中小型AI开发团队提供了灵活的解决方案

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关注的焦点。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算法驱动的数字创作。

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而能够保持快速的进展和稳定的状态。然而，对于中小型的人工智能开发团队来说，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，这可能会导致应用无法正常上线。

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所需时间外，还必须拥有充足的算力支持。特别是在数据量不断增大，数据种类日益丰富的背景下，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相应增加。

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。这使得他们在人工智能项目启动后，常常难以展开工作，开发进程屡次拖延，最终导致产品上线时间推迟。这种情况严重影响了产品的交付，对公司造成了严重的经济损失。

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

在云计算技术日益普及的当下，云服务供应商们为了方便各类开发需求，都提供了功能强大的快捷平台和充足的算力，这无疑是一个极佳的选择。然而，也有人持有不同的观点，他们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，方是最佳策略。

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。