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지난 11월, 오리건 주립대학교 (OSU) 는 8개의 솔리디그 D5-P5336 SSD와 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 델 파워엣지 XE7745 서버를 통해 배 기반 플랑크톤 연구를 선보였습니다..하드웨어의 인상적인 성능은 캠퍼스 간 관심을 불러 일으켰고, 광범위한 교수진 수요를 촉구했습니다. 대학 전체의 급증하는 AI 요구를 충족시키기 위해 OSU는 그러한 서버의 전체 랙을 배치할 계획입니다.메트럼 AI와의 파트너십, 델, NVIDIA 및 솔리디그, OSU는 학업 교육, 평가 및 학생 데이터 보호를 위해 재현 가능한 임시 AI 모델을 구축하고 있습니다.
인공지능의 학술 평가 위기
인공지능으로 작성된 에세이는 점점 더 식별하기가 어렵기 때문에 전통적인 필기 과제는 생성 AI 사이에서 신뢰성을 잃었습니다.구강 평가는 신뢰할 수 있는 대안이지만 많은 등록 대학 과정에 확장 할 수 없습니다.메트럼 AI는 자동화된 구강 평가 인프라를 통해 이러한 확장성 병목을 해결하기 위해 만들어졌습니다.
메트럼 AI의 다모형 평가 플랫폼
CEO 스틴 그레이엄과 CTO 체탄 가드길이 공동 설립한 Metrum AI는 보험에서 제조업에 이르기까지 다양한 산업에 대한 운영형 멀티모달 AI 에이전트를 구축합니다.그 OSU 교육 솔루션은 현장에서델의 엔터프라이즈 GPU 서버에서 엄격히 검증된 인간-인-루프 디자인입니다.
이 플랫폼은 학생들의 프레젠테이션 동영상을 세 가지 핵심 워크플로우를 통해 분석합니다. OpenAI Whisper를 통해 오디오를 복사하고 Qwen3-VL-30B를 사용하여 슬라이드 콘텐츠를 추출합니다.vLLM에 대한 Qwen3-30B-A3B 추론 모델로 주류에 기반한 평가를 생성합니다.; 그것은 교수진의 승인을 위해 증거로 표시된 초안 검토를 제공합니다. 모든 AI 피드백은 수동으로 승인 될 때까지 학생들에게 보이지 않고, 등급에 대한 교수진의 완전한 권한을 보장합니다.
교실 실험에서 캠퍼스 전체의 의무로
OSU 재무 교수인 조나단 칼로디모스는 원래 MBA 프레젠테이션을 위한 기본적인 인공지능 등급 도구를 코드화했습니다.프로토타입을 공식 캠퍼스 솔루션으로 확장칼로디모스는 객관적이고 증거 기반의 등급을 제공하기 위해 학생 성과 데이터를 구조적으로 추출하는 것을 지칭하는 "루브릭 엔지니어링"이라는 용어를 만들었다.
두 가지 실제 사례가 플랫폼의 가치를 보여줍니다.그리고 인간 평가자들이 처음에 무시했던인공지능은 프레젠테이션 스타일로 인한 주관적인 인간의 편견을 제거합니다.
FERPA 준수: 왜 온프레미스 클라우드
OSU의 연구 컴퓨팅 디렉터 크리스토퍼 설리반은 클라우드 AI를 거부하는 주된 이유로 엄격한 FERPA 학생 데이터 규정을 강조했습니다.외부 클라우드 API는 식별 가능한 학생 비디오를 전송할 수 있습니다., 성과 및 등급 기록은 타인에게 제공되며 극복 할 수없는 준수 위험을 초래합니다.
로컬 로컬 하드웨어 또한 학생의 신뢰를 구축합니다. 학습자는 자신의 생체 메트릭 프레젠테이션 데이터가 OSU의 개인 인프라 내에서 저장되고 처리된다는 것을 알고 더 안전합니다.외부 공급자가 제어하는 퍼블릭 클라우드 플랫폼보다는.
시범 배치 및 미래 확장
현재 진행 중인 파일럿은 약 500명의 학생을 대상으로 하고 있으며, 4일간의 제한된 기간 내에 교수진의 수동 평가 전에 인공지능으로 생성된 평가를 준비해야 합니다.표준화된 인공지능 프레임워크는 학기 중간에 급격한 강사 교체가 발생했을 때 점수 연속성을 보장했습니다..
이 프로젝트의 잠재력을 인식한 OSU의 총장은 전 대학에 걸쳐 전 봄에 운영되는 연구 컴퓨팅 사무실을 승인했습니다.설리반은 XE7745 서버를 배치할 계획입니다., 역동적으로 하드웨어 자원을 학업 점수 급증과 연구 작업 사이에 전환하여 활용도를 극대화합니다.
유기적인 교수진 채택은 공식적인 홍보 없이 보건과 공학 부문에 퍼져있으며, 플랫폼의 실질적 가치를 증명합니다.
교육 능력 을 확장 하는 것
점수를 가속화하는 것 외에도 인공지능 인프라는 대학 등록의 병목을 해결합니다.확장 가능한 인공지능 개인별 평가로 더 큰 수업을 할 수 있으며 교육 품질을 유지할 수 있습니다.비즈니스 과정은 또한 전통적인 학생 캡을 깨는 보조 브레이크아웃 세션과 함께 큰 강의 형식을 채택 할 수 있습니다.
솔리디그마 저장소: 중요 인프라의 척추
NVIDIA GPU가 AI 추론을 처리하는 동안, 고밀도 스토리지는 OSU의 주요 배포 과제가되었습니다. 콤팩트 4U XE7745 서버는 제한된 드라이브 베이를 갖추고 있으며, 높은 용량을 필요로합니다.GPU 병목을 피하기 위해 고속 저장.
OSU는 8개의 Solidigm D5-P5336 E3.S QLC SSD를 배포하여 체스당 245 TB 이상의 RAW 플래시 스토리지를 제공합니다. 지속적인 기록에 맞춰져 있으며, 드라이브는 동시에 비디오 섭취를 안정적으로 처리합니다.전사 생성, 피크 시험 시즌 동안 데이터베이스 로깅 및 감사 기록 아카이브. 이전에 바다 연구 작업 부하에서 테스트 된 RAID 10 SSD 배열은 파이프 라인 지연없이 일관된 처리량을 유지합니다.
OSU: 고등 교육의 인공지능 계획
OSU는 임시 클라우드 API보다 표준화된 현장 인공지능 인프라를 우선시하며 인공지능을 장기적인 제도적 능력으로 취급합니다.대학은 교육의 평등을 촉진하기 위해 제한된 자원을 가진 학교와 이 저렴한 모델을 공유하는 것을 목표로 합니다..
설리반은 하드웨어 유연성이 고정 모델 성능보다 더 중요하다고 강조합니다.업그레이드 가능한 델 서버와 풍부한 솔리디그엄 저장소는 진화하는 AI 모델과 학생 제출 형식의 변화에 적응할 수 있습니다.모든 점수 로그, 이력서 및 감사 데이터는 로컬 플래시 스토리지에 안전하게 저장되며 OSU의 가시적인 AI 교육 혁명의 보이지 않는 기초를 형성합니다.고등 교육의 주요 AI 사례 연구로서, OSU의 현장 구조는 대학 AI 보급에 영향을 줄 것입니다.
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