از آزمایش تا اجرای هوش مصنوعی؛ چگونه زیرساخت سرور مناسب انتخاب کنیم؟

شروع یک پروژه هوش مصنوعی ممکن است با یک ابزار آماده، چند فایل داده و یک رایانه معمولی امکان‌پذیر باشد. اما زمانی که قرار است همان پروژه به‌صورت مستمر در یک کسب‌وکار استفاده شود، نیازهای تازه‌ای مطرح می‌شوند: پاسخ‌گویی به کاربران هم‌زمان، نگهداری اطلاعات، کنترل دسترسی‌ها و مدیریت هزینه پردازش.

در این مرحله، انتخاب زیرساخت باید با شناخت کاربرد واقعی آغاز شود. نوع مدل، حجم داده، سرعت مورد انتظار و شرایط نگهداری، مشخص می‌کنند چه ترکیبی از سرور، پردازنده گرافیکی، حافظه و ذخیره‌سازی مناسب خواهد بود.

ابتدا کاربرد هوش مصنوعی را مشخص کنید

عنوان «هوش مصنوعی» مجموعه گسترده‌ای از فعالیت‌ها را در بر می‌گیرد. تحلیل تصویر، پردازش متن، پیش‌بینی فروش، جست‌وجوی هوشمند و اجرای دستیار سازمانی، الزاماً منابع یکسانی نیاز ندارند.

پیش از انتخاب تجهیزات باید روشن شود خروجی مورد انتظار چیست و سیستم چگونه استفاده خواهد شد. آیا کاربران پاسخ فوری می‌خواهند؟ آیا پردازش‌ها می‌توانند در زمان مشخص و به‌صورت گروهی انجام شوند؟ آیا مدل داخل سازمان اجرا می‌شود یا بخشی از خدمات از طریق یک ارائه‌دهنده بیرونی تأمین خواهد شد؟

پاسخ این پرسش‌ها به تعیین ظرفیت پردازش کمک می‌کند. برای مطالعه بیشتر درباره ارتباط سرور، GPU و زیرساخت اجرای هوش مصنوعی، می‌توانید مطلب مرتبط با خرید سرور اچ پی در دیدگاه پلاس را نیز بررسی کنید.

آموزش مدل با اجرای مدل آماده چه تفاوتی دارد؟

آموزش مدل، تنظیم مدل با داده‌های اختصاصی و اجرای یک مدل آماده، سه فعالیت متفاوت هستند. هرکدام می‌توانند نیازهای خاصی از نظر زمان پردازش، حافظه و ذخیره‌سازی داشته باشند.

در بسیاری از کاربردهای سازمانی، هدف اجرای یک مدل آماده برای پاسخ‌گویی یا تحلیل اطلاعات است. در چنین شرایطی، باید اندازه مدل، حجم ورودی‌ها و تعداد درخواست‌های هم‌زمان بررسی شود.

اگر پروژه شامل آموزش یا تنظیم مدل باشد، حجم داده و روش انجام این کار نیز بر نیاز سخت‌افزاری اثر می‌گذارد. بنابراین، انتخاب تجهیزات باید بر اساس همان فرایندی انجام شود که قرار است در عمل اجرا شود.

آیا هر پروژه هوش مصنوعی به GPU نیاز دارد؟

نیاز به پردازنده گرافیکی به مدل، نرم‌افزار و سرعت مورد انتظار وابسته است. برخی فعالیت‌های سبک با پردازنده مرکزی قابل انجام هستند؛ برخی دیگر برای دستیابی به زمان پاسخ مناسب از GPU استفاده می‌کنند.

بهتر است پیش از خرید سرور ، نیازمندی‌های نرم‌افزار بررسی و در صورت امکان، یک آزمایش اولیه انجام شود. این آزمایش می‌تواند مصرف حافظه، زمان پردازش و رفتار سیستم در برابر درخواست‌های واقعی را نشان دهد.

نتیجه چنین بررسی‌ای کمک می‌کند مشخص شود سرمایه‌گذاری روی GPU چه تأثیری بر کاربرد موردنظر دارد و چه ظرفیتی لازم است.

حافظه GPU چرا در انتخاب اهمیت دارد؟

حافظه اختصاصی پردازنده گرافیکی یکی از معیارهای مهم در اجرای مدل‌هاست. مدل، داده‌های موقت و سایر اجزای پردازش باید در منابع قابل دسترس قرار بگیرند.

نیاز حافظه فقط به نام مدل وابسته نیست. شیوه اجرای آن، اندازه ورودی‌ها، طول متن‌ها و تعداد درخواست‌های هم‌زمان نیز می‌توانند مصرف حافظه را تغییر دهند.

