做AI研发的朋友应该都懂，最头疼的不是模型思路，是跑数据等结果的时候。有时候一个稍微复杂点的深度学习模型，光训练就要等大半天，灵感都等没了。前不久NVIDIA刚推出的全新高性能工作站，就瞄准了这个痛点，直接给机器装上了Quadro RTX GPU，就是要给数据科学家的AI研发提速。

不少数据科学从业者，平时要么用普通办公电脑凑活，小模型还行，大一点的数据集进去直接卡出界面，要么就得抢云端服务器的资源，不仅花钱多，排队等机位也够闹心。这款新工作站出来，就是给这些人解决本地化算力问题的，不用再跟别人抢资源，自己手里就能hold住大模型训练和数据分析。

Quadro RTX GPU本来就是NVIDIA针对专业设计和计算领域做的卡，跟消费级的游戏卡比起来，它对AI计算的优化要到位得多。一方面，它支持更大的显存，现在很多大语言模型、计算机视觉模型参数量动不动就上G，普通卡显存不够，只能把数据切开分批跑，速度自然慢。Quadro RTX最大能给到几十G的显存，整批数据一次性放进去跑，省了很多数据调度的时间。

另一方面，它专门对主流的AI开发框架做了适配，像PyTorch、TensorFlow这些大家每天都用的工具，打开就能用，不用自己折腾半天驱动和环境配置。对数据科学家来说，省下来的配置时间，多试几个模型思路不香吗？

说到AI研发，现在很多项目都不是只做模型训练就完了。拿到数据之后要做预处理，训练完要做模型调参、推理测试，整个流程每一步都要算力支撑。这款新工作站，除了Quadro RTX GPU，整机的配置也都跟上了，最高支持多块GPU并联，要是你做的是超大参数的大模型，多卡一起跑，训练速度能翻好几倍。内存和存储也给够了，现在数据集都是几十上百G，高速固态能让数据读取得更快，不会出现GPU等数据喂的空转情况。

很多中小创业公司或者高校实验室，之前买不起太贵的高端算力设备，要么凑活凑活，要么咬牙租云服务，长期算下来成本也不低。这款全新的工作站，是本地化部署的，一次采购之后，长期用下来成本其实比一直租云端要划算。而且本地部署数据都存在自己这儿，对一些涉及敏感数据的研发项目来说，也更安全，不用担心数据传输或者云存储的风险。

我之前认识一个做医疗AI的朋友，他们团队之前训练肺部影像识别模型，几百G的影像数据，用普通工作站跑一次要三天，他们想调个参数，改完之后又得等三天，项目进度拖得特别慢。后来换了带Quadro RTX的新机器，跑一次只需要八个小时，一天就能试好几个参数方向，项目推进速度直接提了三倍都不止。

还有做自动驾驶视觉训练的团队，现在都用实时渲染生成模拟数据，生成数据这个过程也特别吃GPU算力，带Quadro RTX的工作站，既能做数据生成，又能做模型训练，不用来回倒设备，一个机器就能搞定整个流程，省下了很多来回传数据的麻烦。

当然，也不是说只有大企业才能用，现在很多独立数据研究者或者小团队，也能根据自己的需求选配置。不需要最高配的话，选中端配置的型号，价格也不会太离谱，比自己攒机器要稳定得多，毕竟NVIDIA给整机做了兼容性测试，不会出现自己攒机的时候驱动不兼容、各种奇奇怪怪报错的问题。

不少人可能会问，现在云计算这么发达，为什么还要做本地工作站？其实各有各的好处，云端适合超大项目的超大规模计算，但是平时日常研发，调个参、试个新思路，本地机器点开就能跑，不用排队不用等，用起来顺手多了。而且很多小项目，其实本地工作站的算力就完全够了，没必要花大价钱去租云端的高端算力。

这款新工作站推出之后，不少业内的人都觉得，它其实是把原本只有大公司才能用到的高端AI算力，下放到了更多中小团队和个人研究者手里。之前很多人因为算力不够，不敢尝试复杂的AI项目，现在有了趁手的设备，说不定能催生出更多有意思的研究成果。

对数据科学家来说，做研发最爽的就是灵感来了就能立刻上手验证，不用等算力、不用排队，思路不被打断，效率自然就上去了。NVIDIA这次把Quadro RTX GPU放到全新工作站里，本质就是帮大家去掉研发路上的算力绊脚石，让做AI研发的人能把更多精力放在研究本身，不用天天跟设备较劲。

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[Q]：这款NVIDIA全新高性能工作站搭载了什么核心配置？
[A]：它搭载了NVIDIA的Quadro RTX GPU，同时配套搭配了足够的内存、存储，还支持多GPU并联，满足不同规模的AI研发需求。
[Q]：Quadro RTX GPU对AI研发有什么优势？
[A]：它拥有更大的显存，可以一次性容纳大尺寸数据集和大参数模型，还对主流AI开发框架做了专属优化，不用用户折腾复杂的环境配置，AI计算效率比普通消费级显卡更高。
[Q]：这款工作站主要面向什么用户群体？
[A]：核心面向进行AI研发的数据科学家，同时也适合高校AI实验室、中小AI创业团队、独立AI研究者使用。
[Q]：和云端算力比，这款本地工作站有什么好处？
[A]：本地工作站不用排队抢算力，灵感来了可以立刻验证，数据存储在本地更安全，长期使用的成本比持续租赁云端算力更低，使用也更灵活方便。
[Q]：它能解决AI研发中的哪些痛点？
[A]：它解决了普通设备算力不足训练慢、显存不够无法跑大模型、抢云端算力排队耗时、数据不安全这些常见的AI研发痛点。
[Q]：这款工作站可以支持大模型研发吗？
[A]：它支持多块Quadro RTX GPU并联，配备了大容量显存和高速存储，能够支持常规大模型的训练、调参和推理工作，满足多数团队的本地研发需求。
[Q]：中小团队买这款工作站成本高吗？
[A]：它提供不同档位的配置可选，中小团队可以根据自身需求选择合适的中端配置，一次采购后长期使用，整体成本比长期租赁云端算力更低，性价比更高。
[Q]：这款工作站除了AI训练还能做其他工作吗？
[A]：它可以完成AI研发全流程的工作，从数据预处理、模型训练调参到推理测试，甚至是AI训练用的模拟数据生成，都可以在这一台工作站上完成。