伦敦帝国学院加入Theta学术网络

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为什么这次合作对Theta网络的学术扩展意义重大？

随着帝国理工学院加入其学术合作伙伴网络，Theta网络扩大其研究机构网络，涵盖斯坦福大学、雪城大学、南洋理工大学以及韩国前五名大学中的四所。在此之前，Theta的学术影响主要集中在北美和亚洲。

引入一所领先的欧洲研究型大学，标志着其有意构建一个地理分布均衡的学术生态系统。Theta并非只专注于行业或商业部署，而是将其基础设施定位为应对GPU短缺、云计算成本上升以及本地容量有限的高校的资源。

帝国理工学院为何成为重要的补充？

帝国理工学院是一所专注于科学、工程、医学和商业的公立研究型大学。总部位于伦敦，始终位列全球顶尖大学之列，以其研究的质量和影响力广受认可。在QS世界大学排名2025/2026中，帝国排名全球第二，英国第一。

其计算机系在网络安全、人工智能和系统研究方面享有国际声誉。教师和研究团队经常在基础理论和应用系统方面做出贡献，常与行业和公共部门合作。安全与机器学习实验室正是在此环境中运作，专注于AI与安全工程的交叉领域。

帝国理工学院如何融入Theta更广泛的学术和产业生态？

帝国理工学院加入了一个跨越多个地区和研究传统的学术网络。除了学术界，Theta的基础设施还被媒体、体育、电子竞技和AI开发等行业的组织使用，它们都依赖类似的技术能力进行训练和推理任务。

虽然学术研究与商业部署不同，但两者都依赖于可靠的弹性计算基础设施。引入一所欧洲领先大学，增强了Theta作为基础设施提供商的地位，强调其面向持续、实际AI工作负载的能力，而非短期试验。

谁领导安全与机器学习实验室，为什么这很重要？

安全与机器学习实验室由帝国理工学院的副教授Sergio Maffeis博士领导。Maffeis博士获得帝国理工学院的博士学位，硕士学位来自比萨大学。他的研究涵盖网页安全、形式方法、编程语言和机器学习，特别关注对抗性机器学习和系统鲁棒性。

他的工作已在USENIX Security、ACM计算机与通信安全会议、IEEE安全与隐私研讨会、AAAI、POPL、ISSTA和RAID等主要同行评审期刊发表。这些成果体现了他在理论和应用安全研究方面的长期贡献。实验室的项目包括自动漏洞检测系统、入侵检测模型的对抗性分析，以及多智能体安全事件分析方法。

该实验室的研究方向与可信AI的技术需求高度契合，常需在异构计算环境中反复试验。

Theta EdgeCloud Hybrid如何支持安全与可信AI研究？

合作的核心技术是采用Theta EdgeCloud Hybrid，这是一个去中心化的计算平台，旨在支持各种AI工作负载。对于安全与机器学习实验室等研究团队来说，其价值在于可以在一个框架内访问多类计算资源。

Theta EdgeCloud Hybrid提供社区运营的NVIDIA RTX 30、40和50系列GPU，用于原型设计和小规模推理；企业级NVIDIA GPU（如A100、H100和H200）用于大规模训练；以及AWS的Trainium和Inferentia等AI加速器，用于成本效益高的训练和推理。

这种混合设计使研究人员可以在探索性试验和计算密集型训练之间自由切换，无需重构工作流程或更换平台。对于经常在对抗条件下测试模型的安全研究来说，这种灵活性减少了由基础设施碎片化或过载带来的延迟。

Maffeis博士表示，访问混合GPU网络能加快强化学习、安全和基础模型分析的进展，消除可能拖慢学术研究的基础设施瓶颈。

这次合作如何反映去中心化AI基础设施的更广泛趋势？

帝国理工学院与Theta网络的合作，体现了AI研究中向去中心化和混合计算模型转变的趋势。随着GPU需求持续超过供应，替代基础设施方案正逐渐受到学术界和工业界的关注。

去中心化GPU网络具有多项实际优势：它们增加了高校和小型研究团队对高端计算资源的获取，降低了利用闲置或未充分利用硬件的成本，并通过避免单点故障提高了系统韧性。混合架构还能在异构资源间扩展工作负载，同时保持对计算密集型任务的性能。

这些系统也面临挑战，包括协调不同硬件、确保安全和验证结果。结合去中心化和企业级资源的混合设计，是应对这些风险的一种方案。

最后想说的话

帝国理工学院与Theta网络的合作，是对现代AI研究日益增长的基础设施需求的实际应对。通过采用Theta EdgeCloud Hybrid，安全与机器学习实验室获得了适合探索性和大规模安全研究的GPU资源。对Theta而言，此合作拓展了其在欧洲的学术网络，并强化了其支持以去中心化基础设施为特色的研究机构的战略。

此合作并未开辟新的研究方向，而是提供了一个技术基础，使现有的安全和可信AI研究能够在基础设施限制较少的情况下顺利进行。这反映了当前研究需求与现有计算能力的契合，基于当下的技术现实。