10月16日至18日，第三屆中國模式識別與計算機視覺大會(3rd Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2020) 在南京舉辦。會上，深信服云計算解決方案專家朱順濠與參會嘉賓分享了深信服人工智能技術與云計算技術融合發展的實踐經驗，介紹了信服云AI優化引擎的成果，在SQL SERVER和ORACLE RAC場景下，信服云的整體性能對比業界當前的最高水平，仍然高出30%以上，該成果受到了大會嘉賓的高度關注。
PRCV 2020由中國自動化學會(CAA)、中國圖象圖形學學會(CSIG)、中國人工智能學會(CAAI)和中國計算機學會（CCF）聯合主辦，是國內頂級的模式識別和計算機視覺領域學術盛會。 本屆會議主要匯聚了國內國外模式識別和計算機視覺理論與應用研究的廣大科研工作者及工業界同行，共同分享我國模式識別與計算機視覺領域的最新理論和技術成果。在本屆會議中，AI的最新實踐與應用，依然是學界關注的重點。
朱順濠介紹，作為一家專注于企業級安全、云計算及基礎架構產品和服務的提供商，深信服最為核心的研究團隊——深信服創新研究院，一直專注于AI平臺孵化和AI賦能探索，運用AI的性能優化引擎方法論，指導技術創新與研究方向。近年來，深信服已經在AI技術與云計算和安全業務融合方面取得了豐碩的成果。
朱順濠稱，基于AI的性能優化引擎，在SQL SERVER和ORACLE RAC場景下，使用測試工具Hammer DB/Swingbench進行標準測試，深信服企業云的TPM指標，對比行業其他產品的最高水準，性能平均提高30%以上。
同時，優秀的云計算能力，又可以反過來構建強大的AI創新平臺。朱順濠在現場分享了基于深信服GPU云解決方案構建的“高校AI創新平臺”。該平臺不僅能夠靈活調用GPU資源，具備對GPU直通以及vGPU切分的能力，還可通過資源搶占的方式使用GPU資源，實現對GPU及vGPU的全生命周期管理，包括GPU云主機的創建、刪除、編輯資源、快照、克隆等操作，對GPU/vGPU資源實現自動釋放、配額管理、GPU與vGPU之間動態切換等功能，滿足用戶在深度學習、高性能計算、人臉識別、圖形渲染等場景對GPU使用和管理的要求。
值得一提的是，與業界僅支持基于顯存切分GPU資源的方案不同，深信服高校AI創新平臺率先實現了可以基于CUDA切分GPU資源，并且可做到1%的細粒度切分。此外，該平臺還支持跨主機訪問GPU資源的平臺，用戶可以基于跨主機“隔空取物”的功能，構建“Network Attached GPU ”架構。憑借極具創新性的技術應用，深信服GPU云平臺解決方案已被評選為“2020年度可信云技術最佳實踐”。
除AI能力外，信服云為高校提供的科研云解決方案也受到了現場嘉賓的關注。據介紹，該解決方案通過深信服超融合架構搭建的面向各院系、中心、教研室的科研、教學、實訓云平臺，采用集中管理、統一部署的方式，對所有系所、中心、教研室的科研教學實訓資源進行統一整合。利用虛擬化技術集中管理，所有資源采用動態資源池負載均衡技術，不再作為一個獨立的計算資源工作，而是被管理平臺統一調度進行彈性資源分配，提高極限處理能力和提供海量計算能力，并在此基礎上為智慧校園跨中心虛擬化管理以及異地災備中心管理等應用提供基礎支撐平臺，從而達到提高資源利用率、降低系統建設及維護成本、加強系統安全性等目的。
目前，信服云已經為全國超過300家高校提供了智慧校園的云計算解決方案，用以支撐包括AI等各類新型應用，實現學校各類資源的整合和配置優化，提高學校的管理水平和辦學效率。未來，隨著AI等領先技術的不斷賦能，信服云的服務能力還有更大的延申空間，可以進一步幫助智慧校園建設管理自動化、教學數字化、創新智慧化、數據中心云化的IT基礎設施。
