AMD春雨计划走进北京大学、北京交通大学，以全栈式AI解决方案赋能AI学习与创新

AMD春雨计划走进北京大学、北京交通大学，以全栈式AI解决方案赋能AI学习与创新

面向新一轮AI技术跃迁与人才培养需求，AMD将“春雨计划”带入北大与北交大课堂与实验室，以产业级的全栈式AI解决方案，激活科研与教学的双轮驱动。前沿算力、开放生态与系统化课程的结合，不仅让学生更快上手，也让科研成果更快落地到真实场景，形成从课题到产品的端到端创新通路。

本次校园行的核心在于“全栈式AI”。从高性能CPU/GPU到异构加速，从深度学习编译优化到分布式训练框架，再到可复用的模型与容器化工具链，学生与研究者可以在统一平台上完成数据处理、模型训练、推理部署与性能调优，减少环境折腾与重复集成。在生态层面，AMD以“开放”为导向，支持主流框架与工具，鼓励以ROCm为代表的开源路线，与PyTorch、TensorFlow等协同优化，兼顾教学可用性与工程可迁移性。

在北京大学，跨学科研究对平台的通用性与可扩展性要求极高。依托全栈式AI方案，数理与人文方向可基于同一底座搭建NLP、计算机视觉与科学计算管线，课程中即可引入数据治理、模型评测与Responsible AI等环节，让AI学习不止于“会跑通”，而是“会验证、能复现、可扩展”。在北京交通大学，交通仿真、时空预测与多源感知对实时性与鲁棒性敏感，通过软硬协同优化的推理路径，可在边云协同场景下更稳定地支撑车路协同与运维调度研究。

案例速写：某课程团队以“城市路网异常检测”为题，利用开放数据构建时空图模型，训练阶段借助分布式方案加速迭代，部署阶段以容器化方式在实验集群与边缘节点间无缝迁移。凭借全栈式AI工具链，团队把主要精力放在特征工程与指标设计上，调试时间显著缩短，实验记录与可复现实验脚本在学期末可直接转化为论文附录与工程文档，实现从教学到科研、从原型到应用的一体化闭环。

面向未来，春雨计划还将以工作坊、开源课程与联合实践项目，继续打通“算力—框架—工具—课程—应用”五位一体的培养路径，推动“AI学习”与“AI创新”同频共振，助力高校打造开放、实用、可持续演进的AI基础设施。通过这一全栈式AI解决方案，校园中的好点子有机会更快长成面向产业与社会的真实价值。