完整的三大需求包括，数据备份、数据容灾和防网络攻击

应用层面通常取决于高校采用的应用服务商情况。但是底层基础架构，也就是IT系统，技术上是可以打造成一套系统，但一般科研大平台会单独建设。

看是什么云，私有云、混合云模式较多，公有云不多。

我们的AI课程主要还是结合交通应用比较多，如自动驾驶，信息融合处理，学生包括研究生和本科生，受众不一样，课程内容和深度也不一样。

戴尔和英伟达有非常深入的合作， 首先英伟达会为戴尔的人工智能系统提供基础GPU算力， 其次， 我们会一起打造更好的生态环境， 特别是我们会再很多新产品和新场景联合提供早期的技术方案

人才培养的方向差异性还是比较大的，主要还是跟学科和专业有关，我的理解是，人工智能是工具，主要是提高学生解决问题的能力，至于方向，主要还是看学生的专业和未来就业的走向。

如果学校有通用的HPC平台，可以通过算力资源分配分给相关的师生和课程；如果没有其实从搭建一个中小型的HPC平台开始，这类平台搭建并不很复杂。实在不行，可以考虑校外公有云服务。

Dell有针对自动驾驶的AI课程，包括理论内容和实践内容，适合于各类高校的AI类专业

分两种，一种就是偏计算机学科的人工智能专业，另外一种是人工智能在不同研究方向的应用，这个就因不同应用而异了。

针对在线课程， 英伟达主要是通过Tesla系列的GPU卡和vGPU的算力支持。 Dell在这一方面有丰富的参评支持

有生命科学、冷冻电镜科研平台方向的建设案例

人工智能相关、虚拟仿真相关、高性能计算相关等场景，通用服务器加速能力不如GPU，而在一些专用场景，如机器学习、深度学习，普通服务器就心有余而力不足了

是有数据孤岛问题，Dell是通过融合/超融合架构（PowerFlex系统）加上数据湖（PowerScale系统）架构，从基础架构上打通

人工智能相关、虚拟仿真相关、高性能计算相关等场景，通用服务器加速能力不如GPU，而在一些专用场景，如机器学习、深度学习，普通服务器就心有余而力不足了

主要还是在科研和竞赛领域，需要较大算力或者软件平台支持的时候。

现在建设的很多，普通高校有虚拟仿真实验室或者实训平台，高职学校的虚拟仿真基地

其实都会有，主要是看具体的业务需求适合哪类存储。

虽然不能所有，但是大部分都已经开始使用GPU算力

几个方面，桌面端通过云桌面统一管理、部署；服务器端通过虚拟化技术实现算力均衡，包括GPU虚拟化；数据存储通过分布式存储保存数据

一般三维虚拟仿真的系统对显示的需求会要求比较大， 一般计算的卡会使用A6000或A40的卡， 英伟达最近提出的OVX慨念， 主要是使用大规模集成A40的GPU算力卡， 来实现大规模的虚拟仿真

如果是建筑方面的课程建设，戴尔暂没有；如果是建筑类高校的IT建设，戴尔可以提供

戴尔服务器采用智能冷却技术，使用优选的散热和机械模拟工具，可确保实现卓越 的冷却效果和稳定的系统性能。我们主要的冷却解决方案包括空气冷却、冷板式液冷(DLC) 和沉浸式冷却，可为客户的数据中心环境提供高效的冷却选项。

戴尔的存储方案PowerScale提供海量的数据存储和算法，其特点有： 从10TB 无缝扩展至数十PB容量并提供海量并发吞吐能力； 真正的横向扩展软件架构确保无任何数据热点； 业务不间断的软件更新和多节点故障下维持高可用性特性，保证业务连续性； 60秒轻松完成新节点加载，无需计划停机，数据自动分布到新节点。数据自动分层到不同节点； 数据湖提供多种应用同时对一份数据的访问，企业级灵活性的同时大大降低了多份数据存储成本； 可以部署在本地数据中心，边缘计算或公共云上，多种形态扩展简单。

实训平台算力不足主要看哪方面不足。 英伟达为实训平台的支持是非常灵活的: 1. 如果单个实训平台终端算力的不足很容易通过提高vGPU分配占比， 或直接使用A100卡的MIG分配算力 2. 如果是指的终端数目的不足， 也可以很容易通过更多vGPU授权来分配更多节点来实现 无论是云计算还是自有环境都很容易实现

通常AI实训类的、需要AI技术的虚拟仿真类的归于人工智能中心；高性能科研类的归于高性能计算中心；

戴尔没有试用的AI实训平台，但是我们合作伙伴有完整的AI实训平台试用。

戴尔的产品多样化，可以满足多种不同的场景，如数据中心、边缘端的、云部署的；另外戴尔的产品品控是业界一流的；最后戴尔的多种专业服务满足客户的多样需求

戴尔的产品是在厦门和成都生产的，我们有厦门市经信局出具的本地化产品证明