作为全国首个以 “双高” 为基础的本科职业学校，深圳职业技术大学在 AI 高层次技术技能人才培养中，正面临一道关键难题：学生实训要足量 GPU 算力支撑，教师科研需灵活适配 IT 环境，可传统 IT 架构下，资源不够用、管理太繁琐、运维压得慌，如何打破这层束缚？深圳职业技术大学为职业本科 AI 育人提供了可落地的参考样本。
深圳职业技术大学是一所公办本科层次职业院校。建校以来，学校以立德树人为根本任务，坚定职教本色，坚持深圳特色，深入对接国家所向、深圳所需，秉持“德业并进、自强不息”的校训精神，不断创新办学体制机制、教育教学理念、人才培养模式，创造了中国高职教育的多个第一，综合实力稳居全国同类院校前列。
在 AI 发展大潮下， 学校以人工智能技术应用落地为研究导向，积极开展学科建设，推动科研向教学的转化，培养高层次技术技能人才。既要让学生在课堂上接触真实的 AI 模型训练与推理场景，又要支持教师开展面向产业需求的 AI 应用科研项目，深圳职业技术大学原有 IT 架构逐渐难以支撑新增需求，主要面临以下阻碍：
GPU 资源利用低，实训需求难满足
AI 教学中的模型实验、教学实训均高度依赖 GPU 算力，但学校面临双重困境：一方面，GPU 资源有限，高峰期多个班级需排队使用，实训课程的时段安排分散，影响教学进度；另一方面，传统管理方式下，GPU 资源利用率低，非上课时段设备常有闲置，需要动态调配机制，缓解资源紧张问题。
教学环境要求有差异，准备复杂并且管理难
不同课程对 IT 环境的需求差异显著，为支持不同计算任务可能花费大量时间配置物理机，同时需要配置不同的 AI 框架，学习环境的切换与就绪都耗时耗力。与此同时，实验代码、训练模型、数据集缺乏统一存储管理，一旦出现本地设备故障等问题，可能导致数据丢失或者结果出错。
依赖教师的人工管理，运维压力大
从 GPU 资源申请、环境配置到实验任务提交，均需依赖老师手动操作，挤占了备课与教学时间。如果面对 100+ 学生同时申请资源，不仅效率低下，还容易出现资源分配不均、权限设置错误等问题，进一步增加运维负担。
资源池化切分 + 动态调度：实现供需平衡与高效利用
通过青云 AI 智算平台，深圳职业技术大学将 GPU 资源整合为统一资源池，以精细化的算力切分及智能动态调度破解智算资源难题。
精细化算力切分：
同时支持独占 GPU 和 vGPU 申请。通过 vGPU 将单张 GPU 卡切分为多个独立算力单元，每个单元可满足 1 名学生的实训需求，在不增加硬件投入的情况下，将 GPU 资源承载能力提升 3-5 倍。
智能动态调度：
依托调度算法实现 “教学实训优先 + 科研错峰利用”，上课高峰期自动将闲置科研算力单元调配至教学场景，非上课时段则释放算力单元供科研使用，资源不足时自动开启排队机制，实现资源价值最大化。
分钟级交付：环境切换与框架启动零门槛
为解决教学环境适配难，深圳职业技术大学通过软硬件一体化交付的方案，实现教学实训 “开箱即用”。
分钟级环境交付：
学生通过统一平台提交环境需求，从申请到环境就绪仅需 1 分钟，相比传统手动配置效率大幅提升，满足多课程连续实训的快速切换需求。
一键启动常用框架与模型：
预集成 PyTorch、MindSpore 等主流 AI 框架，以及 30 + 通用模型，学生无需手动下载配置，点击即可启动使用，同时支持自定义模型上传，兼顾基础教学与进阶实训。
全流程自助 + 可视化监控：学生更便捷、教师更省心
借助青云 AI 智算平台，深圳职业技术大学实现学生自主操作与教师智能管控的双向优化，减轻师生的使用负担，进一步提升管理效率。
全流程自助：
学生可自主完成 GPU 资源申请（选择算力规格、使用时长）、环境配置与任务提交，一旦任务完成，资源则自动释放，同时也支持师生的远程访问，以及多任务并发。
可视化监控与自动隔离：
教师通过平台可以查看 GPU 使用率、内存占用、任务进度等。当出现设备故障、资源超配等问题时，系统自动触发告警；当出现异常任务时，能够自动隔离，不影响其他学生的实验进程。
深圳职业技术大学以高效、低成本的智算支撑，解决了 GPU 资源紧张的难题，实现了实训环境的分钟级交付，获得了更便捷的管理运维，加速了科研向教学的转化，为培养高层次技术技能人才筑牢根基。青云科技将持续探索高校在 AI 时代的深层需求，不断创新应用场景，以更贴合教育实际的智算解决方案，助力 AI 教学、科研与人才培养。
