در دنیای امروز، سرورهای هوش مصنوعی نقش کلیدی در پیشرفت تکنولوژی‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ایفا می‌کنند. این سرورها به‌طور خاص با بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) قدرتمند، مانند پردازنده‌های NVIDIA، قادر به انجام پردازش‌های کلان داده و رندرینگ گرافیکی پیچیده هستند. استفاده از GPU سرورها و سرورهای ابری برای تسریع این محاسبات پیچیده و بهینه‌سازی فرآیندهای هوش مصنوعی به ویژه در پروژه‌هایی که نیاز به تحلیل‌های سنگین دارند، به‌طور چشمگیری افزایش یافته است. در این مطلب، به بررسی بهترین سرورها با پردازنده‌های GPU برای نیازهای مختلف هوش مصنوعی و پردازش‌های گرافیکی خواهیم پرداخت.
سرور هوش مصنوعی چیست؟
سرورهای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) به سیستم‌های قدرتمندی اشاره دارند که طراحی شده‌اند تا توان پردازشی لازم برای اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فراهم کنند. این سرورها به‌طور معمول از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) بهره می‌برند که به دلیل توانایی بالا در انجام محاسبات موازی، برای الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش کلان داده بسیار کارآمد هستند. در مقایسه با پردازنده‌های مرکزی (CPU)، GPU سرورها می‌توانند تعداد زیادی عملیات محاسباتی را همزمان انجام دهند که این ویژگی در پروژه‌های هوش مصنوعی اهمیت بسیاری دارد.
به لطف این قابلیت‌ها، سرورهای هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند که مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را با سرعت و دقت بیشتری آموزش دهند و پردازش‌های سنگین را در مدت زمان کوتاه‌تری انجام دهند. علاوه بر این، سرورهای ابری نیز امکان مقیاس‌پذیری و دسترسی به منابع محاسباتی بیشتر را برای کاربران فراهم می‌کنند که به کاهش هزینه‌های مرتبط با زیرساخت‌های فیزیکی کمک می‌کند.
در نهایت، این سرورها مانند سرور رندرینگ برای انواع کاربردهای پیشرفته مانند رندرینگ گرافیکی، پردازش گرافیکی و تحلیل داده‌های بزرگ، بهینه‌سازی شده‌اند و با پردازنده‌های NVIDIA و سایر سخت‌افزارهای پیشرفته، قدرت لازم برای حل مسائل پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در اختیار کاربران قرار می‌دهند.
چرا از GPU در سرورهای هوش مصنوعی استفاده کنیم؟
استفاده از GPU (پردازنده‌های گرافیکی) در سرورهای هوش مصنوعی به دلایل متعددی انجام می‌شود که همگی به بهبود عملکرد و کارایی در پردازش‌های پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مرتبط است. در ادامه به دلایل اصلی استفاده از GPU در سرورهای هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:
توان محاسباتی بالا برای یادگیری عمیق
یکی از بزرگ‌ترین مزایای GPUها توانایی انجام محاسبات موازی است. این ویژگی به‌ویژه در یادگیری عمیق که نیاز به پردازش‌های همزمان و سریع حجم بزرگی از داده‌ها دارد، بسیار اهمیت پیدا می‌کند. مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی می‌توانند با استفاده از GPU به‌صورت همزمان و با سرعت بالا آموزش داده شوند.
بهینه‌سازی برای پردازش گرافیکی و داده‌های حجیم: پردازش گرافیکی و داده‌های بزرگ نیازمند قدرت پردازشی بالایی است. GPUها، به‌ویژه پردازنده‌های NVIDIA، به‌طور خاص برای انجام این نوع پردازش‌ها بهینه‌سازی شده‌اند و می‌توانند داده‌های حجیم را به‌سرعت پردازش و تحلیل کنند. این ویژگی برای کاربردهای پردازش کلان داده و رندرینگ گرافیکی بسیار کارآمد است.
کارایی بالاتر نسبت به CPU در پردازش موازی
در مقایسه با CPU، GPUها تعداد بیشتری هسته پردازشی دارند که امکان انجام هزاران عملیات محاسباتی همزمان را فراهم می‌کند. این امر باعث می‌شود که پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با سرعت بیشتری اجرا شوند و مدل‌ها با سرعت بیشتر آموزش ببینند.
