近年來，我們已經(jīng)看到深度學習在科學研究中有了廣泛應用，不僅是增強或替換現(xiàn)有垂直領(lǐng)域的科研方法，而且還誕生了一批計算機科學結(jié)合物理學、化學、生物學、醫(yī)學等構(gòu)成的新興交叉學科。

在這之中，深度學習方法也越來越多被用于在日益增長的地理空間數(shù)據(jù)流中提取相應的模型特征和深入特點。比如天氣預報，就是地球科學領(lǐng)域應用深度學習的一段佳話，主要依賴于理論的完善、現(xiàn)代的一整套觀測系統(tǒng)、日益增長的計算能力，使得海量的數(shù)據(jù)能夠同化到數(shù)值模式中來。

深度學習在模式識別和發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中存在的非常復雜的非線性關(guān)系方面非常強大，這兩者對于開發(fā)地球科學系統(tǒng)的模型至關(guān)重要。天氣或氣候建模者的主要目標是了解自然過程的運行方式，并以有效的方式對其進行建模，以便可以預測氣候變化和極端天氣事件的未來。

傳統(tǒng)上，氣候和天氣模型會求解耦合非線性偏微分方程的大型系統(tǒng)，這在計算上非常費力。深度學習則是在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、RNN-LSTM網(wǎng)絡、RNN-GRU網(wǎng)絡的基礎上,結(jié)合氣溫預測實驗模型完成對氣象數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)換、清洗、屬性選擇、特征提取等工作。AI通過學習越來越多的數(shù)據(jù)來不斷完善自身的性能，并開發(fā)出高精度的氣候模型方便精細化氣溫預測，該方法不僅準確，有效，而且計算速度也比傳統(tǒng)方法快得多。

北京師范大學是我國重要的科學研究基地之一，也是國內(nèi)唯一的集合不同領(lǐng)域的科學家長期開展多學科交叉的全球變化與地球系統(tǒng)科學研究和人才培養(yǎng)的一所大學。北京師范大學長期以來致力于全球變化與地球系統(tǒng)科學前沿的綜合集成研究，2008年1月19日，“全球變化與地球系統(tǒng)科學研究院”正式成立，研究院以地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室、遙感科學國家重點實驗室、水環(huán)境模擬國家重點實驗室、高性能科學計算中心，以及一批部（市）級重點實驗室、工程中心為支撐平臺，同時通過與國內(nèi)外高水平科研機構(gòu)、科學家的合作組建創(chuàng)新團隊，形成一個具有國際水平的研究與教學群體，培養(yǎng)多學科交叉的具有創(chuàng)新能力的研究與應用人才。

高性能科學計算領(lǐng)域利用GPU加速計算已逐漸發(fā)展成為主流應用的普遍功能之一。充分發(fā)揮GPU的高性能運算能力與訪存帶寬，可以大幅提高模型求解效率。寬泛科技向北京師范大學全球變化與地球系統(tǒng)科學研究院提供超高性能的GPU服務器，提升模型計算的速度，助力研究院打造領(lǐng)先的全球變化綜合觀測數(shù)據(jù)平臺，增強地球系統(tǒng)科學的集成研究能力。

適用范圍

強大的異構(gòu)計算能力：

整機設計采用CPU+GPU異構(gòu)設計方案，支持搭載雙片Intel Xeon處理器和最高4路RTX3080/3090 GPU，為用戶各項應用提供最佳性能，輕松完成專業(yè)繁復的計算任務。 

優(yōu)秀的產(chǎn)品設計：

通過定制高質(zhì)量液冷系統(tǒng)使GPU和處理器可超頻工作，進而獲得更強性能。每個服務器機架的硬件包裝密度可最大化，即使在連續(xù)負載下，也可調(diào)出硬件的最佳性能而無需擔心任何散熱問題。廣泛應用于3D渲染、深度學習、科學計算等領(lǐng)域。

摒除噪音污染：

液冷散熱，解決機器發(fā)熱量大、噪音刺耳等問題，即使身處其側(cè)，亦覺平風靜浪。