驱动核心竞争力，惠普Z系列工作站助推大数据应用发展
随着互联网信息技术的高速发展，大数据很早就进入了实施应用阶段，经过多年时间的积累，大数据已经收集了海量的数据信息。作为人工智能的基础，从大数据收集到数据分析，再到 AI 应用的转变，已经演变成一个很自然的数字化应用发展过程。
大数据和人工智能的结合，是未来企业通过数据和分析驱动商业价值最为重要的手段，两者相辅相成。AI人工智能的快速发展，主要是构筑在机器学习技术应用基础之上。机器学习，实际上是一种数据分析技术，它可以是简单的线性回归，也可以是复杂的深度神经网络（DNN）。
机器学习，以深度学习为代表，借鉴人脑的多分层结构与神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制，拥有自适应、自学习的并行信息处理能力。机器学习逐步朝着智能数据分析的方向发展，已经成为智能数据分析技术的一个重要源泉。
大数据时代，随着数据产生速度的持续加快，数据的体量也有了前所未有的增长，而需要分析的新的数据种类也在不断涌现，例如视频、图片和电磁波等，这就使得大数据机器学习和数据挖掘等智能计算技术，在大数据智能化分析处理应用中拥有了极其重要的作用。
目前，很多企业都在部署自己的大数据+AI平台整合方案，以促进企业业务的智能化快速推进，而对于大数据和AI平台的数据科学工程师们来说，还有很多亟需解决的技术应用难题摆在面前。
机器学习与大数据平台的结合，主要有特征数据处理与模型训练两方面痛点。传统的大数据平台一般以 Hadoop（HDFS+YARN）为基础，运行 MapReduce、Hive、Spark、Flink 等计算框架。
在模型训练方面，大规模分布式训练会占用较多的 CPU、GPU、内存、网络带宽等资源。平台通过监控资源利用率，合理分布不同类型的进程（如搭配内存需求大的任务和 CPU 需求大的任务），采用合适的机型等措施，提高资源利用率。
HP Z8 G4数据科学工作站，可依据用户实际需求自由搭配硬件配置，服务器级别C622芯片组主板，至高可支持两颗Intel® Xeon® Platinum 8260L处理器，超强的CPU整数和浮点运算性能，可以快速对海量数据模型进行分析处理。
在模型训练方面的挑战主要体现在框架支持、资源调度、Docker支持这些方面，机器学习任务单进程的CPU、内存资源占用经常较大，且不同进程的资源需求不同，模型训练还需要用到 GPU。
HP Z8 G4数据科学工作站支持最多24个DDR4-2933MHz ECC内存，可扩容至高达3TB系统内存，帮助系统进行快速且大容量的数据交换。显卡方面，它支持2*NVIDIA® RTX 8000/RTX A6000或3*GV100 32GB，得益于CUDA并行计算架构，在需要GPU进行特征处理的任务中，可以协助CPU进行运算，提高整体数据分析速度。
无论是特征数据处理还是模型训练，它们对于工作站的硬件都有着极高的性能要求。HP Z8 G4数据科学工作站以强劲的综合性能表现和出色的扩展能力，成为企业在大数据时代背景下进行数据处理和开发的“加速引擎”。
-End-