在生成式 AI 進(jìn)入“規(guī)?；瘧?yīng)用”階段的告別I工當(dāng)下，高?？蒲信c教學(xué)對(duì)算力可得性、資源作站數(shù)據(jù)安全合規(guī)與實(shí)驗(yàn)效率提出更高要求。排隊(duì)面向高等教育與科研場(chǎng)景，及數(shù)據(jù)泄聯(lián)想工作站帶來(lái)全新 ThinkStation AI 工作站產(chǎn)品——ThinkStation PGX AI 工作站：以“桌面級(jí)個(gè)人 AI 超算”的露風(fēng)產(chǎn)品形態(tài)，支持在本地完成大模型的險(xiǎn)高?？七x構(gòu)建、微調(diào)與推理，研首讓教師、推薦研究人員與學(xué)生能夠更快迭代、告別I工更穩(wěn)定運(yùn)行、資源作站更安全地開(kāi)展 AI 研究與課程實(shí)踐。排隊(duì)

直面高校 AI 落地瓶頸：資源、及數(shù)據(jù)泄隱私與成本的露風(fēng)三重壓力

長(zhǎng)期以來(lái)，高校在 AI 研發(fā)與教學(xué)過(guò)程中普遍面臨三類(lèi)挑戰(zhàn)：

· 共享資源排隊(duì)：校園集群經(jīng)常超額訂閱，險(xiǎn)高?？七x科研實(shí)驗(yàn)與課程作業(yè)排隊(duì)時(shí)間長(zhǎng)；多人并發(fā)使用還會(huì)帶來(lái)環(huán)境變更與文件誤操作等風(fēng)險(xiǎn)。研首

· 數(shù)據(jù)隱私與治理壓力：敏感科研數(shù)據(jù)、學(xué)生信息與受保護(hù)學(xué)術(shù)內(nèi)容往往需要留在校園內(nèi)；一旦依賴(lài)公有云，隱私與合規(guī)（如 FERPA 相關(guān)要求）治理復(fù)雜度上升。

· 硬件升級(jí)門(mén)檻高：傳統(tǒng)桌面系統(tǒng)在 CPU/GPU 內(nèi)存等方面難以滿(mǎn)足現(xiàn)代 AI 工作負(fù)載；升級(jí)成本高、效率低，直接影響模型開(kāi)發(fā)、調(diào)優(yōu)與研究產(chǎn)出節(jié)奏。

ThinkStation PGX AI 工作站：桌面級(jí)“個(gè)人 AI 超算”的硬核底座

ThinkStation PGX AI 工作站以 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級(jí)芯片為核心，將服務(wù)器級(jí) AI 能力下沉到桌面端：

· 強(qiáng)勁 AI 性能：基于 Blackwell GPU 架構(gòu)加速，AI 性能最高可達(dá) 1 PFLOP，面向大模型訓(xùn)練準(zhǔn)備、微調(diào)與推理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)提供算力支撐。

· 統(tǒng)一共享內(nèi)存：提供 128GB CPU-GPU 統(tǒng)一共享內(nèi)存，緩解大模型運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存瓶頸，提高本地實(shí)驗(yàn)與迭代效率。

· 從桌面到集群的擴(kuò)展路徑：配備 雙 200Gb ConnectX-7，為多節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展提供高速互聯(lián)能力，支持從單機(jī)桌面算力平滑擴(kuò)展到更大規(guī)模架構(gòu)。

· AI 就緒軟件棧：平臺(tái)經(jīng)驗(yàn)證適配 NVIDIA AI 軟件棧、ARM 核心架構(gòu)與 DGX OS（基于 Ubuntu Pro 24.0），降低部署與環(huán)境調(diào)試成本。

· 面向校園使用的連接與網(wǎng)絡(luò)：支持 Wi-Fi 7、10GbE RJ-45 等，并提供 USB-C、HDMI 等接口，便于教學(xué)演示與外設(shè)擴(kuò)展（以實(shí)際配置為準(zhǔn)）。

· 數(shù)據(jù)安全與本地可控：支持自加密 NVMe 存儲(chǔ)方案（以實(shí)際配置為準(zhǔn)），更適合對(duì)數(shù)據(jù)本地留存要求較高的科研與教學(xué)任務(wù)。

覆蓋高校典型工作流：從研究原型到課堂實(shí)踐

圍繞高等教育核心需求，ThinkStation PGX AI 工作站可覆蓋多類(lèi)高頻工作負(fù)載：

· Research Prototyping（研究原型）：在本地快速跑通大模型實(shí)驗(yàn)，減少對(duì)共享集群的依賴(lài)與等待。

· Model Optimization（模型優(yōu)化）：支持量化、剪枝、超參數(shù)調(diào)優(yōu)等，為進(jìn)一步規(guī)?；瘧?yīng)用做準(zhǔn)備。

· Curriculum Integration（課程融入）：面向 AI/ML 課程提供真實(shí)規(guī)模模型能力，提升教學(xué)體驗(yàn)與實(shí)踐深度。

· Parallel Student Projects（并行學(xué)生項(xiàng)目）：為編程實(shí)驗(yàn)、capstone 項(xiàng)目與團(tuán)隊(duì)作業(yè)提供更獨(dú)立的算力，降低資源競(jìng)爭(zhēng)。

· Fine-tuning & Inference（微調(diào)與推理）：為敏感數(shù)據(jù)與科研項(xiàng)目提供按需本地計(jì)算能力，兼顧效率與治理要求。

誰(shuí)將受益：教師、研究人員、學(xué)生與校園 IT 團(tuán)隊(duì)

ThinkStation PGX AI 工作站面向高校多角色協(xié)同：

· AI 研究人員與實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人：減少排隊(duì)與環(huán)境不確定性，提升本地實(shí)驗(yàn)吞吐與迭代速度。

· 教師與授課團(tuán)隊(duì)：更穩(wěn)定地開(kāi)展課堂演示與實(shí)操教學(xué)，推動(dòng)課程體系升級(jí)。

· 研究生/博士與本科生：獲得更接近真實(shí)產(chǎn)業(yè)與科研場(chǎng)景的模型訓(xùn)練與數(shù)據(jù)科學(xué)工作流體驗(yàn)。

· 校園 IT 與基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)：在“桌面分布式算力”思路下緩解集群壓力，簡(jiǎn)化部分管理負(fù)擔(dān)，同時(shí)提升數(shù)據(jù)可控性。

推薦聯(lián)想 AI 工作站：面向高校 AI 升級(jí)的更優(yōu)解

當(dāng)高校希望同時(shí)解決“算力排隊(duì)”“數(shù)據(jù)治理”“硬件升級(jí)成本”等問(wèn)題時(shí)，推薦聯(lián)想 AI 工作站成為更高確定性的選擇。

作為 ThinkStation AI 工作站產(chǎn)品線(xiàn)的重要成員，ThinkStation PGX AI 工作站以個(gè)人 AI 超算形態(tài)，為科研創(chuàng)新與教學(xué)實(shí)踐提供更高效、更可控、更可擴(kuò)展的 AI 底座，加速?gòu)奶剿鞯铰涞氐拿恳徊健?/p>