جدول محتوا
سرور هوش مصنوعی یا AI یک نوع سیستم است که به طور اختصاصی برای اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. این سرورها دارای قدرت پردازش بالا بوده و با استفاده از یک یا چند پردازنده گرافیکی ((GPU قوی و شتاب‌دهنده‌های مخصوص هوش مصنوعی نظیر واحدهای پردازش tensor یا کارت‌های گرافیک مجهز شده‌اند که انتخابی مناسب برای خرید سرور های HP میباشد.
آشنایی و مسلط بودن به چارچوب‌ها و ابزارهای مورد استفاده در این حوزه، تنها یک جزء از معادله است. اما اهمیت اصلی در دسترسی به تجهیزات سخت‌افزاری مورد نیاز است. زیرساخت‌هایی که برای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد باید قابلیت مدیریت بار کاری سنگین و همچنین پشتیبانی از اجزای سخت‌افزاری موردنیاز را داشته باشد. در این مقاله پس از توضیح این نوع از سرورها به سرور مناسب هوش مصنوعی و کاربردهای آن می‌پردازیم.
سرور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست ؟
درک واضح تفاوت بین سرورهای هوش مصنوعی و ایستگاه‌های کاری هوش مصنوعی دشوار و اساسی است.
در مورد سرورهای هوش مصنوعی، مدل‌های بزرگ به طور مؤثرتری بر روی سرورهای دارای GPU و خوشه‌های سرور آموزش داده می‌شوند. همچنین می‌توان آنها را با استفاده از نمونه‌های ابری مجهز به GPU، به‌ویژه برای مجموعه‌های داده و مدل‌های عظیمی که به وضوح فوق‌العاده نیاز دارند، آموزش داد. سرورهای هوش مصنوعی اغلب وظیفه دارند به عنوان پلتفرم‌های استنتاج اختصاصی هوش مصنوعی برای انواع برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی عمل کنند.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین از دو روش مختلف امکان‌پذیر است: یادگیری تحت نظارت (Supervised) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised).
در روش Supervised ماشین از اطلاعات داده شده توسط یک دیتا ساینتیست یاد می‌گیرد و پیش‌بینی و نتیجه‌گیری نهایی را به دست می‌آورد. در مقابل، در روش Unsupervised، ماشین با تجربه و یادگیری از نتایج مبتنی بر اطلاعات ورودی، به طور خودکار به اهداف مشخص می‌رسد.
Data Scientist یا متخصص علم داده، افرادی هستند که در دنیای پر از داده‌های مختلف که اطراف ما را احاطه کرده‌اند، به تحلیل و بررسی این داده‌ها می‌پردازند. از دل این داده‌ها، اطلاعات مورد نیاز برای مشتریان، سازمان‌ها و حتی پیش‌بینی‌های مرتبط با آینده مشاغل را استخراج می‌کنند.
سرور مناسب هوش مصنوعی
پس از آنکه فهمیدیم سرور هوش مصنوعی چیست؟ نوبت به بررسی سرورهای مناسب برای هوش مصنوعی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. برخی از این سرورها شامل موارد زیر است:
سرور DL580 G10
یکی از سرور هایی که مناسب برای سرور هوش مصنوعی میباشد ؛ سرور HP DL580 G10 Server میباشد که با توانایی فراهم کردن پشتیبانی مناسب از قابلیت‌های سخت‌افزاری، عملکرد برتر نسبت به سرورهای معمولی را ارائه می‌دهد. این سرور از پردازنده‌های مقیاس‌پذیر اینتل زئون استفاده می‌کند که دارای 4 تا 28 هسته پردازشی با فرکانس کاری 2.4 تا 3.8 گیگاهرتز میباشد. همچنین، این سرور توانایی پشتیبانی از 4 پردازنده مقیاس‌پذیر زئون اینتل نسل‌های اول و دوم را داراست و حداکثر 112 هسته پردازشی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.
