راهنمای خرید سرور مناسب هوش مصنوعی و کارت گرافیک سرور هوش مصنوعی؛ چگونه زیرساخت مناسبی برای پردازش های سنگین انتخاب کنیم؟

هوش مصنوعی دیگر فقط به شرکت های بزرگ فناوری محدود نیست. امروزه کسب و کارها، مراکز داده، شرکت های نرم افزاری، دانشگاه ها و تیم های تحقیقاتی برای اجرای مدل های یادگیری ماشین، پردازش تصویر، تحلیل داده های حجیم و توسعه مدل های زبانی به زیرساخت های محاسباتی قدرتمند نیاز دارند. در این میان، انتخاب سرور مناسب هوش مصنوعی و کارت گرافیک GPU یکی از مهم ترین تصمیم هایی است که می تواند مستقیما بر سرعت پردازش، هزینه راه اندازی و بازدهی سرمایه گذاری تاثیر بگذارد.

در بازار ایران نیز افزایش توجه به هوش مصنوعی باعث شده است تقاضا برای خرید سرور اچ پی ، کارت گرافیک سرور و تجهیزات پردازش GPU افزایش پیدا کند. با این حال، انتخاب سخت افزار مناسب همیشه ساده نیست. تنوع مدل های سرور HPE، تفاوت مشخصات کارت های گرافیک، محدودیت های بودجه و ضرورت بررسی سازگاری قطعات باعث می شود خریداران پیش از انتخاب نهایی به اطلاعات فنی دقیق نیاز داشته باشند.

کیهان سرور با ارائه سرورهای اچ پی و قطعات مرتبط با زیرساخت های پردازشی، بستری برای بررسی و انتخاب تجهیزات مورد نیاز کسب و کارها فراهم کرده است. در این راهنما، مهم ترین معیارهای انتخاب سرور هوش مصنوعی، انواع کارت گرافیک مناسب پردازش GPU و نکات مهم خرید این تجهیزات در ایران را بررسی می کنیم.

سرور هوش مصنوعی چیست و چه تفاوتی با سرور معمولی دارد؟

سرور هوش مصنوعی سیستمی است که برای اجرای بارهای کاری مرتبط با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش های محاسباتی سنگین پیکربندی می شود. تفاوت اصلی این سرورها با بسیاری از سرورهای متداول، در نوع پردازنده، ظرفیت حافظه، توان پردازشی GPU، معماری ارتباطی قطعات و توانایی مدیریت بار کاری سنگین و مداوم است.

در سرورهای معمولی، پردازنده مرکزی یا CPU بخش اصلی عملیات محاسباتی را انجام می دهد. اما بسیاری از الگوریتم های یادگیری عمیق قابلیت اجرای موازی دارند و می توانند از هزاران هسته پردازشی GPU برای انجام هم زمان عملیات ریاضی استفاده کنند. به همین دلیل، در بسیاری از پروژه های هوش مصنوعی، کارت گرافیک مناسب می تواند سرعت پردازش را به شکل قابل توجهی افزایش دهد.

البته هر پروژه هوش مصنوعی به یک سرور چند GPU مجهز به سخت افزار گران قیمت نیاز ندارد. برای اجرای مدل های سبک، استنتاج، پردازش تصویر و برخی کاربردهای سازمانی، یک سرور مناسب با یک کارت گرافیک سازگار نیز می تواند نقطه شروع منطقی باشد.

مهم ترین کاربردهای سرور هوش مصنوعی عبارت اند از:

• آموزش و اجرای مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• اجرای مدل های زبانی بزرگ و توسعه دستیارهای هوشمند
• پردازش تصویر، تشخیص اشیا و تحلیل ویدئو
• پردازش داده های حجیم و تحلیل های پیشرفته
• مجازی سازی منابع پردازشی و ارائه سرویس های GPU
• رندرینگ سه بعدی، شبیه سازی و محاسبات مهندسی
• توسعه نرم افزارهای مبتنی بر بینایی ماشین و هوش مصنوعی مولد

انتخاب سخت افزار باید بر اساس نوع این کاربردها انجام شود؛ زیرا سروری که برای پردازش ویدئو مناسب است، لزوما بهترین انتخاب برای آموزش یک مدل زبانی بزرگ نخواهد بود.

