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「百模大戰」時代,AI模型研發的工作站之道

2023年07月31日 首頁 » 熱門科技

「百模大戰」時代,AI模型研發的工作站之道

ChatGPT引爆的生成式人工智慧熱潮,讓AI模型在過去幾個月成為行業矚目的焦點,並且在國內引發「百模大戰」。IDC也在一份報告中稱:「人工智慧已經成為所有行業中重要且具有差異化的能力。」

在大模型時代,算力、算法和數據被視為人工智慧的「三駕馬車」,算力更是推動AI模型發展的關鍵驅動力。許多行業已經開始將部分工作由AI模型驅動的軟體執行,為了更快速的擁抱AI,企業對於算力的需求也更加迫切。

如今,一些企業已經開始嘗試開發無需超級電腦的AI模型,以適應自身需求,同時確保數據安全,工作站也因此成為開發AI模型的一種途徑。

直面「百模大戰」時代,工作站的優勢

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品在外形設計上更加時尚,結構也更加緊湊,甚至一眼難以分辨出來。實際上,許多AI模型的開發和部署都是在強大的工作站上進行的。

工作站與一般的個人電腦有著很大差別,人們普遍認為,個人電腦的性能不足以支持AI模型和人工智慧的開發。由於配備更高性能的組件,如更強的CPU和GPU、更大的存儲空間、更多的運行內存等等,工作站比個人電腦的表現更加可預測,並針對正在運行的軟體進行優化。

對於大多數企業而言,比較實用的AI模型開發與部署方式,是工作站、本地伺服器、雲這三者任意組合。這也導致一直以來,工作站、伺服器和雲之間存在一種共生關係,用於AI項目的不同開發階段。

不過與後兩者相比,工作站依然具備以下優勢:

與數據中心伺服器相比,工作站具有更強的靈活性。可以選擇的地點更加靈活,並且用戶可以在自己的工作站上自由測試AI模型,根據需要進行疊代,無需請求訪問伺服器或遇到其他數據中心限制,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,並且沒有其他用戶共享資源,處理速度通常比數據中心伺服器更快,可以更快地完成一些計算密集型任務。

與雲服務相比,工作站更加自主可控。使用工作站可以減少由網路問題引起的連接中斷。雲服務依賴於穩定的網路連接,一旦網路出現故障或不穩定,用戶可能會面臨無法訪問數據或應用程序的問題。而工作站通過本地部署,不受網路的限制,可以在局域網內進行數據傳輸和應用程序運行,大大減少網路問題造成連接中斷的風險。另外,工作站不需要依賴服務提供商來解決問題,用戶可以直接管理和控制自己的硬體和軟體環境,能夠更快速地應對和解決問題,提高問題的解決效率。在安全性與合規性方面,由於部署在本地,工作站面臨的風險也更小。

數據的安全性和隱私已經成為當下各個行業面臨的重要挑戰,在許多情況下,將計算資源與專用工作站放在一起,可以通過限制數據移動來保證數據的安全性和隱私性,並且可以很好地應對一些合規要求。

此外,許多公司和機構在處理敏感數據時,需要高度的安全性,採取措施將內部網路與公共網路隔離,從而保護敏感數據,避免受到來自外部網路的攻擊或病毒感染等風險。工作站剛好可以滿足這種環境下的算力需求。

對於開發人員來說,AI模型的訓練與優化是一個複雜的過程,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,工作站可以為開發人員提供更高的靈活性。你甚至可以像組裝普通台式機一樣,自己動手組裝一台工作站。不同的是,工作站通常需要比個人PC性能更高的GPU、更大的內存,以及大容量固態硬盤,其他部分可以按需調整。

軟體環境上,不論Ubuntu還是Windows,選擇一個好上手的作業系統即可,之後安裝配置CUDA和cuDNN,再選擇一個適合自己的深度學習框架,如TensorFlow、PyTorch或Keras,就能開始訓練你的模型了。

相比之下,想要在雲端的系統環境中實現更多個性化體驗,往往需要額外的服務費,或根據用戶最終配置調整每月的費用,工作站在滿足這些需求時,則不會增加這樣的服務費,支出的費用,大部分也是一次性的。

AI賦能千行百業,工作站如何助力

對於企業來說,使用工作站研發符合自身需求的AI模型的確可以更有效地節省成本,利用工作站開發AI模型,已經成為近年來的常見策略,並且具有廣泛的應用場景。

一些災難響應的需求上,工作人員必須快速評估情況,跟蹤關鍵設備,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路的環境下進行,一台本地工作站可用於聚合數據源,根據人工智慧模型進行推理,並自動與關鍵人員通信,不會受網路環境的變化影響效率。

在交通管理方面,交通部門也需要使用人工智慧來自動化交通信號燈,以改善車輛的流動。這需要結合來自影片攝影機和傳感器的數據,而這一過程同樣需要更加快速、穩定的連接,部署在本地的工作站可以更好地執行這些操作。

除此之外,通過工作站研發和部署的AI模型同樣在零售、醫療、製造等各個行業發揮作用。在這一過程中,AI模型的質量決定了人工智慧的表現,大數據構成了AI模型的基礎,算力則驅動著AI模型的升級疊代。對於那些需要更強運算能力、更快響應速度,更靈活部署方式來開發和部署AI模型的行業用戶來說,工作站都會是很好的選擇。

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