图象科学创新突破，超集算力革新_新闻中心_苏州超集信息科技有限公司

大会现场，南京大学副校长、国家杰出青年科学基金获得者周志华教授，中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室副主任王亮研究员，香港科技大学计算机科学与工程学系教授、思谋科技创始人贾佳亚教授和深圳大学计算机与软件学院院长黄惠教授，四位在图像图形学领域取得卓越成就的专家带来的精彩报告，激发了新的思考和洞见，为图像图形学未来的进步指明了方向。

特别是AI大模型技术的出现，为图象处理技术带来了颠覆性变革。传统图象处理技术主要依赖于手工设计的特征和算法，往往受限于有限的数据集和复杂的算法，在处理复杂多变的图象时往往力不从心，难以达到理想的识别效果。AI大模型技术则通过大规模的训练数据和复杂的神经网络结构，能够自动从原始图象数据中提取出丰富的特征信息，包括场景类型、空间布局以及物体之间的关系等，机器能够更好地理解我们的视觉世界，使得图象处理变得更加智能化、自动化和精准化。

面对大模型技术发展中算力、存力、能源等多重挑战，超集信息作为国家级实验室、科研机构、高等院校、高新科技企业的优选服务商之一，凭借丰富的项目实施经验和强大的技术研发能力，开创了更高效、更稳定、更降耗的软硬件解决方案。

part 01

液冷智算中心

Smart Liquid Cooling Datacenter

超集信息在6年液冷技术探索和积累中，持续优化并完善了冷板式液冷散热技术，并成功输出了业界领先的液冷智算中心解决方案。凭借封闭式柜内精确制冷技术，方案不仅可高效率实现柜内±0.2℃精确控温，保障系统高效稳定运行，还大幅摆脱了室内环境温度依赖，无需增设列间空调等设备，可将数据中心全年平均PUE降低至1.1以下，大幅降低客户TCO。

精准散热：通过创新的封闭式精准制冷技术，可高效率实现柜内±0.2℃精确控温，大幅摆脱了室内环境温度依赖，保障系统高效稳定运行

part 02

分布式存储系统

StorMax

由超集信息自主研发的StorMax分布式存储系统，通过构建统一的存储系统映像和按需调配的存储资源池，支持以共享文件系统、块、对象等多种接口类型存储海量数据，能够进一步扩容后端存储容量并提升数据读写速率。

高并发：用数据通道与元数据通道分离的形式实现，且元数据服务器与数据存储服务器可动态进行扩容，从而加大元数据服务器检索能力及数据传输的性能。

高扩展：元数据集群和存储集群可以在线动态扩展，在扩展过程中无需中断存储系统上应用的运行，扩展的容量即插即用；扩容后数据自动迁移实现均衡，硬盘之间利用率差距不超过3%，充分发挥硬件性能。

高互通：基于全局统一命名空间，同时适用于NFS、SMB、POSIX私有协议、HDFS、S3协议融合互通访问，所有非结构化数据协议互通，共享一份数据，数据0迁移拷贝，提高访问效率，避免了数据重复存储，节省了存储空间开销，降低了整体TCO。

高可靠：元数据服务两两配对，元数据集群中所有元数据同时对外提供服务，支持海量文件高速查询，同时存储系统支持多副本和纠删码技术，以满足不同的应用对数据可靠性需求。

高安全：存储直接校验底层数据访问权限，即使对操作系统有完全控制权限，仍然无法直接访问底层数据。权限控制可根据IP或用户进行控制，支持对象存储中的桶策略，可与用户权限配合使用。

AI大模型技术在图像处理领域的深度应用，为我们开启了一个全新智能时代。这一技术以其强大的能力和广泛的应用场景，为图像处理带来了革命性的变化。超集信息坚信，青年学者们将勇敢承担起时代赋予的重任，面向国家发展战略，积极开展研究工作。在不久的将来，他们必将交出一份光彩夺目的答卷，为国家的科技进步和社会发展贡献青春力量。

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