سرورهای GPU برای هوش مصنوعی: هر آنچه که باید بدانید

در سال های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یک فناوری تحول آفرین تبدیل شده است و صنایع و برنامه های مختلف را متحول کرده است. مدل‌های هوش مصنوعی اغلب به قدرت محاسباتی قابل توجهی برای آموزش و استنتاج نیاز دارند، و اینجاست که سرورهای GPU وارد عمل می‌شوند.

سرورهای GPU

سرورهای GPU سیستم‌های سخت‌افزاری تخصصی هستند که از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) برای تسریع بار کاری هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. این مقاله مروری جامع از سرورهای GPU برای هوش مصنوعی، از جمله هدف، دسته بندی، پشتیبانی از توسعه هوش مصنوعی و نکاتی برای انتخاب سرور GPU مناسب ارائه می دهد.

سرورهای GPU

سرورهای GPU چیست؟

سرورهای GPU سرورهایی هستند که به یک یا چند GPU در کنار CPUهای سنتی مجهز هستند. پردازنده‌های گرافیکی پردازنده‌های تخصصی هستند که در اصل برای انجام وظایف رندر گرافیکی در رایانه‌ها طراحی شده‌اند. با این حال، به دلیل قابلیت‌های پردازش موازی، آنها در طیف گسترده‌ای از وظایف دیگر فراتر از گرافیک، از جمله محاسبات علمی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، تجزیه و تحلیل داده‌ها و موارد دیگر، کاربردهایی پیدا کرده‌اند.

سرورهای GPU به ویژه در زمینه هایی که پردازش موازی گسترده مورد نیاز است، مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، محبوب هستند، زیرا GPU ها می توانند محاسبات زیادی را به طور همزمان انجام دهند و به طور قابل توجهی انواع خاصی از محاسبات را در مقایسه با CPU های سنتی تسریع می کنند. این آنها را برای کارهایی مانند آموزش و اجرای شبکه های عصبی، تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ، رندر کردن گرافیک و انجام شبیه سازی ایده آل می کند.

سرورهای GPU توسط محققان، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی استفاده می‌شود که به منابع محاسباتی با کارایی بالا برای مدیریت کارآمد بارهای کاری فشرده محاسباتی نیاز دارند.

آنها معمولاً در مراکز داده، آزمایشگاه‌های تحقیقاتی، دانشگاه‌ها و شرکت‌هایی که روی هوش مصنوعی، ML، تحقیقات علمی و سایر وظایف محاسباتی سخت کار می‌کنند، یافت می‌شوند.

دسته بندی سرورهای GPU

سرورهای GPU را می توان بر اساس عوامل مختلفی از جمله معماری GPU، هدف، عملکرد و فرم فاکتور دسته بندی کرد. در اینجا چند دسته رایج از سرورهای GPU آورده شده است:

سرورهای تک GPU:

سرورهای تک GPU ابتدایی ترین نوع سرورهای GPU هستند که مجهز به کارت گرافیک انفرادی هستند. آنها برای پروژه های کوچک مقیاس، تلاش های تحقیق و توسعه، و همچنین برنامه های کاربردی یادگیری عمیق در سطح پایه طراحی شده اند.

معمولاً دارای یک کارت گرافیک است که سطح متوسطی از قدرت محاسباتی را ارائه می دهد.

راه حل مقرون به صرفه برای کاربرانی که به شتاب GPU نیاز دارند اما نیازی به عملکرد بالا ارائه شده توسط چندین GPU ندارند.

مناسب برای کارهایی با نیازهای محاسباتی متوسط و در مواردی که ملاحظات بودجه بسیار مهم است.

سرورهای چند GPU:

سرورهای Multi-GPU به طور خاص برای قرار دادن چندین کارت گرافیک در یک شاسی سرور طراحی شده اند. این سرورها با استفاده از توان محاسباتی جمعی چندین پردازنده گرافیکی، عملکرد قابل توجهی افزایش می دهند.

می تواند میزبان چندین GPU باشد که امکان پردازش موازی و افزایش قابلیت های محاسباتی را فراهم می کند.

ایده آل برای کارهای محاسباتی با کارایی بالا، از جمله شبیه سازی های علمی، تجزیه و تحلیل داده ها، و پروژه های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ.

ارائه قدرت پردازش برتر در مقایسه با سرورهای تک GPU، و آنها را برای کارهایی که به منابع محاسباتی فشرده نیاز دارند، مناسب می کند.

سرورهای گرافیکی مبتنی بر ابر:

سرورهای GPU مبتنی بر ابر از زیرساخت ابری برای ارائه منابع GPU مقیاس پذیر و انعطاف پذیر به کاربران استفاده می کنند. این سرورها بر روی پلتفرم‌های ابری میزبانی می‌شوند و کاربران را قادر می‌سازند تا بدون نیاز به سخت‌افزار فیزیکی به نمونه‌های قدرتمند GPU در صورت تقاضا دسترسی داشته باشند.

