数据科学工作站的计算能力开发AI应用，是否可行？
目前，各公司已达成共识，使用以人工智能（AI）为代表的新信息技术来促进创新。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Research Institute）的报告显示，到2030年，约70%的公司将至少使用一种人工智能，许多大型公司将使用全方位技术。根据IDC发布的《2021中国人工智能未来趋势报告》，1000年前中国最好的企业中，至少有65%是自然语言处理（NLP）、机器学习（ML），而深度学习（DL）等机器学习人工智能工具将用于实现60%的客户体验、安全、运营管理和购买案例。
说到人工智能，我们有数据、算法当谈到计算能力时，随着技术的突破，计算能力显著提高，为人工智能应用的发展提供计算能力支持的可能性也多样化了。今天，作者将重点关注数据技术工作区能否提供足够的计算能力来开发AI应用。
人工智能应用的开发过程需要经历三个阶段：数据准备、模型开发和培训以及模型交付。整个过程对平台的计算能力提出了很高的要求，特别是随着采集数据量的增加和数据类型的多样性，算法的强度在提高。这需要更强大的计算产品来支持人工智能。
我认为，对于开发人工智能应用程序的工作站，大多数用户都会担心自己的计算能力不足。对于担心的用户来说，他们可能不了解工作站产品，或者长期不了解相关产品。
早期的工作站产品主要用于满足设计者的图形设计、视频渲染等需求，是一种先进的图像和视频操作专用计算机。它实现了不太适合人工智能应用程序开发的功能。然而，随着AI应用开发需求的增加，用户需要更方便、更灵活、更具成本效益的产品来满足AI计算能力的需求。因此，出现了具有更高CPU、RAM和GPU的专业数据科学工作站。
在硬件配置上，数字科学工作站不仅支持多个可扩展的Intel Xeon处理器，还支持NVIDIA RTX和NVIDIA Quadro RTX专业GPU。桌面工作站支持高达96GB的超高速本地视频存储。笔记本电脑支持高达24GB的本地视频存储。当然，RAM和硬盘的容量要比图形工作站的容量大得多。
此外，数字科学工作站还具有优化的软件功能。例如，NIVIDA为数据科学工作站提供了一系列基于NVIDIA CUDA-X AI的测试和优化堆栈。这些堆栈包括RAPID数据处理和机器学习库、为NVIDIA优化的XGBoost、TensorFlow Use PyTorch和其他领先的数据科学软件，以加快工作流程并改进数据准备。模型训练和数据可视化速度
数据科学工作站在计算能力方面无法与高性能计算集群相匹配，但它仍然具有良好的计算能力和稳定性。可以说，许多公司开发人工智能应用的需求也可以得到满足。相比之下，数字科学工作站易于部署，可以在打开包装后使用，是一个没有复杂配置和相对较低价格的好选择。
