飞天超算AI数据科学工作站
虽然现已有多种工具和技术用于加速数据科学工作 流程，但由于现有工具无法提供所需的速度和灵活性， 协助公司高效处理和构建精确的预测模型，从而导致 许多数据科学项目仍以失败告终。飞天超算数据科学工作站可提供企业级高性能解决方案，显著提升生产力，加速获取洞见，同时降低数据科学项目成本。
工作站在AI开发和工作流程中证明 了价值
Forrester在广泛多样的美国行业中调查了 210位 受访者，调查结果揭示：通过将工作站增加到企 业的AI工作流程中，可由服务器和云平台承担需 要更强健计算能力的业务案例，而由工作站来承 担时间跨度更长、预算更少的项目
性能强劲的工作站提供了比云中AI 开发更优越的选择
值得注意的是，受访的企业中只有24%使用云环 境来开发AI应用程序。根据该调查，很多开发或 运行AI应用程序的企业发现，使用工作站比使用 云或HPC数据中心环境更加经济高效，尤其适用 于众多包含数干次迭代、以便针对工作目的来训 练AI算法的项目。
特点
Feature
数据准备最多提速 30 倍
现如今，公司从各个源头获取海量数据。由于数据存在不一致性，我们需在数据准备阶段先将数据标准化， 然后再开始模型训练。数据科学家在数据准备过程中，经常使用 Pandas 等工具进行数据处理，但基于 CPU 的 处理过程缓慢而繁琐，因此会限制其对处理方法进行精修的能力，并会阻碍其获得理想结果。
模型训练最多提速 8 倍
据准备就绪后，即会进入工作流程中的模型训练阶段，即通过机器学习算法处理数据。模型训练以往很难 实现并行化，因为它需要大量内存容量，才能以最高性能运行。NVIDIA 助力的数据科学工作站基于 NVIDIA® Quadro RTX™ GPU 打造，可实现多达 96 GB 的超快速本地 GPU 显存。工作站还提供热门机器学习算法的 GPU 加速版本（如 XGBoost 等许多其他算法），便于您以超高速度训练模型。
交互式数据可视化
数据可视化是一切工作汇聚之处，现可协助数据科学家从数百万个数据点中收集洞见，从而预测其商业规划。 NVIDIA 助力的数据科学工作站为数据可视化实现了全新的实时交互性。Quadro RTX 8000 GPU 由 NVIDIA Turing 架构和 NVIDIA RTX™ 平台提供支持，可实现高性能本地可视化。在数据可视化生态系统中，数据科学家 还能利用 RAPIDS 与 ISV 合作伙伴（包括 Graphistry 和 OmniSci）的集成，以前所未有的方式实现与数据 集的交互。
端到端速度提升多达 10 倍
从数据准备和特征工程，再到模型训练和验证，NVIDIA 助力的数据科学工作站可为整个数据科学工作流程实现 GPU 加速。这些开创性的端到端性能提升从根本上改变了数据科学家的工作方式。凭借庞大的本地内存容量， 以及 GPU 加速数据科学软件，NVIDIA 助力的数据科学工作站能够提供企业级解决方案，值得数据科学家托付。
应用场景
application医疗保健和生命科学
在人类健康方面，人工智能 (AI) 能够改善我们健康状况的这一前景非常重要。虽说实现完全由 AI 驱动的医疗保健尚需克服许多困难 — 其中最值得一提的是对机器的不信 任、害怕由于机器错误以及缺少人类监督而导致医疗处置失当 — 但它仍有巨大的潜力，让医疗保健提供商愿意投资并实施由 AI 助力的工具和解决方案。事实上，医生们 正在使用深度学习来分析大量医疗图像，以获得更高效、更准确的治疗方案，实现更高的康复概率。以下是医疗保健领域看来有光明前景的六项 AI 进步。
商业和金融服务
人工智能 (AI) 技术的早期采用者及奠定成功基石的是商业和金融服务领域（亦称为 FinTech）。甚至早在 20 世纪 80、90 年代，投资组织就已开始使用 AI 来作出更好的投 资决策，而且金融机构已开始使用它来降低欺诈交易的数量和规模。我们把时间快进到当前 — AI 现在正在处理大量客户信息以削减成本并监视行为模式，带来更好的客户 体验。AI 仍在用于分析市场和检测欺诈，但准确度更高了。以下是 FinTech 领域中的五个有潜力的 AI 解决方案。
能源
全球能源行业正在面临发电、售电和输电方式的重大转变。他们面临减少碳排放的压力，因此，他们必须找到方法，来管理输送到电网中的瓦数越来越多但又无法预测、 取决于天气因素的可再生能源。简而言之，全球各地都需要清洁、便宜、可靠的能源，而且人工智能 (AI) 正越来越多地用于帮助满足这一需求。从分析风型到推演用来获 得最大发电量的最有利的方法，深度学习正在推动能源效率取得长足进展。以下是必定会给该行业带来巨变的 AI 进步的四个例子。
