ارسال دیدگاه
امروز: سه شنبه , ۱۸ آذر , ۱۴۰۴
X
هوش مصنوعی در سالهای اخیر به یکی از مهمترین جریانهای فناوری تبدیل شده است. از تحلیل دادههای پیچیده گرفته تا آموزش مدلهای زبانی، پردازش تصویر و یادگیری عمیق، همه پروژههای مدرن AI به توان پردازشی بسیار بالایی نیاز دارند. همین روند باعث شده انتخاب سرورهای مناسب هوش مصنوعی به تصمیمی راهبردی برای مدیران IT، محققان، تیمهای پژوهشی دانشگاهی و شرکتهای فعال در حوزه یادگیری ماشین تبدیل شود. بسیاری از کسبوکارها در ابتدا تصور میکنند اجرای مدلهای هوش مصنوعی با یک سرور استاندارد امکانپذیر است، اما در عمل، نیازهای پردازشی این حوزه تفاوت چشمگیری با بارهای کاری معمولی دارد. در ادامه با مشخصات سرورهای مناسب بار کاری AI بیشتر آشنا میشویم.
سرور مناسب هوش مصنوعی چه ویژگیهایی دارد؟
سرورهای مناسب هوش مصنوعی معماری متفاوتی نسبت به سرورهای عادی دارند. در این بخش مهمترین اجزایی را که باید هنگام خرید به آنها توجه کنید، توضیح میدهیم تا بتوانید انتخاب دقیقتر و هوشمندانهتری داشته باشید.
پردازنده قدرتمند برای پردازشهای سنگین
نخستین مؤلفهای که در انتخاب سرور مناسب AI اهمیت پیدا میکند، پردازنده یا CPU است. پردازنده علاوهبر نقش اصلی در مدیریت سیستم، وظیفه هماهنگسازی عملیات میان GPUها و پردازش بخشی از بارهای کاری را بر عهده دارد. از این رو هرچه تعداد هستهها بیشتر باشد، اجرای مدلهای پیچیده با سرعت بیشتری انجام میشود. پردازندههای نسل جدید مانند Intel Xeon Scalable و AMD EPYC با بهرهگیری از تعداد هستههای بالا، پشتیبانی از PCIe نسل چهار و پنج و توان پردازشی قوی، بهترین انتخاب برای سیستمهای AI هستند. در پروژههای سنگین یادگیری عمیق، پردازندههایی با حداقل ۲۴ هسته و فرکانس بالا میتوانند کارایی مدلها را بهطور محسوسی افزایش دهند.
پشتیبانی از کارت گرافیک (GPU)های تخصصی AI
مهمترین بخش سرور هوش مصنوعی، کارت گرافیک یا GPU است. پردازشهای مرتبط با شبکههای عصبی و مدلهای یادگیری عمیق عمدتاً بر دوش GPU قرار دارد، زیرا این قطعه میتواند هزاران عملیات را به صورت موازی انجام دهد. سرور مناسب باید امکان نصب چند کارت گرافیک قدرتمند مانند NVIDIA A100، H100، A30 و L40S را داشته باشد. برای این منظور، شاسی سرور باید ظرفیت نصب کارتهای پهن (Double-Width یا Triple-Width) را فراهم و از PCIe نسل جدید پشتیبانی کند. تطابق مادربرد، پاور و سیستم خنککننده با تعداد GPU نیز اهمیت بسیاری دارد. هرچه تعداد GPU بیشتر باشد، سرعت آموزش و استنتاج مدلها چند برابر میشود.
رم (Memory) با ظرفیت بالا و سرعت زیاد
یکی از چالشهای اصلی در اجرای مدلهای بزرگ هوش مصنوعی، کمبود رم است. پردازش دادههای حجیم، بارگذاری مدلهای عمیق و اجرای الگوریتمهای پیشرفته، همه نیازمند حافظهای هستند که بتواند حجم بالایی از داده را در کمترین زمان ممکن جابهجا کند. اغلب برای پروژههای ساده AI حداقل ۱۲۸ گیگابایت رم نیاز است، اما برای پردازشهای سنگینتر حجم ۲۵۶ تا ۵۱۲ گیگابایت بسیار مناسبتر خواهد بود. در مراکز داده و خوشههای پردازشی حرفهای، گاهی ظرفیت رم به چند ترابایت میرسد.
ذخیرهسازی سریع بر پایه NVMe/SSD
سرورهای هوش مصنوعی حجم زیادی از داده را در مراحل آموزش و پردازش جابهجا میکنند. بنابراین سیستم ذخیرهسازی باید سرعت خواندن و نوشتن بسیار بالایی داشته باشد. فناوری NVMe بهترین گزینه برای چنین کاربردهایی است. استفاده از NVMeهای نسل چهار یا پنج، نهتنها زمان بارگذاری داده را کاهش میدهد، بلکه امکان اجرای مدلهای بزرگ با کارایی بهتر را فراهم میکند. SSDهای سازمانی نیز گزینهای مناسب هستند، بهویژه اگر قرار است مدلها و دیتاهای حجیم دائماً روی سرور خوانده یا نوشته شوند.
پهنای باند شبکه قوی
یک سرور تخصصی AI معمولاً به تنهایی استفاده نمیشود و در کنار سایر سرورها، سیستمهای ذخیرهسازی یا ایستگاههای کاری قرار میگیرد. بنابراین داشتن کارت شبکه پرسرعت ضروری است. در پروژههای سازمانی و کلانداده، استفاده از شبکههای با پهنای باند بالا سرعت انتقال داده را به شکل قابلتوجهی افزایش میدهد. برای ساخت خوشههای پردازشی و سیستمهای توزیعشده، InfiniBand گزینهای بسیار مناسب است زیرا دارای تأخیر فوقالعاده کم و سرعت بسیار بالا است. در نتیجه، انتخاب سروری با امکانات گسترده شبکه مزیتی مهم برای پردازش پروژههای AI محسوب میشود.
