云计算算力是超级计算机提供的（让算力触手可及）

云计算算力是超级计算机提供的（让算力触手可及）对于有AI开发需求的用户来说，有些应用或模型开发需要大量的开发人员来合力完成，海量的算力需求与有限的网络带宽负荷之间很可能会出现不平衡的矛盾。这种情况下企业就可以在桌面端为其开发人员配备相应的算力，比如使用惠普的数据科学工作站，来缓解算力需求压力。AI发展离不开数据、算法和算力。施冲谈道其中最紧迫的应该是各行业对于算力的需求。近些年来，算力主要有大型数据中心和云计算平台这两个来源，此外还有惠普数据科学工作站这类的算力提供设备作为更多样的算力补充来源，从而提升用户的工作效率。普通PC（个人计算机）已经无法满足AI项目对算力的需求，目前的主要算力来源主要有两类：公有云和数据中心。其实，在实际的AI开发和AI部署场景中，还有一种算力提供设备可以作为上面两种算力来源的补充，它就是惠普数据科学工作站，可以提供边缘端、桌面端等方面的算力补充。工作站是PC形态的超级计算机。从外观形态上来看，移动工作站与

算法邦（公众号：allplusai）

作者 | 杨畅

编辑 | 漠影

我们可以看到AI正在落地到千行百业中：在医院里，医生利用AI来辅助医疗影像诊断；在安防监控中心内，管理人员利用AI来对海量高清视频数据进行分析；在药物研究企业中，研究人员利用AI来进行药物研发。与此趋势同时出现的是边缘端算力需求的持续提升。

普通PC（个人计算机）已经无法满足AI项目对算力的需求，目前的主要算力来源主要有两类：公有云和数据中心。其实，在实际的AI开发和AI部署场景中，还有一种算力提供设备可以作为上面两种算力来源的补充，它就是惠普数据科学工作站，可以提供边缘端、桌面端等方面的算力补充。

工作站是PC形态的超级计算机。从外观形态上来看，移动工作站与笔记本电脑的外观类似，台式工作站则与台式电脑主机或服务器的外观比较一致。从功能上来说，在像AI开发、边缘计算等专业场景中，工作站的性能更强，能通过其配置的GPU提供给用户充足的算力。比如，惠普的数据科学工作站，配备1~4块GPU显卡，可用于高性能计算、边缘计算等场景。

在过去的40多年里，惠普工作站一直致力于通过提供创新工作站技术，服务不同行业的用户。目前，惠普工作站重点布局AI和数据科学领域的工作站。随着AI应用的逐渐下沉，惠普数据科学工作站的哪些优势逐渐得到凸显？哪些场景使用数据科学工作站可以获得更大效益？惠普又是如何布局其数据科学工作站业务的？算法邦与惠普商用产品部业务拓展经理施冲交流，探讨惠普数据科学工作站在多领域落地背后的布局思路和产品优势。

一、主流算力来源之外，提供更多样的算力补充

AI发展离不开数据、算法和算力。施冲谈道其中最紧迫的应该是各行业对于算力的需求。近些年来，算力主要有大型数据中心和云计算平台这两个来源，此外还有惠普数据科学工作站这类的算力提供设备作为更多样的算力补充来源，从而提升用户的工作效率。

对于有AI开发需求的用户来说，有些应用或模型开发需要大量的开发人员来合力完成，海量的算力需求与有限的网络带宽负荷之间很可能会出现不平衡的矛盾。这种情况下企业就可以在桌面端为其开发人员配备相应的算力，比如使用惠普的数据科学工作站，来缓解算力需求压力。

对于有AI落地需求的用户来说，随着AI落地场景的下沉，他们希望算力设备能够做在降本增效的同时，有足够高的易用性。惠普数据科学工作站体积相对小巧，部署简单，投入成本较低，可以实现AI算力设备部署省时省力还省空间。

施冲说，惠普数据科学工作站相比于边缘终端，算力更强；相比于塔式服务器，噪音和热量更低；相比于用户DIY主机，性能和硬件稳定性更高。虽然几种设备之间有一定的相似性，但是惠普数据科学工作站更适高性能计算、边缘计算场景。