سرور DL380 g10 Plus
در صورت تمایل به استفاده از یک سرور پیشرفته نسل دهم برای سرور هوش مصنوعی خود، سرور HP DL380 G10 Plus Server یک انتخاب مناسب و پیشرفته میباشد. این سرور از پردازنده‌های نسل سوم اینتل زئون Scalable بهره می‌برد که دارای 8 تا 40 هسته پردازشی می‌باشند. این سرور دو سوکتی همچنین توانایی پشتیبانی از حافظه‌های DDR4 با فرکانس کاری 3200 مگاهرتز را دارد و از طریق 32 اسلات DIMM، به شما امکان نصب حتی 8 ترابایت حافظه اصلی را فراهم می‌کند. این ویژگی‌ها باعث می‌شوند که سرور DL380 G10 Plus Server علاوه بر پیشرفت فناوری، در مقابل نیازهای بالای سیستم‌های پیچیده و حجیم نیز کاملاً عملکرد مطلوبی ارائه دهد.
این سرور با دارا بودن 3 اسلات PCIe Gen4.x، که دو از آنها از نوع PCIex8 و یکی PCIex16 هستند، در زمینه اتصال دستگاه‌های جانبی دارای توانایی بالا عمل می‌کند. سرور DL380 Gen10 Plus توانایی پشتیبانی از انواع متنوعی از کارت‌های گرافیکی رده بالا را دارد، از جمله NVIDIA Tesla P40 24GB، NVIDIA Quadro P4000، NVIDIA Tesla P100 و دیگر مدل‌های مشابه. این امکان باعث می‌شود که0 سرور DL380 Gen10 Plus یک پلتفرم قدرتمند و منعطف باشد، که علاوه بر اتصال به تجهیزات گرافیکی پیشرفته، از سرعت و کارایی بالای PCIe Gen4.x بهره‌مند شود.
سرور HP DL380 G10 Server
سرور دو سوکتی مدل DL380 با امکان پشتیبانی از دو پردازنده مقیاس‌پذیر زئون، به حداکثر 28 هسته پردازشی و فرکانس کاری 3.8 گیگاهرتز از جمله سرورهای پیشرو است. این سرور HPE DL380 G10 همچنین از پردازنده‌های نسل اول و دوم زئون اینتل پشتیبانی می‌کند. علاوه بر این، این سرور قابلیت پشتیبانی از دیسک‌های 2.5 و 3.5 اینچی را دارد که امکان دسترسی به بیش از 300 ترابایت حافظه جانبی را به کاربران فراهم می‌کند.
سرور DL380 توانایی پشتیبانی از کارت‌های گرافیک پیشرفته از جمله Nvidia Tesla و AMD Radeon را دارد، که این ویژگی آن را به یک گزینه مناسب و کارآمد برای فعالیت‌های مرتبط با هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. این سرور به عنوان یک پلتفرم پیشرفته با امکانات گسترده در حوزه پردازش و گرافیک، گزینه ایست که نه تنها به نیازهای سیستمی پیچیده پاسخ می‌دهد بلکه به طور هوشمندانه با تکنولوژی‌های هوش مصنوعی سازگاری داشته و عملکرد بی‌نظیری را ارائه می‌دهد.
سرورهای نسل یازده:
بطور کلی سرورهای نسل یازدهم به عنوان یک انتخاب مناسب در زمینه سرور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ظاهر می‌شوند. این سرورها از آخرین تکنولوژی‌ها پشتیبانی می‌کنند و از لحاظ استاندارد، قابلیت‌های سخت‌افزاری بهبود یافته نسبت به نسل دهم را ارائه می‌دهند. این سرورها از پردازنده‌های نسل چهارم اینتل و ای‌ام‌دی پشتیبانی می‌کنند، که به ترتیب حداکثر 60 هسته پردازشی و 96 هسته پردازشی را فراهم می‌کنند. از جمله محبوب‌ترین سرورهای این نسل:
سرور DL380 G11
سرور HP DL380 G11 Server در مقایسه با همتای نسل قبلی خود، بهبودهای چشمگیری داشته است. این سرور دو سوکتی قابلیت پشتیبانی از پردازنده‌های نسل چهارم زئون اینتل را دارد که با ارائه 60 هسته پردازشی، توانایی پردازش بالا را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، این سرور توانایی پشتیبانی از 8 ترابایت حافظه DDR5 با فرکانس 4800 مگاهرتز را داراست، که بهبود قابل توجهی در کارایی سیستم ایجاد می‌کند.