سیستم خنککننده و پاور قدرتمند
پردازشهای هوش مصنوعی اغلب در سیکلهای طولانی و تحت بار سنگین انجام میشوند. در چنین شرایطی حرارت سیستم بهسرعت افزایش پیدا میکند. بنابراین وجود خنککنندههای قوی، فنهای با دور بالا و پاورهای قدرتمند تأثیر زیادی بر عملکرد نهایی دارد. پاورهای ۱۶۰۰ یا ۲۲۰۰ وات با قابلیت Redundant برای جلوگیری از خاموشی ناگهانی ضروری هستند. اگر سیستم خنککننده توان دفع حرارت GPUها را نداشته باشد، عملکرد کارتها کاهش یافته و در نهایت پردازشها کند یا متوقف میشوند.
تفاوت سرورهای هوش مصنوعی با سرورهای معمولی چیست؟
در جدول زیر تفاوت سرورهای AI با سرورهای معمولی را مشاهده میکنید:
ویژگیهاسرورهای مناسب هوش مصنوعیسرورهای معمولیGPUپشتیبانی از ۲ تا ۸ کارت گرافیک تخصصی (A100، A30، H100 و …)فاقد GPU یا فقط پشتیبانی محدودCPUپردازندههای پرهسته نسل جدید با پشتیبانی از PCIe 4/5پردازندههای استاندارد برای کاربری عمومیMemoryظرفیت بسیار بالا (تا چند ترابایت)۳۲ تا ۱۲۸ گیگابایتStorageNVMe و SSDهای بسیار سریعهاردهای SATA یا SSDهای معمولیشبکهپشتیبانی از ۲۵GbE تا InfiniBand1GbE یا ۱۰GbEخنککنندهطراحیشده برای پردازشهای سنگین و مداوممناسب بارهای پردازشی سبکترکاربری اصلیآموزش مدلهای AI، پردازش عمیق، دیتاساینسوبسرور، فایلسرور، مجازیسازی عمومی
بهترین سرورهای مناسب هوش مصنوعی در بازار ایران
مدلهای مختلفی در بازار ایران وجود دارند که برای پردازشهای AI طراحی یا کانفیگ میشوند. در ادامه سه مدل محبوب و قدرتمند که در بسیاری از پروژههای سازمانی و تحقیقاتی مورد استفاده قرار میگیرند، معرفی شدهاند.
سرور HPE DL380 Gen11
این سرور نسل جدید اچپی با پشتیبانی از پردازندههای Intel Xeon Scalable و قابلیت نصب چند GPU، یکی از بهترین انتخابها برای اجرای مدلهای آموزش عمیق است. ساختار آن این سرور نسل جدید اچپی با پشتیبانی از پردازندههای Intel Xeon Scalable و قابلیت نصب چند GPU، یکی از بهترین انتخابها برای اجرای مدلهای آموزش عمیق است. ساختار آن انعطافپذیر بوده و امکان استفاده از NVMeهای پرسرعت را فراهم میکند. برای سازمانهایی که قصد دارند زیرساختی قابل توسعه و قابل اعتماد ایجاد کنند، گزینهای بسیار مناسب به شمار میرود. آگاهی از قیمت سرور dl380 g11 میتواند به تصمیمگیری دقیقتر در مورد برنامهریزی و توسعه این زیرساخت کمک کند.
سرور HPE DL385 Gen11
سرور DL385 Gen11 با پردازندههای قدرتمند AMD EPYC عرضه میشود و به دلیل تعداد هستههای بالا، قدرت پردازشی فوقالعادهای دارد. این سرور برای اجرای پروژههای یادگیری ماشین، پردازشهای سنگین مبتنیبر داده و اجرای مدلهای پیچیده مناسب است. توانایی بالا در توسعه رم و ذخیرهسازی باعث شده در میان تیمهای تحقیقاتی گزینهای محبوب باشد.
سرور Dell PowerEdge R750xa
سرور R750xa شرکت دل یکی از تخصصیترین مدلها برای پردازشهای مبتنیبر GPU است و میتواند چندین کارت گرافیک NVIDIA A100 یا H100 را به صورت همزمان پشتیبانی کند. این سرور برای مراکز داده بزرگ، شرکتهای فعال در حوزه هوش مصنوعی و پروژههایی که نیاز به پردازشهای بسیار سنگین دارند، انتخابی حرفهای محسوب میشود.
جمعبندی
انتخاب سرورهای مناسب هوش مصنوعی نیازمند شناخت دقیق اجزای سختافزاری و تفاوتهای این سرورها با مدلهای استاندارد است. برای اجرای مطمئن و سریع مدلهای یادگیری عمیق، وجود پردازندههای پرهسته، GPUهای تخصصی، رم با ظرفیت بالا، ذخیرهسازی پرسرعت و شبکه قدرتمند ضروری است. سرورهای AI برخلاف سرورهای معمولی برای بارهای کاری سنگین طراحی میشوند و میتوانند زیرساختی پایدار و قابل توسعه برای سازمانها، مراکز تحقیقاتی و کسبوکارهای فعال در حوزه هوش مصنوعی فراهم کنند.
دانلود آهنگ
دیدگاهتان را بنویسید