سرور هوش مصنوعی | بهترین سرورها با پردازنده‌های قدرتمند GPU

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 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.

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.

سرور HPE ProLiant DL380 G11

سرور HPE ProLiant DL380 G11 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.

سرور HPE Apollo 6500 G10 Plus

سرور HPE Apollo 6500 G10 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. 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.

مقیاس‌پذیری بالا:
این سرور به گونه‌ای طراحی شده است که به‌راحتی امکان افزودن پردازنده‌های گرافیکی بیشتر برای پروژه‌های بزرگ‌تر فراهم باشد.

سرور HPE ProLiant DL385 G11

سرور HPE ProLiant DL385 G11 یک مدل جدید دیگر از سری G11 است که از پردازنده‌های AMD EPYC و پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA پشتیبانی می‌کند. این سرور برای سازمان‌هایی مناسب است که به توان محاسباتی بالا و مقیاس‌پذیری نیاز دارند.

پشتیبانی از پردازنده‌های AMD EPYC نسل 4:
این پردازنده‌ها با تعداد هسته‌های بالا (تا 128 هسته) برای محاسبات سنگین بسیار مناسب هستند.

پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA A100 و H100:
این GPUها برای اجرای محاسبات پیچیده موازی و تحلیل داده‌های حجیم مناسب‌اند.

ارتقاپذیری بالا:
این سرور به‌راحتی می‌تواند برای پروژه‌های بزرگ‌تر ارتقا پیدا کند و قابلیت افزودن GPU و حافظه بیشتر را دارد.

سرور HPE ProLiant ML350 G11

سرور HPE ProLiant ML350 G11 یک سرور برج‌گونه مناسب کسب‌وکارهای کوچک و متوسط است که می‌خواهند پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را اجرا کنند.

پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA:
پشتیبانی از سری A100 و V100 و مناسب برای اجرای مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین.

طراحی فشرده و قابل‌ارتقا:
قابلیت ارتقای سخت‌افزاری با توجه به رشد نیازهای سازمانی.

حافظه و ذخیره‌سازی انعطاف‌پذیر:
امکان افزودن حافظه و ذخیره‌سازی بیشتر برای پروژه‌های کلان‌داده.

سرور HPE Edgeline EL8000

HPE Edgeline EL8000 یک سرور کوچک اما قدرتمند است که برای محاسبات در لبه شبکه (Edge Computing) طراحی شده و از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA پشتیبانی می‌کند.

پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA:
امکان افزودن GPUهای قدرتمند برای پردازش‌های پیچیده.

طراحی فشرده:
مناسب محیط‌های محدود که نیاز به قدرت محاسباتی بالا دارند.

انعطاف‌پذیری بالا:
قابلیت تنظیم و مقیاس‌پذیری برای کاربردهای مختلف.

سرور HPE ProLiant DL560 G11

این سرور برای سازمان‌هایی که نیاز به محاسبات سنگین و اجرای هم‌زمان چندین مدل یادگیری ماشین دارند، گزینه‌ای ایده‌آل است. با پردازنده‌های NVIDIA و Intel Xeon Scalable، قدرت بالایی ارائه می‌دهد.

پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA H100:
مناسب پروژه‌های یادگیری عمیق و پردازش‌های هوش مصنوعی.

پشتیبانی از پردازنده‌های چندگانه:
استفاده هم‌زمان از چندین پردازنده مرکزی و گرافیکی.

قابلیت ارتقاء بالا:
تعداد زیاد اسلات برای افزودن GPU و حافظه بیشتر، مناسب برای پروژه‌های در حال رشد.

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 نیاز به پردازش هم‌زمان داده‌های زیاد دارند. GPUها برای این کار طراحی شده‌اند.

بهینه‌سازی برای یادگیری عمیق:
پردازنده‌های مدرن مانند NVIDIA A100 دارای واحدهای پردازش تانسوری هستند که برای عملیات ماتریسی و DL بهینه شده‌اند.