هنگام مقایسه کارت‌ها باید ظرفیت حافظه را در کنار عملکرد، سازگاری نرم‌افزاری و مصرف برق بررسی کرد. همچنین استفاده از چند GPU نیازمند پشتیبانی مدل و نرم‌افزار است؛ مجموع ظرفیت حافظه کارت‌ها در همه کاربردها به‌صورت خودکار مانند یک حافظه واحد عمل نمی‌کند.

سازگاری GPU با سرور را پیش از خرید بررسی کنید

انتخاب کارت گرافیک باید با بررسی مشخصات همان مدل سرور همراه باشد. ابعاد کارت، فضای شاسی، مسیر نصب، اتصال برق و توان خنک‌سازی باید مناسب باشند.

نوع رایزر و اسلات‌های قابل استفاده نیز اهمیت دارد. ممکن است یک سرور از نظر پردازنده و رم ظرفیت مناسبی داشته باشد، اما برای نصب کارت موردنظر به قطعات یا پیکربندی متفاوتی نیاز پیدا کند.

بهتر است سازگاری بر اساس مستندات مدل دقیق سرور و GPU بررسی شود. روشن شدن دستگاه به‌تنهایی برای تأیید مناسب بودن ترکیب تجهیزات در پردازش مستمر کافی نیست.

پردازنده مرکزی همچنان نقش مهمی دارد

حتی در سیستمی که پردازش اصلی روی GPU انجام می‌شود، CPU وظایفی مانند آماده‌سازی داده‌ها، اجرای خدمات جانبی و مدیریت درخواست‌ها را بر عهده دارد.

اگر این بخش ظرفیت کافی نداشته باشد، ممکن است داده‌ها با سرعت لازم به GPU نرسند و منابع پردازنده گرافیکی به‌طور کامل استفاده نشوند. در مقابل، انتخاب CPU بسیار قوی‌تر از نیاز نیز الزاماً عملکرد پروژه را به همان نسبت افزایش نمی‌دهد.

تعداد هسته‌ها، عملکرد هر هسته و سازگاری نرم‌افزار باید با توجه به بار کاری بررسی شوند. هدف، هماهنگی اجزای سیستم با یکدیگر است.

رم سرور را متناسب با کل فرایند انتخاب کنید

حافظه رم میزبان، با حافظه اختصاصی GPU تفاوت دارد. سیستم‌عامل، برنامه‌ها، داده‌های در حال آماده‌سازی و خدمات جانبی از رم سرور استفاده می‌کنند.

اگر پایگاه داده، موتور جست‌وجو یا چند سرویس دیگر نیز روی همان دستگاه فعال باشند، نیاز آن‌ها باید در محاسبه ظرفیت لحاظ شود. کمبود رم می‌تواند سرعت کل فرایند را محدود کند.

نوع ماژول، ظرفیت، ترتیب نصب و امکان ارتقا باید با مشخصات سرور هماهنگ باشند. ظرفیت مناسب بهتر است با بررسی مصرف واقعی یا آزمایش اولیه تعیین شود.

ذخیره‌سازی مناسب برای داده‌ها و مدل‌ها

پروژه‌های هوش مصنوعی می‌توانند شامل فایل‌های مدل، مجموعه داده، خروجی پردازش و گزارش‌های اجرایی باشند. میزان و الگوی دسترسی به این اطلاعات بر انتخاب ذخیره‌سازی اثر می‌گذارد.

برای داده‌هایی که مرتب خوانده می‌شوند، سرعت دسترسی ممکن است اهمیت زیادی داشته باشد. در مقابل، برای آرشیو نسخه‌های قدیمی یا نگهداری بلندمدت، ظرفیت و هزینه نیز معیارهای مهمی هستند.

هنگام انتخاب SSD یا هارد، سازگاری، رابط اتصال، دوام نوشتن و شرایط ضمانت بررسی شوند. همچنین باید برای رشد حجم اطلاعات و نگهداری نسخه‌های پشتیبان برنامه وجود داشته باشد.

برق و خنک‌سازی را در محاسبه ظرفیت لحاظ کنید

پردازش مستمر می‌تواند مصرف برق و تولید گرما را افزایش دهد. اضافه شدن GPU نیز باید با بررسی ظرفیت منبع تغذیه و شرایط دفع گرما همراه باشد.

پیش از نصب تجهیزات، توان موردنیاز کل سیستم، اتصال‌های برق و شرایط محیطی بررسی شوند. فضای رک، مسیر گردش هوا و امکان دسترسی برای سرویس نیز در بهره‌برداری اهمیت دارند.

آزمایش زیر بار کمک می‌کند رفتار دستگاه از نظر دما، هشدارها و پایداری بررسی شود. این ارزیابی باید متناسب با شرایط استفاده واقعی انجام گیرد.

