数据准备和模型训练通常是数据科学家工作中最耗时的部分。戴尔完全理解这一点，并设计了戴尔精密数据科学工作站产品组合，以帮助数据科学家专注于实验、探索和挖掘见解，而无需维护人工智能系统并等待模型培训迭代完成。
通过在预先配置和预先验证的数据科学工作站上运行模型，客户可以最大限度地提高效率、加快流程、获得更有价值的见解，并降低项目成本。数据科学家不再需要决定是选择企业级人工智能平台还是人工智能平台的灵活性。
产品组合基于戴尔的Precision 7000系列移动工作站和5820和7920塔式工作站，使用NVIDIA Quadro RTX 5000、RTX 6000和RTX 8000 GPU。该系统已通过NVIDIA NGC认证，可以帮助数据科学家、开发人员和研究人员快速部署带有容器的人工智能框架，并使用预先训练的模型或模型训练脚本，让用户领先一步。此外，数据科学工作站产品组合针对RAPIDS驱动的NVIDIA数据科学软件进行了优化，包括GPU优化的XGBoost、TensorFlow、Pythorch和其他领先应用。
Dell Precision data science workstation和Dell Isilon为数据科学家量身定制的横向扩展NAS H400解决方案
人工智能的尝试通常从数据科学问题和概念证明开始。这种新的数据科学和建模产品可以充分利用Dell Precision 7920 Tower数据科学工作站和Dell Isilon横向扩展NAS。有了这个解决方案，数据科学家可以在工作站上建立模型，同时使用驻留在快速、高性能扩展共享存储设备上的数据来训练这些模型。然后，它们可以无缝地移动到生产环境，而无需切换系统或迁移数据。使用这种方法，数据科学家不需要在本地引入训练数据集，从而进一步提高工作效率，缩短模型训练时间。
