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加速AI開發,用數據科學驅動創新,您需要一套稱手利器

原創
商務辦公
HP從中小型AI研發團隊的真正需求入手,快速推出了AI開發平臺和Z8系列數據科學工作站產品,幫助他們打造開箱即用、易于上手的AI開發解決方案,降低了開發門檻,成為中小型AI開發團隊的必選利器。

  在科技圈中,元宇宙可以說是最近乃至未來很長一段時間倍受用戶關注的熱點。提到元宇宙,更多的人看到的是由AI、AR、VR、3D等技術支持的虛擬現實的網絡世界,而其背后,則是由大量數據+AI算法+算力驅動的數字創作。

  在AI項目的開發過程中,中大型企業由于有著豐富的算力資源和成熟的開發工具,項目進展快且穩。中小型AI開發團隊由于普遍缺乏算力和開發工具,開發難度相對較高,往往無法保證應用的正常上線。

  那么,如何才能夠解決中小型AI開發團隊的開發難題呢?本文,將詳細為大家解讀。

  無處不在的AI,賦能數據科學

  來自IDC的人工智能報告顯示,2022年全球人工智能收入預計同比增長19.6%,達到4328億美元,包括軟件、硬件和服務。預計2023年可突破5000億美元大關。

  為了搶占AI時代的高地,企業必須快速行動起來,加速應用開發進程,推動業務快速上線。

  

  眾所周知,在AI項目開發中,要經過數據準備、模型開發和訓練、模型部署三個階段,整個過程中不僅需要成熟的算法工具,讓開發者快速上手,減少準備階段所花費的時間;而且,還需要強大的算力支撐,特別是當收集的數據量越來越大,數據類型越來越多元化時,算法強度就會越來越高,這就需要更高性能的計算產品來滿足開發需求。

  正如文章開篇所提到的那樣,由于很多中小型AI開發團隊缺少成熟的開發平臺,缺少算力優勢,因此在人工智能立項之后,他們往往無從下手,開發進度和產品上線時間一拖再拖,嚴重影響產品的交付,給公司帶來了巨大的損失。

  因此,他們迫切的需要選擇一套適合自己的開發工具,迅速搭建起AI開發平臺,快速投入項目當中,以保證在激烈的市場競爭中不掉隊。

  加速AI開發,適合自己最重要

  或許有人會說,在云計算如此普及的今天,各大云廠商針對各種開發均提供了便于使用的快捷平臺和算力,選擇他們準沒錯。或許還有人會說,從公司的長期發展來看,搭建自己的數據中心,構建私有云開發平臺,才是最好的選擇。

  雖然公有云與數據中心(私有云)已經成為兩大主流的算力獲取方式,也得到了很多企業的認可,但是中小型AI開發團隊在實際部署和應用中,仍然存在很多的問題。

  從公有云廠商提供的開發平臺來看,由于中小型AI開發團隊的 AI模型訓練往往是階段性地,而階段性訪問公有云需要按次收取算力費用,如此累積下來將是一筆不菲的投入,性價比并不高。

  當然,如果企業選擇自己建設私有云數據中心的解決方案,過程中不僅需要批量購置GPU服務器,還需要搭建標準機房、部署高帶寬網絡。與此同時,還要進行開發平臺的搭建,增加專業IT維護人員,這樣規模龐大的工程,對于中小型AI開發團隊來說相當奢侈,顯然也不劃算。

  在我們看來,數據科學工作站更加適用于中小型AI開發團隊。

  

  以HP Z8 數據科學工作站為例,其支持多路英特爾?至強?可擴展處理器和 NVIDIA? RTX?專業級 GPU,完全能夠滿足中小型AI開發團隊對于算力的需求。同時,融合的HP AI開發平臺也簡化了工作流程,實現了開箱即用,真正提高了中小型AI開發團隊的工作效率。

  

  簡化數據科學,這套利器必不可少

  惠普Z系列數據科學工作站+ HP AI 開發平臺是HP面向中小型AI型開發團隊推出的整體解決方案,旨在構建一套極具性價比的高性能計算解決和管理方案,在幫助中小型AI開發團隊節省成本的同時,發揮出硬件最大效能,成為多用戶協同開發和資源管理的有利工具,讓人工智能開發和算力管理更加智能。

  在整套解決方案中,HP Z8 數據科學工作站是計算底座,HP AI開發平臺則是核心。

  HP AI開發平臺基于Docker+Kubernetes的人工智能容器云平臺,擁有從模型開發、訓練到部署的完整流程和工具,并具有三大優勢:

  首先,HP AI開發平臺聚焦于核心業務和算法,實現了一體化的封裝,具有完整的流程和工具,能夠實現從模型開發、訓練到部署的全流程管理,并支持異構資源高效管理、調度和監控,降低了開發門檻,提高了創新效率。

  其次,為了最大化的發揮惠普Z系列數據科學工作站的性能,讓中小型AI開發團隊更好地進行工作協作,HP AI開發平臺提供了智能資源管理和調度功能,實現了資源的按需動態分配,并在任務完成之后,讓資源進行自動釋放。同時,HP AI開發平臺能夠對GPU細粒度進行切分,使得多任務共享一張GPU,由于平臺支持隊列中任務優先級調整和插隊功能,還滿足了緊急任務的調度需求,讓緊迫的開發任務先行,在最大化發揮GPU資源價值的同時,也讓項目協作更加流暢。

  最后,HP AI開發平臺還提供了豐富的鏡像定制服務,既有豐富公共訓練框架鏡像,并提供下載導入,管理員也能夠將私有鏡像轉為公有鏡像,并支持用戶間私有鏡像分享,進一步提高鏡像獲取率,減少重復存儲與空間浪費。由于支持Docker Exec配置鏡像,開發者無需中置SSH。

  

  可以說,有了HP AI開發平臺的加持,無論是團隊的多人協作開發,還是算力的按需定向分配、優先調整等,多樣的開發選項為不同的應用場景提供了更加靈活的開發模式,極大程度上降低了人工智能的開發門檻,提高了人工智能創新和研發效率。

  寫在最后:毋庸置疑,人工智能已經成為促進新興產業加快發展的新動能。如今,人工智能已經進入與產業加速融合的階段,并廣泛滲透進金融、零售、工業、能源、醫療、城市管理等多個行業和領域,為企業帶來更多的業務創新,進一步加速了企業的智能化轉型。同時,越來越多的創新應用,也給我們的工作與生活帶來了更多的便捷。

  作為推動人工智能技術發展必不可少的一部分,未來將會有越來越多的中小型AI研發團隊投入到應用開發中。因此,為他們提供量身定制的AI開發平臺和高性能算力支撐,成為如HP這樣企業的緊迫任務。為此,HP從中小型AI研發團隊的真正需求入手,快速推出了AI開發平臺和Z8系列數據科學工作站產品,幫助他們打造開箱即用、易于上手的AI開發解決方案,降低了開發門檻,成為中小型AI開發團隊的必選利器。

責任編輯:張誠 來源: 51CTO
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