مقیاس پذیری را ارائه می دهد، به کاربران این امکان را می دهد که منابع GPU را بر اساس نیازهای حجم کار، افزایش یا کاهش دهند.

انعطاف‌پذیری را فراهم کنید و کاربران را قادر می‌سازد تا با اتصال به اینترنت از هر کجا به منابع GPU دسترسی داشته باشند.

نیاز به سرمایه گذاری های اولیه سخت افزاری و مدیریت زیرساخت را از بین ببرید و آنها را مقرون به صرفه و آسان برای استفاده کنید.

به دلیل قابلیت دسترسی و تطبیق پذیری، به طور گسترده برای برنامه های کاربردی مختلف، از جمله پردازش داده در مقیاس بزرگ، آموزش هوش مصنوعی، و وظایف استنتاج استفاده می شود.

علاوه بر سرور فوق، نوعی سرور نیز وجود دارد که FS می تواند به نام Customized RS6460 ارائه دهد تا نیازهای شما را برآورده کند. نسل جدید سرور هوش مصنوعی RS6460 یک سرور محاسباتی شتابدار با دو سوکت 4U است که به تازگی توسط FS راه اندازی شده است.

سرورهای GPU را می توان بر اساس عوامل مختلفی از جمله معماری GPU، هدف، عملکرد و فرم فاکتور دسته بندی کرد.

چگونه سرورهای GPU از توسعه هوش مصنوعی پشتیبانی می کنند.
سرورهای GPU با ارائه توان محاسباتی مورد نیاز برای آموزش و استقرار مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی، نقش مهمی در پشتیبانی از توسعه هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. در اینجا نحوه پشتیبانی سرورهای GPU سرور اچ پی از توسعه هوش مصنوعی آورده شده است:

• سرعت‌های آموزش تسریع‌شده: مدل‌های یادگیری عمیق مورد استفاده در هوش مصنوعی به مقادیر زیادی داده و قدرت محاسباتی برای آموزش مؤثر نیاز دارند. سرورهای GPU در پردازش موازی عالی هستند و به آنها امکان می دهد مدل ها را به طور قابل توجهی سریعتر از سیستم های مبتنی بر CPU سنتی آموزش دهند. این سرعت آموزش سریع محققان و توسعه دهندگان را قادر می سازد تا با مجموعه داده های بزرگتر، مدل های پیچیده تر آزمایش کنند و طرح های خود را با سرعت بیشتری تکرار کنند.
• مقیاس پذیری: سرورهای GPU می توانند هم به صورت عمودی (با افزودن GPU های قدرتمندتر به یک سرور واحد) و هم به صورت افقی (با استقرار چندین سرور GPU در یک کلاستر) مقیاس شوند. این مقیاس پذیری برای رسیدگی به نیازهای محاسباتی فزاینده بارهای کاری هوش مصنوعی، مانند آموزش مدل های بزرگتر یا پردازش مجموعه داده های بزرگتر، ضروری است.
• آموزش مدل پیچیده: توسعه هوش مصنوعی اغلب شامل آموزش شبکه های عصبی عمیق با میلیون ها یا حتی میلیاردها پارامتر است. سرورهای GPU ماهیچه محاسباتی مورد نیاز برای مدیریت کارآمد این مدل های پیچیده را فراهم می کنند. وظایفی مانند آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشن برای تشخیص تصویر، شبکه‌های عصبی مکرر برای پردازش زبان طبیعی، یا شبکه‌های متخاصم مولد برای تولید تصویر از قابلیت‌های پردازش موازی پردازنده‌های گرافیکی بهره می‌برند.
• بهینه سازی مدل: توسعه هوش مصنوعی علاوه بر آموزش شامل تنظیم دقیق و بهینه سازی مدل ها برای عملکرد و کارایی است. سرورهای GPU محققان را قادر می‌سازد تا با تکنیک‌های بهینه‌سازی مختلف، ابرپارامترها و معماری‌های مدل‌سازی سریع‌تر آزمایش کنند که منجر به عملکرد بهتر سیستم‌های هوش مصنوعی می‌شود.
• استنتاج بلادرنگ: پس از آموزش، مدل‌های هوش مصنوعی باید برای کارهای استنتاج، مانند پیش‌بینی یا پردازش داده‌ها در زمان واقعی، مستقر شوند. سرورهای GPU قادر به انجام وظایف استنتاج با تأخیر کم هستند و آنها را برای برنامه های بلادرنگ مانند وسایل نقلیه خودران، تشخیص گفتار و سیستم های توصیه مناسب می کند.
• قابلیت دسترسی: سرورهای گرافیکی مبتنی بر ابر به توسعه دهندگان هوش مصنوعی دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمند را بدون نیاز به سرمایه گذاری اولیه در سخت افزار ارائه می دهند. این قابلیت دسترسی توسعه هوش مصنوعی را دموکراتیزه می‌کند و به محققان، استارت‌آپ‌ها و شرکت‌ها در هر اندازه‌ای اجازه می‌دهد تا از زیرساخت‌های پیشرفته GPU برای پروژه‌های خود استفاده کنند.