کاهش زمان پردازش
استفاده از GPU در سرورهای هوش مصنوعی می‌تواند زمان مورد نیاز برای پردازش و اجرای مدل‌های پیچیده را به‌شدت کاهش دهد. در پروژه‌هایی که نیاز به پردازش سریع دارند، مانند تشخیص تصویر یا تحلیل داده‌های بزرگ، GPUها نقش حیاتی در افزایش بهره‌وری دارند.
در مجموع، انتخاب GPU سرور برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که مدل‌های پیچیده‌تر و بزرگ‌تری را با سرعت بیشتر و دقت بالاتری اجرا کنند، در حالی که هزینه‌ها و منابع محاسباتی بهینه می‌شوند.
بهترین سرورها برای هوش مصنوعی با پردازنده‌های GPU
انتخاب بهترین سرورها برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به نیازهای پردازشی، پیچیدگی مدل‌ها و بودجه بستگی دارد. با این حال، برخی از سرورهای پیشرفته با پردازنده‌های قدرتمند GPU، به ویژه از برند NVIDIA، به‌طور گسترده در پروژه‌های یادگیری عمیق و پردازش کلان داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. در ادامه، برخی از بهترین سرورهای HP برای هوش مصنوعی با پردازنده‌های GPU را معرفی می‌کنیم:
HPE ProLiant DL380 Gen11
HPE ProLiant DL380 Gen11 یکی از پیشرفته‌ترین و جدیدترین سرورهای HP است که به‌طور خاص برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی شده است. این سرور قابلیت پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA و همچنین پردازنده‌های نسل چهارم Intel Xeon Scalable را دارد. برخی از ویژگی‌های کلیدی این سرور عبارتند از:
پشتیبانی از پردازنده‌های NVIDIA A100 و H100
این پردازنده‌ها برای پردازش‌های موازی و مدل‌های یادگیری عمیق مناسب هستند و امکان اجرای همزمان چندین مدل پیچیده را فراهم می‌کنند.
حافظه بالا
این سرور تا 4 ترابایت حافظه RAM پشتیبانی می‌کند که برای اجرای مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق و پردازش کلان داده بسیار حیاتی است.
معماری بهینه برای محاسبات سنگین
با استفاده از آخرین نسل پردازنده‌های اینتل و قابلیت‌های توسعه‌پذیری بالا، این سرور برای سازمان‌های بزرگ و مراکز داده مناسب است.
HPE Apollo 6500 Gen10 Plus
سرور HPE Apollo 6500 Gen10 Plus همچنان به عنوان یکی از برترین گزینه‌ها برای پروژه‌های هوش مصنوعی و رندرینگ گرافیکی شناخته می‌شود. این سرور قابلیت پشتیبانی از 8 عدد NVIDIA GPU را دارد و برای محاسبات سنگین در زمینه یادگیری عمیق، کلان‌داده و شبیه‌سازی‌های پیچیده بهینه‌سازی شده است. برخی از ویژگی‌های این سرور عبارتند از:
قابلیت پشتیبانی از پردازنده‌های NVIDIA A100 و V100
این پردازنده‌ها با استفاده از معماری Ampere توانایی اجرای مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را با سرعت بالا فراهم می‌کنند.
سیستم خنک‌کننده پیشرفته
به دلیل استفاده از پردازنده‌های پرقدرت، سیستم خنک‌کننده این سرور بسیار کارآمد طراحی شده است تا در بارهای سنگین حرارت تولیدی را کنترل کند. برای آشنایی بیشتر با سیستم خنک کننده، مقاله بهترین خنک‌کننده‌ها برای سرورهای HP را مطالعه کنید.
مقیاس‌پذیری بالا
این سرور به گونه‌ای طراحی شده است که به‌راحتی می‌توان پردازنده‌های گرافیکی بیشتری را به آن اضافه کرد و برای پروژه‌های بزرگتر و پیچیده‌تر مقیاس‌پذیری انجام داد.
HPE ProLiant DL385 Gen11
سرور HPE ProLiant DL385 Gen11 یک مدل جدید دیگر از سری G11 است که از پردازنده‌های AMD EPYC و پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA پشتیبانی می‌کند. این سرور به‌ویژه برای سازمان‌ها و مراکز داده‌ای که به دنبال توان محاسباتی بالا و مقیاس‌پذیری هستند، مناسب است. ویژگی‌های کلیدی این سرور عبارتند از:
پشتیبانی از پردازنده‌های AMD EPYC نسل 4
این پردازنده‌ها با تعداد هسته‌های بالا (تا 128 هسته) برای محاسبات سنگین و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بسیار مناسب هستند.
پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA A100 و H100
این GPUها برای اجرای محاسبات پیچیده موازی و تحلیل داده‌های حجیم مناسب هستند.
ارتقاپذیری بالا
این سرور به‌راحتی می‌تواند برای پروژه‌های بزرگتر ارتقا پیدا کند و به شما اجازه می‌دهد تعداد بیشتری پردازنده گرافیکی و حافظه را به آن اضافه کنید.
HPE ProLiant ML350 Gen11
HPE ProLiant ML350 Gen11 یک سرور با طراحی برج است که مناسب برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط است که به دنبال اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. این سرور با بهره‌گیری از پردازنده‌های Intel Xeon Scalable و پشتیبانی از پردازنده‌های NVIDIA GPU، گزینه‌ای قدرتمند و در عین حال مقرون به صرفه است. ویژگی‌های کلیدی این سرور شامل:
پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA
این سرور از پردازنده‌های سری A100 و V100 پشتیبانی می‌کند و می‌تواند به‌طور موثر مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را اجرا کند.
طراحی فشرده و قابل‌ارتقا
ML350 با قابلیت ارتقای سخت‌افزاری می‌تواند با رشد نیازهای سازمانی هماهنگ شود.
حافظه و ذخیره‌سازی انعطاف‌پذیر
این سرور امکان افزودن حافظه و ذخیره‌سازی بیشتر را دارد که برای اجرای پروژه‌های کلان داده و هوش مصنوعی حیاتی است.
HPE Edgeline EL8000
HPE Edgeline EL8000 یک سرور کوچک اما قدرتمند است که برای محاسبات در لبه شبکه (edge computing) طراحی شده است. با وجود اندازه فشرده، این سرور قابلیت اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را با پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA دارد. برخی از ویژگی‌های این سرور عبارتند از:
پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA
قابلیت افزودن پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند برای اجرای پردازش‌های پیچیده.
طراحی فشرده
مناسب برای محیط‌های محدود که نیاز به اجرای محاسبات سنگین در لبه شبکه دارند.
انعطاف‌پذیری بالا
این سرور به‌راحتی می‌تواند برای کاربردهای مختلف مقیاس‌پذیر و قابل تنظیم باشد.
HPE ProLiant DL560 Gen11
این سرور برای سازمان‌هایی که نیاز به محاسبات سنگین و اجرای همزمان چندین مدل یادگیری ماشین دارند، انتخاب مناسبی است. با پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA و Intel Xeon Scalable، این سرور گزینه‌ای قوی برای محاسبات موازی و پردازش کلان داده محسوب می‌شود. ویژگی‌های کلیدی این سرور:
پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA H100
این پردازنده‌ها برای اجرای پروژه‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده‌اند.
پشتیبانی از پردازنده‌های چندگانه
این سرور می‌تواند از چندین پردازنده مرکزی و گرافیکی به‌طور همزمان استفاده کند.
قابلیت ارتقاء بالا
با پشتیبانی از تعداد زیادی اسلات برای افزودن پردازنده‌های گرافیکی و حافظه، این سرور گزینه‌ای مناسب برای پروژه‌های در حال رشد است.
ویژگی‌های کلیدی یک سرور هوش مصنوعی قدرتمند
ویژگی‌های کلیدی یک سرور هوش مصنوعی قدرتمند به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند به‌طور کارآمد از پس پردازش‌های سنگین و محاسبات پیچیده‌ای که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق انجام می‌شوند، برآیند. در ادامه، ویژگی‌های مهمی که باید در انتخاب یک سرور قدرتمند برای هوش مصنوعی مدنظر قرار داد را بررسی می‌کنیم:
پردازنده‌های گرافیکی (GPU) قدرتمند
یکی از مهم‌ترین مؤلفه‌های یک سرور هوش مصنوعی، پردازنده‌های گرافیکی (GPU) است. GPUها برای محاسبات موازی طراحی شده‌اند و قادر به انجام همزمان هزاران عملیات محاسباتی هستند. برای پردازش مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی، GPUها نقش حیاتی دارند و باید از پردازنده‌های قدرتمند مانند NVIDIA A100 یا NVIDIA H100 استفاده کرد.
