ChatGPT引爆的生成式人工智能熱潮，讓AI模型在過(guò)去幾個(gè)月成為行業(yè)矚目的焦點(diǎn)，并且在國(guó)內(nèi)引發(fā)“百模大戰(zhàn)”。IDC也在一份報(bào)告中稱：“人工智能已經(jīng)成為所有行業(yè)中重要且具有差異化的能力。”

在大模型時(shí)代，算力、算法和數(shù)據(jù)被視為人工智能的“三駕馬車”，算力更是推動(dòng)AI模型發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。許多行業(yè)已經(jīng)開始將部分工作由AI模型驅(qū)動(dòng)的軟件執(zhí)行，為了更快速的擁抱AI，企業(yè)對(duì)于算力的需求也更加迫切。

如今，一些企業(yè)已經(jīng)開始嘗試開發(fā)無(wú)需超級(jí)計(jì)算機(jī)的AI模型，以適應(yīng)自身需求，同時(shí)確保數(shù)據(jù)安全，工作站也因此成為開發(fā)AI模型的一種途徑。

直面“百模大戰(zhàn)”時(shí)代，工作站的優(yōu)勢(shì)

一直以來(lái)，外界對(duì)工作站的印象普遍停留在“性能更強(qiáng)的個(gè)人電腦”，尤其是近幾年的工作站產(chǎn)品在外形設(shè)計(jì)上更加時(shí)尚，結(jié)構(gòu)也更加緊湊，甚至一眼難以分辨出來(lái)。實(shí)際上，許多AI模型的開發(fā)和部署都是在強(qiáng)大的工作站上進(jìn)行的。

工作站與一般的個(gè)人電腦有著很大差別，人們普遍認(rèn)為，個(gè)人電腦的性能不足以支持AI模型和人工智能的開發(fā)。由于配備更高性能的組件，如更強(qiáng)的CPU和GPU、更大的存儲(chǔ)空間、更多的運(yùn)行內(nèi)存等等，工作站比個(gè)人電腦的表現(xiàn)更加可預(yù)測(cè)，并針對(duì)正在運(yùn)行的軟件進(jìn)行優(yōu)化。

對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，比較實(shí)用的AI模型開發(fā)與部署方式，是工作站、本地服務(wù)器、云這三者任意組合。這也導(dǎo)致一直以來(lái)，工作站、服務(wù)器和云之間存在一種共生關(guān)系，用于AI項(xiàng)目的不同開發(fā)階段。

不過(guò)與后兩者相比，工作站依然具備以下優(yōu)勢(shì)：

與數(shù)據(jù)中心服務(wù)器相比，工作站具有更強(qiáng)的靈活性。可以選擇的地點(diǎn)更加靈活，并且用戶可以在自己的工作站上自由測(cè)試AI模型，根據(jù)需要進(jìn)行迭代，無(wú)需請(qǐng)求訪問(wèn)服務(wù)器或遇到其他數(shù)據(jù)中心限制，這種自由度也大大提高了工作效率。另外，工作站通常配備了高性能的處理器和顯卡，并且沒(méi)有其他用戶共享資源，處理速度通常比數(shù)據(jù)中心服務(wù)器更快，可以更快地完成一些計(jì)算密集型任務(wù)。

與云服務(wù)相比，工作站更加自主可控。使用工作站可以減少由網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題引起的連接中斷。云服務(wù)依賴于穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，一旦網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障或不穩(wěn)定，用戶可能會(huì)面臨無(wú)法訪問(wèn)數(shù)據(jù)或應(yīng)用程序的問(wèn)題。而工作站通過(guò)本地部署，不受網(wǎng)絡(luò)的限制，可以在局域網(wǎng)內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和應(yīng)用程序運(yùn)行，大大減少網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題造成連接中斷的風(fēng)險(xiǎn)。另外，工作站不需要依賴服務(wù)提供商來(lái)解決問(wèn)題，用戶可以直接管理和控制自己的硬件和軟件環(huán)境，能夠更快速地應(yīng)對(duì)和解決問(wèn)題，提高問(wèn)題的解決效率。在安全性與合規(guī)性方面，由于部署在本地，工作站面臨的風(fēng)險(xiǎn)也更小。