二、四类数据科学工作站赋能三大场景

施冲谈道，目前惠普数据科学工作站主要是面向三类场景：大型互联网公司、学校和自动驾驶企业。

在大型互联网公司中，开发者数量众多，云端算力或数据中心算力远不能满足其AI开发和推理的需要，还需配备边缘端的算力。工作站正好可以提供相应的边缘算力，来提升开发效率。

随着AI的发展，更多高校开始开设人工智能专业，学生数量不断增多，这一群体也有对算力的需求。之前，很多学校是选择建数据中心来满足这一需求的，随着对边缘端算力需求的提升，工作站成为学校进行数据科学研究的更高性价比设备之一。

在自动驾驶企业中，开发团队同样庞大，对算力的需求类似互联网企业，需要配备边缘端的算力设备。

施冲补充道，惠普数据科学工作站可以在很多下沉场景中使用，比如说，五六线城市的智慧交通场景中，使用机柜或者上云费用都不低，而且机柜容易有高噪音，上云对网络要求高，都不太适合于日常的AI应用部署。这种情况下，使用惠普数据科学工作站就获得更高性价比的算力供应。此外，惠普在五六线城市也有服务网点，为工作站的维保提供便利，给边缘算力供应增加了一层保障。

根据配备的GPU等的配置不同、主要应用的场景差异等，惠普数据科学工作站主要分四类：

第一类是可满足桌面端算力需求的工作站，包括Z2 Mini G9、Z2 SFF G9、ZBook Firefly等，普遍搭载单块GPU，例如Z2 Mini G9配备的是单块NVIDIA RTX A 2000显卡，相对更轻薄，主要面向边缘计算和数据采集场景。

第二类同样是搭载单块GPU的工作站系列，主要是面向算法推理、训练和VR开发场景，像Z1 G9、ZBook Studio、Z2 Tower G9等，比如ZBook StudioG9配置的是NVIDIA RTXA5500等显卡，性价比更高。

第三类是针对对性能要求比较高用户的工作站系列，一般搭载2块GPU，例如ZCentral 4R、Z6、Z4等，可配备NVIDIA RTX A6000显卡。

第四类是搭载4块GPU的工作站产品系统，既可以单机完成高负荷的算力任务，也可以用来进行算力的多用户共享，比如Z8等。

惠普的数据科学工作站是其Z系列工作站中的专门面向数据科学领域设计的工作站，是惠普当下的布局重点。惠普在工作站领域已经布局40余年，其第一款工作站产品是在1977年推出的。2009年惠普发布其第一代Z系列台式工作站，将先进的模块化设计理念融入其中。2018年，惠普正式将Z系列作为惠普的子品牌、惠普工作站的品牌向外推出。一年后，惠普扩大其工作站产品服务领域的布局范围，决定深耕数据科学领域。

三、共建联合解决方案，惠普丰富工作站生态

惠普还聚焦一些典型的AI落地场景，与该细分领域的企业合作，构建AI联合解决方案，以一站式方案的形式提供给最终用户。比如，在智慧工业领域，惠普与极视角科技推出了工业智能感知平台解决方案；在AI实践教学领域，惠普与星环科技一同打造了计算机视觉模型生产实践教学平台方案；在智能汽车领域，惠普与深信科创科技联合开发了自动驾驶仿真测试云平台方案；在数据安全领域，惠普与洞见共同推出隐私计算平台方案；在生物制药领域，惠普与深势科技推出了计算机辅助药物设计平台方案……。

施冲说，在数据科学工作站生态建设方面，惠普除了进行AI合作伙伴招募，开展类似上述联合解决方案开发的实践外，还持续从实战测评、直播课程等方面提供给开发者和用户更具深度的专业内容支持。

结语：让算力更触手可及

根据IDC数据，2021年，中国边缘计算市场规模同比增长63.1%；IDC还预测，未来五年，全球算力规模增长将超50%。数字经济蓬勃发展，产业数字化转型加速，边缘算力需求明显。

相比于上云或者使用数据中心，工作站的算力更便捷和易用。惠普的数据科学工作站不仅针对不同层次的算力需求进行了多样化的产品布局，还与AI企业合作给出了一站式的解决方案，持续深耕边缘计算和高性能计算等领域。