دلایل اهمیت GPU
- محاسبات موازی
بسیاری از مدل‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی، نیاز به پردازش همزمان تعداد زیادی داده دارند. GPUها به‌طور طبیعی برای این نوع محاسبات طراحی شده‌اند.
- بهینه‌سازی برای یادگیری عمیق
پردازنده‌های گرافیکی مدرن مانند NVIDIA A100 دارای واحدهای پردازش تانسوری هستند که به‌طور خاص برای انجام عملیات‌های یادگیری عمیق مانند عملیات ماتریسی بهینه‌سازی شده‌اند.
- پشتیبانی از CUDA و سایر فریم‌ورک‌ها
پردازنده‌های NVIDIA از CUDA پشتیبانی می‌کنند، که یکی از محبوب‌ترین پلتفرم‌ها برای برنامه‌نویسی موازی و توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق است.
پردازنده‌های مرکزی (CPU) با تعداد هسته‌های بالا
در کنار GPUها، پردازنده‌های مرکزی (CPU) نیز در یک سرور هوش مصنوعی نقش اساسی دارند. یک CPU قدرتمند با تعداد هسته‌های بالا می‌تواند به پردازش داده‌ها، مدیریت وظایف و هماهنگی منابع بپردازد. پردازنده‌هایی مانند Intel Xeon Scalable یا AMD EPYC برای این نوع سرورها بسیار مناسب هستند.
اهمیت CPU
- مدیریت منابع سیستم
CPU نقش مهمی در مدیریت کلی سرور دارد. هماهنگی بین منابع، پردازش درخواست‌ها و اجرای کدهای کنترل‌کننده بر عهده CPU است.
- چند وظیفه‌ای (Multitasking)
پردازنده‌هایی با هسته‌های زیاد (مانند AMD EPYC که تا 128 هسته دارد)، به سرور اجازه می‌دهند که تعداد زیادی از وظایف را همزمان و به‌صورت کارآمد اجرا کند.
- پشتیبانی از محاسبات سنگین غیر موازی
هرچند GPUها برای محاسبات موازی عالی هستند، اما CPUها همچنان برای وظایف غیر موازی، مانند مدیریت داده‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی کاربرد دارند.
حافظه بالا (RAM)
حافظه سیستم (RAM) نقش بسیار مهمی در کارایی یک سرور هوش مصنوعی دارد. مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ و داده‌های حجیم نیاز به حافظه بالا برای پردازش کارآمد دارند. سرورهایی که توانایی پشتیبانی از حجم بالایی از حافظه (مثل 512 گیگابایت تا 4 ترابایت RAM) دارند، برای پروژه‌های کلان داده و یادگیری ماشین پیچیده ایده‌آل هستند.
دلایل اهمیت حافظه بالا
- اجرای مدل‌های پیچیده
مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با تعداد زیادی لایه و پارامتر به حافظه زیادی نیاز دارند. حافظه بالا به این مدل‌ها اجازه می‌دهد که به‌طور همزمان در RAM ذخیره شوند و بدون نیاز به دسترسی مداوم به دیسک اجرا شوند.
- پشتیبانی از حجم داده‌های بالا
در پروژه‌های کلان‌داده، حافظه بالاتر به سیستم اجازه می‌دهد که داده‌های بیشتری را در حافظه ذخیره و به سرعت پردازش کند.
- افزایش سرعت پردازش
با وجود حافظه کافی، امکان کاهش انتقال داده‌ها بین حافظه و دیسک وجود دارد که به افزایش سرعت کلی سیستم منجر می‌شود.
ذخیره‌سازی سریع (Storage)
سیستم‌های هوش مصنوعی اغلب نیاز به دسترسی و پردازش حجم زیادی از داده‌ها دارند. بنابراین، داشتن سیستم ذخیره‌سازی سریع و بزرگ برای یک سرور هوش مصنوعی بسیار مهم است. استفاده از SSD NVMe به جای HDD به طور چشمگیری زمان دسترسی به داده‌ها را کاهش می‌دهد.
ویژگی‌های ذخیره‌سازی مناسب
- SSD NVMe
این نوع حافظه‌ها سرعت بالاتری نسبت به SSDهای معمولی و HDDها دارند و می‌توانند داده‌ها را با سرعت بالا بخوانند و بنویسند. این سرعت بالا برای پردازش داده‌های هوش مصنوعی که نیاز به زمان‌های تأخیر کم دارند، ضروری است.
