在人工智能技術高速發展的時代背景下，北京郵電大學作為國內信息科技領域的頂尖學府，面臨著教學資源升級的迫切需求。人工智能學院、數學院等核心院系在開展實驗教學時，長期受限于三大挑戰：其一，GPU硬件資源投入成本高，傳統整卡分配模式導致資源利用率不足；其二，實驗環境配置復雜，學生需耗費大量時間部署開發環境；其三，教學實驗環境差異性導致結果不可復現，影響教學評估準確性。

學校通過部署EaaS高性能計算云平臺，構建起支撐人工智能教育的新型數字基座。該平臺集成120塊NVIDIA 3080/3090專業顯卡，采用革命性的GPU細粒度調度技術（最小0.1卡分配），配合容器化環境部署，成功將硬件資源利用率提升10倍。平臺預置PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，實現教學實驗環境的"開箱即用"。

• 統一的實驗環境：學生在實驗中常因環境配置問題（如不同版本的框架或驅動）導致實驗失敗，浪費時間，影響學習效果。
• 資源共享與成本優化：學校預算有限，傳統整卡分配模式無法支持已開設的課程。需在有限的硬件資源下滿足更多用戶的計算需求，提升資源利用率。
• 簡化實驗準備流程：教師和學生希望減少實驗環境的安裝和配置時間，專注于課程內容和模型開發。
• 教學科研協同發展需求：教學時段優先保障實驗課程，非教學時段開放自習算力預約。
• 售后服務與技術支持：需要及時解決師生在使用過程中遇到的技術問題，確保平臺的穩定運行。

• 平臺自研GPU卡調度技術，顆粒度最低至0.1卡，120張物理卡實現1200并發訓練，顯著提升硬件資源利用率。
• 建立標準化應用倉庫，預配置各類AI開發環境模板，支撐50門以上計算和AI類實訓課程。
• 平臺容器技術使實驗準備時間大幅縮短，學生可以將更多時間投入到模型開發和算法優化中。
• 內置PyTorch、TensorFlow、Jupyter Notebook等主流框架，學生可快速構建實驗環境，無需手動安裝和部署，確保實驗環境的一致性，避免因環境差異導致的實驗誤差。
• 靈活的調度功能，通過建立不同的資源池和實例自動過期時間，滿足教學時段上課和課后自習需求。
• 平臺支持創建班級。開課老師可以在班級內共享應用和數據，可以指定一名助教協助管理班級實例、數據和成員。
• 公司提供專人售后服務，師生在使用中遇到問題時，均能在第一時間獲得技術支持，確保教學和實驗的順利進行。