惠普|惠普最新推出的AI开发平台测评：多用户协同开发模型和算力资源管理的有力工具！( 二 ) GPU|数据科学|删除

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当“人工智能步入落地之年” AI 不再是概念，而是全面进入到企业的战略规划之中。算力作为人工智能应用的平台和基础，它的发展推动了整个人工智能系统的发展和快速演进，成为人工智能的最核心要素。
随着科技的不断发展，获取算力的方式和途径越来越丰富，就目前而言，公有云和数据中心（私有云）已经成为两大主流的算力获取方式。不过，在实际的部署和应用中，它们对于中小型AI开发团队来说都存在着很多问题。比如，中小型 AI 开发团队的 AI 模型训练往往是阶段性的，而阶段性访问公有云需要按次收取算力费用，如此累积算下来将是一笔不菲的投入，相比之下，一次性购买一台 GPU 工作站会更加划算。而建立私有的数据中心，不仅需要批量购置 GPU 服务器，还需要搭建标准机房、高带宽网络部署，与此同时更需要增加专业IT维护人员的工作负荷，这对于中小型AI开发团队来说相当奢侈。
从中小型AI开发团队的使用场景和使用需求中不难发现，降本增效是他们衡量一款解决方案是否合适的重要因素之一。这意味着算力设备需要在保障团队算力需求，可以共享使用的同时，还要做到简单部署易操作，省时省力省空间。也因此，数据科学工作站的出现，可以很好地满足这些切实需求。
数据科学工作站是 PC 形态的桌面超级计算机，相较于 PC，它支持双路 Intel? 至强?铂金/金牌等系列的处理器和主板芯片海量内存、大容量 SATA 硬盘以及多块 NVIDIA ?高端 RTX? 专业级显卡等，可以满足算法训练等 AI 工作流程中所需要的强大算力需求以及图形应用中的海量浮点运算和 3D 渲染工作等对硬件的苛刻要求。

惠普|惠普最新推出的AI开发平台测评：多用户协同开发模型和算力资源管理的有力工具！( 二 )

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