- پشتیبانی از RAID
استفاده از تکنولوژی RAID برای افزونگی داده‌ها و افزایش قابلیت اطمینان سیستم در برابر خرابی‌ها بسیار مفید است.
- حجم ذخیره‌سازی بالا
حجم‌های ذخیره‌سازی بالا (چندین ترابایت) برای ذخیره حجم زیادی از داده‌های آموزشی، مدل‌های یادگیری ماشین و دیگر داده‌های مرتبط ضروری است.
شبکه پرسرعت (High-Speed Networking)
سرورهای هوش مصنوعی معمولاً نیاز به دسترسی سریع به منابع خارجی، اشتراک‌گذاری داده‌ها و همکاری در محاسبات دارند. بنابراین، وجود شبکه‌های پرسرعت در این سرورها بسیار حیاتی است.
- اهمیت شبکه پرسرعت
اتصال سریع به خوشه‌های محاسباتی: در محیط‌هایی که از چندین سرور برای پردازش موازی استفاده می‌شود، داشتن ارتباط پرسرعت (مثل 10G یا 25G Ethernet یا InfiniBand) برای انتقال سریع داده‌ها بین سرورها ضروری است.
- پشتیبانی از کارهای توزیع‌شده
بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی به‌صورت توزیع‌شده اجرا می‌شوند، که نیاز به ارتباط سریع بین گره‌های مختلف دارد.
- افزایش کارایی
شبکه‌های پرسرعت باعث کاهش تأخیر در انتقال داده‌ها شده و به اجرای سریع‌تر الگوریتم‌های یادگیری کمک می‌کنند.
سیستم خنک‌کننده پیشرفته
اجرای مداوم محاسبات سنگین در سرورهای هوش مصنوعی می‌تواند باعث تولید حرارت زیادی شود. بنابراین، وجود یک سیستم خنک‌کننده پیشرفته در این سرورها ضروری است. بدون سیستم خنک‌کننده مناسب، ممکن است پردازنده‌ها بیش از حد گرم شده و به عملکرد کلی سیستم آسیب بزنند.
ویژگی‌های سیستم خنک‌کننده
- خنک‌کننده‌های مایع
برای سرورهایی که با حجم بالایی از GPUها کار می‌کنند، استفاده از خنک‌کننده‌های مایع مؤثرتر است و می‌تواند حرارت تولیدی توسط پردازنده‌ها را بهتر مدیریت کند.
- کنترل خودکار دما
سیستم‌های هوشمند کنترل دما می‌توانند عملکرد سرور را بهینه‌سازی کرده و از گرم شدن بیش از حد جلوگیری کنند.
- تهویه مناسب
طراحی مناسب تهویه در سرور باعث می‌شود که هوای گرم به‌درستی از سیستم خارج شود و هوای سرد به بخش‌های حساس برسد.
قابلیت ارتقاء و مقیاس‌پذیری (Scalability)
یکی از ویژگی‌های کلیدی یک سرور هوش مصنوعی قدرتمند، قابلیت ارتقاء و مقیاس‌پذیری آن است. سرور باید امکان اضافه کردن GPUهای جدید، حافظه بیشتر و ذخیره‌سازی بیشتر را داشته باشد.
دلایل اهمیت مقیاس‌پذیری
- افزایش نیازهای پردازشی
با رشد پروژه‌ها و نیاز به پردازش داده‌های بیشتر، امکان ارتقاء سرور بدون نیاز به جایگزینی کامل سخت‌افزار، به کاربران اجازه می‌دهد تا به‌طور مقرون به‌صرفه از زیرساخت‌های موجود استفاده کنند.
- افزایش GPU
در پروژه‌های هوش مصنوعی، ممکن است نیاز به اضافه کردن پردازنده‌های گرافیکی بیشتر برای افزایش توان پردازشی داشته باشید. یک سرور قدرتمند باید قابلیت پشتیبانی از چندین GPU را به‌صورت موازی داشته باشد.
- پشتیبانی از ارتقاء حافظه و ذخیره‌سازی
با افزایش حجم داده‌ها و نیاز به پردازش مدل‌های پیچیده‌تر، نیاز به حافظه بیشتر و فضای ذخیره‌سازی بیشتر افزایش پیدا می‌کند. سرور باید امکان افزودن حافظه و درایوهای ذخیره‌سازی بیشتر را داشته باشد.
