9月23日消息，當今社會，人工智能（AI）技術已經開始逐步應用在各行各業。比如在電商行業、物流方面、智能零售方面、工業製造領域等等。
據報告顯示，在未來三年，85%的首席信息官將在未來3年內投資AI。數據科學家們依託大數據，通過AI加速器建立數據模型和算法，從而賦能各行業智能化進程。專門針對AI解決方案的戴爾Precision數據科學工作站，通過簡化數據科學家部署AI平台的過程，並以強大的算力加速研發者項目進程，推動各行業智能化發展。
數據科學工作站強大算力助力數據科學家
戴爾科技集團終端解決方案事業部的資深工程師黃亮在今天的媒體溝通會上説道，“在中國，人工智能的發展尤其快速。人們每天都能在新聞裏能看到，各行各業正在使用人工智能來改進我們的生活，包括自動駕駛、人臉識別、智能物流，以及智慧商店等等。現如今的人工智能之所以能發展起來，靠的是三個基礎的條件。第一，大數據。第二，強大的基礎架構跟算力。第三，算法。
“人工智能的背後是深度學習或者機器學習。機器學習跟深度學習是相輔相成，一般是先有機器學習，再到深度學習，最後再到人工智能，這是最終的形態。”黃亮表示。
AI的實現通常要經過數據準備、模型開發和訓練、以及模型部署三個階段，整個過程對平台的算力有很高的要求。普通PC無法滿足數據量龐大的AI項目對設備算力和穩定性的需求。當收集的數據越來越多元，算法強度越來越高時，只有服務器、雲端以及數據科學工作站可以提供對AI的技術支持。相較於工作站，在雲平台和服務器上計算價格更加高昂，上傳海量數據時往往也需要漫長的時間。因此在AI項目的開發和部署階段，數據科學工作站更具有優勢：
1、滿足用户隨時隨地辦公需求，不必前往服務器訪問的到的地方；
2、可以在試驗階段進行自由的試驗，輕鬆裝載容器開發包或平台；
3、數據科學工作站允許操作者對算法、模型等隨意迭代、或修改；
4、更加經濟、高效；
5、數據本地化，可以輕鬆對數據進行更改；
6、可以根據開發人員的不同需求進行個性化的硬件配置。
戴爾Precision數據科學工作站 高效賦能數據洞察
AI技術的實現，需要一套複雜而智能的軟、硬件平台。長久以來，數據科學家們發現，他們花費大量的時間用來組裝和修復平台。配備一套新的數據科學平台，常常需要花費數天甚至數週的時間進行試錯。面對這一痛點，戴爾Precision數據科學工作站解決方案為數據科學家們帶來了福音。
戴爾科技集團專業工作站產品經理汪志軍表示，“在AI項目的大數據並行計算時，科研工作者們最擔心因硬件問題而導致的內存錯誤。戴爾的一項專利技術-智能糾錯內存（RMT）能極大的提升硬件的穩定性，在硬件出現故障的時候，工作站主板上的一個芯片可以自動屏蔽硬件壞掉的部分，讓內存繼續穩定運行，減少宕機時間。這樣做還可以節約成本。因為以前的一些設備如果他內存壞了需要馬上更換。否則機器無法開機。但是有了RMT有這個功能以後可以屏蔽壞的內存並繼續使用。並且，這個技術是免費提供給所有用户。”
很多用户在實驗室中配備戴爾塔式工作站，既有強大GPU算力，又能靜音，不用放在機房裏，使用更加靈活。戴爾工作站從電源到散熱的設計都能更極致地優化高端GPU性能，因此我們有更強的算力。戴爾Precision工作站內置的Dell Optimizer智能調優軟件支持AI優化。通過機器學習算法，收集、監測機器運行資源，再運行這些軟件的時候會進行優化配置，根據不同軟件運行情況把機器的性能再提升一些，所以戴爾數據科學工作站不但能幫助科學家加速AI項目研究，同時本身也是內置了AI功能的產品。
