不行，可以考慮校外公有云服務。

Dell有針對自動駕駛的AI課程，包括理論內容和實踐內容，適合于各類高校的AI類專業

分兩種，一種就是偏計算機學科的人工智能專業，另外一種是人工智能在不同研究方向的應用，這個就因不同應用而異了。

針對在線課程， 英偉達主要是通過Tesla系列的GPU卡和vGPU的算力支持。 Dell在這一方面有豐富的參評支持

有生命科學、冷凍電鏡科研平臺方向的建設案例

人工智能相關、虛擬仿真相關、高性能計算相關等場景，通用服務器加速能力不如GPU，而在一些專用場景，如機器學習、深度學習，普通服務器就心有余而力不足了

是有數據孤島問題，Dell是通過融合/超融合架構（PowerFlex系統）加上數據湖（PowerScale系統）架構，從基礎架構上打通

人工智能相關、虛擬仿真相關、高性能計算相關等場景，通用服務器加速能力不如GPU，而在一些專用場景，如機器學習、深度學習，普通服務器就心有余而力不足了

主要還是在科研和競賽領域，需要較大算力或者軟件平臺支持的時候。

現在建設的很多，普通高校有虛擬仿真實驗室或者實訓平臺，高職學校的虛擬仿真基地

其實都會有，主要是看具體的業務需求適合哪類存儲。

雖然不能所有，但是大部分都已經開始使用GPU算力

幾個方面，桌面端通過云桌面統一管理、部署；服務器端通過虛擬化技術實現算力均衡，包括GPU虛擬化；數據存儲通過分布式存儲保存數據

一般三維虛擬仿真的系統對顯示的需求會要求比較大， 一般計算的卡會使用A6000或A40的卡， 英偉達最近提出的OVX慨念， 主要是使用大規模集成A40的GPU算力卡， 來實現大規模的虛擬仿真

如果是建筑方面的課程建設，戴爾暫沒有；如果是建筑類高校的IT建設，戴爾可以提供

戴爾服務器采用智能冷卻技術，使用優選的散熱和機械模擬工具，可確保實現卓越 的冷卻效果和穩定的系統性能。我們主要的冷卻解決方案包括空氣冷卻、冷板式液冷(DLC) 和沉浸式冷卻，可為客戶的數據中心環境提供高效的冷卻選項。

戴爾的存儲方案PowerScale提供海量的數據存儲和算法，其特點有： 從10TB 無縫擴展至數十PB容量并提供海量并發吞吐能力； 真正的橫向擴展軟件架構確保無任何數據熱點； 業務不間斷的軟件更新和多節點故障下維持高可用性特性，保證業務連續性； 60秒輕松完成新節點加載，無需計劃停機，數據自動分布到新節點。數據自動分層到不同節點； 數據湖提供多種應用同時對一份數據的訪問，企業級靈活性的同時大大降低了多份數據存儲成本； 可以部署在本地數據中心，邊緣計算或公共云上，多種形態擴展簡單。

實訓平臺算力不足主要看哪方面不足。 英偉達為實訓平臺的支持是非常靈活的: 1. 如果單個實訓平臺終端算力的不足很容易通過提高vGPU分配占比， 或直接使用A100卡的MIG分配算力 2. 如果是指的終端數目的不足， 也可以很容易通過更多vGPU授權來分配更多節點來實現 無論是云計算還是自有環境都很容易實現

通常AI實訓類的、需要AI技術的虛擬仿真類的歸于人工智能中心；高性能科研類的歸于高性能計算中心；

戴爾沒有試用的AI實訓平臺，但是我們合作伙伴有完整的AI實訓平臺試用。

戴爾的產品多樣化，可以滿足多種不同的場景，如數據中心、邊緣端的、云部署的；另外戴爾的產品品控是業界一流的；最后戴爾的多種專業服務滿足客戶的多樣需求

戴爾的產品是在廈門和成都生產的，我們有廈門市經信局出具的本地化產品證明