缔造新时代“AI浑天仪”，宽泛科技助力北京师范大学全球变化与地球系统科学研究

近年来，我们已经看到深度学习在科学研究中有了广泛应用，不仅是增强或替换现有垂直领域的科研方法，而且还诞生了一批计算机科学结合物理学、化学、生物学、医学等构成的新兴交叉学科。

在这之中，深度学习方法也越来越多被用于在日益增长的地理空间数据流中提取相应的模型特征和深入特点。比如天气预报，就是地球科学领域应用深度学习的一段佳话，主要依赖于理论的完善、现代的一整套观测系统、日益增长的计算能力，使得海量的数据能够同化到数值模式中来。

深度学习在模式识别和发现大型数据集中存在的非常复杂的非线性关系方面非常强大，这两者对于开发地球科学系统的模型至关重要。天气或气候建模者的主要目标是了解自然过程的运行方式，并以有效的方式对其进行建模，以便可以预测气候变化和极端天气事件的未来。

传统上，气候和天气模型会求解耦合非线性偏微分方程的大型系统，这在计算上非常费力。深度学习则是在循环神经网络、RNN-LSTM网络、RNN-GRU网络的基础上,结合气温预测实验模型完成对气象数据集的转换、清洗、属性选择、特征提取等工作。AI通过学习越来越多的数据来不断完善自身的性能，并开发出高精度的气候模型方便精细化气温预测，该方法不仅准确，有效，而且计算速度也比传统方法快得多。

北京师范大学是我国重要的科学研究基地之一，也是国内唯一的集合不同领域的科学家长期开展多学科交叉的全球变化与地球系统科学研究和人才培养的一所大学。北京师范大学长期以来致力于全球变化与地球系统科学前沿的综合集成研究，2008年1月19日，“全球变化与地球系统科学研究院”正式成立，研究院以地表过程与资源生态国家重点实验室、遥感科学国家重点实验室、水环境模拟国家重点实验室、高性能科学计算中心，以及一批部（市）级重点实验室、工程中心为支撑平台，同时通过与国内外高水平科研机构、科学家的合作组建创新团队，形成一个具有国际水平的研究与教学群体，培养多学科交叉的具有创新能力的研究与应用人才。

高性能科学计算领域利用GPU加速计算已逐渐发展成为主流应用的普遍功能之一。充分发挥GPU的高性能运算能力与访存带宽，可以大幅提高模型求解效率。宽泛科技向北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院提供超高性能的GPU服务器，提升模型计算的速度，助力研究院打造领先的全球变化综合观测数据平台，增强地球系统科学的集成研究能力。

适用范围

强大的异构计算能力：

整机设计采用CPU+GPU异构设计方案，支持搭载双片Intel Xeon处理器和最高4路RTX3080/3090 GPU，为用户各项应用提供最佳性能，轻松完成专业繁复的计算任务。 

优秀的产品设计：

通过定制高质量液冷系统使GPU和处理器可超频工作，进而获得更强性能。每个服务器机架的硬件包装密度可最大化，即使在连续负载下，也可调出硬件的最佳性能而无需担心任何散热问题。广泛应用于3D渲染、深度学习、科学计算等领域。

摒除噪音污染：

液冷散热，解决机器发热量大、噪音刺耳等问题，即使身处其侧，亦觉平风静浪。