چرا سرورهای HPE برای زیرساخت هوش مصنوعی مورد توجه قرار گرفته اند؟

سرورهای HPE ProLiant به دلیل تنوع مدل ها، قابلیت پیکربندی متناسب با نیاز سازمان ها و امکان استفاده از پردازنده های قدرتمند، حافظه ECC و تجهیزات ذخیره سازی سازمانی، در بسیاری از زیرساخت های پردازشی مورد استفاده قرار می گیرند.

یکی از مزیت های مهم این خانواده، امکان انتخاب میان پیکربندی های مختلف است. برای مثال، یک کسب و کار ممکن است به سروری با دو پردازنده قدرتمند، حافظه رم بالا و چند کارت توسعه نیاز داشته باشد؛ در حالی که یک مجموعه دیگر به دنبال سروری اقتصادی تر برای استنتاج مدل های هوش مصنوعی یا پردازش تصویر است.

در انتخاب سرور اچ پی برای هوش مصنوعی، تنها مدل پردازنده یا مقدار رم اهمیت ندارد. نسل سرور، نوع رایزرهای PCIe، فضای فیزیکی نصب کارت گرافیک، توان منبع تغذیه و سیستم خنک کننده نیز باید بررسی شوند.

برای مشاهده مدل های موجود و مقایسه گزینه های مختلف می توانید به صفحه خرید سرور اچ پی از کیهان سرور مراجعه کنید.

سرور HPE ProLiant DL380 Gen10؛ گزینه ای برای ساخت زیرساخت پردازش GPU

سرور HPE ProLiant DL380 Gen10 یکی از مدل هایی است که می توان با بررسی پیکربندی و محدودیت های فنی آن، برای برخی کاربردهای پردازشی و هوش مصنوعی در نظر گرفت. این سرور از پردازنده های مقیاس پذیر Intel Xeon نسل اول و دوم پشتیبانی می کند و با توجه به پیکربندی، امکان استفاده از برخی شتاب دهنده های محاسباتی را دارد.

برای نمونه، NVIDIA Tesla T4 با حافظه 16 گیگابایت از گزینه هایی است که در پیکربندی های سازگار این خانواده مورد استفاده قرار می گیرد. برخی کارت های دیگر نیز در مستندات فنی این سرور معرفی شده اند؛ اما پشتیبانی از هر کارت به مدل دقیق، رایزر، توان مصرفی، سیستم خنک کننده و محدودیت های پیکربندی بستگی دارد.

بنابراین، هنگام خرید سرور DL380 Gen10 برای هوش مصنوعی باید به جای اتکا به نام مدل، سازگاری ترکیب نهایی قطعات بررسی شود. این موضوع به ویژه برای کارت های پرمصرف یا مدل هایی با ابعاد بزرگ اهمیت دارد.

سرورهای نسل یازدهم؛ مناسب برای بررسی پروژه های پیشرفته تر

سرورهای HPE ProLiant Gen11 از نسل های جدیدتر پردازنده ها و فناوری های ارتباطی پشتیبانی می کنند. در این خانواده، مدل های استاندارد و مدل های بهینه شده برای شتاب دهنده های گرافیکی وجود دارند.

برای پروژه هایی که به چند GPU قدرتمند، پهنای باند بالاتر یا ظرفیت توسعه بیشتر نیاز دارند، مدل هایی مانند HPE ProLiant DL380a Gen11 ارزش بررسی دارند. این مدل به طور ویژه برای بارهای کاری شتاب یافته طراحی شده و بسته به پیکربندی، از چند شتاب دهنده گرافیکی پشتیبانی می کند.

