也许很多用户会问，提供云计算性能和AI应用开发的制造商越来越多，而且价格不高。买你买的，什么更适合普通企业；对于需要更多计算能力的AI应用，公司通常会选择AI服务器集群。数据科学工作站有哪些主要优势？
据作者介绍，数据科学工作站的主要优势主要体现在以下几个方面：
1） 易于使用和即时使用。我们可以将数据科学工作站视为一台高度配置的计算机。大多数产品都有自己的系统和驱动程序。只有用户需要安装和开发软件。基本上，他们可以立即使用它。
2） 根据需要进行配置以降低成本。处理器、图形加速器、内存、硬盘您可以根据需要配置显示器和其他硬件。相比之下，用户可以在云中选择所需的硬件配置，但云平台的带宽资源不是免费的，而是根据流量计算的，网络传输成本较高。同时，从长远来看，在云端部署AI服务器的总成本并不便宜。
3） 更安全的本地云访问的数据安全始终是用户关注的问题。相比之下，数据科学工作站始终是一个本地部署模型。它不仅可以轻松处理数据的本地访问和更改，而且非常重视数据本地化管理，以更安全地处理数据的局部访问和更改。
4） 根据需要安装软件以提高灵活性。使用数据科学工作站的用户不仅可以在测试阶段自由测试，还可以根据需要安装容器开发包或平台软件。同时，用户可以
人工智能应用软件是重复的，数据科学工作站在算法、模型等方面是随机的。为了更容易地提供个性化的人工智能应用支持，已经做出了改变。
目前，主要制造商正在推出各种配置的数据科学工作站。
戴尔、惠普、联想和其他制造商销售的大多数高端产品使用Intel Xeon可扩展处理器和NVIDIA高端专业GPU。入门级产品还使用最新的Core i7处理器和NVIDIA专业GPU。价格范围从10000到100000不等。产品模型可以满足最新的人工智能应用开发需求。够有钱了。
然而，没有人工智能开发经验、尝试深度学习和其他技术并运行代码完成的公司或用户可以租用云平台来体验这些技术，但购买数据科学工作站并不需要花费太多。当然，构建超级计算服务器集群的企业并不关心数据科学工作站和其他产品的选择。
此外，作者认为，大多数公司可以选择在数据科学工作站上完成人工智能应用开发，公司或用户可以根据自己的实际情况选择不同配置的产品，以有效完成人工智能的应用开发，降低算力成本。
