进行data-centric的研究时，需要的算力大吗？

进行data-centric的研究需要充足的算力支持，因为这些研究通常需要大量的数据集、高维度的特征处理和复杂的模型训练等。具体而言，需要寻找高性能的计算机设备来进行模型训练和推理计算，并且可能需要使用分布式计算技术来加速计算过程。

在进行data-centric的研究时，通常需要进行以下计算任务：

数据预处理

数据预处理是重要的第一步，它包括数据清洗、转换、缩放、归一化等操作。在数据集较大时，这会消耗相当多的计算资源和时间。

特征提取和降维

对于大规模数据集，通常需要通过特征提取和降维操作来提取有意义的信息并减少数据维数。例如，在进行图像分类时，需要使用卷积神经网络来提取图像特征并将其降维到更低的维度，以便更高效地进行后续分类。

模型训练

在以数据为中心的研究中，选择合适的模型架构和超参数对最终结果影响很大。对于大规模的数据集，需要使用高性能的计算机设备来进行模型训练，并且需要谨慎地调整模型的参数，以充分挖掘数据中的信息。

模型评价和推理

在训练完成后，需要使用测试数据集来评估模型性能，并进行模型推理计算。这可能需要大量的计算资源，特别是在进行在线推理时，需要高速且可扩展的内存和处理器等硬件资源来支持较高的吞吐量。