پشتیبانی از CUDA:
GPUهای NVIDIA از CUDA پشتیبانی می‌کنند که یک پلتفرم مهم برای برنامه‌نویسی موازی است.

پردازنده‌های مرکزی (CPU) با تعداد هسته‌های بالا

در کنار GPUها، پردازنده‌های مرکزی نقش اساسی در مدیریت وظایف، پردازش داده‌ها و هماهنگی منابع دارند. مدل‌هایی مانند Intel Xeon و AMD EPYC برای سرورهای هوش مصنوعی بسیار مناسب‌اند.

اهمیت CPU

مدیریت منابع سیستم:
CPU کنترل کامل عملیات سیستم را برعهده دارد.

چندوظیفه‌ای:
پردازنده‌هایی با هسته‌های زیاد امکان اجرای هم‌زمان چند وظیفه را فراهم می‌کنند.

پشتیبانی از محاسبات غیر موازی:
برخی وظایف مانند مدیریت داده‌ها نیازمند قدرت CPU هستند نه GPU.

حافظه بالا (RAM)

مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ و داده‌های حجیم نیاز به RAM بالا دارند. سرورهایی که از 512GB تا 4TB RAM پشتیبانی می‌کنند برای پروژه‌های سنگین ایده‌آل‌اند.

دلایل اهمیت حافظه بالا

اجرای مدل‌های پیچیده: مدل‌های یادگیری عمیق نیاز به RAM زیاد دارند.

پشتیبانی از داده‌های حجیم: RAM بالا اجازه ذخیره و پردازش سریع‌تر داده‌ها را می‌دهد.

افزایش سرعت: کاهش وابستگی به دیسک موجب سرعت بیشتر سیستم می‌شود.

ذخیره‌سازی سریع (Storage)

سیستم‌های هوش مصنوعی نیاز به دسترسی سریع به داده‌ها دارند. SSDهای NVMe در مقایسه با HDDها سرعت بسیار بیشتری فراهم می‌کنند.

ویژگی‌های ذخیره‌سازی مناسب

SSD NVMe: خواندن و نوشتن بسیار سریع برای داده‌های سنگین.

پشتیبانی از RAID: افزونگی و امنیت بیشتر داده‌ها.

حجم بالا: چندین ترابایت حافظه برای مدل‌ها و داده‌ها.

شبکه پرسرعت (High-Speed Networking)

شبکه سریع برای انتقال داده‌ها بین سرورها و اجرای کارهای توزیع‌شده ضروری است.

اهمیت شبکه پرسرعت

اتصال سریع به خوشه‌ها: برای پردازش موازی ضروری است.

پشتیبانی از کارهای توزیع‌شده: اجرای بهتر پروژه‌های AI.

افزایش کارایی: کاهش تأخیر در انتقال داده.

سیستم خنک‌کننده پیشرفته

سرورهای AI گرمای زیادی تولید می‌کنند و نیازمند خنک‌کننده حرفه‌ای هستند.

ویژگی‌های سیستم خنک‌کننده

خنک‌کننده مایع: مؤثرترین شیوه برای سیستم‌های دارای GPU زیاد.

کنترل خودکار دما: جلوگیری از افزایش حرارت.

تهویه مناسب: جریان هوای صحیح در سرور.

قابلیت ارتقاء و مقیاس‌پذیری (Scalability)

سرورهای هوش مصنوعی باید قابلیت افزودن GPU، حافظه و ذخیره‌سازی را داشته باشند.

دلایل اهمیت مقیاس‌پذیری

افزایش نیازهای پردازشی: امکان ارتقا بدون تعویض کل سیستم.

افزایش GPU: برای مدل‌های بزرگ‌تر نیاز به GPUهای بیشتر وجود دارد.

ارتقاء حافظه و ذخیره‌سازی: برای داده‌های بیشتر و مدل‌های پیچیده‌تر.

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.

