更大的內存和存儲空間

基于LLM的AI開發工作需要大量內存來存儲和處理海量數據。工作站擁有充足的最大內存容量，使開發人員能夠在資源密集型開發環境中本地運行Meta的Llama 2等LLM，且速度不會有絲毫減慢。另外，NVMe SSD等高速存儲選項可實現快速數據存取和加載大型AI訓練數據，進一步加快開發速度。

多任務處理能力

開發人員在進行軟件開發工作時通常需要同時使用多個應用和工具。工作站可輕松進行多任務處理，使開發人員能夠運行資源密集型集成開發環境（IDE）并同時構建系統和AI框架，而且不會受制于任何性能瓶頸。借助工作站的多任務處理能力，開發人員能夠精簡工作流程并在不同任務之間無縫切換。

專為AI開發工作打造的Windows AI Studio

實現高效的AI開發環境既需要工作站等強大的硬件，還需要合適的軟件環境。開發人員希望在盡快開始項目編碼的同時，獲得AI項目所需的所有要素。而對于開發人員，尤其是數據科學家來說，針對自己的開發平臺進行調整并非易事。因此，微軟正在通過引入Windows AI Studio作為VS Code擴展，使每個Windows開發人員都能成為AI開發人員。

微軟希望讓剛接觸AI的開發者也能夠輕松上手。與此同時，微軟希望通過將所有尖端工具集中在一個地方，即本地Windows設備上，使經驗豐富的機器學習工程師和數據科學家能夠專注于模型優化。Windows AI Studio集最先進的AI開發工具于一身，如Olive工具鏈、Azure AI模型目錄以及一整組場景模板（使開發人員可以針對不同需求進行調整），幫助快速啟動GenAI開發。

Windows是開發人員啟動GenAI開發的理想平臺，該操作系統能夠通過WSL、VS Code等工具提供Linux兼容性，支持PyTorch和CUDA等框架，以及即將推出的Windows AI Studio。

可擴展性與未來升級

AI和軟件開發領域在不斷發展。隨著AI應用和功能的不斷改進與更新，開發人員需要能夠跟上發展步伐的硬件和開發工具。戴爾Precision AI就緒型工作站所提供的可擴展性使開發人員能夠升級CPU、GPU和內存等組件，滿足LLM及其他AI軟件開發工具日益增長的需求。選擇功能強大的工作站可確保開發人員跟上未來發展的步伐，并為Windows AI Studio等下一代AI驅動的軟件開發做好準備。借助工作站和Windows AI Studio，開發人員可以最大限度地提高生產力，加快創新速度并始終站在AI軟件開發的最前沿。