人工智能到底有多火?2014-2017年，我國人工智能市場規模由48.6億元上升至135.2億元，40% 的人工智能從業者年薪超過40萬，Google 中國為應屆生崗位直接開出了56萬的年薪。面對一日千里的人工智能，越來越多行業人才轉戰人工智能，投入到無人駕駛、醫療影像、機器翻譯、人臉識別等多樣化應用研究中。
但是，當紛至沓來的從業者終于決定未來幾十年都與人工智能綁在一起時，才發現人工智能門檻其實并不低。一方面，人工智能要求從業者具備基本的計算機科學以及數理知識，另一方面，人工智能講究實操性，簡單的理論學習與研究很難出成果。
比如在人臉識別系統的開發研究中，我們需要選用高運算能力的硬件設施，了解編譯原理和操作系統，同時配備適用的軟件系統以及充足的圖像數據集，在此基礎上，算法才能發揮出應有的效力。然而，實際研究卻難以兼顧硬件、軟件、數據等條件，即使好不容易花大價錢集齊了以上要素，也可能因為不懂得安裝使用敗下陣來。
為此，“我想做人工智能!沒經驗、沒數據、沒條件!”成為了不少從業者的心聲。出現問題，自然就會有問題解決之道。比如，目前火熱上線的dServer人工智能服務器(ds.cstor.cn)，自帶免費數據、服務、培訓，將上述問題打包解決。
1.硬件不夠給力?
dServer人工智能服務器采用英特爾CPU+英偉達GPU的混合架構，強強聯合。單臺服務器可以同時配八塊GPU卡，可以構建好人工智能服務器集群，開箱即用，數據吞吐量大，穩定性強，具備高并行度、矩陣運算與強大的浮點計算能力。同時服務器采用冗余電源，冗余系統散熱，實現服務器系統的高可用性，并通過國家強制性產品3C節能測試和認證，安全性、質量水平等達到國際標準。
2.不了解軟件系統?
如果您對于軟件系統的選擇無從下手，也不用擔心。人工智能服務器預裝CentOS、Ubuntu等主流Linux操作系統，集成兩套行業主流開源工具軟件——TensorFlow& Caffe，可以按需選用。其中TensorFlow作為目前流行的深度學習框架，應用廣泛，而Caffe容易上手。
3.沒有數據怎么辦?
對于人工智能開發應用而言，缺乏訓練數據集，就猶如巧婦無米，再好的手藝也無處施展。dServer人工智能服務器提供各種訓練測試數據集，最多可提供500萬張車牌圖片，100萬張ImageNet圖片數據，50萬張人臉圖片數據以及5000多個傳感器的環境監測數據等。
4.選配與安裝太麻煩?
用戶登錄ds.cStor.cn，如同訂餐一般，查看多類型的CPU、GPU、軟件、內存、硬盤、數據等備選(11種英特爾 至強 處理器CPU，7種NVIDIA系列Tesla家族與GeForce家族CPU，3種可選擇準系統等)，通過查看參數說明，以“快速選配”或者“自定義選配”的方式快速選擇適用的軟硬件。
在幫助用戶自主定制安全可靠的個性化應用的同時，dServer人工智能服務器提供免費數據以及安裝、培訓、疑難解答、科研指導等一攬子服務，輔助新手學習如何安裝與使用dServer服務器，由專業工程師提供培訓、疑難解答、科研指導等技術支持，確保用戶即買即能用。
dServer人工智能服務器可以用于實現科研與AI相結合，提供AI教學實驗環境，幫助企業研發AI化產品，助力智慧城市建設等豐富的應用場景，目前已經清華大學、南京大學、西安科技大學、湖北文理學院、鄭州升達經貿管理學院等多個典型應用單位落地實施。
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