背景介绍

为响应国家人工智能发展战略，培养面向未来的高层次AI人才，某高校建设一座基于 NVIDIA DGX™ Spark 的先进人工智能实训教室。本方案旨在部署多台独立的DGX Spark，构建一个安全、高效、资源专属、管理便捷的实践教学环境，确保每位学生都能获得稳定、高性能的专属AI算力体验。

方案介绍

1.1方案设计

本方案以“安全可靠，远程访问，资源专属，管理便捷”为核心设计，完美契合校方需求，深度融合DGX Spark的产品特性：

安全与性能兼得： 

在通过加固机柜和门锁解决物理安全担忧的同时，凭借Wi-Fi 7无线接入，保障学生远程操作时的低延迟与高带宽体验，性能无损。

“一座一机”专属绑定： 

每个学生座位唯一对应一台DGX Spark，学生在指定座位即可获得完整、独立的200B参数大模型运行能力，体验流畅，无资源争抢。

“固定映射，灵活入驻”管理模式： 

座位与DGX的IP/主机名绑定关系固定并明确标识，管理简单。学生上课时可任意选择空闲座位，快速接入对应的专属AI算力，兼顾了管理有序与使用灵活。

简化高效的网络架构： 

采用单机独立运行模式，无需复杂集群互联配置，降低运维复杂度。通过高性能网络确保每台设备均能提供卓越的远程访问体验，学生无需关心复杂的系统与环境配置，开机连接Wi-Fi即可。

开箱即用的完整AI栈： 

每台DGX Spark均提供预装NVIDIA AI Enterprise软件栈的DGX OS环境，包含PyTorch、TensorFlow、Jupyter等全套工具，学生就座即用，立即投身于模型开发、微调与推理等核心学习任务，告别繁琐的环境配置。

1.2 详细设计

教室内部署示例：

1.3 网络架构设计

构建一个以稳定、低延迟、易于管理为目标的扁平化网络。

DGX Spark接入层：

为每台DGX Spark分配一个固定的、连续的IP地址（例如:192.168.1.11 至192.168.1.30），并与座位编号建立映射关系。

学生接入层：

部署1台支持Wi-Fi 7 的路由器，信号均匀分布，确保教室每个角落都有强劲信号。

连接策略： 

学生使用个人笔记本连接至统一的教室Wi-Fi网络（SSID）。学生就座后，根据该座位标识的引导信息，远程登录指定的那台DGX Spark。

网络出口：

上联至企业级路由器/防火墙，提供校园网及互联网接入，并实施基础的安全策略和访问控制。

使用流程：

1. 学生进入教室，选择任意空闲座位。

2. 查看座位上的标识，获取其对应的DGX Spark信息。

3. 打开笔记本，连接教室Wi-Fi。

4. 使用远程桌面客户端，输入标识上的IP地址快速连接，登录个人账户。

5. 开始使用专属的DGX Spark进行AI开发。

网络拓扑示例：

1.4 物理部署

集中加固部署：

采用27U机柜，每4U放置一个托盘，确保有足够空间容纳20台设备及相关配件，并保持良好的散热通道。

使用托盘安装DGX Spark，每个托盘放置3台设备，共需7个托盘。机柜布局清晰，设备位置固定。

机柜配备前后带锁蜂窝网门，实现物理隔离与安全防护，同时便于观察设备运行状态。

专业级供电保障：

根据教室电力条件，建议提供2条独立的220V/16A国标电路接入机柜区域。

柜内安装4台8位机柜专用智能PDU，实现电源分路、负载均衡。

用电计算：

单台DGX Spark最大功耗约240W。20台设备满负荷运行理论峰值约4800W。由2台PDU分组供电（每组约3.5KW），留有安全余量，系统稳定可靠。

方案价值

资源保障：“一座一机”，专属200B模型算力

学生享有独占计算资源，性能稳定可预测，无相互干扰，学习体验极佳。

管理便捷：IP/座位固定映射，标识清晰

运维管理简单直观，故障定位快速。学生流动不影响设备管理逻辑。

安全可靠：设备集中上锁；数据本地处理

物理安全绝对保障；满足教学与科研数据隐私及合规性要求。

产业衔接：预装企业级NVIDIA AI全栈软件

学生技能与行业开发标准直接接轨，实现“所学即所用”，赋能未来职业发展。