Mobile Workstations sind oft ein Kompromiss. Leichte Geräte mit langer Akkulaufzeit sind in der Regel deutlich weniger leistungsfähig als Alternativen im Tower-Design, hohe Performance geht meist mit mehr Gewicht, größeren Abmessungen und kürzeren Laufzeiten einher. Dieses Whitepaper zeigt, woran das liegt und warum das nicht so sein muss.
Inhalt:
Workstations spielen vor allem in den Anwendungsbereichen eine Rolle, in denen es auf hohe Leistung, größtmögliche Flexibilität und räumliche Unabhängigkeit ankommt. Typische Einsatzgebiete sind die Modellierung und Simulation von Finanz- oder Klimamodellen, CAD/CAM-Anwendungen (Computer Aided Design / Manufacturing), die Entwicklung von 3D-Animationen für Spiele und Filme, das Kompilieren und Debuggen großer Softwareprojekte oder das Training und die Anwendung von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) und anderen Formen der künstlichen Intelligenz (KI).
Da in solchen geschäftskritischen Anwendungsbereichen neben der Performance auch die Zuverlässigkeit eine große Rolle spielt, sind Workstations nicht nur mit schnellen Hauptprozessoren (CPU) und Grafikprozessoren (GPU) ausgestattet, sondern oft auch für bestimmte Anwendungen zertifiziert.
Mobile Workstations im Laptop-Format sind allerdings meist ein Kompromiss zwischen Performance und Portabilität. Leistungsstarke Geräte sind unhandlich und schwer, leichtere können mit Alternativen im Tower-Design nicht mithalten.
Dieses Whitepaper zeigt, warum das nicht so sein muss.
Sie erfahren:
- Wie sich leichte, kompakte Workstations ohne Abstriche bei der Performance realisieren lassen.
- Welche Rolle dabei die Speicherarchitektur spielt.
- Warum Sie Prozessoren mit dedizierten KI-Beschleunigern (Neural Processing Unit, NPU) wählen sollten.
Originalauszug aus dem Dokument:
THE EXPANDING WORKSTATION MARKET
Mobile workstation sales are expected to grow over the next five years, with IDC predicting that one in 10 commercial systems will be a workstation by 2030 “as more organizations recognize their value for mission-critical workloads.” According to Jay Chou, research manager for IDC’s Worldwide Client Device Trackers, “Current exploration around AI for work should translate into an expansion of use cases, including model development, across numerous industries.”
While workstation use cases may be expanding, system footprints aren’t necessarily headed in the same direction. Mobile workstation adoption surged during the pandemic as working conditions changed, and while tower workstations remain essential to the industry, laptops and small form factor (SFF) desktop workstations are increasingly important.
Enterprise workstation customers are looking for systems designed with minimal physical footprints and maximum dataflow. This simultaneous shift in form factor and use case is both a design challenge and an opportunity to redefine what enterprises expect from a mobile, compact workstation.