DL380 G11 Server همچنین دارای توانایی پشتیبانی از کارت‌های گرافیکی از رده بالا است، از جمله NVIDIA Tesla V100، NVIDIA Tesla A100، NVIDIA Tesla M10، NVIDIA Tesla P40، NVIDIA Tesla T4 و سایر مدل‌های مشابه. این ویژگی‌ها سرور را به یک گزینه ایده‌آل برای پروژه‌ها و کاربردهای مرتبط با هوش مصنوعی تبدیل می‌کنند
HPE DL380a GEN11
سرور HPE ProLiant DL380a Gen11 یک سرور ساخته شده توسط شرکت HPE (Hewlett Packard Enterprise) است که به صورت بهینه برای بارهای کاری مرتبط با هوش مصنوعی و پردازش گرافیکی GPU طراحی شده است. این سرور به فرم فاکتور رک با ارتقاء‌پذیری بالا و دو پردازنده (2U 2P) می‌آید و از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی پیشرفته GPU در یک معماری بسیار قابل مقیاس‌پذیر بهره می‌برد.
سرور DL380a Gen11 از پردازنده‌های Intel Xeon Scalable نسل چهارم و پنجم با تا 56 هسته، چهار GPU دابل-واید یا هشت GPU تک-واید، حافظه DDR5 با سرعت تا 5600 مگاهرتز و ورودی/خروجی PCIe Gen5 با سرعت بالا پشتیبانی می‌کند. این سرور برای بارهای کاری مرتبط با هوش مصنوعی در سطح ورودی مناسب است و از امکانات مدیریت سرور بهبود یافته، امنیت داخلی و عملکرد بهینه برخوردار است.
ویژگی‌های این سرور شامل پشتیبانی از حداکثر 3 ترابایت حافظه DDR5 با 12 کانال DIMM برای هر پردازنده، پشتیبانی از تا 8 GPU برای شتاب محاسباتی، اتصال PCIe Gen5 با سرعت بالا و نرم‌افزار مدیریت سرور HPE Integrated Lights-Out 6 (iLO 6) جدید میباشد. این سرور با ارائه یک تجربه عملیات ابری، بهینه‌سازی IT و افزایش امنیت، برای کسب‌وکارها مناسب است.
کاربرد سرور هوش مصنوعی چیست؟
چرا به سرور هوش مصنوعی احتیاج داریم؟ کاربردهای این سرورها کدام‌اند؟ در اینجا کاربردهای گسترده این سرورها بررسی می‌شود تا اهمیت و نیاز به آنها در برخی از وظایف اساسی مشخص شود.
تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analysis)
سرورهای هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیچیده برای پردازش و تحلیل حجم بزرگی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته استفاده می‌کنند. این توانایی به کاربران امکان می‌دهد تا از اطلاعات بی‌شمار به شکل سریع و دقیق استفاده کنند.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Machine and Deep Learning)
سرورهای هوش مصنوعی با تجهیز به GPU قدرتمند و سایر سخت‌افزارهای تخصصی، می‌توانند برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به کار روند. این مدل‌ها در تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تصمیم‌گیری‌های خودکار مورد استفاده قرار می‌گیرند.
میزبانی سرویس‌های ابری (Cloud Services Hosting)
سرورهای هوش مصنوعی به طور فزاینده برای میزبانی و ارائه سرویس‌های مبتنی بر ابر به کار می‌روند. این سرویس‌ها از جمله پلتفرم‌های تجارت الکترونی، سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و برنامه‌های کسب‌وکاری استفاده می‌کنند که از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند.
