AI 開發項?的不斷增加意味著越來越多的 AI ?程師和研究?員正在創建 AI 模型和 AI 集成應?程序。需要額外的計算資源來?持這些新的開發者和新的 AI 開發項?。NVIDIA 正為開發者提供工具，使其能夠將 AI 無縫集成到創意項目、應用程序和游戲中，更以搭載 NVIDIA RTX PRO? Blackwell 新一代桌面端 GPU 的 AI 工作站為開發者提供了本地全棧算力支持。

新?代 AI ?作站可為每個?作站配置四? NVIDIA RTX PRO 桌面端專業 GPU，帶來令?驚嘆的綜合計算性能和 192 GB 的系統 GPU 總顯存。如此性能?平可讓開發?員充分利? NVIDIA AI 這?全球最先進的平臺，從?加速基礎架構、企業級軟件和 AI 模型??的全棧式創新。NVIDIA AI Workbench 提供了一個用于管理數據、模型、資源和計算需求的單一平臺。借助 NVIDIA AI Workbench，您可以利用 RTX 工作站的強大功能來執行微調 LLM 或訓練較小的 AI 模型等任務，同時仍可在需要時靈活地擴展到數據中心或云端。NVIDIA RTX PRO助?的 AI ?作站與 NVIDIA AI 平臺相結合，可以成為經濟?效且功能強?的?成式 AI 的切?點。

新一代 NVIDIA RTX PRO? GPU：驅動 AI 新時代

在 NVIDIA GTC 2025 全球 AI 大會上，NVIDIA 推出了 NVIDIA RTX PRO? Blackwell GPU 系列，這是一代新的工作站和服務器 GPU，專為復雜的 AI 驅動工作負載、技術計算和高性能圖形設計。

NVIDIA RTX PRO GPU 是開發中小型 AI 模型并進行原型設計的理想選擇，可提供在本地工作站上快速迭代和測試復雜模型所需的計算能力。RTX PRO GPU 搭載第 5 代 Tensor Core 并支持 FP4 數據格式，與上一代相比，可顯著加速機器學習工作流，幫助研究人員和數據科學家更快構建和優化 AI 模型。 這可加快從深度學習和神經網絡到數據分析的創新型 AI 應用的實驗、驗證和開發，為 AI 項目提供快速迭代和發現所需的本地計算能力。

> 數據科學

直接在 RTX Pro GPU 上處理大規模數據集，完成計算密集型數據科學工作流。借助高達容量的超高速 GDDR7 顯存，數據科學家可以檢查大型數據集，而不會影響大小或保真度。RTX Pro GPU 上的 RAPIDS 庫套件可加速數據處理任務，無需更改代碼即可更快完成探索性 數據分析、特征工程和模型開發。

> 機器學習和 AI

直接在桌面端上瀏覽大型數據集，開發、微調和驗證模型。利用適用于深度學習的第 5 代 Tensor Core 技術 (FP4 精度)，NVIDIA RTX GPU 可優化模型，減少顯存占用并加速訓練和推理性能。這有助于開發者和數據科學家在本地處理更大、更復雜的模型和數據集，從而大大縮短開發周期并加快迭代。

> 軟件開發

運行資源密集型軟件開發任務，包括編譯大型代碼庫、數據庫以及開發復雜的軟件。在 RTX PRO AI 工作站上快速創建、測試 AI 應用并進行原型設計，然后無縫部署到數據中心或云，以擴大生產規模。

▲ NVIDIA RTX PRO? 5000 Blackwell

NVIDIA RTX PRO? 5000 Blackwell 將最新 RT Core、Tensor Core 和 CUDA? 核心與 48GB 圖形顯存相結合，可提供所需的出色性能，助力設計師、工程師和藝術家引領創新潮流。

> 超大顯存與多GPU配置

全新改進的 GDDR7 顯存可大幅提升帶寬和容量，使您的應用能夠更快地運行，并處理更大、更復雜的數據集。憑借 48 GB 的 GPU 顯存和 1.3 TB/s 的帶寬，您可以處理大型 3D 和 AI 項目，在本地微調 AI 模型，探索大規模 VR 環境，并推動更大的多應用工作流。

> NVIDIA Blackwell 流式多核處理器

新的 SM 具有更高的處理吞吐量，全新的神經網絡著色器，可將神經網絡集成到可編程著色器中，以推動下一個十年的 AI 增強圖形創新。

> 第 5 代 Tensor Core加速AI處理

性能高達上一代的 3 倍，支持 FP4 精度，可縮短 AI 模型處理時間，同時減少顯存占用，實現 LLM 和生成式 AI 的本地微調。

> PCIe Gen 5 帶來更大帶寬

全新改進的 GDDR7 顯存可大幅提升帶寬和容量，使您的應用能夠更快地運行，并處理更大、更復雜的數據集。憑借 48 GB 的 GPU 顯存和 1.3 TB/s 的帶寬，您可以處理大型 3D 和 AI 項目，在本地微調 AI 模型，探索大規模 VR 環境，并推動更大的多應用工作流。

NVIDIA AI Workbench 助力 AI 應用開發

NVIDIA AI Workbench 是一套整合的、易于使用的工具包，可以幫助開發者在 GPU 工作站上快速創建、測試和定制預訓練的生成式 AI 模型和 LLM（大語言模型），并將他們擴展到幾乎任何類型的數據中心及公有云。簡化的用戶界面不僅便于 AI 項目團隊之間開展協作，而且能夠流暢地訪問 Hugging Face、GitHub 和 NVIDIA NGC 等熱門資源庫。

開發 AI 工作負載從一開始就需要手動執行一些通常來說很復雜的流程。

設置 GPU、更新驅動和管理版本不兼容問題可能會很麻煩。在不同系統之間復制項目可能需要一遍又一遍地重復手動流程。復制項目時若出現數據碎片化和版本控制問題等不一致情況，還可能阻礙協作。各種設置流程、移動憑據和機密，以及更改環境、數據、模型和文件位置都會限制項目的可移植性。

借助 AI Workbench，數據科學家和開發者可以更輕松地跨異構平臺管理工作和協作。該工具在開發流程的各個方面實現了集成和自動化，并具有以下特點：

? 易于設置：AI Workbench 簡化了 GPU 加速的開發環境的設置流程，讓技術知識有限的用戶也能操作。

? 無縫協作：AI Workbench 與 GitHub 和 GitLab 等版本控制和項目管理工具集成，有助于減少協作時可能產生的不便。

? 從本地擴展到云端時保持一致性：AI Workbench 確保跨多個環境依然可以保持一致性，支持在本地工作站或 PC 和數據中心或云端之間擴容或縮容。

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? NVIDIA AI Workbench 功能特性與開發環境

? AI Workbench 項目應用示例

? AI Workbench 進行 AI 與機器學習開發優勢

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