L'intelligence artificielle fait partie d'un nombre croissant de flux de travail dans les domaines des affaires, de la recherche, de l'ingénierie et du développement. Lorsque les organisations construisent, forment, testent et déploient des modèles d'IA, les exigences en matière de stations de travail changent souvent en fonction de la taille de la charge de travail, de la complexité du modèle, des objectifs de performance et des besoins de mobilité. Certaines charges de travail d'IA nécessitent des performances soutenues du processeur graphique (UTG) et des ressources système évolutives, tandis que d'autres donnent la priorité à la portabilité pour le développement, la validation et le déploiement sur plusieurs sites.
Les solutions de stations de travail Lenovo sont conçues pour prendre en charge une vaste gamme de flux de travail d'IA et d'apprentissage automatique. Les stations de travail de bureau Lenovo ThinkStation série P sont couramment utilisées pour les charges de travail gourmandes en calcul telles que la formation de modèles IA, le traitement de données à grande échelle, le développement de l'IA générative et l'exécution de modèles linguistiques locaux (LLM). Les stations de travail mobiles Lenovo ThinkPad série P prennent en charge le développement de l'IA, les tests, l'inférence en périphérie et les flux de travail de déploiement où la mobilité est importante.
Que les organisations évaluent des ordinateurs de bureau IA pour les charges de travail de formation et de simulation ou des solutions de stations de travail portables pour le développement et le déploiement, les configurations de la station de travail portable Lenovo offrent des options de processeur graphique (UTG), de mémoire et de stockage évolutives qui peuvent s'adapter à différentes exigences en matière de flux de travail d'IA.
Les sections suivantes examinent comment les charges de travail d'IA utilisent les ressources du système, comment l'architecture de la station de travail influence les performances et comment les systèmes Lenovo ThinkStation et ThinkPad série P s'alignent sur différents stades des flux de travail d'IA et d'apprentissage automatique.
Exigences en matière de flux de travail de l'IA et conception de stations de travail
Les flux de travail d'IA modernes comprennent plusieurs étapes qui posent des demandes différentes sur les composants de la station de travail.
Les 4 étapes courantes des flux de travail d'IA comprennent :
- Préparation et prétraitement des données
- Formation et réglage fin du modèle
- IA générative et charges de travail à grands modèles
- Inférence et déploiement
Chaque étape impose une pression différente sur le matériel du système.
Les premières étapes du flux de travail comptent sur les CPU, la capacité de mémoire et les performances de stockage pour préparer et déplacer de grands ensembles de données. Lorsque les charges de travail passent en formation et en inférence, les GPU prennent en charge l'exécution du calcul parallèle, le traitement des modèles et des performances soutenues pendant le fonctionnement continu.
Les systèmes de stations de travail Lenovo sont conçus pour prendre en charge ces exigences de charge de travail en évolution grâce à des architectures de stations de travail évolutives qui équilibrent le calcul, la mémoire, le stockage et les performances thermiques.
Catégories de stations de travail Lenovo pour les charges de travail IA
Lenovo organise son portefeuille de stations de travail autour de différentes exigences en matière de flux de travail de l'IA, allant des environnements de développement mobiles aux ordinateurs de bureau IA conçus pour les charges de travail gourmandes en calcul.
Postes de travail Lenovo ThinkStation P
La série Lenovo ThinkStation P prend en charge les charges de travail d'IA qui nécessitent des performances élevées du système, une évolutivité et une capacité de calcul soutenue. Les stations de travail IA Lenovo sont couramment utilisées dans les environnements d'entreprise, de recherche, d'ingénierie et de développement.
Les stations de travail Lenovo ThinkStation sont conçues pour :
- Performances de calcul soutenues du processeur graphique (UTG)
- Évolutivité multi-GPU
- Grande capacité de mémoire
- Performance de stockage haut débit
- Stabilité de la charge de travail à longue durée
Les stations de travail ThinkStation série P sont couramment utilisées pour :
- Formation sur des modèles d'IA
- Raffinage de grands modèles
- Flux de travail d'IA génératifs
- Simulation
- Traitement de données à grande échelle
- Inférence LLM locale
Les ordinateurs de bureau Lenovo ThinkStation AI offrent des configurations de processeur graphique (UTG) professionnelles, une capacité de mémoire évolutive et des architectures thermiques de pointe conçues pour maintenir les performances pendant les charges de travail d'IA exigeantes. Ces systèmes peuvent être configurés pour prendre en charge le développement de l'IA locale, l'expérimentation de l'IA générative, la formation de modèles IA et les charges de travail d'inférence LLM locale, selon la configuration du système.
