زیرساخت محاسباتی و هوش مصنوعی ویژه پژوهشهای دانشگاهی
دسترسی به توان پردازشی پیشرفته و همراهی تخصصی در تحلیل داده، مدلسازی، شبیهسازی و هوش مصنوعی برای اعضای هیئت علمی، پژوهشگران، مراکز تحقیقاتی و دانشجویان تحصیلات تکمیلی.
ارزش پیشنهادی
توان پردازشی پیشرفته و تخصص علم داده، متناسب با نیاز واقعی پژوهش شما
آزمایشگاه محاسباتی پیشرفته دانشگاهی و هوش مصنوعی، زیرساخت CPU و GPU، محیط نرمافزاری و همراهی تخصصی لازم را فراهم میکند تا پژوهشگران بتوانند مدلها، شبیهسازیها و تحلیلهای پیچیده خود را با سرعت بیشتر، دقت مناسب، مستندسازی کامل و قابلیت بازتولید اجرا کنند. نحوه همکاری میتواند از رزرو صرف ظرفیت پردازشی تا همراهی کامل در آمادهسازی داده، انتخاب روش، پیادهسازی، اعتبارسنجی و تحلیل نتایج توسعه پیدا کند.
معرفی محصول
پژوهشهای دادهمحور و محاسبات سنگین را بدون محدودیت زیرساخت اجرا کنید
بسیاری از پژوهشهای علمی نه بهدلیل ضعف ایده، بلکه بهدلیل محدودیت سختافزار، حجم بالای داده، طولانیبودن زمان اجرا یا پیچیدگی پیادهسازی محاسباتی متوقف میشوند. این آزمایشگاه برای اساتید، پژوهشگران، دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری، مراکز تحقیقاتی و گروههای تحقیقوتوسعه طراحی شده است. آزمایشگاه از مرحله ارزیابی مسئله و انتخاب زیرساخت تا آمادهسازی محیط، اجرای مدل، شبیهسازی، اعتبارسنجی نتایج و انتقال دانش در کنار پژوهشگر قرار میگیرد. نقش آزمایشگاه جایگزینی پژوهشگر نیست؛ بلکه فراهمکردن توان محاسباتی و همراهی تخصصی برای اجرای دقیقتر، سریعتر و قابل بازتولید پژوهش است.
مسئلهای که حل میکنیم
پژوهشگران برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی، پردازش دادههای حجیم، اجرای شبیهسازیهای عددی و مقایسه چند روش، اغلب با کمبود CPU، GPU، حافظه و فضای ذخیرهسازی مواجهاند. از سوی دیگر، تهیه و نگهداری زیرساخت اختصاصی برای یک پروژه یا گروه پژوهشی معمولاً پرهزینه است. پیچیدگی انتخاب الگوریتم، آمادهسازی داده، تنظیم محیط نرمافزاری، اعتبارسنجی نتایج و مستندسازی نیز میتواند زمان اجرای پروژه را افزایش دهد. آزمایشگاه با ارائه زیرساخت متناسب و خدمات علمی و محاسباتی، این موانع را برطرف میکند تا پژوهشگر بر مسئله علمی و تفسیر نتایج تمرکز داشته باشد.
چالشهای کلیدی
پژوهشهای پیشرفته به ترکیبی از توان محاسباتی، محیط نرمافزاری پایدار، داده آماده و روش تحلیلی معتبر نیاز دارند. نبود هرکدام از این اجزا میتواند اجرای پروژه را طولانی، پرهزینه یا غیرقابل بازتولید کند. آزمایشگاه با شناسایی دقیق گلوگاه هر پروژه، منابع و خدمات لازم را متناسب با همان نیاز فراهم میکند.
01
02
03
04
بازار هدف و کاربران
بازار هدف
دانشگاهها و دانشکدهها، پژوهشگاهها و مراکز تحقیقاتی، بیمارستانهای آموزشی و مراکز تحقیقات پزشکی، آزمایشگاههای تخصصی، پارکهای علم و فناوری، مراکز نوآوری دانشگاهی، شرکتهای دانشبنیان پژوهشمحور و واحدهای تحقیقوتوسعه
خدمات آزمایشگاه برای طیف گستردهای از رشتهها قابل استفاده است؛ از پزشکی، سلامت، علوم زیستی و بیوانفورماتیک تا مهندسی، علوم کامپیوتر، فیزیک، شیمی، علوم پایه، اقتصاد، مدیریت، مالی، علوم انسانی، علوم اجتماعی، محیطزیست، علوم زمین و GIS. مدل خدمت میتواند برای یک پژوهشگر، گروه تحقیقاتی، دانشکده، مرکز پژوهشی یا کل دانشگاه تعریف شود. همچنین پروژههای مشترک دانشگاه و صنعت، تیمهای دریافتکننده گرنت و گروههای تحقیقاتی چنددانشگاهی میتوانند از ظرفیت مشترک آزمایشگاه استفاده کنند.