اطلاعات سازمان در کجا پردازش می‌شوند؟

محل پردازش داده، یکی از تصمیم‌های مهم در طراحی زیرساخت است. در استفاده از ابزارهای بیرونی باید مشخص باشد چه اطلاعاتی ارسال می‌شوند، چه کسانی به آن‌ها دسترسی دارند و شرایط نگهداری آن‌ها چیست.

اجرای داخلی نیز نیازمند مدیریت دسترسی، به‌روزرسانی، ثبت رویدادها و نگهداری مناسب است. قرار گرفتن تجهیزات داخل سازمان، به‌تنهایی امنیت اطلاعات را تضمین نمی‌کند.

برای داده‌های حساس، بهتر است مسیر ورود، پردازش و ذخیره خروجی مشخص باشد. حساب‌های مدیریتی و دسترسی کاربران نیز باید متناسب با مسئولیت آن‌ها تعریف شوند.

هزینه زیرساخت داخلی را با خدمات بیرونی مقایسه کنید

انتخاب میان تجهیزات داخلی و خدمات پردازشی بیرونی به حجم استفاده، حساسیت اطلاعات و توان تیم فنی وابسته است.

در زیرساخت داخلی، هزینه خرید سرور و GPU، برق، خنک‌سازی، مجوزها و نگهداری باید محاسبه شود. در خدمات بیرونی نیز هزینه مصرف، ذخیره‌سازی، انتقال داده و شرایط ارائه خدمت اهمیت دارند.

برای یک پروژه آزمایشی یا استفاده محدود، نتیجه مقایسه ممکن است با یک سرویس پرترافیک و مستمر متفاوت باشد. بهتر است تصمیم بر اساس چند سناریوی واقعی از میزان استفاده گرفته شود.

پیش از خرید نهایی، یک نمونه واقعی را آزمایش کنید

آزمایش اولیه می‌تواند با بخشی از داده‌ها و درخواست‌های واقعی انجام شود. هدف این است که مشخص شود پیکربندی پیشنهادی چه عملکردی در کاربرد موردنظر دارد.

معیارهای مفید برای بررسی عبارت‌اند از:

• زمان پاسخ به درخواست‌های معمول؛
• عملکرد در تعداد کاربران هم‌زمان مورد انتظار؛
• مصرف رم و حافظه GPU؛
• سرعت خواندن و آماده‌سازی داده‌ها؛
• دما و وضعیت دستگاه هنگام پردازش مستمر؛
• رفتار سرویس در برابر خطا یا توقف پردازش.

نتیجه این آزمایش باید در کنار هزینه و امکان توسعه ارزیابی شود. یک نمونه موفق نیز بهتر است با شرایط استفاده روزمره و رشد احتمالی پروژه مقایسه شود.

برای نگهداری و بازیابی خدمات برنامه داشته باشید

پس از راه‌اندازی، زیرساخت به پایش و نگهداری نیاز دارد. مصرف منابع، خطاهای نرم‌افزاری و وضعیت قطعات باید بررسی شوند تا تغییرات عملکرد قابل پیگیری باشند.

داده‌ها، تنظیمات و فایل‌های مهم پروژه نیز باید در برنامه پشتیبان‌گیری قرار بگیرند. آزمایش بازیابی کمک می‌کند مشخص شود پس از بروز مشکل، بازگرداندن خدمات چگونه انجام خواهد شد.

مسئولیت پشتیبانی، به‌روزرسانی و رسیدگی به اختلالات بهتر است از ابتدا روشن باشد. این موضوع برای تبدیل یک پروژه آزمایشی به سرویس قابل استفاده سازمانی اهمیت دارد.

چک‌لیست انتخاب سرور برای هوش مصنوعی

پیش از نهایی کردن تجهیزات، پاسخ این پرسش‌ها را مشخص کنید:

• کاربرد اصلی، آموزش مدل است یا اجرای مدل آماده؟
• مدل و نرم‌افزار چه نیازمندی‌هایی دارند؟
• تعداد درخواست‌های هم‌زمان و زمان پاسخ مورد انتظار چقدر است؟
• نیاز به GPU و ظرفیت حافظه آن چگونه ارزیابی شده است؟
• سرور از نظر نصب، برق و خنک‌سازی با کارت سازگار است؟
• رم، ذخیره‌سازی و شبکه ظرفیت کافی دارند؟
• محل پردازش و سطح دسترسی به اطلاعات مشخص است؟
• هزینه بهره‌برداری و مسیر توسعه بررسی شده‌اند؟
• چه برنامه‌ای برای پشتیبانی و بازیابی خدمات وجود دارد؟

زیرساخت مناسب هوش مصنوعی از هماهنگی مدل، نرم‌افزار و تجهیزات شکل می‌گیرد. با تعریف کاربرد، آزمایش بار واقعی و محاسبه هزینه بهره‌برداری، می‌توان سروری انتخاب کرد که با نیازهای پروژه تناسب داشته باشد و مسیر توسعه آن را روشن‌تر کند.