GPU資源價格昂貴,高校GPU資源規(guī)模有限,無法滿足學(xué)校算力資源需求。
學(xué)校需要提供專業(yè)機房/硬件/軟件,才能讓學(xué)生做實驗。
面對不同的科研場景,需要通過不同算力單元搭配來實現(xiàn)最大化加速效果,高校GPU資源采購周期長,難以應(yīng)對科研需求。
人工智能學(xué)習中數(shù)據(jù)集必不可少,如何及時獲取最新數(shù)據(jù)集,以及做好學(xué)校訪問的數(shù)據(jù)共享,需要學(xué)校投入較大精力。