ChatGPT引爆的生成式人工智能熱潮，讓AI模型在過去幾個月成為行業(yè)矚目的焦點，并且在國內(nèi)引發(fā)“百模大戰(zhàn)”。IDC也在一份報告中稱：“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AI模型發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力。許多行業(yè)已經(jīng)開始將部分工作由AI模型驅(qū)動的軟件執(zhí)行，為了更快速的擁抱AI，企業(yè)對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)無需超級計算機(jī)的AI模型，以適應(yīng)自身需求，同時確保數(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)”時代，工作站的優(yōu)勢

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

工作站與一般的個人電腦有著很大差別，人們普遍認(rèn)為，個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，如更強的CPU和GPU、更大的存儲空間、更多的運行內(nèi)存等等，工作站比個人電腦的表現(xiàn)更加可預(yù)測，并針對正在運行的軟件進(jìn)行優(yōu)化。

對于大多數(shù)企業(yè)而言，比較實用的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，工作站、服務(wù)器和云之間存在一種共生關(guān)系，用于AI項目的不同開發(fā)階段。

不過與后兩者相比，工作站依然具備以下優(yōu)勢：

與數(shù)據(jù)中心服務(wù)器相比，工作站具有更強的靈活性。可以選擇的地點更加靈活，并且用戶可以在自己的工作站上自由測試AI模型，根據(jù)需要進(jìn)行迭代，無需請求訪問服務(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，用戶可能會面臨無法訪問數(shù)據(jù)或應(yīng)用程序的問題。而工作站通過本地部署，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)用程序運行，大大減少網(wǎng)絡(luò)問題造成連接中斷的風(fēng)險。另外，工作站不需要依賴服務(wù)提供商來解決問題，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)對和解決問題，提高問題的解決效率。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)險也更小。

數(shù)據(jù)的安全性和隱私已經(jīng)成為當(dāng)下各個行業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)，在許多情況下，將計算資源與專用工作站放在一起，可以通過限制數(shù)據(jù)移動來保證數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，并且可以很好地應(yīng)對一些合規(guī)要求。

此外，許多公司和機(jī)構(gòu)在處理敏感數(shù)據(jù)時，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)，避免受到來自外部網(wǎng)絡(luò)的攻擊或病毒感染等風(fēng)險。工作站剛好可以滿足這種環(huán)境下的算力需求。

對于開發(fā)人員來說，AI模型的訓(xùn)練與優(yōu)化是一個復(fù)雜的過程，需要不斷試錯，通常需要大量的計算資源和時間來完成。在這一過程中，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式機(jī)一樣，自己動手組裝一臺工作站。不同的是，工作站通常需要比個人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)境中實現(xiàn)更多個性化體驗，往往需要額外的服務(wù)費，或根據(jù)用戶最終配置調(diào)整每月的費用，工作站在滿足這些需求時，則不會增加這樣的服務(wù)費，支出的費用，大部分也是一次性的。

AI賦能千行百業(yè)，工作站如何助力

對于企業(yè)來說，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)成為近年來的常見策略，并且具有廣泛的應(yīng)用場景。

一些災(zāi)難響應(yīng)的需求上，工作人員必須快速評估情況，跟蹤關(guān)鍵設(shè)備，部署資源來幫助那些最需要的人，而這通常也需要在沒有網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下進(jìn)行，一臺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，并自動與關(guān)鍵人員通信，不會受網(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自動化交通信號燈，以改善車輛的流動。這需要結(jié)合來自視頻攝像頭和傳感器的數(shù)據(jù)，而這一過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、制造等各個行業(yè)發(fā)揮作用。在這一過程中，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)動著AI模型的升級迭代。對于那些需要更強運算能力、更快響應(yīng)速度，更靈活部署方式來開發(fā)和部署AI模型的行業(yè)用戶來說，工作站都會是很好的選擇。