Xây dựng trường đại học nghiên cứu Thái Lan

Một trường đại học nghiên cứu công lập ở Thái Lan từ lâu đã dựa vào các máy chủ GPU kim loại để hỗ trợ việc giảng dạy và nghiên cứu. Khi các khóa học liên quan đến trí tuệ nhân tạo và kết xuất 3D trở nên phổ biến hơn, nhu cầu điện toán tăng cao và mô hình truyền thống bắt đầu bộc lộ những hạn chế rõ ràng: phân bổ nguồn lực cứng nhắc, vận hành và bảo trì (O&M) phức tạp, cách ly dữ liệu không đủ và đầu tư phần cứng không được sử dụng đúng mức.

Để giải quyết những thách thức này, trường đại học đã áp dụng nền tảng ZStack Cloud để cho phép lập kế hoạch linh hoạt các tài nguyên GPU ở cả chế độ truyền qua GPU và vGPU. Điều này cải thiện đáng kể việc sử dụng tài nguyên và giảm tổng chi phí sở hữu (TCO). Đồng thời, khả năng cách ly đối tượng thuê chi tiết đã nâng cao tính bảo mật dữ liệu và hiệu suất O&M được cải thiện đáng kể, giải quyết hiệu quả các thách thức quản lý tài nguyên máy tính hiệu suất cao trong các tình huống giảng dạy và nghiên cứu.

Những thách thức chính: Quản lý GPU truyền thống dưới áp lực

Là một trường đại học hàng đầu ở Thái Lan, tổ chức này coi công nghệ thông tin là trụ cột cốt lõi trong giảng dạy và nghiên cứu. Tuy nhiên, mô hình triển khai GPU kim loại trần hiện tại bộc lộ nhiều điểm yếu khi nhu cầu tăng lên:

Phân bổ nguồn lực cứng nhắc:Theo mô hình kim loại trần, tài nguyên GPU không thể được lên lịch linh hoạt giữa các nhóm người dùng khác nhau như sinh viên, giảng viên và nhóm nghiên cứu. Trong các giai đoạn cao điểm—chẳng hạn như vào đầu học kỳ khi các khóa học tập trung hoặc trong các giai đoạn quan trọng của các dự án nghiên cứu—tài nguyên GPU bị thiếu hụt nghiêm trọng. Tuy nhiên, trong thời kỳ thấp điểm, nhiều thiết bị không hoạt động, gây lãng phí dung lượng phần cứng. Mô hình cung cứng nhắc này không thể đáp ứng được nhu cầu có tính biến đổi cao.

Khối lượng công việc O&M ngày càng tăng:Một số lượng lớn các thiết bị vật lý độc lập cần được hướng dẫn sử dụng, bảo trì từng cái một. Việc cấu hình, giám sát và khắc phục sự cố đều được xử lý thủ công, dẫn đến khối lượng công việc nặng nề, hiệu quả thấp và phản hồi sự cố chậm.

Áp lực bảo mật dữ liệu và kiểm soát chi phí:Không có sự tách biệt hiệu quả giữa dữ liệu nghiên cứu và khóa học của những người dùng khác nhau, dẫn đến nguy cơ nhiễu và rò rỉ dữ liệu. Đồng thời, việc chỉ cần bổ sung thêm phần cứng để mở rộng công suất đã làm tăng chi phí mua sắm mà không tận dụng tối đa tài sản hiện có.

Do đó, trường đại học cần một cách để đạt được sự phân bổ linh hoạt, quản lý chính xác và cách ly an toàn các tài nguyên GPU—mà không ảnh hưởng đến hiệu suất—đồng thời tối đa hóa lợi tức đầu tư vào phần cứng hiện có. Sau khi đánh giá rộng rãi và thử nghiệm nghiêm ngặt nhiều giải pháp, trường đại học đã chọn nền tảng ZStack Cloud vì thế mạnh của nó trong quản lý tài nguyên GPU, tái sử dụng phần cứng không đồng nhất và cách ly nhiều đối tượng thuê.

Giải pháp: “Một đám mây, Nhiều khả năng” cho Quản lý GPU

Dựa trên nhu cầu thực tế của trường đại học và môi trường CNTT hiện có, ZStack đã hợp tác chặt chẽ với tổ chức để thiết kế giải pháp nền tảng đám mây phù hợp được xây dựng dựa trên bốn trụ cột: tái sử dụng, thích ứng, cách ly và vận hành. Mục tiêu cốt lõi là tạo ra một môi trường đám mây linh hoạt, hiệu quả hỗ trợ cả truyền qua GPU và ảo hóa vGPU.

1.Tái sử dụng và tích hợp phần cứng để bảo vệ các khoản đầu tư hiện có

ZStack Cloud hỗ trợ tái sử dụng các máy chủ đa thương hiệu, đa model và nhiều thế hệ, hoàn toàn tương thích với phần cứng hiện có của khách hàng. Trong dự án này, các máy chủ ASUS của trường đại học và GPU NVIDIA L40S đã được hợp nhất trong một mặt phẳng quản lý ZStack Cloud duy nhất. Tận dụng khả năng quản lý phần cứng không đồng nhất của ZStack Cloud, tất cả tài nguyên được gộp lại và quản lý tập trung.

Điều này giúp loại bỏ nhu cầu loại bỏ các thiết bị cũ hoặc mua số lượng lớn máy chủ mới, bảo vệ các khoản đầu tư vốn trước đó. Thông qua việc tái sử dụng tài nguyên và quản lý thống nhất, trường đại học đã giảm đáng kể TCO và điều chỉnh chiến lược CNTT của mình phù hợp với các mục tiêu bền vững.

