文章主题：元宇宙, AI, 开发工具
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在科技领域中，元宇宙无疑是近期以及未来一段时间内备受广大用户瞩目的焦点。当提及元宇宙时，人们往往会想到由AI、AR、VR、3D等先进技术构建的虚拟现实网络世界，然而，在这个繁华的背后，却隐藏着庞大的数据支撑和AI算法的数字创作力量。
在人工智能项目的开发过程中，大型的企业因其充足的算力资源和先进的开发工具，项目推进迅速且稳定。然而，对于中小型AI开发团队而言，由于他们在算力和开发工具方面的资源相对匮乏，因此在开发过程中可能会面临较高的难度，这可能会影响到应用的正常上线。
那么，如何才能够解决中小型AI开发团队的开发难题呢？本文，将详细为大家解读。
无处不在的AI，赋能数据科学
根据IDC发布的人工智能报告，2022年全球人工智能市场规模有望实现19.6%的同比增长，总规模将达到4328亿美元，涵盖软件、硬件和服务等多个领域。据预测，到2023年，全球人工智能市场规模将进一步提升，有望突破5000亿美元的大关，展现出强大的增长潜力。
为了抢占AI时代的高地，企业必须快速行动起来，加速应用开发进程，推动业务快速上线。
在人工智能项目的开发过程中，我们需要经历数据准备、模型开发与训练以及模型部署三个关键阶段。在此过程中，除了需要具备成熟算法的工具，以便于开发者能够迅速掌握并缩短数据准备阶段的时间外，还必须拥有充足的算力支持。特别是在数据量不断增大，数据类型日益丰富的背景下，算法的复杂度也会随之提升，因此，对高性能计算产品的需求也会相应增加，以满足日益增长的开发需求。
文章开头曾提到，许多中小型AI开发团队面临一个棘手的问题：缺乏成熟的开发平台和算力优势。这使得他们在启动人工智能项目后，常常感到无所适从，无法顺利开展开发工作，导致项目推进速度缓慢，甚至无法按期上线。这种情况不仅严重影响了产品的最终交付，也给公司带来了难以承受的损失。
因此，为了在当前激烈的市场竞争中保持竞争力，他们迫切地需要挑选一套适合自己需求的开发工具，迅速构建AI开发平台，并立即投入到项目中，以确保在市场竞争中立于不败之地。
加速AI开发，适合自己最重要
在云计算技术日益成熟的当下，云服务供应商们为了方便开发者，都提供了各类开发所需的有效工具和强大的算力支持。因此，选择他们作为合作伙伴可以说是明智之举。然而，也有人持有不同的观点，认为从公司长远发展的角度来看，自建数据中心并构建私有云开发平台，才能更好地满足企业需求。
尽管公有云和数据中心（私有云）已经成为了当前云计算领域的两大主流选择，并获得了众多企业的青睐，但在实际操作过程中，中小型AI开发团队仍面临着诸多挑战和困扰。
从公有云厂商提供的开发平台来看，由于中小型AI开发团队的 AI模型训练往往是阶段性地，而阶段性访问公有云需要按次收取算力费用，如此累积下来将是一笔不菲的投入，性价比并不高。
当然，如果企业选择自己建设私有云数据中心的解决方案，过程中不仅需要批量购置GPU服务器，还需要搭建标准机房、部署高带宽网络。与此同时，还要进行开发平台的搭建，增加专业IT维护人员，这样规模庞大的工程，对于中小型AI开发团队来说相当奢侈，显然也不划算。
在我们看来，数据科学工作站更加适用于中小型AI开发团队。
以HP Z8 数据科学工作站为例，其支持多路英特尔®至强®可扩展处理器和 NVIDIA® RTX™专业级 GPU，完全能够满足中小型AI开发团队对于算力的需求。同时，融合的HP AI开发平台也简化了工作流程，实现了开箱即用，真正提高了中小型AI开发团队的工作效率。
简化数据科学，这套利器必不可少
惠普Z系列数据科学工作站加 HP AI 开发平台是HP面向中小型AI型开发团队推出的整体解决方案，旨在构建一套极具性价比的高性能计算解决和管理方案，在帮助中小型AI开发团队节省成本的同时，发挥出硬件最大效能，成为多用户协同开发和资源管理的有利工具，让人工智能开发和算力管理更加智能。
在整套解决方案中，HP Z8 数据科学工作站是计算底座，HP AI开发平台则是核心。
HP AI开发平台基于Docker+Kubernetes的人工智能容器云平台，拥有从模型开发、训练到部署的完整流程和工具，并具有三大优势：
首先，HP AI开发平台聚焦于核心业务和算法，实现了一体化的封装，具有完整的流程和工具，能够实现从模型开发、训练到部署的全流程管理，并支持异构资源高效管理、调度和监控，降低了开发门槛，提高了创新效率。
其次，为了最大化的发挥惠普Z系列数据科学工作站的性能，让中小型AI开发团队更好地进行工作协作，HP AI开发平台提供了智能资源管理和调度功能，实现了资源的按需动态分配，并在任务完成之后，让资源进行自动释放。同时，HP AI开发平台能够对GPU细粒度进行切分，使得多任务共享一张GPU，由于平台支持队列中任务优先级调整和插队功能，还满足了紧急任务的调度需求，让紧迫的开发任务先行，在最大化发挥GPU资源价值的同时，也让项目协作更加流畅。
最后，HP AI开发平台还提供了丰富的镜像定制服务，既有丰富公共训练框架镜像，并提供下载导入，管理员也能够将私有镜像转为公有镜像，并支持用户间私有镜像分享，进一步提高镜像获取率，减少重复存储与空间浪费。由于支持Docker Exec配置镜像，开发者无需中置SSH。
可以说，有了HP AI开发平台的加持，无论是团队的多人协作开发，还是算力的按需定向分配、优先调整等，多样的开发选项为不同的应用场景提供了更加灵活的开发模式，极大程度上降低了人工智能的开发门槛，提高了人工智能创新和研发效率。
毋庸置疑，人工智能已经成为促进新兴产业加快发展的新动能。如今，人工智能已经进入与产业加速融合的阶段，并广泛应用到金融、零售、工业、能源、医疗、城市管理等多个行业和领域，为企业带来更多的业务创新，进一步加速了企业的智能化转型。同时，越来越多的创新应用，也给我们的工作与生活带来了更多的便捷。
作为推动人工智能技术发展必不可少的一部分，未来将会有越来越多的中小型AI研发团队投入到应用开发中。因此，为他们提供量身定制的AI开发平台和高性能算力支撑，成为如HP这样企业的紧迫任务。为此，HP从中小型AI研发团队的真正需求入手，快速推出了AI开发平台和Z8系列数据科学工作站产品，帮助他们打造开箱即用、易于上手的AI开发解决方案，降低了开发门槛，成为中小型AI开发团队的必选利器。
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