首先使用目标检测领域最著名深度学习模型 YOLO 分别对吸烟行为和打电话行为进行训练 。 通过测试 ， 我们看到使用 HP Z8 G4 能够明显提高训练速度 ， 节省大量时间 。

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在行为识别任务上 ， 基于 MiCT 对视频中的行为进行识别实验中 ， 原本耗时为 15h 的训练 ， 使用 HP Z8 G4 仅需要 5h49min ， 节省了将近三分之二的时间 。

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基于 Faster R-CNN 和 FPN 模型针对 PCB 工业缺陷识别进行训练 ， 原本耗时超过 20h 的训练 ， 使用 HP Z8 G4 仅需要 11h ， 节省了一半的时间 。

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MobileNet 训练速度如何？在工业铭牌检测深度神经网络模型训练中 ， HP Z8 G4 的表现同样速度更快 。

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由于 HP Z8 G4 电源功率可以高达 1700W ， 支持三块双宽 GPU 卡或者四块单宽 GPU 卡 ， 能够一次性加载更多视频 / 图片数据 ， 搭配双路 CPU 和高速硬盘 ， 能够显著提升训练速度 。 另外 ， 惠普工作站可以长时间高负荷运行 ， 适合实验室环境进行科研工作 。
担心安装环境要调一天？惠普的工作站都预装了最热门的数据科学软件工具 ， 可以帮你大幅缩短数据科学环境的配置和维护时间 。
惠普还提出了 HP AI 开发平台 ， 这是一款基于 Docker+Kubernetes 的人工智能容器云平台 ， 能够实现异构资源的高效管理、调度和监控 。 提供了从模型开发、训练到部署的完整流程和工具 ， 能够大幅度降低人工智能的进入门槛 ， 提升开发效率 。

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在惠普工作站上使用 Linux 系统也很简单 。 11 月 9 日 ， 惠普公司宣布将为旗下 Z 系列数据科学工作站预装微软 WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2） 。 从此用户可以在工作站的 Windows 上简单、快捷地启动 Ubuntu 环境 ， 获得安全、可管理的稳定开发环境 。
惠普数据科学工作站已经在广泛应用 AI 技术的安防、文娱、医疗、零售、汽车等领域部署 。 惠普正致力于解决行业的痛点 ， 赋能不同行业的智能化转型 。
通过与英特尔和英伟达等合作伙伴紧密合作 ， 惠普在 Z 系列工作站上对所采用的企业级组件进行了测试与认证 ， 可确保这些机器在高密集计算和图形工作流中提供出色稳定的性能 。
进行深度学习开发时 ， 有一套性能良好且运转稳定的硬件设备至关重要 ， 惠普Z系列数据科学工作站将是你的得力助手 。