تصمیمگیرندگان
مدیران و مجریان پژوهشی
معاون پژوهشی، رئیس پژوهشگاه یا رئیس مرکز تحقیقات
رئیس دانشکده، مدیر مرکز محاسبات یا مدیر فناوری اطلاعات دانشگاه
استاد راهنما، مجری اصلی طرح، مدیر گرنت یا مدیر تحقیقوتوسعه
کاربران نهایی
پژوهشگران و متخصصان
اعضای هیئت علمی، پژوهشگران پسادکتری و مجریان طرحهای پژوهشی
دانشجویان دکتری و کارشناسی ارشد در پروژههای دادهمحور و محاسباتی
دانشمندان داده، متخصصان هوش مصنوعی، مهندسان داده، برنامهنویسان علمی و کارشناسان شبیهسازی
سناریوهای کاربرد
۰۱
برای پژوهشگرانی که داده و کد اولیه دارند اما رایانه شخصی پاسخگوی آموزش مدل، تنظیم ابرپارامترها و مقایسه معماریها نیست، منابع GPU و محیط اجرایی متناسب تخصیص داده میشود. آزمایشگاه میتواند نصب کتابخانهها، اجرای مدل، پایش مصرف منابع، ثبت زمان اجرا و تهیه گزارش مقایسه عملکرد مدلها را بر عهده بگیرد.
۰2
دادههای MRI، CT، تصاویر میکروسکوپی و سایر تصاویر پزشکی میتوانند برای تشخیص، طبقهبندی، بخشبندی یا استخراج ویژگی تحلیل شوند. خدمت میتواند آمادهسازی و کنترل کیفیت داده، انتخاب معماری، آموزش و اعتبارسنجی مدل، تحلیل خطا و مستندسازی محدودیتها را پوشش دهد. الزامات محرمانگی و سطح دسترسی نیز متناسب با ماهیت داده تعیین میشود.
۰3
پروژههای مهندسی و علوم پایه که به شبیهسازی عددی، تحلیل چندسناریویی، بهینهسازی یا تکرارهای محاسباتی زمانبر نیاز دارند، میتوانند روی زیرساخت CPU و GPU اجرا شوند. انتخاب محیط محاسباتی، اجرای موازی، پایش منابع و مقایسه سناریوها با توجه به روش پژوهش انجام میشود.
۰4
مجموعههای بزرگ مصاحبه، اسناد، مقالات، اخبار یا دادههای شبکههای اجتماعی میتوانند با روشهای پردازش زبان طبیعی تحلیل شوند. استخراج موضوع، تحلیل احساس، طبقهبندی متن، تحلیل شبکه و بصریسازی نتایج از جمله خدمات قابل ارائه است. روش تحلیل باید با پرسش پژوهشی، کیفیت داده و زبان منابع هماهنگ شود.
۰5
پروژههای اقتصاد، مدیریت، انرژی، سلامت و سایر حوزههای دارای دادههای زمانی میتوانند مدلهای آماری و یادگیری ماشین را روی زیرساخت آزمایشگاه مقایسه کنند. آمادهسازی داده، ساخت مدلهای رقیب، اعتبارسنجی و مقایسه عملکرد در دامنه خدمت قرار میگیرد. پژوهشگرانی که مدل، کد و روش مشخصی دارند نیز میتوانند صرفاً منابع بیشتر CPU، GPU، حافظه یا ذخیرهسازی دریافت کنند و پس از اجرا، خروجی و گزارش فنی مصرف منابع را تحویل بگیرند.
راهکار ها و مشخصات
در مسیر اول، پژوهشگر داده، کد و روش مشخصی دارد و تنها به منابع پردازشی، آمادهسازی محیط و پایش اجرا نیازمند است. در مسیر دوم، علاوه بر زیرساخت، خدماتی مانند ارزیابی داده، انتخاب روش، پیادهسازی مدل، تنظیم پارامترها، اعتبارسنجی، تحلیل خطا و انتقال دانش ارائه میشود. ظرفیت اعلامشده آزمایشگاه ۳٫۵ پتافلاپس در دقت FP4 و حدود ۰٫۵ پتافلاپس در دقت FP32 است. توان مؤثر قابل استفاده هر پروژه به معماری مدل، نوع عملیات، دقت محاسباتی، حافظه، حجم داده و نحوه موازیسازی وابسته است و پس از ارزیابی فنی یا اجرای پایلوت مشخص میشود.
