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为行业赋能算力“升级”多元化的边界在哪里?惠普人工智能合作伙伴

发布时间:2021-09-24 11:19
发布者:admin
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  1956 年 8 月,约翰 · 麦卡锡、马文 · 明斯基等科学家首次提出了 人工智能(AI) 的概念,人工智能学科由此诞生。

  在 AI 出现后的 65 年时间里,人类对 算力 一直在提出更高的要求,深度学习算法也在各领域不断渗透。近几年,随着数字化与智能化的加速发展,各领域的实时数据需求呈爆发式增长,大数据、人工智能、云计算等数字技术日益重要。

  不久后,科学家用 AI 算法在预测 RNA 上再次取得了突破性进展。斯坦福大学团队通过深度机器学习 ARES 法,在只接受 18 种已知 RNA 结构训练的条件下,实现了精准预测 RNA 的 3D 结构。8 月 27 日,以《RNA 结构的几何深度学习》(Geometric deep learning of RNA structure)为题以封面文章的方式发布在 Science 。可以说,深度学习算法正在日益进化并且起到越来越关键的作用。

  而另一方面,边缘计算的作用同样不容忽视。随着我国医疗领域飞速发展,医疗领域面临更多新的挑战。具体来说,医疗场所的搭建需要综合考虑物理环境、地理环境、设施规模以及搭建周期等多个维度。尤其是在面对疫情等突发状况时,需要具有短时间内迅速响应的能力。

  并且,医疗行业的特殊性对医疗数据的传输、响应速度、以及安全性要求高。支持本地部署的边缘计算在拥有强大算力的同时,可以在本地实现数据的采集、存储以及计算,充分保障数据安全性,也满足了数据调配的灵活性需求。

  因此,需要一种灵活、机动的本地部署特性以支持在确定医疗场所大小后,按需部署,有效地满足多样性的需求。随着边缘计算的发展,其广泛的应用场景使市场需求更加多元化。

  大数据时代下,要确保数据能够在安全的环境下正常运行、传输和存储,这就需要防护强度更高、加密技术升级的算力基础设施来保驾护航。

  此外,人工智能、自动驾驶技术在汽车行业重要性日益突出,而数据是牵动技术的核心,支撑着车联网的发展。无论是深度学习还是强化学习,对升级和控制数据产生大量需求。

  各领域的实时数据需求呈爆发式增长,要求算力基础设施提供更强的计算性能。日趋普及化、多样化的应用场景要求算力基础设施可以更加灵活、敏捷地满足不同需求,促进边缘计算的广泛落地。

  也就是说,复杂多变的部署环境对计算性能的要求愈加严苛,要求算力基础设施具备更高的可靠性,保证长效运行不停机。

  无论是深度学习还是边缘计算,各领域在高算力、灵活、稳定、安全方面提出了更高的要求。而实现这些重要成果研发、技术不断升级的背后,首先要拥有高算力、高性能的平台及系列科学数据产品。

  为支持 AI 领域研究,共同推动中国 AI 领域的原始创新,拓展认知新边界,惠普数据科学工作站联合 DeepTech 深科技共同发起 惠普人工智能合作伙伴招募计划 。

  基于惠普在数据科学系列产品的多样性、专业性,为 AI 领域的企业、科研人员提供高算力、高性能的硬件产品测试,共同制定未来的产品解决方案。

  数据科学工作站的强劲性能可以满足对计算性能要求最为严苛的行业需求,尤其是在 AI 已经广泛应用的安防、文娱、医疗、零售、汽车等领域。

  通过把脉前沿科技和趋势,洞察用户需求,惠普打造了包含数据采集工作站、微型工作站、Z8 Multi-GPU 工作站、VR 可穿戴设备、以及 Data Science Stack 在内的「Z 系列」革命性产品。

  多形态的产品可满足不同场景的运算需求,一体化的解决方案助力实现行业的突破创新,让智能化升级无限可能。

  台式 Z8G4,采用双路至强金牌和银牌处理器,支持 2 至 4 块英伟达 RTX A6000、A5000、A4000 GPU,5 块企业级 SATA 大容量硬盘,静音设计。适用于单 / 多用户深度学习训练,3-4 路 GPU 推理,无需机柜部署。

  src=台式 Z4G4,采用单路至强 W 系列处理器,支持 1 至 2 块英伟达 RTX A6000、A5000、A4000 GPU,4 块 SATA 企业级大容量硬盘,静音设计。适用于单 / 多用户深度学习训练,1-2 路 GPU 推理,无需机柜部署。

  src=台式 Z2G5 TWR,采用单路酷睿 10 代处理器,支持 1 块英伟达 RTX A5000、A4000 GPU,3 块企业级 SATA 大容量硬盘,静音设计。适用于单 / 多用户深度学习训练,1 路 GPU 推理,无需机柜部署。