تعداد GPUها

مطمئن شوید که سرور قابلیت پشتیبانی از چند GPU به‌صورت هم‌زمان را دارد.

پشتیبانی از فریم‌ورک‌ها

GPUهای NVIDIA از CUDA پشتیبانی می‌کنند که فریم‌ورک اصلی یادگیری ماشین است.

CPU وظیفه اجرای کدهای کنترلی و مدیریت منابع را برعهده دارد. یک CPU قدرتمند می‌تواند بار پردازشی را مدیریت کرده و عملکرد کلی سرور را بهبود دهد.

نکاتی برای انتخاب CPU

تعداد هسته‌ها

مدل‌هایی مانند Intel Xeon یا AMD EPYC با هسته‌های زیاد برای وظایف غیر موازی عالی هستند.

سرعت پردازش

فرکانس بالا به اجرای سریع‌تر وظایف کمک می‌کند.

هم‌خوانی با GPU

CPU باید توانایی تغذیه سریع GPU با داده را داشته باشد.

سرورهای هوش مصنوعی به حافظه بالا برای ذخیره و پردازش داده‌های حجیم و مدل‌های پیچیده نیاز دارند.

نکاتی برای حافظه

ظرفیت حافظه

برای پروژه‌های بزرگ، حداقل 512 گیگابایت RAM لازم است. برخی سرورها تا 4 ترابایت پشتیبانی می‌کنند.

نوع حافظه

استفاده از DDR4 یا DDR5 با پهنای باند بالا توصیه می‌شود.

ارتقاءپذیری

مطمئن شوید سرور امکان افزایش حافظه را دارد.

سرورهای هوش مصنوعی به فضای ذخیره‌سازی سریع و بزرگ نیاز دارند تا داده‌ها، مدل‌ها و خروجی‌ها به سرعت قابل دسترس باشند.

مواردی که باید در نظر بگیرید

SSD NVMe

NVMe بسیار سریع‌تر از SATA SSD یا HDD است و برای داده‌های حیاتی مناسب است.

RAID

RAID برای حفاظت از داده‌ها در برابر خرابی دیسک توصیه می‌شود.

حجم ذخیره‌سازی

بسته به پروژه، چندین ترابایت فضا ممکن است لازم باشد.

در پروژه‌های هوش مصنوعی که نیاز به همکاری چند سرور وجود دارد، سرعت شبکه نقش مهمی دارد.

نکات کلیدی

اتصال 10G یا 25G Ethernet

برای انتقال سریع داده بین سرورها ضروری است.

InfiniBand

در پردازش‌های سنگین برای کاهش تأخیر مفید است.

پشتیبانی از کارهای توزیع‌شده

برای اجرای پروژه‌های توزیع‌شده ضروری است.

محاسبات سنگین موجب تولید حرارت بالا می‌شود؛ بنابراین سیستم خنک‌کننده قدرتمند ضروری است.

موارد مهم

خنک‌کننده مایع

برای سرورهای دارای GPUهای زیاد بسیار مؤثر است.

سیستم تهویه پیشرفته

به جریان هوای بهتر و جلوگیری از داغی بیش‌ازحد کمک می‌کند.

سرور باید قابل ارتقاء باشد تا با رشد پروژه نیاز به تعویض کامل سخت‌افزار نباشد.

ویژگی‌های ارتقاءپذیری

قابلیت افزودن GPU

باید امکان اضافه کردن GPUهای بیشتر وجود داشته باشد.

افزودن حافظه و ذخیره‌سازی

قابلیت افزایش RAM و ظرفیت ذخیره‌سازی ضروری است.

پشتیبانی از پردازنده‌های جدیدتر

سرور باید امکان پشتیبانی از نسل‌های آینده CPU را داشته باشد.

داده‌های پروژه‌های هوش مصنوعی معمولاً حساس‌اند؛ بنابراین امنیت نقش مهمی دارد.

