Qu’est-ce qu’une workstation ?

On considère généralement qu’une workstation ou station de travail est un ordinateur particulièrement puissant, ce qui le destine au traitement des données issues du Big Data et aux experts de la data science. De même, la workstation semble parfaitement adaptée aux projets impliquant l’intelligence artificielle (IA). 

Les stations de travail actuelles s’appuient sur la même architecture informatique qu’un PC. Il existe néanmoins des différences dans le matériel et l’équipement de l’ordinateur, qui influent sur la puissance. Ainsi, les stations de travail performantes ne sont généralement pas équipées des mêmes processeurs que les ordinateurs de bureau. 

A la place des processeurs de la série Intel Core i ou de la série AMD Ryzen, les workstations tournent sous des Xeon d'Intel ou des processeurs de la série Epyc d'AMD. Les stations de travail peuvent aussi être multiprocesseurs. Elles disposent de davantage de mémoire cache, avec le plus souvent, un niveau supplémentaire dans la hiérarchie de cette mémoire.

D’autres différences sont à signaler. Ainsi, une station de travail utilise de la mémoire vive (RAM) ECC. Lorsque l’appareil est équipé d’une carte graphique dédiée, les fabricants de stations de travail optent pour des cartes professionnelles, par exemple de la série Quadro de Nvidia. La qualité de fabrication du boîtier est très élevée. Les composants matériels tels que la carte mère, la RAM, le bloc d'alimentation, sont très robustes et durables.

Pourquoi choisir une workstation pour traiter le Big Data ?

Les processeurs Xeon d'une station de travail sont en mesure de gérer beaucoup plus de mémoire vive que les processeurs courants. Il en va de même pour les processeurs Epyc d'AMD, qui sont en concurrence directe avec la série Xeon d'Intel. L’utilisateur normal n’a pas besoin d’une telle quantité de RAM. Mais cette mémoire vive est indispensable pour des applications spéciales, lorsqu’on souhaite utiliser la machine en tant que serveur ou pour le développement de bases de données complexes.

Pour un ordinateur utilisé à titre professionnel, dans les domaines de l’analyse de données, de la modélisation ou de la construction impliquant l’intelligence artificielle, disposer d’une mémoire ECC sur sa workstation est un véritable atout. Ce type de mémoire identifie et corrige les erreurs de manière automatique. La station de travail et sa mémoire ECC sont donc incontournables dès lors que la machine est destinée à des calculs ou des analyses critiques pour l’entreprise. 

Plusieurs fabricants proposent aujourd’hui des workstations pour les experts de la data science et de l’IA. C’est le cas d’HP, leader du marché depuis de nombreuses années. La marque conçoit des machines d’une grande fiabilité, idéales pour une utilisation professionnelle et intensive impliquant le traitement d’un grand volume de données.

Il s'agit des appareils de la série Z, par exemple les HP Z4, Z6 ou Z8. HP propose aussi des stations de travail mobiles, pour plus de flexibilité, dans la série ZBook : HP ZBook Power 15 et Fury 16. 

Domaines d'utilisation des stations de travail

Les stations de travail fournissent des résultats particulièrement qualitatifs dans le domaine de la représentation graphique. Ils offrent une puissance de calcul inégalée et se distinguent aussi par la qualité de la mémoire, la possibilité d’utilisation multitâche et la longévité. Les workstations sont donc incontournables dans le domaine de la conception assistée par ordinateur. Les stations de travail prennent aussi en charge la simulation de fontions ou la création de prototypes numériques.

Les workstations se présentent donc comme des super ordinateurs, taillés sur mesure pour les besoins des spécialistes du Big Data. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA), le Machine Learning et le Deep Learning progressent dans tous les secteurs. Les workstations offrent les solutions matérielles adaptées, puisqu’elles combinent performances, fiabilité et sécurité.

La station de travail permet une accélération sensible des flux de travail lors du Machine Learning. En particulier, le traitement des données est plus simple et plus rapide. Il en va de même de la visualisation des résultats. Les stations de travail sont particulièrement adaptées à l’extraction des informations. Elles offrent de plus une solution robuste et conviviale, simple à prendre en main.