戴尔Precision AI就绪型工作站加速AI开发

戴尔Precision工作站与Microsoft AI Studio结合，为开发人员提供强大的AI解决方案

近年来，AI已经彻底改变了软件开发领域。许多开发人员和企业迫切希望启动AI开发并将AI体验融入其应用程序，但他们面临着一系列挑战。为了有效地启动生成式人工智能（GenAI）开发，开发人员需要强大的硬件解决方案和AI软件开发环境，以简化AI项目设置。本文将深入探讨为何将工作站（如戴尔Precision）与合适的开发工具（如微软最近发布的Windows AI Studio）相结合是开发AI软件的最佳选择，以及该组合将如何提升开发人员的编码体验、生产力和创新能力。

无与伦比的计算性能

开发人员需要合适的软硬件环境从而将AI功能整合进应用中，他们可能还需要更高的性能和功率以进行AI处理；当然，GenAI的处理要求更高。戴尔Precision工作站所搭载的高性能CPU和GPU使复杂的AI工作负载处理变得轻而易举。强大的处理器和专用GPU支持开发人员处理从机器学习（ML）到深度学习和GenAI等所有AI领域的工作。

优化对GPU的支持

AI就绪型工作站通常配备顶级GPU，可轻松处理AI任务。专用GPU具有强大的并行处理能力和AI专用电路。开发人员可以使用这些GPU运行DALLE 2.0、Stable Diffusion、NVIDIA NeMo等专为Windows预先优化的先进转换器模型。许多工作站支持使用多个GPU以实现可扩展的AI加速。例如戴尔Precision 7960 塔式工作站可支持多达四个NVIDIA 高性能GPU，其AI处理能力比上代产品高出80%[i]且每个GPU的VRAM高达48GB，而VRAM是处理GenAI大语言模型（LLM）最关键的配置之一。

戴尔Precision 7960 塔式工作站

更大的内存和存储空间

基于LLM的AI开发工作需要大量内存来存储和处理海量数据。工作站拥有充足的最大内存容量，使开发人员能够在资源密集型开发环境中本地运行Meta的Llama 2等LLM，且速度不会有丝毫减慢。另外，NVMe SSD等高速存储选项可实现快速数据存取和加载大型AI训练数据，进一步加快开发速度。

多任务处理能力

开发人员在进行软件开发工作时通常需要同时使用多个应用和工具。工作站可轻松进行多任务处理，使开发人员能够运行资源密集型集成开发环境（IDE）并同时构建系统和AI框架，而且不会受制于任何性能瓶颈。借助工作站的多任务处理能力，开发人员能够精简工作流程并在不同任务之间无缝切换。

专为AI开发工作打造的Windows AI Studio

实现高效的AI开发环境既需要工作站等强大的硬件，还需要合适的软件环境。开发人员希望在尽快开始项目编码的同时，获得AI项目所需的所有要素。而对于开发人员，尤其是数据科学家来说，针对自己的开发平台进行调整并非易事。因此，微软正在通过引入Windows AI Studio作为VS Code扩展，使每个Windows开发人员都能成为AI开发人员。

微软希望让刚接触AI的开发者也能够轻松上手。与此同时，微软希望通过将所有尖端工具集中在一个地方，即本地Windows设备上，使经验丰富的机器学习工程师和数据科学家能够专注于模型优化。Windows AI Studio集最先进的AI开发工具于一身，如Olive工具链、Azure AI模型目录以及一整组场景模板（使开发人员可以针对不同需求进行调整），帮助快速启动GenAI开发。

戴尔 Precision 7680 移动工作站上的微软 Windows AI Studio

Windows是开发人员启动GenAI开发的理想平台，该操作系统能够通过WSL、VS Code等工具提供Linux兼容性，支持PyTorch和CUDA等框架，以及即将推出的Windows AI Studio。

可扩展性与未来升级

AI和软件开发领域在不断发展。随着AI应用和功能的不断改进与更新，开发人员需要能够跟上发展步伐的硬件和开发工具。戴尔Precision AI就绪型工作站所提供的可扩展性使开发人员能够升级CPU、GPU和内存等组件，满足LLM及其他AI软件开发工具日益增长的需求。选择功能强大的工作站可确保开发人员跟上未来发展的步伐，并为Windows AI Studio等下一代AI驱动的软件开发做好准备。借助工作站和Windows AI Studio，开发人员可以最大限度地提高生产力，加快创新速度并始终站在AI软件开发的最前沿。

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戴尔科技集团

戴尔科技集团致力于帮助企业和个人构建数字化未来，改进他们的工作、生活和娱乐方式，为客户提供面向数据时代全面和创新的产品、技术、解决方案及服务组合。

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[i] 测试在英特尔i9-12900K、64GB内存、Windows 11 Enterprise x64、NVIDIA驱动程序526.99 上运行。测试成绩为PyTorch GNMT V2训练测试成绩的相对性能。此结果是在正式生产前的硬件和软件样品上的初步结果，最终性能可能有所变化。