مزایای محصول
مزیت آزمایشگاه فقط در ارائه سرور یا GPU خلاصه نمیشود. پروژه میتواند همزمان از زیرساخت پردازشی، محیط نرمافزاری پایدار، همراهی متخصصان علم داده و محاسبات علمی، مستندسازی روش اجرا و انتقال دانش بهرهمند شود. این رویکرد اجرای پروژه را سریعتر، مدیریتپذیرتر و از نظر علمی قابل ارزیابیتر میکند.
۰۱
عملیاتی
اجرای سریعتر و مدیریتپذیرتر پروژههای محاسباتی
با تخصیص منابع متناسب و امکان پردازش موازی، زمان اجرای مدلها و شبیهسازیها کاهش مییابد و توقف پروژه بهدلیل کمبود منابع محدود میشود. پژوهشگر درگیر نصب مکرر ابزارها، ناسازگاری کتابخانهها و مدیریت مستقیم سرور نخواهد شد و میتواند اجرای پروژههای کوتاهمدت یا بلندمدت را در محیطی پایدار و مستند ادامه دهد.
۰2
اقتصادی
دسترسی به منابع موردنیاز بدون خرید زیرساخت اختصاصی
استفاده پروژهمحور از زیرساخت، نیاز به خرید و نگهداری سرور و GPU اختصاصی را کاهش میدهد. منابع بر اساس نیاز واقعی تخصیص پیدا میکنند و امکان اجرای پایلوت پیش از تخصیص کامل بودجه وجود دارد. این رویکرد خطر انتخاب سختافزار نامناسب را کمتر میکند و امکان برآورد واقعبینانهتر زمان، منابع و هزینه اجرای کامل را فراهم میسازد.
۰3
رقابتی
ترکیب توان پردازشی، تخصص علمی و انتقال دانش
پژوهشگر فقط به یک سرور دسترسی پیدا نمیکند. در صورت نیاز، متخصصان آمار، علم داده، یادگیری ماشین و محاسبات علمی در ارزیابی مسئله، انتخاب روش، اجرای مدل و تحلیل محدودیتها همراه او خواهند بود. در پایان نیز کد، گزارش، تنظیمات و دانش اجرای پروژه به تیم پژوهشی منتقل میشود تا وابستگی دائمی ایجاد نشود.
۰4
فنی
محیط علمی قابل توسعه، مستند و بازتولیدپذیر
پروژهها به زیرساخت CPU و GPU، ابزارهای علمی متنوع، محیطهای کانتینری و منابع قابل تنظیم دسترسی دارند. نسخه کتابخانهها، وابستگیها، تنظیمات محیط و روش اجرا میتواند در دامنه توافق مستند شود تا بازتولید نتایج امکانپذیر باشد. ظرفیت نیز متناسب با رشد داده یا افزایش تعداد آزمایشها قابل توسعه است.
فرآیند اجرا و استقرار
فرایند همکاری با بررسی علمی و فنی پروژه آغاز میشود و متناسب با نیاز، در قالب دسترسی به زیرساخت یا همکاری کامل علمی ادامه پیدا میکند. برای پروژههای پیچیده ابتدا پایلوت اجرا میشود تا امکانپذیری، زمان، منابع و هزینه تقریبی پیش از اجرای کامل مشخص شود.
ارزیابی مسئله و طراحی مسیر همکاری
مسئله پژوهشی، رشته، ساختار داده، روش پیشنهادی، زیرساخت فعلی، زمانبندی، محرمانگی و خروجی موردانتظار بررسی میشود. سپس مشخص خواهد شد که پروژه فقط به ظرفیت پردازشی نیاز دارد یا همراهی علمی و محاسباتی نیز باید در دامنه همکاری قرار گیرد.
انتخاب زیرساخت و اجرای پایلوت
نوع سرور، CPU، GPU، RAM، VRAM، ذخیرهسازی و دقت محاسباتی بر اساس نیاز پروژه تعیین میشود. در پروژههای پیچیده، اجرای محدود یا پایلوت برای بررسی امکانپذیری، زمان اجرا، مصرف منابع، کیفیت خروجی و هزینه تقریبی انجام خواهد شد.
آمادهسازی محیط و داده
نرمافزارها، کتابخانهها، نسخهها، وابستگیها و ابزارهای موردنیاز نصب و پیکربندی میشوند. دسترسی کاربران و الزامات محرمانگی نیز تعیین خواهد شد. در مسیر همکاری تخصصی، پاکسازی، تبدیل، یکپارچهسازی و کنترل کیفیت دادهها پیش از اجرای مدل انجام میشود.
اجرای کامل، پایش و اعتبارسنجی
مدلسازی، آموزش، شبیهسازی یا پردازش داده با منابع تخصیصیافته انجام میشود و وضعیت اجرا، زمان و مصرف منابع پایش خواهد شد. در ادامه عملکرد مدلها مقایسه، خطاها تحلیل و محدودیتهای روش بررسی میشود تا نتیجه فقط از نظر فنی تولید نشده باشد، بلکه قابلیت ارزیابی علمی نیز داشته باشد.