數(shù)據(jù)的安全性和隱私已經(jīng)成為當(dāng)下各個(gè)行業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)，在許多情況下，將計(jì)算資源與專用工作站放在一起，可以通過(guò)限制數(shù)據(jù)移動(dòng)來(lái)保證數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，并且可以很好地應(yīng)對(duì)一些合規(guī)要求。

此外，許多公司和機(jī)構(gòu)在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)，需要高度的安全性，采取措施將內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)與公共網(wǎng)絡(luò)隔離，從而保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，避免受到來(lái)自外部網(wǎng)絡(luò)的攻擊或病毒感染等風(fēng)險(xiǎn)。工作站剛好可以滿足這種環(huán)境下的算力需求。

對(duì)于開發(fā)人員來(lái)說(shuō)，AI模型的訓(xùn)練與優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要不斷試錯(cuò)，通常需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間來(lái)完成。在這一過(guò)程中，工作站可以為開發(fā)人員提供更高的靈活性。你甚至可以像組裝普通臺(tái)式機(jī)一樣，自己動(dòng)手組裝一臺(tái)工作站。不同的是，工作站通常需要比個(gè)人PC性能更高的GPU、更大的內(nèi)存，以及大容量固態(tài)硬盤，其他部分可以按需調(diào)整。

軟件環(huán)境上，不論Ubuntu還是Windows，選擇一個(gè)好上手的操作系統(tǒng)即可，之后安裝配置CUDA和cuDNN，再選擇一個(gè)適合自己的深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras，就能開始訓(xùn)練你的模型了。

相比之下，想要在云端的系統(tǒng)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更多個(gè)性化體驗(yàn)，往往需要額外的服務(wù)費(fèi)，或根據(jù)用戶最終配置調(diào)整每月的費(fèi)用，工作站在滿足這些需求時(shí)，則不會(huì)增加這樣的服務(wù)費(fèi)，支出的費(fèi)用，大部分也是一次性的。

AI賦能千行百業(yè)，工作站如何助力

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，使用工作站研發(fā)符合自身需求的AI模型的確可以更有效地節(jié)省成本，利用工作站開發(fā)AI模型，已經(jīng)成為近年來(lái)的常見策略，并且具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

一些災(zāi)難響應(yīng)的需求上，工作人員必須快速評(píng)估情況，跟蹤關(guān)鍵設(shè)備，部署資源來(lái)幫助那些最需要的人，而這通常也需要在沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下進(jìn)行，一臺(tái)本地工作站可用于聚合數(shù)據(jù)源，根據(jù)人工智能模型進(jìn)行推理，并自動(dòng)與關(guān)鍵人員通信，不會(huì)受網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化影響效率。

在交通管理方面，交通部門也需要使用人工智能來(lái)自動(dòng)化交通信號(hào)燈，以改善車輛的流動(dòng)。這需要結(jié)合來(lái)自視頻攝像頭和傳感器的數(shù)據(jù)，而這一過(guò)程同樣需要更加快速、穩(wěn)定的連接，部署在本地的工作站可以更好地執(zhí)行這些操作。

除此之外，通過(guò)工作站研發(fā)和部署的AI模型同樣在零售、醫(yī)療、制造等各個(gè)行業(yè)發(fā)揮作用。在這一過(guò)程中，AI模型的質(zhì)量決定了人工智能的表現(xiàn)，大數(shù)據(jù)構(gòu)成了AI模型的基礎(chǔ)，算力則驅(qū)動(dòng)著AI模型的升級(jí)迭代。對(duì)于那些需要更強(qiáng)運(yùn)算能力、更快響應(yīng)速度，更靈活部署方式來(lái)開發(fā)和部署AI模型的行業(yè)用戶來(lái)說(shuō)，工作站都會(huì)是很好的選擇。