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%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。
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。
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。