تحویل، انتقال دانش و پشتیبانی
بر اساس دامنه توافق، کد و محیط مستند، مدل آموزشدیده، نتایج شبیهسازی، گزارش روششناسی، نمودارها، جداول، گزارش اعتبارسنجی و فایلهای لازم برای بازتولید تحویل میشود. جلسه انتقال دانش برگزار خواهد شد و در صورت نیاز، رفع اشکال، اجرای نسخههای تکمیلی و بهینهسازی مصرف منابع ادامه مییابد.
نمونه خروجی و بنچمارک
تحویلدادنی پروژه میتواند شامل محیط اجرایی و کد مستند، مدل آموزشدیده، شبیهسازی اجراشده، گزارش روششناسی محاسباتی، نمودارها و جداول علمی، مقایسه مدلها، گزارش اعتبارسنجی، تحلیل خطا و فایلهای لازم برای بازتولید نتایج باشد. شاخصهای بنچمارک با توجه به ماهیت پروژه تعیین میشوند و میتوانند زمان اجرا، مصرف CPU و GPU، مصرف RAM و VRAM، سرعت پردازش، Throughput، زمان هر Epoch، سرعت همگرایی، کیفیت مدل، پایداری اجرا و مقایسه پیکربندیهای مختلف را پوشش دهند. اعداد عملکردی هر پروژه پس از اجرای پایلوت یا بنچمارک همان پروژه اعلام میشوند.
ظرفیت محاسباتی FP4
۳٫۵ PetaFLOPS
ظرفیت محاسباتی FP32
حدود ۰٫۵ PetaFLOPS
توان مؤثر هر پروژه
پس از ارزیابی فنی
پرسشهای پرتکرار
خیر. آزمایشگاه خدمات پایاننامهنویسی یا مقالهنویسی بهجای پژوهشگر ارائه نمیکند. نقش آزمایشگاه، ارائه زیرساخت پردازشی و همراهی در روششناسی، آمادهسازی داده، تحلیل، پیادهسازی الگوریتم، اجرای محاسبات، اعتبارسنجی و انتقال دانش است. مسئولیت پرسش پژوهشی، تفسیر علمی و نگارش نهایی همچنان بر عهده پژوهشگر و تیم دانشگاهی خواهد بود.
بله. اگر داده، کد و روش مشخصی دارید، میتوانید فقط ظرفیت CPU، GPU، حافظه و ذخیرهسازی موردنیاز را دریافت کنید. پس از بررسی سازگاری، محیط نرمافزاری، کتابخانهها و وابستگیهای لازم آماده میشوند و کد یا مدل موجود شما اجرا خواهد شد. در صورت توافق، گزارش زمان اجرا و مصرف منابع نیز ارائه میشود.
نوع سرور پس از بررسی معماری مدل، حجم و ساختار داده، دقت محاسباتی، RAM، VRAM، تعداد آزمایشها، زمان موردانتظار و بودجه انتخاب میشود. ظرفیت ۳٫۵ پتافلاپس مربوط به دقت FP4 و ظرفیت حدود ۰٫۵ پتافلاپس مربوط به FP32 است؛ اما توان مؤثر هر پروژه به نوع عملیات، حافظه و نحوه موازیسازی وابسته خواهد بود. برای پروژههای پیچیده، پایلوت یا بنچمارک اولیه انجام میشود.
سطح دسترسی، محل نگهداری، روش انتقال داده، مدت نگهداری فایلها و الزامات محرمانگی با توجه به ماهیت پروژه و توافق همکاری تعیین میشوند. حقوق مالکیت فکری دانشگاه، پژوهشگر و سایر طرفهای پروژه باید در قرارداد یا توافق اجرایی مشخص شود. دادههای پزشکی و سایر اطلاعات حساس تنها در چارچوب دسترسیهای تعیینشده پردازش خواهند شد.
زمان و هزینه به حجم داده، نوع مدل یا شبیهسازی، منابع موردنیاز، تعداد اجرای آزمایشی و سطح همراهی تخصصی بستگی دارد. پس از ارزیابی فنی و در پروژههای پیچیده پس از پایلوت، برآورد منابع، زمان و هزینه ارائه میشود. خروجی نیز بر اساس دامنه همکاری میتواند شامل کد، مدل، گزارش فنی، نتایج شبیهسازی، نمودارها، گزارش اعتبارسنجی و فایلهای لازم برای بازتولید باشد. نسخه ابزارها، تنظیمات محیط و روش اجرا در محدوده توافقشده مستندسازی میشوند.