موارد کلیدی هنگام خرید سرور هوش مصنوعی
هنگام خرید سرور هوش مصنوعی، انتخاب درست و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها نقش مهمی در عملکرد پروژه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و دیگر کاربردهای هوش مصنوعی ایفا می‌کند. برای اطمینان از انتخاب صحیح، باید به چندین فاکتور کلیدی توجه کنید. در ادامه به بررسی این موارد می‌پردازیم:
1. پردازنده گرافیکی (GPU)
GPU مهم‌ترین جزء یک سرور هوش مصنوعی است، زیرا پردازش‌های موازی و محاسبات سنگین در یادگیری عمیق و تحلیل داده‌ها بر روی آن انجام می‌شود. انتخاب GPU مناسب می‌تواند تأثیر مستقیم بر کارایی و سرعت اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی داشته باشد.
مواردی که باید به آنها توجه کنید
نوع GPU
بررسی کنید که آیا سرور از NVIDIA A100، NVIDIA H100، Tesla V100 یا دیگر GPUهای پیشرفته پشتیبانی می‌کند. این GPUها به‌طور خاص برای اجرای یادگیری عمیق و رندرینگ گرافیکی بهینه شده‌اند.
تعداد GPUها
بسته به حجم پردازش، مطمئن شوید که سرور قابلیت پشتیبانی از چندین GPU را به‌صورت همزمان دارد. برخی از سرورها تا ۸ GPU پشتیبانی می‌کنند که برای پروژه‌های بزرگ ایده‌آل است.
پشتیبانی از فریم‌ورک‌ها
GPUهای NVIDIA از CUDA پشتیبانی می‌کنند که فریم‌ورک استاندارد برای بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow و PyTorch است.
2. پردازنده مرکزی (CPU)
CPU وظیفه اجرای کدهای کنترلی و مدیریت منابع را برعهده دارد. یک CPU قدرتمند می‌تواند بار پردازشی را به خوبی مدیریت کرده و عملکرد کلی سرور را بهبود دهد.
نکاتی برای انتخاب CPU
تعداد هسته‌ها
CPUهایی مانند Intel Xeon Scalable یا AMD EPYC که دارای تعداد زیادی هسته هستند (تا 128 هسته در برخی مدل‌های AMD)، برای مدیریت چندین وظیفه و محاسبات غیر موازی بسیار مناسب‌اند.
سرعت پردازش
فرکانس بالای CPU نیز برای افزایش سرعت اجرای وظایف مهم است. بررسی کنید که CPU موردنظر سرعت مناسب برای وظایف سنگین را دارد.
هم‌خوانی با GPU
هماهنگی بین CPU و GPU مهم است. اطمینان حاصل کنید که پردازنده مرکزی به اندازه کافی قدرتمند است که بتواند داده‌ها را به‌سرعت به GPU انتقال دهد.
3. حافظه (RAM)
سرورهای هوش مصنوعی نیاز به حافظه بالایی دارند تا بتوانند داده‌های حجیم و مدل‌های یادگیری پیچیده را ذخیره و پردازش کنند. انتخاب یک سرور با حافظه کافی می‌تواند تأثیر زیادی بر کارایی داشته باشد.
نکاتی برای حافظه
ظرفیت حافظه
برای پروژه‌های هوش مصنوعی بزرگ که نیاز به پردازش داده‌های حجیم دارند، حداقل 512 گیگابایت RAM مورد نیاز است. برخی سرورها امکان پشتیبانی تا 4 ترابایت RAM را دارند.
نوع حافظه
استفاده از حافظه‌های DDR4 یا DDR5 با پهنای باند بالا کمک می‌کند تا سرعت انتقال داده‌ها بین CPU و RAM افزایش یابد، که به کاهش زمان پردازش کمک می‌کند.
ارتقاءپذیری
مطمئن شوید که سرور قابلیت افزایش حافظه را در صورت رشد نیازها داشته باشد. این امکان به شما اجازه می‌دهد بدون تعویض سرور، نیازهای آینده را پوشش دهید.
4. ذخیره‌سازی (Storage)
سرورهای هوش مصنوعی نیاز به فضای ذخیره‌سازی سریع و بزرگ برای نگهداری داده‌های آموزشی، مدل‌ها و خروجی‌های پردازش دارند. نوع و حجم ذخیره‌سازی می‌تواند به‌شدت بر عملکرد سیستم تأثیر بگذارد.