Postes de travail mobiles Lenovo ThinkPad P
Les systèmes de station de travail Lenovo ThinkPad prennent en charge les flux de travail d'IA qui nécessitent une portabilité. Les stations de travail portables Lenovo aident les utilisateurs à développer, tester et valider des charges de travail d'IA dans différents emplacements.
6 Les flux de travail d'IA mobile courants comprennent :
- Prototypage de modèles
- Développement et tests
- Inférence à la périphérie
- Prétraitement distribué
- Validation du flux de travail
- Scénarios de déploiement mobile
Les stations de travail portables Lenovo peuvent fonctionner comme des portables à apprentissage automatique pour les développeurs qui ont besoin de développer, de tester et de valider des charges de travail d'IA sur tous les sites.
Étapes des flux de travail de l'IA et cartographie des stations de travail
| Étape du flux de travail | Exigences du système primaire | Option de station de travail Lenovo |
|---|
| Préparation et analyse de données | Performance de l'unité centrale (CPU), capacité de mémoire, débit de stockage | ThinkStation ou série ThinkPad P |
| Formation et réglage fin du modèle | Calcul durable du processeur graphique (UTG), capacité VRAM, stabilité thermique | Séries ThinkStation P |
| Charges de travail d'IA générative | Évolution de plusieurs GPU, haute capacité de mémoire, débit de données continu | Séries ThinkStation P |
| Inférence et déploiement | Exécution réactive, accélération du processeur graphique (UTG), portabilité | ThinkStation ou série ThinkPad P |
Alors que les charges de travail de l'IA deviennent plus gourmandes en calcul, les performances du système dépendent de plus en plus de l'utilisation durable du processeur graphique (UTG), d'une transmission rapide de données et d'un débit système équilibré.
Composants de Core dans les configurations de la station de travail Lenovo AI
Les performances dans les stations de travail IA dépendent de la façon dont les systèmes de calcul, de mémoire, de stockage et de thermiques fonctionnent ensemble pendant l'exécution.
À mesure que les charges de travail évoluent, les performances globales peuvent diminuer si un composant ne peut pas suivre le rythme du reste du flux de travail.
3 composants clés de la station de travail Lenovo pour les charges de travail d'IA :
- Processeur graphique (UTG) et capacité VRAM
- Performance de l'unité centrale (CPU) et mémoire système
- Architecture de stockage
Calcul et mémoire par processeur graphique (UTG)
Les GPU accélèrent les opérations mathématiques parallèles nécessaires à la formation de l'IA et aux charges de travail d'inférence.
4 facteurs de performance clés du processeur graphique (UTG) pour les charges de travail d'IA :
- Capacité VRAM
- Bande passante de la mémoire
- Capacité de calcul du processeur graphique (UTG)
- Livraison de données continue
La VRAM détermine la quantité d'un modèle ou d'un ensemble de données qui peut être traitée directement sur le processeur graphique (UTG). Les modèles plus grands et les charges de travail d'IA génératives nécessitent généralement une capacité de mémoire du processeur graphique (UTG) plus élevée.
La bande passante de la mémoire affecte la rapidité avec laquelle les données peuvent être déplacées vers et depuis le processeur graphique (UTG) pendant l'exécution. Si la livraison de données ralentit, l'utilisation du processeur graphique (UTG) diminue, réduisant l'efficacité de la formation. Les flux de travail d'IA comptent souvent sur les ressources de l'unité centrale (CPU) et du processeur graphique (UTG) pendant le prétraitement, la formation et les tâches d'inférence.
Les systèmes Lenovo ThinkStation prennent en charge les configurations de processeur graphique (UTG) professionnelles et l'évolutivité multiprocesseur graphique (UTG) conçue pour les charges de travail d'IA gourmandes en calcul et l'exécution de grands modèles.