2. Hỗ trợ GPU chế độ kép cho các tình huống đa dạng

Để đáp ứng các yêu cầu riêng biệt về giảng dạy và nghiên cứu, ZStack Cloud cung cấp hỗ trợ GPU chế độ kép—chuyển tiếp GPU và ảo hóa vGPU—cho phép “một đám mây, nhiều khả năng”:

· Thông qua GPU:
Mang lại hiệu suất gần như nguyên bản cho khối lượng công việc cường độ cao như đào tạo mô hình AI, kết xuất 3D phức tạp và điện toán khoa học. Điều này đảm bảo rằng các dự án nghiên cứu nhạy cảm về hiệu suất có thể tiến triển hiệu quả.

· ảo hóa vGPU:
Ảo hóa một GPU vật lý thành nhiều phiên bản vGPU độc lập, cho phép nhiều sinh viên hoặc người dùng tiêu chuẩn chia sẻ tài nguyên GPU đồng thời. Mô hình này lý tưởng cho việc giảng dạy trong lớp, thí nghiệm cơ bản và sử dụng chung trên quy mô lớn, thúc đẩy đáng kể việc sử dụng tài nguyên tổng thể.

3. Cách ly người thuê để sử dụng tài nguyên an toàn và công bằng

Với khả năng quản lý đối tượng thuê của ZStack Cloud, trường đại học có thể tạo không gian tài nguyên độc lập cho các phòng ban, nhóm nghiên cứu, lớp học khác nhau và thậm chí cả người dùng cá nhân. Mỗi đối tượng thuê được phân bổ tài nguyên CPU, bộ nhớ và GPU/vGPU chuyên dụng dựa trên nhu cầu thực tế.

Khối lượng công việc và dữ liệu được lưu trữ được tách biệt một cách hợp lý, đảm bảo rằng dữ liệu nghiên cứu vẫn được bảo mật và riêng tư. Đồng thời, các tài nguyên có thể được phân phối một cách minh bạch và công bằng, loại bỏ các xung đột liên quan đến việc sử dụng hỗn hợp phần cứng dùng chung một cách đặc biệt.

4. O&M hiệu quả để giảm gánh nặng quản lý

ZStack Cloud cung cấp các khả năng mạnh mẽ để triển khai hàng loạt và quản lý vòng đời của máy ảo, nâng cao hiệu quả lập lịch tài nguyên CNTT. Nhóm CNTT của trường đại học không còn cần phải cấu hình từng máy chủ vật lý theo cách thủ công nữa. Thay vào đó, tất cả tài nguyên điện toán, lưu trữ và mạng đều được quản lý và giám sát tập trung thông qua giao diện quản lý đám mây thống nhất.

Điều này làm giảm đáng kể độ phức tạp của O&M và khối lượng công việc hàng ngày, cho phép nhóm CNTT chuyển từ các nhiệm vụ thủ công lặp đi lặp lại sang hỗ trợ kỹ thuật có giá trị cao hơn cho việc giảng dạy và nghiên cứu.

Lợi ích của khách hàng: Chuẩn mực cho hiện đại hóa CNTT trong giáo dục đại học

Bằng cách triển khai nền tảng ZStack Cloud, trường đại học nghiên cứu công lập Thái Lan đã giải quyết thành công nhiều thách thức về quản lý tài nguyên GPU và đạt được sự nâng cấp phối hợp về cơ sở hạ tầng giảng dạy, nghiên cứu và CNTT.

1.Tối ưu hóa chi phí đáng kể

Thông qua việc tái sử dụng phần cứng và tổng hợp tài nguyên, trường đại học đã giảm đáng kể TCO. Khoản tiết kiệm hiện có thể được chuyển hướng sang hỗ trợ đổi mới giảng dạy và nghiên cứu, bao gồm phát triển các khóa học tiên tiến và tài trợ cho các dự án mới.

2. Việc sử dụng tài nguyên được cải thiện đáng kể

Thời gian nhàn rỗi của GPU đã được loại bỏ một cách hiệu quả. Khả năng phân bổ linh hoạt hiện phù hợp với nhu cầu biến động trong lịch học. Cho dù trong thời kỳ cao điểm sử dụng nhiều hay trong khối lượng công việc hàng ngày được phân bổ đồng đều hơn, tài nguyên máy tính đều có thể được điều chỉnh chính xác theo nhu cầu thực tế.

3. Bước thay đổi về hiệu quả O&M

Nền tảng quản lý thống nhất đã thay thế các thao tác thủ công, từng thiết bị. Độ phức tạp của O&M giảm đi đáng kể, đồng thời thời gian phản hồi và hiệu quả giải quyết vấn đề được cải thiện đáng kể, mang lại nền tảng CNTT linh hoạt và đáng tin cậy hơn cho trường đại học.

4. Kinh nghiệm giảng dạy và nghiên cứu nâng cao

Từ đào tạo mô hình AI đến các bài tập thực hành trên lớp, giờ đây các nhu cầu điện toán đa dạng có thể được đáp ứng một cách nhanh chóng và đáng tin cậy. Giảng viên và sinh viên được tận hưởng một môi trường CNTT ổn định, hiệu suất cao, hỗ trợ cải thiện chất lượng giảng dạy và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi nghiên cứu thành các kết quả hữu hình.