اینترنت اشیا Internet of Things – IoT))
سرورهای هوش مصنوعی نقش اساسی در تحلیل داده‌های به دست آمده از دستگاه‌های IoT ایفا می‌کنند. این سرورها برای بهینه‌سازی عملکرد و انرژی، نظارت بر وضعیت سلامتی و مدیریت هوشمند دارایی‌های دیجیتال استفاده می‌شوند.
خودروهای بدون سرنشین
سرورهای هوش مصنوعی به خودروهای بدون سرنشین این امکان را می‌دهند که داده‌های سنسورهای مختلف را پردازش کرده و تصمیم‌گیری‌های فوری و دقیق انجام دهند. این قابلیت‌ها شامل تشخیص و پردازش تصاویر، سنجش فاصله و الگوهای رانندگی می‌شوند.
سرورهای تعاملی و چت‌بات
این سرورها برای پردازش مکالمات طبیعی و ارائه پاسخ‌های مرتبط ساخته شده‌اند. آنها از نرم‌افزارهای پیشرفته برای درک درخواست‌های کاربر و تولید پاسخ‌های هوشمند استفاده می‌کنند.
سرورهای ذخیره‌سازی و جست‌و‌جوی هوشمند
این سرورها بهینه‌سازی شده‌اند تا داده‌های خاصی را ذخیره کنند و جست‌و‌جوهای سریع و دقیق را در بین حجم عظیمی از اطلاعات انجام دهند.
استفاده از سرورهای هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی، مدیریت انرژی، پزشکی و صنایع دیگر نشان‌دهنده تنوع و گسترش توانمندی‌های این سرورها در زمینه‌های مختلف است.
ویژگی های سرورهای هوش مصنوعی
سرورهای مورد استفاده در زمینه هوش مصنوعی باید به ویژگی‌های سخت‌افزاری زیر تجهیز شده باشند:
پردازش قدرتمند
حوزه هوش مصنوعی برای انجام وظایف گسترده نیازمند پردازش محاسباتی سنگین است. سرورهای مناسب برای هوش مصنوعی باید از پردازنده‌های قدرتمند و چند هسته‌ای مانند Intel Xeon یا AMD EPYC استفاده کنند.
حافظه با ظرفیت بالا
برای پردازش حجم بزرگ داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، نیاز به حافظه با ظرفیت و فرکانس بالا است. سرور باید توانایی پشتیبانی از چند ترابایت حافظه را داشته باشد.
ذخیره‌سازی امن
داده‌های هوش مصنوعی حجم زیادی دارند و نیاز به ذخیره‌سازی امن و قابل دسترسی سریع دارند. سرورهای با دیسک‌های سخت با حجم بزرگ و حافظه‌های حالت جامد مناسب هستند.
کارت گرافیک قوی
بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی به پردازش موازی نیاز دارند و از هسته‌های پردازشی گرافیکی برای این منظور استفاده می‌کنند. استفاده از سرورهای دارای کارت‌های گرافیکی قوی توصیه می‌شود.
پهنای باند بالا
اگر از محاسبات توزیع شده و موازی استفاده می‌شود، نیاز به شبکه‌های با پهنای باند بالا است. شبکه‌های 25 گیگابیت به بالا توصیه می‌شوند.
قابلیت مقیاس‌پذیری
سرورها باید قابلیت مقیاس‌پذیری داشته باشند تا امکان ارتقا یا افزایش قابلیت‌های سخت‌افزاری آنها وجود داشته باشد.
مدیریت منابع به صورت ابری
استفاده از سرویس‌های ابری با امکاناتی مانند مقیاس‌پذیری بالا، پردازش موازی و ذخیره‌سازی ابری توصیه می‌شود.
امنیت
سرورها باید امکانات امنیتی قوی مانند رمزنگاری داده‌ها، دسترسی مدیریت شده و فناوری‌های امنیتی از پیش تعریف شده را داشته باشند.
ثبات عملکرد
فرایند آموزش مدل‌های هوشمند حساس است. زیرساخت باید دارای پایداری و ثبات باشد و سرورهای مطمئن و نرم‌افزارهای قدرتمند برای مدیریت منابع موردنیاز هستند. باید از تکنولوژی‌هایی مانند متوازن‌سازی بار (Load balancing) پایداری در برابر خطا (Fault tolerance) استفاده کنید.