مواردی که باید در نظر بگیرید
SSD NVMe
این نوع حافظه‌ها سرعت بالاتری نسبت به SSD SATA یا HDD دارند. استفاده از NVMe SSD به‌ویژه برای داده‌های با سرعت دسترسی بالا مانند داده‌های آموزشی مدل‌ها حیاتی است.
RAID
استفاده از تکنولوژی RAID برای افزونگی داده‌ها و حفاظت در برابر خرابی دیسک توصیه می‌شود.
حجم ذخیره‌سازی
بسته به اندازه داده‌های آموزشی و نیازهای آینده، فضای ذخیره‌سازی را انتخاب کنید. برخی سرورها امکان پشتیبانی از چندین ترابایت حافظه را فراهم می‌کنند.
5. شبکه پرسرعت
شبکه سریع یکی از نیازهای مهم سرورهای هوش مصنوعی است. در پروژه‌هایی که نیاز به همکاری چندین سرور یا انتقال داده‌های بزرگ دارند، سرعت شبکه می‌تواند به‌طور مستقیم بر کارایی تأثیر بگذارد.
نکات کلیدی
اتصال 10G یا 25G Ethernet
برای انتقال سریع داده‌ها بین سرورها یا دستگاه‌های خارجی، استفاده از شبکه‌هایی با پهنای باند بالا مانند 10G یا 25G Ethernet توصیه می‌شود.
InfiniBand
در محیط‌های محاسباتی با نیازهای بالا، استفاده از InfiniBand برای کاهش تأخیر و افزایش سرعت انتقال داده‌ها بین سرورها می‌تواند مفید باشد.
پشتیبانی از کارهای توزیع‌شده
اگر قرار است پروژه‌های شما به‌صورت محاسبات توزیع‌شده انجام شود، از سروری با پشتیبانی از شبکه پرسرعت و پروتکل‌های توزیع‌شده مانند MPI استفاده کنید.
6. سیستم خنک‌کننده و مدیریت حرارتی
یکی از چالش‌های اجرای محاسبات سنگین، تولید حرارت زیاد است. بنابراین، انتخاب سروری با سیستم خنک‌کننده کارآمد برای جلوگیری از گرم‌شدن بیش‌ازحد و آسیب به سخت‌افزار بسیار حیاتی است.
موارد مهم
خنک‌کننده مایع
در سرورهایی که از تعداد زیادی GPU استفاده می‌کنند، خنک‌کننده‌های مایع می‌توانند حرارت را به‌طور مؤثرتری کنترل کنند و عملکرد طولانی‌مدت سیستم را حفظ کنند.
سیستم تهویه پیشرفته
برخی سرورها با طراحی سیستم تهویه هوای کارآمد، از گرم شدن بیش‌ازحد قطعات جلوگیری می‌کنند. مطمئن شوید که سرور انتخابی شما تهویه مناسبی دارد.
7. مقیاس‌پذیری و ارتقاء
یک سرور هوش مصنوعی قدرتمند باید قابلیت ارتقاء و مقیاس‌پذیری داشته باشد تا در صورت افزایش نیازها، بدون نیاز به تعویض کامل سیستم، بتوان منابع آن را افزایش داد.
ویژگی‌های ارتقاءپذیری
قابلیت افزودن GPU
اطمینان حاصل کنید که سرور انتخابی امکان افزودن تعداد بیشتری GPU را دارد. این ویژگی به شما اجازه می‌دهد که با رشد پروژه‌ها، توان پردازشی سیستم را افزایش دهید.
افزودن حافظه و ذخیره‌سازی
قابلیت ارتقاء حافظه و فضای ذخیره‌سازی نیز ضروری است. بررسی کنید که سرور تا چه میزان می‌تواند RAM یا دیسک‌های ذخیره‌سازی اضافی را پشتیبانی کند.
پشتیبانی از پردازنده‌های جدیدتر
در صورتی که در آینده نیاز به پردازنده‌های جدیدتری باشد، بررسی کنید که آیا سرور قابلیت پشتیبانی از پردازنده‌های جدیدتر و قدرتمندتر را دارد.
8. قابلیت‌های امنیتی
در پروژه‌های هوش مصنوعی که اغلب شامل داده‌های حساس و بزرگ هستند، امنیت سرور بسیار مهم است. بررسی قابلیت‌های امنیتی سرور و سیستم‌های محافظتی سخت‌افزاری و نرم‌افزاری از اهمیت بالایی برخوردار است.
