راهنمای جامع خرید سرور هوش مصنوعی| بررسی مشخصات، مزایا و نکات کلیدی

امروزه با افزایش نیاز به پردازش داده‌های عظیم و پیچیده در حوزه هوش مصنوعی ai و یادگیری ماشین (ML)، سرورهای هوش مصنوعی را به یکی از ضروریات کسب‌ و کارهای مدرن تبدیل شدنموده‌اند. انتخاب سرور فیزیکی مناسب برای هوش مصنوعی، به عوامل متعددی همچون پردازنده‌های گرافیکی (GPU)، حافظه، سرعت پردازش و زیرساخت مناسب بستگی دارد. در این نوشتار، به معرفی و بررسی نکات مهم برای خرید سرور هوش مصنوعی خواهیم پرداخت تا شما بتوانید با اطلاعات کامل، بهترین انتخاب را برای نیازهای خود انجام دهید.

چرا به سرور هوش مصنوعی نیاز داریم؟

برخلاف سرورهای معمولی، سرورهای هوش مصنوعی به پردازنده‌های گرافیکی قوی (GPU) مجهز هستند که امکان پردازش موازی را فراهم می‌آورد و زمان آموزش مدل‌ها را به‌شدت کاهش می‌دهد. این ویژگی‌ها برای پروژه‌هایی مانند پردازش تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی که به توان محاسباتی بالا نیاز دارند، بسیار حیاتی هستند. سرورهای هوش مصنوعی برای اجرای مدل‌های پیچیده‌ی یادگیری ماشین و پردازش داده‌های حجیم بهینه‌ سازی شده‌اند.

نکات مهم در خرید سرور هوش مصنوعی

۱. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

یکی از اجزای کلیدی در سرورهای هوش مصنوعی GPU است. برخلاف پردازنده‌های مرکزی (CPU)، که برای پردازش‌های ترتیبی مناسب‌ هستند، GPUها برای انجام محاسبات موازی طراحی شده‌اند و به خصوص در آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق به کار می‌روند. برخی از GPUهای پیشرفته مانند NVIDIA A100 و V100 به طور خاص برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده‌اند. هنگام خرید سرور هوش مصنوعی، انتخاب GPU سرور مناسب به نوع پروژه شما و نیازهای محاسباتی آن به شدت وابسته است.

۲. پردازنده مرکزی (CPU)

CPU سرور نیز همچنان یکی از مؤلفه های مهم در سرورهای فیزیکی از جمله سرور هوش مصنوعی به شمار می رود. اگرچه تمرکز اصلی روی GPUهاست، اما برای پردازش‌های اولیه و همچنین هماهنگ‌سازی و مدیریت منابع CPU ضروری است. پردازنده‌های سری Xeon از شرکت Intel و EPYC از شرکت AMD از جمله پردازنده‌های مناسب برای سرورهای هوش مصنوعی هستند که از نظر قدرت پردازش و قابلیت چند وظیفه‌ای بودن عملکرد بالایی دارند.

۳. حافظه RAM

در سرور هوش مصنوعی، حجم زیادی از داده‌ها به طور موقت در حافظه RAM (رم سرور )ذخیره می‌شوند. سروری که حافظه کافی نداشته باشد، در پردازش‌های سنگین دچار اختلال می‌شود. به طور کلی، برای کار با داده‌های حجیم و مدل‌های پیچیده، حافظه‌ای بین ۱۶ تا ۲۵۶ گیگابایت مناسب است. در صورت نیاز به پردازش‌های بسیار سنگین، RAM‌های ۵۱۲ گیگابایتی نیز در دسترس هستند.

۴. فضای ذخیره‌سازی (Storage)

فضای ذخیره‌سازی برای سرورهای هوش مصنوعی بسیار مهم است؛ زیرا داده‌های آموزشی و نتایج مدل‌ها نیاز به ذخیره‌ سازی حجیم دارند. استفاده از درایوهای SSD با سرعت بالا برای داده‌های پرتکرار و درایوهای HDD برای داده‌های آرشیوی، ترکیبی مناسب برای سرورهای هوش مصنوعی خواهد بود.

مشاهده انواع دستگاه ذخیره ساز

۵. اتصال شبکه (Networking)

یکی از قطعات بسیار ضروری برای اتصال سریع شبکه و پردازش‌های هوش مصنوعی که نیاز به تبادل داده‌های زیاد دارند، کارت شبکه است. سرورهای هوش مصنوعی باید از کارت‌های شبکه با سرعت بالا (حداقل ۱۰ گیگابیت در ثانیه) بهره‌مند باشند تا از تأخیر و کاهش سرعت در انتقال داده‌ها جلوگیری شود.

انواع سرور هوش مصنوعی

۱. سرورهای GPU-Based

این نوع سرورها بر پایه پردازنده‌های گرافیکی طراحی شده‌اند و برای محاسبات موازی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق به کار می‌روند. بسیاری از مراکز داده و شرکت‌ها از سرورهای GPU-Based برای تسریع در فرایند آموزش مدل‌ها استفاده می‌کنند.