Les appareils Lenovo avec des processeurs graphiques puissants sont parfois recherchés sous « Stations de travail Lenovo NVIDIA® IA ». Certains modèles ThinkStation et ThinkPad série P sont disponibles avec les options graphiques NVIDIA® RTX ou NVIDIA RTX PRO. En offrant un traitement parallèle haute performance et une mémoire du processeur graphique (UTG) dédiée, ces configurations aident à prendre en charge le développement de modèles d'IA, la formation, l'inférence, la visualisation et d'autres charges de travail gourmandes en calcul.
Unité centrale (CPU) et mémoire système
Les processeurs gèrent le prétraitement, la coordination des données, la planification et l'orchestration du flux de travail avant que les données n'atteignent les ressources du processeur graphique (UTG).
La mémoire du système détermine la quantité de données qui peut être traitée simultanément pendant les flux de travail d'IA.
4 Avantages de la mémoire système pour les flux de travail d'IA :
- Réduisez les limitations de stockage
- Prise en charge des performances multitâche
- Prend en charge des ensembles de données plus volumineux
- Augmentez l'efficacité du flux de travail
Les systèmes de stations de travail Lenovo prennent également en charge les configurations de mémoire évolutives et les options de processeur multi-cœurs pour le prétraitement de l'IA et les charges de travail gourmandes en données.
Les stations de travail Lenovo basées sur Intel sont disponibles avec les processeurs Intel Xeon, les processeurs Intel Core Ultra avec prise en charge NPU intégrée et les capacités de la plateforme Intel vPro, selon le modèle et la configuration. En répartissant le traitement de l'IA entre l'unité centrale (CPU), le processeur graphique (UTG) et la NPU, ces systèmes peuvent prendre en charge une gamme plus large de charges de travail d'IA tout en améliorant l'efficacité globale.
Architecture de stockage
Les performances de stockage jouent un rôle majeur dans les flux de travail d'IA qui comptent sur le transfert continu de données et les grands ensembles de données.
4 considérations de stockage importantes pour les flux de travail d'IA :
- Débit SSD NVMe
- Configurations à plusieurs disques
- Volumes de stockage séparés pour l'organisation des flux de travail
- Environnements de stockage haute capacité
4 domaines où le stockage SSD NVMe rapide prend en charge les performances de l'IA :
- Temps de chargement des ensembles de données
- Vitesse de prétraitement des données
- Modéliser la gestion des points de contrôle
- Livraison continue de données par le processeur graphique (UTG)
Lorsque le débit de stockage est limité, l'utilisation du processeur graphique (UTG) peut diminuer, car les données ne peuvent pas être alimentées suffisamment rapidement pour alimenter les ressources de calcul.
Les configurations de la station de travail Lenovo prennent en charge les architectures de stockage haut débit conçues pour les flux de travail d'IA gourmands en données.
Conception thermique et performances durables
Les charges de travail d'IA fonctionnent souvent en continu, parfois pendant de plus longues périodes pendant la formation et l'exécution du modèle.
L'architecture thermique affecte la durée pendant laquelle les systèmes peuvent maintenir des performances de pointe sous une charge continue.
Les stations de travail de bureau Lenovo ThinkStation utilisent des conceptions de refroidissement et de flux d'air de pointe pour prendre en charge :
- Utilisation durable du processeur graphique (UTG)
- Charges de travail de calcul à longue durée
- Stabilité thermique pendant l'entraînement
- Exécution continue sous charge lourde
Les stations de travail mobiles ThinkPad sont conçues pour offrir des performances de classe station de travail tout en gérant la consommation de chaleur et d’énergie dans un format portable.
Évolutivité de la configuration pour les charges de travail d'IA
À mesure que les modèles et les ensembles de données d'IA augmentent, l'évolutivité de la station de travail devient de plus en plus importante.
4 fonctionnalités clés d'évolutivité dans les configurations de stations de travail Lenovo IA :
- Environnements de calcul à plusieurs processeurs graphiques
- Capacité de mémoire étendue
- Architectures de stockage flexibles
- Pipelines de données à débit plus élevé
Les stations de travail de bureau Lenovo, y compris les stations de travail ThinkStation série P, prennent en charge les flux de travail d'IA exigeants avec des performances évolutives. Les stations de travail portables Lenovo prennent en charge le développement, les tests et le déploiement de l'IA dans les environnements mobiles.
