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 A😊I 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 vGP🎉U 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。 展开全文 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。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

智通财经APP获悉，摩根士丹利表示，iPhone 17系列的👍早期交货时间与去年同期相比持平或略有延长，该行维持对苹果(A😍APL.US)“增持”评级，目标价240美元。 大摩指😜出，iPhone 17系列初期供应状况优于去年，同时早期交货😂时间与去年同期相比持平或略有延长，表明iPhone 17的早😢期需求可能同比增长。这一积极信号与市场对2026财年iPho😊ne出货量持平的预期形成对比，为苹果公司带来了乐观前景。 😀 该行的数据显示，iPhone 17系列在开始预订后的4天😘内(截至9月16日)，其交货时间在全球多数主要市场均呈现同比😎持平或上升的趋势。具体来看： iPhone 17 Pr🤔o Max：在美国的交货时间为22.5天，国际平均为24天，😍较预订开始时的19.4天显著延长。与国际市场相比，其交货时间😡同比增加1.2天。 iPhone 17 Pro：在美国🌟为14.2天，国际平均为18.1天，同比缩短2天，但国际市场🔥仍增长2天。 iPhone Air：在美国为6.7天，⭐国际平均为7.9天，同比缩短3天(与iPhone 16 Pl🤔us相比)，且在中国市场尚未上市。 iPhone 17🤩标准版：表现最为突出，在美国交货时间为15.5天，国际平均为😜19天，同比延长6.5天和9天。中国市场的交货时间达到30.😀5天，创下两年来的最高记录。 这些数据表明，iPhon😎e 17的需求整体强劲，尤其是基础型号和Pro Max型号。🤔报告强调，早期供应状况优于去年，主要得益于生产良率的提升和印😀度工厂产能的扩大——苹果首次在印度同时生产和发货所有新机型。🥳 大摩报告通过实地调研发现，当前用户的升级动机主要源于😆替换老旧设备。iPhone的平均更换周期约为5年，这意味着i🙄Phone 12用户（上一次“超级周期”的群体）成为今年的自😉然升级者。 大摩预计，苹果2026财年收入将增长6.5😊%，其中iPhone收入增长5.5%，服务收入增长12%。毛❤️利率稳定在46.9%左右，每股收益达8.00美元。看涨情景下🙄，iPhone更换周期加速可能推动收入和每股收益更高增长；看😊跌情景则假设需求疲软和关税压力导致增长放缓。返回搜狐，查看更😡多