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让数据科学团队跨过算力鸿沟，NVIDIA这款产品做了什么？( 三 )


小结
如同PC的发展 ， 从一间房到半张桌 ， 从KB到GB到TB ， 从专业团队操作到人人可用 ， AI算力设备也在经历类似的过程 ， 高能力、低门槛 ， 优质算力资源正在实现更好的触达 ， 让组织的数据科学团队更好地获取匹配的算力 。
而从AI医疗影像场景可以看出 ， 正是因为现实场景应用对AI有着越来越深刻的需求 ， 才不断倒逼着数据科学团队以更快的方式来实现模型创新与迭代 。 这意味着 ， AI落地越广泛和深入 ， 最终传导到数据科学团队 ， 就是对算力条件越来越高甚至必须一次次突破常规的要求 。
AI超算成为了AI应用创新的起点 ， 但它也是AI应用落地的结果 ， 市场需求始终“水涨船高” ， 算力形态的进化 ， 还将继续 。
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