人工智慧，高高在上，相信這是很多人的想法。其實我們每個人天天都在使用人工智慧，比如掃碼。掃碼需要對影象進行識別，而影象識別則是人工智慧的一個運用。人工智慧並非大家想象的那麼遙遠，甚至一臺電腦，也能進行人工智慧的操作。戴爾Precision資料科學工作站就是可以進行人工智慧操作的產品。
戴爾Precision資料科學工作站
在戴爾Precision資料科學工作站溝通會上，戴爾科技集團專業工作站產品經理汪志軍和戴爾科技集團商用終端解決方案資深工程師黃亮介紹了目前人工智慧領域的發展情況。
人工智慧有三個基礎條件：1、大資料；2、強大的基礎架構和算力；3、演算法。
在網際網路上，大家都是以資料的形式存在，雖然聽起來很奇怪，但確實如此。構成每個人的不是肌肉和血液，而是0和1（二進位制）。所以當別人研究你的時候，你只不過是一個個標籤的集合而已。我們處在大資料時代，所以第一個基礎條件是具備的。
不同領域的人工智慧，對於基礎架構和算力的要求是不一樣的。目前我們說的人工智慧，其實主要包括機器學習和深度學習，兩者相輔相成，同時也有各自適合的領域。機器學習需要人為干預，而深度學習則在機器學習的基礎上進行，整個過程不需要人為干預。
雖然看起來深度學習要優於機器學習，但深度學習的成本較高，對硬體的要求也更高，所以具體情況需要具體分析。戴爾Precision資料科學工作站屬於本地計算，相比雲平臺和伺服器，戴爾Precision資料科學工作站更加靈活，可實現資料本地化，並隨時除錯、修改，而且還可以根據開發人員需求更換硬體規格。
戴爾Precision資料科學工作站有塔式工作站、機架式工作站和移動工作站，有英偉達Quadro RTX顯示卡和Geforce RTX顯示卡可選，同時也有英特爾至強和酷睿可選，並且像Precision7000系列工作站還支援多GPU，運算效率更高，可以幫助資料科學家節省訓練模型的時間。
Precision7000系列工作站
Precision5820塔式工作站
Precision7000系列移動工作站
此外戴爾Precision資料科學工作站標配ECC記憶體，還支援專利技術智慧糾錯記憶體（RMT），當記憶體出現錯誤時，可自動遮蔽出錯的部分，保證系統穩定執行。這對於資料科學家來說相當重要。
其實目前很多人工智慧開發都是在本地進行的，比如前期原型開發，就比較適合在工作站上進行，也正是這個原因，戴爾Precision資料科學工作站在實際開發過程中有很大的施展空間。
而且戴爾Precision資料科學工作站內建了Dell Optimizer智慧調優軟體，其支援AI最佳化，透過機器學習演算法監控系統執行狀況，對不同軟體進行最佳化，從而提升效能。
目前人工智慧的運用已經非常普遍，除了大家常用的掃碼，在電商服務、物流、智慧零售、工業製造、醫療、自動駕駛等方面都已經非常普遍。比如電商服務的倉儲管理，如果透過人力分揀，大量的貨物會讓人力效率變得非常低。而透過識別系統和管理系統，可以很好的實現貨物識別、分類、管控。這其中就是透過大資料+標籤+演算法實現的，這也正是人工智慧的一項應用。
所以人工智慧在我們的生活中已經極為普遍，而且並不是說普通老百姓觸不可及的技術才是人工智慧。在人工智慧服務大眾的過程中，算力是非常重要的。而具體到資料科學家，戴爾Precision資料科學工作站憑藉強大的算力賦能資料洞察，助力資料科學家。
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