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(xiàn)實的網(wǎng)絡世界，而其背后，則是由大量數(shù)據(jù)+AI算法+算力驅(qū)動的數(shù)字創(chuàng)作。

　　在AI項目的開發(fā)過程中，中大型企業(yè)由于有著豐富的算力資源和成熟的開發(fā)工具，項目進展快且穩(wěn)。中小型AI開發(fā)團隊由于普遍缺乏算力和開發(fā)工具，開發(fā)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(fā)團隊的開發(fā)難題呢?本文，將詳細為大家解讀。

　　無處不在的AI，賦能數(shù)據(jù)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(yè)必須快速行動起來，加速應用開發(fā)進程，推動業(yè)務快速上線。

　　眾所周知，在AI項目開發(fā)中，要經(jīng)過數(shù)據(jù)準備、模型開發(fā)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(fā)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(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)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(chǎn)品來滿足開發(fā)需求。

　　正如文章開篇所提到的那樣，由于很多中小型AI開發(fā)團隊缺少成熟的開發(fā)平臺，缺少算力優(yōu)勢，因此在人工智能立項之后，他們往往無從下手，開發(fā)進度和產(chǎn)品上線時間一拖再拖，嚴重影響產(chǎn)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(fā)工具，迅速搭建起AI開發(fā)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(fā)，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(fā)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(fā)展來看，搭建自己的數(shù)據(jù)中心，構(gòu)建私有云開發(fā)平臺，才是最好的選擇。

　　雖然公有云與數(shù)據(jù)中心(私有云)已經(jīng)成為兩大主流的算力獲取方式，也得到了很多企業(yè)的認可，但是中小型AI開發(fā)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(fā)平臺來看，由于中小型AI開發(fā)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(yè)選擇自己建設私有云數(shù)據(jù)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(wǎng)絡。與此同時，還要進行開發(fā)平臺的搭建，增加專業(yè)IT維護人員，這樣規(guī)模龐大的工程，對于中小型AI開發(fā)團隊來說相當奢侈，顯然也不劃算。

　　在我們看來，數(shù)據(jù)科學工作站更加適用于中小型AI開發(fā)團隊。

　　以HP Z8 數(shù)據(jù)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(yè)級 GPU，完全能夠滿足中小型AI開發(fā)團隊對于算力的需求。同時，融合的HP AI開發(fā)平臺也簡化了工作流程，實現(xiàn)了開箱即用，真正提高了中小型AI開發(fā)團隊的工作效率。

　　簡化數(shù)據(jù)科學，這套利器必不可少

　　惠普Z系列數(shù)據(jù)科學工作站+ HP AI 開發(fā)平臺是HP面向中小型AI型開發(fā)團隊推出的整體解決方案，旨在構(gòu)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(fā)團隊節(jié)省成本的同時，發(fā)揮出硬件最大效能，成為多用戶協(xié)同開發(fā)和資源管理的有利工具，讓人工智能開發(fā)和算力管理更加智能。

　　在整套解決方案中，HP Z8 數(shù)據(jù)科學工作站是計算底座，HP AI開發(fā)平臺則是核心。

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

　　首先，HP AI開發(fā)平臺聚焦于核心業(yè)務和算法，實現(xiàn)了一體化的封裝，具有完整的流程和工具，能夠?qū)崿F(xiàn)從模型開發(fā)、訓練到部署的全流程管理，并支持異構(gòu)資源高效管理、調(diào)度和監(jiān)控，降低了開發(fā)門檻，提高了創(chuàng)新效率。

　　其次，為了最大化的發(fā)揮惠普Z系列數(shù)據(jù)科學工作站的性能，讓中小型AI開發(fā)團隊更好地進行工作協(xié)作，HP AI開發(fā)平臺提供了智能資源管理和調(diào)度功能，實現(xiàn)了資源的按需動態(tài)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(fā)平臺能夠?qū)PU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(yōu)先級調(diào)整和插隊功能，還滿足了緊急任務的調(diào)度需求，讓緊迫的開發(fā)任務先行，在最大化發(fā)揮GPU資源價值的同時，也讓項目協(xié)作更加流暢。

　　最后，HP AI開發(fā)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?qū)⑺接戌R像轉(zhuǎn)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(fā)者無需中置SSH。

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

　　寫在最后：毋庸置疑，人工智能已經(jīng)成為促進新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展的新動能。如今，人工智能已經(jīng)進入與產(chǎn)業(yè)加速融合的階段，并廣泛滲透進金融、零售、工業(yè)、能源、醫(yī)療、城市管理等多個行業(yè)和領域，為企業(yè)帶來更多的業(yè)務創(chuàng)新，進一步加速了企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。同時，越來越多的創(chuàng)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(fā)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(fā)團隊投入到應用開發(fā)中。因此，為他們提供量身定制的AI開發(fā)平臺和高性能算力支撐，成為如HP這樣企業(yè)的緊迫任務。為此，HP從中小型AI研發(fā)團隊的真正需求入手，快速推出了AI開發(fā)平臺和Z8系列數(shù)據(jù)科學工作站產(chǎn)品，幫助他們打造開箱即用、易于上手的AI開發(fā)解決方案，降低了開發(fā)門檻，成為中小型AI開發(fā)團隊的必選利器。