سرورهای GPU ابزارهای ضروری برای توسعه هوش مصنوعی هستند و اسب بخار محاسباتی مورد نیاز برای آموزش، بهینه سازی و استقرار مدل های پیشرفته هوش مصنوعی را در طیف گسترده ای از برنامه ها فراهم می کنند.

انتخاب سرور GPU مناسب برای وظایف هوش مصنوعی

انتخاب بهترین سرور GPU برای پروژه های هوش مصنوعی برای به حداکثر رساندن کارایی و بهره وری در توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی بسیار مهم است. در اینجا یک راهنمای جامع برای کمک به شما در انتخاب صحیح آورده شده است:

• الزامات عملکرد: با ارزیابی نیازهای عملکرد برنامه های کاربردی هوش مصنوعی خود شروع کنید. پیچیدگی مدل هایی که آموزش می دهید، اندازه مجموعه داده های خود و سرعت استنتاج مورد نظر را تجزیه و تحلیل کنید. یک سرور GPU با قدرت پردازش کافی برای برآورده کردن این الزامات به طور موثر انتخاب کنید.
• ظرفیت حافظه: حافظه GPU نقشی حیاتی در پردازش داده ها و آموزش مدل ایفا می کند. اطمینان حاصل کنید که سرور GPU انتخابی شما دارای ظرفیت حافظه کافی برای تطبیق مدل ها و مجموعه داده های شما است. ظرفیت‌های حافظه بزرگ‌تر، پردازش دسته‌های بزرگ‌تری از داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کند، که منجر به زمان‌های آموزش سریع‌تر و بهبود کارایی می‌شود.
• مصرف برق و نیازهای خنک کننده: میزان مصرف انرژی و نیازهای خنک کننده سرورهای مختلف GPU را ارزیابی کنید. برای به حداقل رساندن هزینه های عملیاتی و اطمینان از عملکرد پایدار، پردازنده های گرافیکی کم مصرف و سیستم های خنک کننده با طراحی خوب را انتخاب کنید. هنگام تصمیم گیری، قابلیت های عملیاتی و محدودیت های محیطی خود را در نظر بگیرید.
• محدودیت های بودجه: نیازهای عملکرد خود را با محدودیت های بودجه خود متعادل کنید. در حالی که سرورهای GPU سطح بالا عملکرد عالی ارائه می دهند، اغلب با هزینه اولیه بالاتری همراه هستند. کل هزینه مالکیت، از جمله قیمت خرید اولیه، مصرف انرژی و هزینه های تعمیر و نگهداری را ارزیابی کنید تا مطمئن شوید که با بودجه شما مطابقت دارد.
• مقیاس پذیری و محافظت از آینده: مقیاس پذیری سرور GPU را برای سازگاری با رشد آینده در عملیات هوش مصنوعی خود در نظر بگیرید. سروری را انتخاب کنید که به راحتی بتوان آن را ارتقا داد یا در یک خوشه بزرگتر با تکامل نیازهای شما ادغام کرد. علاوه بر این، سرورهایی را انتخاب کنید که از آخرین معماری‌ها و فناوری‌های GPU پشتیبانی می‌کنند تا سرمایه‌گذاری خود را در آینده تضمین کنند و در درازمدت رقابتی بمانند.

با در نظر گرفتن دقیق این عوامل و همسو کردن آنها با نیازهای هوش مصنوعی خاص خود، می توانید سرور GPU مناسبی را انتخاب کنید که به طور بهینه از تلاش های توسعه هوش مصنوعی شما پشتیبانی می کند. این امر آموزش کارآمد مدل، سرعت استنتاج سریعتر و در نهایت استقرار موفقیت آمیز برنامه های هوش مصنوعی شما را تضمین می کند.

انتخاب بهترین سرور GPU برای پروژه های هوش مصنوعی شما برای به حداکثر رساندن کارایی و بهره وری در توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی بسیار مهم است.

سرورهای GPU

در نتیجه، سرورهای GPU به ابزارهای ضروری در حوزه توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند که نقش مهمی در تسریع آموزش و استقرار مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. این سیستم های سخت افزاری تخصصی از واحدهای پردازش گرافیکی در کنار واحدهای پردازش مرکزی سنتی استفاده می کنند تا توان محاسباتی مورد نیاز برای بارهای کاری هوش مصنوعی را فراهم کنند.

1. چگونه باید یک پیکربندی سخت افزار سرور
2. رک سرور چیست
3. امنیت سرور چیست
4. Edge Computing چیست
5. FS چیست
6. خظمات پشتیبانی و نگهداری سرور hp