ویژگی‌های امنیتی

TPM

لایه امنیتی سخت‌افزاری برای حفاظت از داده‌ها ایجاد می‌کند.

بازیابی و محافظت از داده‌ها

سرور باید قابلیت بکاپ و ریکاوری داشته باشد.

احراز هویت و دسترسی

پشتیبانی از MFA و کنترل دسترسی مهم است.

بررسی کنید که سرور با فریم‌ورک‌ها و سیستم‌عامل‌های موردنیاز شما سازگار باشد.

نکات مهم

پشتیبانی از CUDA

برای GPUهای NVIDIA ضروری است.

پشتیبانی از فریم‌ورک‌های AI

مانند TensorFlow، PyTorch و Keras.

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.

❓ سرور هوش مصنوعی چیست؟

سرور هوش مصنوعی یک سرور تخصصی است که برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش داده‌های حجیم و محاسبات پیچیده طراحی شده است. این سرورها از GPUهای قدرتمند، پردازنده‌های چند هسته‌ای و رم بالا استفاده می‌کنند.

❓ تفاوت سرور هوش مصنوعی با سرورهای معمولی چیست؟

سرورهای معمولی برای پردازش عمومی طراحی شده‌اند؛ اما سرورهای AI برای پردازش موازی، پردازش ماتریسی، رندرینگ و اجرای مدل‌های سنگین هوش مصنوعی بهینه شده‌اند و معمولاً شامل GPUهای قوی مثل NVIDIA A100 یا L40S هستند.

❓ برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق چه سخت‌افزاری لازم است؟

مهم‌ترین اجزا شامل:
• GPUهای حرفه‌ای مخصوص AI
• پردازنده‌های قدرتمند مانند Intel Xeon یا AMD EPYC
• رم بالای 64GB یا 128GB
• حافظه NVMe برای سرعت بالا

❓ آیا می‌توان از سرور معمولی برای پروژه‌های AI استفاده کرد؟

برای پروژه‌های کوچک امکان‌پذیر است، اما برای مدل‌های سنگین مثل شبکه‌های عصبی عمیق، پردازش تصویر، NLP و کلان‌داده، قطعاً به سرور مخصوص هوش مصنوعی نیاز دارید.

❓ قیمت سرور هوش مصنوعی چقدر است؟

قیمت بستگی به نوع GPU، نسل پردازنده، تعداد هسته‌ها، ظرفیت رم و نوع ذخیره‌سازی دارد. سرورهای مجهز به GPUهای NVIDIA هزینه بیشتری دارند اما قدرت پردازشی بسیار بالایی ارائه می‌دهند.

❓ بهترین سرور برای هوش مصنوعی کدام است؟

مدل‌های رایج شامل HPE DL380 G10/G11، Dell PowerEdge R760xa و Supermicro AI Servers هستند. انتخاب نهایی به بودجه و نوع پروژه بستگی دارد.

❓ آیا سرور هوش مصنوعی برای پردازش کلان‌داده مناسب است؟

بله، به‌دلیل وجود GPU، تعداد هسته‌های زیاد و سرعت I/O بالا، این سرورها برای Big Data Analytics، دیتاساینس و پردازش موازی فوق‌العاده‌اند.

❓ چه GPUهایی برای سرور هوش مصنوعی پیشنهاد می‌شود؟

GPUهای مناسب شامل:
• NVIDIA A100
• NVIDIA H100
• NVIDIA L40/L40S
• NVIDIA RTX 6000 ADA

❓ آیا سرور هوش مصنوعی برای دیتاسنتر مناسب است؟

بله، اکثر سرورهای AI در قالب رک‌مونت طراحی شده‌اند و به‌راحتی در رک دیتاسنتری 19 اینچ نصب می‌شوند.

❓ از کجا می‌توان سرور هوش مصنوعی خرید؟

می‌توانید از مجموعه ماهان شبکه ایرانیان انواع سرورهای HP و قطعات مناسب پروژه‌های هوش مصنوعی را تهیه کنید.