開機即用：通過與NVIDIA及操作系統和AI開發平台的廠家合作，戴爾Precision數據科學工作站在出廠前就經過硬件配置和系統預裝載，採用了NVIDIA技術的戴爾Precision數據科學工作站配備了NVIDIA Quadro RTXTM GPU 和 NVIDIA CUDA-X AITM加速數據科學軟件資源合集，包括如RAPIDS、TensorFlow、PyTorch和Caffe等AI開發軟件，讓現代化計算應用從NVIDIA GPU的計算平台中受益。使得用户使用戴爾Precision數據科學工作站時，可以在開箱後，馬上進行數據模型的準備和AI開發。
豐富的可選規格：戴爾Precision工作站擁有廣泛的產品線，以及專門針對數據科學領域的數據科學工作站。包括擁有強大計算性能和GPU顯卡的7000系列高端移動工作站、支持多GPU顯卡的Precision 5820塔式工作站以及戴爾最強大、可擴展性最強的7000系列塔式工作站和機架工作站。
可靠的穩定性和無憂的兼容性：配備了企業級高性能專業組件的戴爾Precision工作站擁有高性能存儲和大容量內存。且配備對數據科學極為重要的錯誤檢查和糾正ECC內存，防止在軟件、數據調用或是大數據並行計算時出現藍屏或數據讀取失敗。戴爾自身的專利技術智能糾錯內存（RMT），可進一步防止因為硬件問題導致的內存錯誤。在硬件出現故障的時候，工作站主板上的一個芯片可以自動屏蔽硬件壞掉的部分，讓內存繼續穩定運行，減少宕機時間。數據科學家在做AI項目時，工作站的兼容性往往是重要的考量要素。因為如果對項目所需的軟件無法兼容，就需要大量時間進行重新裝載與測試。戴爾數據工作站擁有AI領域平台、操作系統、開發包及廣泛的軟件認證。
讓數據運算速度起飛：這些數據科學工作站裝載了NVIDIA GPU的戴爾數據工作站，其硬件加速的速度比普通CPU快一個數量級，模型訓練的迭代時間可由數小時縮短至幾分鐘甚至幾秒鐘。平常需要數天的迭代訓練也可在數小時內完成。大大節省了數據科學家訓練模型的時間。
用AI賦能數據科學工作：戴爾Precision數據科學工作站不僅是數據科學工作領域的利器，當數據科學工作者打開它，便可以感受到眾多AI功能所帶來的效率提升和便利性。比如智慧感知：通過近距離傳感器感知一米內的用户到來。即用户起身，屏幕鎖定，加強安全保護，用户回到座位，Precision將自動通過人臉識別登陸，繼續支持用户工作。此外，還可以通過AI學習用户電池使用習慣優化電池續航時間並選擇最佳充電策略等。自帶的智能調優軟件Dell Optimizer可以根據用户使用習慣自動調優常用軟件，提升性能，讓系統運行更加流暢、穩定。
戴爾Precision數據科學工作站正以更強的算力、性能、穩定性和兼容性幫助數據科學家，以高效的方式從海量數據中洞察未來。戴爾科技集團除了為數據科學工作提供產品、解決方案、技術支持外，也正發揮科技公司所長，積極為培養“未來數據科學家”助力。
據悉，戴爾科技集團目前在中國已與10所雙一流大學共同設立了創客聯合實驗室，參與了幾十所大學的產學合作協同育人項目，連續4年獲得教育部最佳合作伙伴獎。近期，戴爾科技集團與復旦大學聯合更開發了全國首個人工智能／自動駕駛線下實踐課。課程彙集眾多技術、行業專家，聚焦AI技術，手把手教學生從實操出發，聯結自動駕駛基本理論框架和流程，打造沉浸式教學體驗，踐行產學研深度結合，幫助高校學子連接AI、大數據等前沿科技。