ویژگی‌های امنیتی
TPM (Trusted Platform Module)
این ماژول برای ایجاد یک لایه امنیتی سخت‌افزاری به‌منظور حفاظت از داده‌ها استفاده می‌شود.
بازیابی و محافظت از داده‌ها
بررسی کنید که سرور انتخابی شما قابلیت‌هایی برای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در صورت خرابی سخت‌افزاری دارد.
احراز هویت و دسترسی
قابلیت‌های کنترل دسترسی و احراز هویت چند عاملی به امنیت بالاتر کمک می‌کنند.
9. نرم‌افزارها و فریم‌ورک‌های پشتیبانی‌شده
اطمینان حاصل کنید که سرور شما با نرم‌افزارها و فریم‌ورک‌های موردنیاز شما برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق سازگار است. همچنین، بررسی کنید که سرور قابلیت اجرای سیستم‌عامل‌های مناسب مانند Linux یا Windows Server را دارد.
نکات مهم
پشتیبانی از CUDA
اگر از پردازنده‌های NVIDIA استفاده می‌کنید، مطمئن شوید که سرور از CUDA و دیگر ابزارهای مرتبط با NVIDIA پشتیبانی می‌کند.
پشتیبانی از فریم‌ورک‌های AI
سرور باید قابلیت پشتیبانی از فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow، PyTorch و Keras را داشته باشد.
امکان خرید سرور هوش مصنوعی از ماهان شبکه ایرانیان وجود دارد؟
بله، برای خرید قطعات سخت‌افزاری از ماهان شبکه ایرانیان که مناسب سرورهای هوش مصنوعی باشد، می‌توانید به گزینه‌های زیر توجه کنید:
پردازنده‌های سرور Intel Xeon
این پردازنده‌ها برای محاسبات سنگین، مانند اجرای مدل‌های یادگیری عمیق، مناسب هستند. یکی از مدل‌های محبوب برای سرورهای بزرگ، Intel Xeon Platinum با پشتیبانی از 40 هسته پردازشی است که توان محاسباتی بالایی ارائه می‌دهد.
رم سرور HP DDR4 و DDR5
این رم‌ها با ظرفیت‌های مختلف از جمله 64 گیگابایت DDR5 برای پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بهینه شده‌اند و از سرعت بالایی برخوردارند.
حافظه ذخیره‌سازی SSD NVMe
برای انتقال سریع داده‌ها، استفاده از SSDهای NVMe که توسط ماهان شبکه ایرانیان عرضه می‌شوند، مناسب است.
برای خرید سرور اچ پی و جزئیات بیشتر در خصوص خرید سرور هوش مصنوعی، می‌توانید با کارشناسان ماهان شبکه ایرانیان در ارتباط باشید و قطعات مورد نیاز را بر اساس پروژه خود انتخاب کنید.
کلام آخر
انتخاب و استفاده از سرورهای هوش مصنوعی به دلیل نقش حیاتی آنها در اجرای مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به امری ضروری تبدیل شده است. این سرورها با بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) قدرتمند، مانند پردازنده‌های NVIDIA A100 و H100، سرعت و کارایی بالایی در پردازش‌های موازی ارائه می‌دهند. همچنین، قابلیت ارتقاء و مقیاس‌پذیری آنها به کاربران این امکان را می‌دهد که با رشد پروژه‌ها منابع بیشتری به سیستم اضافه کنند و از کارایی بالاتری برخوردار شوند. در دنیای امروز که سرورهای هوش مصنوعی نقش کلیدی در توسعه تکنولوژی‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارند، انتخاب سرور مناسب اهمیت زیادی دارد. ماهان شبکه ایرانیان به‌عنوان یکی از تأمین‌کنندگان معتبر در این حوزه، انواع سرورهای HP و قطعات سخت‌افزاری مانند پردازنده‌های Xeon، رم‌های DDR5 و SSD NVMe را برای اجرای پروژه‌های AI عرضه می‌کند. با تنوع محصولات و پشتیبانی تخصصی، ماهان شبکه ایرانیان گزینه‌ای ایده‌آل برای کسب‌وکارهای مختلف است که به‌دنبال راهکارهای کارآمد برای محاسبات سنگین و پردازش کلان داده هستند.