مدیریت منابع به صورت ابری
باید از سرویس‌های ابری (Cloud services) استفاده کنید که امکاناتی مانند مقیاس‌پذیری بالا، پردازش موازی و ذخیره‌سازی ابری را در اختیارتان قرار می‌دهند.
تفاوت سرور هوش مصنوعی و سرورهای عادی
تفاوت اساسی میان سرورهای هوش مصنوعی و سرورهای عمومی در نحوه استفاده از آنها متمایز است. سرورهای معمولی به منظور ذخیره‌سازی داده‌ها، اجرای برنامه‌ها، و ارائه خدمات شبکه طراحی شده‌اند و هدف اصلی آنها کارایی بالا، پایداری، و ذخیره‌سازی اعتماد آور داده‌هاست. این دستگاه‌ها، اگرچه در انتقال و کنترل داده‌ها مهارت دارند، اما به دلیل تعداد واحدهای محاسباتی کمتر و سرعت پایین‌تر، در مقایسه با سرورهای هوش مصنوعی، به‌طورکلی کار می‌کنند.
به عبارت دیگر سرورهای هوش مصنوعی تمرکز خود را بر تعداد واحدهای محاسباتی بیشتر معطوف کرده‌اند و به خصوص برای اجرای برنامه‌های متعدد یادگیری ماشین و بارهای کاری عمیق طراحی شده‌اند. این سرورها توانایی پردازش موازی داده‌ها را برای آموزش مدل‌های شبکه عصبی و انجام عملیات ماتریس سریع و … دارند.
در مقایسه با سرورهای عمومی، سرورهای هوش مصنوعی دارای قابلیت‌های محاسباتی قدرتمندتر و سرعت پردازش داده‌ها سریع‌تری هستند. پردازش کارآمد داده به این معنی است که هیچ تأخیری در انتقال داده وجود ندارد. برای برنامه‌هایی همچون واقعیت مجازی و افزوده، حتی تأخیرات جزئی نیز ممکن است تأثیر زیادی بر تجربه کاربر داشته باشد. در مواردی مثل خودروهای بدون سرنشین، هر گونه تأخیر در انتقال داده یا کمبود سرعت محاسباتی ممکن است عواقب جبران‌ناپذیری را به دنبال داشته باشد.
چدول مقایسه سرورهای هوش مصنوعی و سرورهای معمولی
| ویژگی | سرور هوش مصنوعی | سرور با کاربری رایج |
|---|---|---|
| هدف کاربری | اجرای الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی | اجرای برنامه‌های کاربردی معمولی |
| منابع پردازشی | پردازنده و کارت گرافیک قوی | پردازنده و کارت گرافیک معمولی |
| هزینه | بالا | پایین |
| پیچیدگی مدیریت | بالا | بالا |
| کاربردها | یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی | وب سرور، ایمیل سرور، پایگاه داده |
کلام آخر
ما در این مقاله به توضیح سرور هوش مصنوعی، کاربرد سرور هوش مصنوعی و ویژگی‌های آن پرداختیم؛ همچنین چندین سرور مناسب هوش مصنوعی را نیز جهت خرید به شما معرفی کردیم. لازم به ذکر است برای انجام عملیات مربوط به یادگیری ماشین، بهترین گزینه معمولاً استفاده از حافظه‌های گرافیکی با ظرفیت ۲۴ گیگابایت و ۱۶ یا ۸ هسته محسوب می‌شود. اما می‌توانید برای پردازش حجم بیشتر اطلاعات، از حافظه‌های گرافیکی با ظرفیت بزرگ‌تر یا به صورت موازی نیز استفاده نمایید. سرورهای مخصوص این کار دارای حافظه RAM ۱۲۸ گیگابایت می‌باشند و می‌توانید با توجه به بودجه و نیازهای خود، سیستم مورد نیاز را انتخاب کنید. امیدواریم که اطلاعات مورد نظر شما در این باره به طور کامل مورد توجه قرار گرفته باشد.