۲. سرورهای Cloud-Based

سرورهای ابری به کاربران این امکان را می‌دهند که از زیر ساخت‌های هوش مصنوعی به صورت آنلاین بهره‌مند شوند. این نوع سرورها انعطاف‌پذیری بالایی دارند و برای کسب‌ و کارهایی که نیاز به مقیاس‌پذیری دارند، گزینه مناسبی هستند. ارائه‌دهندگان خدمات ابری مانند AWS، Google Cloud و Microsoft Azure انواع سرورهای هوش مصنوعی ابری را ارائه می‌دهند.

۳. سرورهای Hybrid

سرورهای هیبریدی ترکیبی از سرورهای فیزیکی و ابری است که برای کسب‌ و کارهایی که به ترکیبی از انعطاف‌ پذیری و کنترل دسترسی بالا نیاز دارند، گزینه‌ای کارآمد محسوب می‌شود.

استعلام قیمت سرور hp

مزایای خرید سرور هوش مصنوعی

1. افزایش سرعت پردازش: سرورهای هوش مصنوعی می‌توانند فرایند آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق را چندین برابر سریع‌تر کنند.
2. مقیاس‌پذیری: امکان مقیاس‌بندی این سرورها برای پشتیبانی از پروژه‌های گسترده هوش مصنوعی وجود دارد.
3. کاهش هزینه‌ها: با استفاده از سرورهای هوش مصنوعی، زمان پردازش کاهش یافته و هزینه‌های مربوط به انرژی و زیرساخت نیز کاهش می‌یابد.

نکات کلیدی برای خرید سرور هوش مصنوعی

1. نوع پروژه: ابتدا مشخص کردن نوع پروژه قبل از خرید سرور هوش مصنوعی بسیار مهم است. پروژه‌های پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌ها ممکن است به منابع مختلفی نیاز داشته باشند.
2. نیازهای محاسباتی: با توجه به حجم داده و پیچیدگی مدل، نوع GPU سرور و سایر قطعات سرور را انتخاب کنید.
3. هزینه و بودجه: سرورهای هوش مصنوعی که GPUهای قدرتمندی دارند، ممکن است هزینه‌های بالایی داشته باشند. برآورد هزینه‌ها و انتخاب بهترین گزینه براساس بودجه قبل از خرید سرور هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد.
4. قابلیت ارتقا: با انتخاب سرورهایی که امکان ارتقا و اضافه کردن منابع را دارند، می‌توانید در آینده منابع خود را بدون نیاز به خرید سرور فیزیکی جدید افزایش دهید.

مطالعه بیشتر: راهنمای کامل کانفیگ سرور hp | پیکربندی سخت‌افزاری برای عملکرد بهینه

نتیجه‌گیری

سرورهای هوش مصنوعی (AI) برای پردازش‌های پیچیده و سنگین نیازمند سخت‌ افزار قدرتمندی هستند، و سرورهای HPE یکی از بهترین گزینه‌ها برای این کاربرد محسوب می‌شوند. HPE با ارائه سرورهای پیشرفته‌ای مانند HPE ProLiant DL380 Gen10 Plus و HPE Apollo 6500, امکان استفاده از پردازنده‌های قدرتمند Intel Xeon یا AMD EPYC و پشتیبانی از GPUهای NVIDIA را فراهم می‌کند که برای یادگیری عمیق، پردازش داده‌های بزرگ و مدل‌های هوش مصنوعی ایده‌آل هستند.

با مطالعه راهنمای خرید سرور اچ پی برای کاربردهای هوش مصنوعی، باید به عواملی مانند تعداد و نوع GPU، پردازنده‌های چند هسته‌ای، میزان RAM بالا و ذخیره‌سازی پرسرعت (NVMe SSD) توجه کرد تا سروری متناسب با نیازهای پردازشی انتخاب شود. سرورهای HPE به دلیل قابلیت ارتقا، پایداری و امنیت بالا، گزینه‌ای عالی برای شرکت‌هایی هستند که در زمینه هوش مصنوعی و پردازش‌های پیچیده فعالیت می‌کنند.

در نهایت، با انتخاب صحیح و مناسب سرور هوش مصنوعی، می‌توانید از توان محاسباتی بالا، مقیاس‌ پذیری و عملکرد بهینه برای پروژه‌ های هوش مصنوعی خود بهره‌مند شوید.

اگر به دنبال مشاوره و خرید سرور هوش مصنوعی همچنین خرید سرور اچ پی هستید، تیم ما در شرکت رسام آماده است تا به شما در انتخاب بهترین سرور hp در بین سایر گزینه‌ها کمک کند. با ما تماس بگیرید و گام اول را به سوی آینده‌ای هوشمندتر بردارید!