大学正在为学生迎接不断变化的世界做好准备。人工智能和数据科学等新兴技术有望成为高等教育和研究机构的核心结构，也是实现科学突破的关键。领先的大学正在利用 NVIDIA GPU 加速超级计算机为学生、教职人员和研究人员提供改变世界所需的工具。
NVIDIA 与佛罗里达大学之间的一项举措正在将“AI 大学”的理念变为现实。从创新技术和创新基金会 (ITIF) 的角度来看，这种公私合作模式正在努力推进 AI 研究，培训新一代员工，并确保公平获取 AI 资源。
此行业简报概述了大学应采取的步骤，以留住优秀人才、推动突破性研究、吸引资金，并为 AI 驱动的未来培养新一代员工。
助力新一代员工
NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 将 AI 培训材料直接交到学生、研究人员和教职人员手中。通过对最新技术的实际动手实践经验，他们可以亲身体验由 NVIDIA GPU 运行的超级计算机和实验室如何实现巨大的处理收益，并借助百亿亿次级计算推动新一代员工队伍的发展。
携手推动学术研究和资金投入
可以通过公私合作来提高研究和员工队伍的能力。这些战略合作伙伴关系开辟了更快、大规模 AI 计算能力的潜力，激发了学术机构的创新。政府在这方面也发挥了关键作用，为国家 AI 研究中心创造了立法途径。
聚焦 AI 公平性和开发者多元化
NVIDIA 与教育工作者和领导者合作，专注于创造公平和包容性的 AI，致力于将 GPU 的强大功能带给 K - 12 学生、州和社区学院、历史上的黑人学院和大学，以及为西班牙裔服务的机构。
为企业 AI 基础架构树立标杆
从实验室桌面到数据中心，NVIDIA GPU 平台为研究人员、学生和数据科学家提供快速启动和运行所需的性能和工具。NVIDIA DGX™ 系统可减少组织在从 AI 概念到 AI 就绪方面所花费的关键时间。
向使用 AI 优化流程、削减成本和解决社会难题的学术机构学习。
佛罗里达大学的学术健康中心 UF Health 与 NVIDIA 合作开发了一个生成合成临床数据的神经网络，这是一个强大的资源，研究人员可以使用它来训练医疗保健领域的其他 AI 模型。 经过 10 年数据的训练，这些数据代表了 200 多万名患者, SynGatorTron 是一种语言模型，可以创建合成患者配置文件，以模拟从中学到的健康记录。这个包含 50 亿个参数的模型是医疗健康领域最大的语言生成器。
超级计算助力的科学发现有可能通过造福科学、工业和社会的研究改变世界。剑桥大学的开放云原生超级计算机提供无与伦比的性能，使研究人员能够以新的方式进行探索。 NVIDIA® BlueField® DPU 与 NVIDIA HDR InfiniBand 连接，使这款安全的多租户超级计算机成为可能。
林雪平大学一直致力于打造瑞典最快的 AI 超级计算机，基于NVIDIA DGX SuperPOD™ 计算基础设施。新的 BerzeLiUs 超级计算机将提供 300 Petaflops 的 AI 性能，为先进的 AI 研究和深度学习模型提供动力支持，并加速瑞典学术界和行业的 AI 研究。
我们期待 DGX H100 系统为我们的协作研究提供支持，以应对气候科学、可持续发展和微电子领域的重大挑战。这些系统是我们将在新的 Jen-Hsun 和 Lori Huang 协作创新中心部署的 AI 基础设施的关键基础，使俄勒冈州立大学能够推动创新、解决方案、创业以及与工业和其他高等教育机构的合作，造福俄勒冈州、国家和世界。
— Edward Feser, 俄勒冈州立大学教务长兼执行副总裁
我们采用了独特的“跨学科 AI”理念，以确保所有专业的学生都有机会在自己选择的学科背景下获得 AI 技能。所有学院和院系都热情地接受了这一点，大多数学院和院系都将 AI 融入到课程中。这不仅让我们的学生在就业市场中占据一席之地，而且我们认为这是一个可扩展的模式，可以满足美国大规模培养 21 世纪 AI 人才的迫切需求。
— Joe Glover, 佛罗里达大学教务长
了解适用于学术机构的 AI 和高性能计算 (HPC) 硬件、软件和网络解决方案。
无论是创造优质的客户体验、提供更好的患者治疗效果，还是简化供应链，企业都需要能够提供 AI 驱动的见解的基础设施。了解 NVIDIA DGX 系统如何大规模地为企业 AI 基础设施提供领先的解决方案。
NVIDIA 平台正在助力 AI、HPC 和图形领域的新一代功能，不断突破可能性界限。借助所有顶级云平台提供的 NVIDIA GPU 加速解决方案，世界各地的创新者可以按需轻松获取强大的计算能力。
NVIDIA AI Enterprise 是一款端到端的云原生 AI 和数据分析软件套件，经过优化，可支持任何组织使用 AI.它经过认证，可在任何地方(从企业数据中心到公有云)进行部署，并包含全球企业支持，可确保 AI 项目顺利开展。
在此自主培训课程中，通过计算机视觉和自然语言处理方面的实操练习体验深度学习的工作原理，并从头开始训练深度学习模型、学习工具和技巧，以获得高度准确的结果。
本课程专为企业 IT 专业人士和管理员设计，将探讨 AI、GPU 计算、NVIDIA AI 软件架构，以及如何在数据中心实施和扩展 AI 工作负载。
本课程探讨如何使用 Numba (即时、专用于类型的 Python 函数编译器)在大规模并行 NVIDIA GPU 上加速 Python 程序。
通过最新技术的实操体验，吸引、培训和培养学生、研究人员和教职人员。由 NVIDIA GPU 运行的超级计算机实验室可实现巨大的处理收益，并借助百亿亿次级计算推动新一代员工队伍的发展。
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NVIDIA DLI 校园大使计划可认证符合资格的教育工作者，为大学师生和研究人员提供 GPU 加速计算、AI 和数据科学领域的免费实战研讨会。
NVIDIA 应用研究加速器计划通过技术指导、硬件和项目资金支持研究，通过部署到 GPU 加速的应用程序来产生实际影响，从而促进创新。
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