Comportement de la charge de travail de l'IA et exigences en ressources du système
Différents flux de travail d'IA comptent sur les ressources du système de différentes façons.
Traitement de données et analyse
Les processeurs à nombre élevé de cœurs et un stockage rapide prennent en charge les flux de travail de prétraitement et les tâches de gestion d'ensembles de données.
3 Ressources clés du système pour les flux de travail de préparation de données :
- Débit de stockage
- Parallélisme de l'unité centrale (CPU)
- Capacité de mémoire du système
Les systèmes Lenovo ThinkStation offrent des options de processeur et de mémoire configurables conçues pour prendre en charge la préparation de données, le prétraitement et les flux de travail d'analyse dans les projets d'IA et d'apprentissage automatique.
Formation de modèles et réglage fin
Les GPU effectuent un calcul parallèle continu pendant la formation tout en comptant sur la transmission de données rapide et cohérente à partir de la mémoire et des systèmes de stockage.
4 facteurs de ressources clés pour les charges de travail de formation des modèles IA Lenovo :
- Utilisation durable du processeur graphique (UTG)
- Capacité VRAM
- Bande passante de la mémoire
- Débit de stockage continu
Les systèmes Lenovo ThinkStation sont conçus pour prendre en charge les performances de calcul soutenues du processeur graphique (UTG) pendant les charges de travail de formation sur l'IA.
Charges de travail d'IA générative
Ces charges de travail impliquent souvent des modèles plus grands, des paramètres plus élevés et des exigences de calcul plus exigeantes.
L'IA générative et les flux de travail de modèles linguistiques de grande taille augmentent les exigences sur :
- Ressources de calcul du processeur graphique (UTG)
- Capacité VRAM
- Mémoire système
- Débit de stockage
- Évolutivité multi-GPU
Les systèmes de stations de travail Lenovo prennent en charge les configurations de processeur graphique (UTG) et de mémoire évolutives conçues pour le développement de l'IA générative et l'exécution de modèles locaux.
Inférence et déploiement
Les charges de travail d'inférence et de déploiement de l'IA sont axées sur l'exécution efficace de modèles formés dans les environnements de production, où la réactivité du système, l'utilisation des ressources et la flexibilité de déploiement sont des éléments importants.
4 Les priorités clés pour les charges de travail d'inférence de l'IA comprennent :
- Exécution réactive
- Utilisation efficace des ressources
- Accélération du processeur graphique (UTG)
- Flexibilité de déploiement
Les stations de travail mobiles ThinkPad sont couramment utilisées pour l'inférence en périphérie et les scénarios de déploiement mobile, tandis que les systèmes de bureau ThinkStation prennent en charge les charges de travail d'inférence à plus grande échelle avec des exigences de débit plus élevées.
Postes de travail Lenovo et l'IA pour l'alignement du flux de travail
Les flux de travail d'IA ont des exigences variables en matière de calcul, de logiciels et de déploiement. La sélection de la meilleure station de travail IA dépend de facteurs tels que la taille du modèle, les exigences en matière d'ensemble de données, les besoins en matière de processeur graphique (UTG) et l'environnement de déploiement.
Les stations de travail Lenovo ThinkStation série P prennent en charge les flux de travail tels que :
- Tâches de calcul par IA soutenues
- Configurations multi-GPU
- Charges de travail de formation de modèles IA
- Traitement de données et opérations d'inférence
- Sessions de calcul de longue durée
Les stations de travail mobiles ThinkPad série P prennent en charge les flux de travail tels que :
- Développement et prototypage de l'IA
- Tests et validation du modèle
- Flux de travail d'IA de pointe
- Environnements de déploiement mobiles et basés sur le terrain
Les stations de travail mobiles ThinkPad série P peuvent servir de plateforme portable d'apprentissage automatique pour le développement, les tests et les flux de travail de validation de l'IA. Pour les charges de travail de formation plus importantes, les stations de travail ThinkStation P offrent l'évolutivité et les performances généralement associées aux ordinateurs de bureau IA.