البته هزینه تهیه سرورهای نسل جدید و کارت های گرافیک سازگار باید در کنار نیاز واقعی پروژه ارزیابی شود. در بسیاری از کاربردها، استفاده از یک سرور نسل قبل با پیکربندی مناسب می تواند از نظر اقتصادی منطقی تر باشد.

بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی کدام است؟

پاسخ این سوال به نوع مدل، حجم داده، تعداد کاربران، ظرفیت حافظه مورد نیاز و بودجه بستگی دارد. در واقع، بهترین کارت گرافیک هوش مصنوعی لزوما قدرتمندترین مدل موجود در بازار نیست؛ بلکه کارتی است که بتواند بار کاری مورد نظر را با هزینه و مصرف انرژی قابل قبول اجرا کند.

در ادامه، چند خانواده مهم از کارت های گرافیک و شتاب دهنده های مورد استفاده در پردازش GPU را بررسی می کنیم.(تمامی مدل ها در کیهان سرور موجود می باشد)

۱. NVIDIA Tesla T4

کارت گرافیک NVIDIA Tesla T4 با حافظه 16 گیگابایت GDDR6 و توان مصرفی اسمی حدود 70 وات، یکی از گزینه های شناخته شده برای استنتاج هوش مصنوعی، پردازش تصویر، کدگذاری ویدئو و برخی بارهای کاری یادگیری عمیق است.

توان مصرفی نسبتا پایین این کارت، آن را برای بعضی سرورهای سازگار و زیرساخت هایی که به بهره وری انرژی اهمیت می دهند، به گزینه ای قابل بررسی تبدیل می کند.

Tesla T4 می تواند برای شرکت هایی مناسب باشد که قصد دارند سرویس های هوش مصنوعی را روی سرور داخلی اجرا کنند، مدل های آموزش دیده را در اختیار کاربران قرار دهند یا پردازش تصویر را به صورت متمرکز انجام دهند.

با این حال، حافظه 16 گیگابایتی این کارت برای تمام مدل های بزرگ کافی نیست. هنگام انتخاب آن باید اندازه مدل، دقت عددی، طول ورودی و خروجی و میزان حافظه مورد نیاز نرم افزار مشخص شود.

۲. NVIDIA A10 و A40

کارت های خانواده NVIDIA Ampere مانند A10 و A40 در برخی زیرساخت های سازمانی برای پردازش هوش مصنوعی، گرافیک حرفه ای و مجازی سازی مورد استفاده قرار می گیرند.

NVIDIA A10 با حافظه 24 گیگابایتی و A40 با حافظه 48 گیگابایتی، در مقایسه با کارت های کم مصرف تر، برای برخی پروژه های سنگین تر ظرفیت حافظه و توان پردازشی بیشتری ارائه می کنند.

این کارت ها می توانند برای اجرای مدل های بزرگ تر، پردازش های گرافیکی سازمانی و بعضی سناریوهای یادگیری عمیق مناسب باشند. البته میزان کارایی نهایی به نرم افزار، نوع مدل، دقت محاسباتی و محدودیت های سخت افزاری وابسته است.

پیش از خرید، باید توان مصرفی، کابل های برق مورد نیاز، فضای نصب، خنک سازی و پشتیبانی کارت در سرور انتخابی بررسی شود.

۳. NVIDIA A100

NVIDIA A100 از شتاب دهنده های قدرتمند دیتاسنتری است که در نسخه های مختلف با حافظه 40 یا 80 گیگابایتی عرضه شده است. این خانواده برای آموزش و اجرای مدل های یادگیری عمیق، پردازش های علمی و محاسبات سنگین طراحی شده است.

ظرفیت حافظه بالا و قابلیت های محاسباتی این کارت می تواند در پروژه هایی که با مدل های بزرگ و مجموعه داده های حجیم سروکار دارند، اهمیت زیادی داشته باشد.

با این حال، خرید A100 تنها زمانی تصمیم مناسبی است که نرم افزار، سرور، منبع تغذیه و سیستم خنک کننده برای آن آماده باشند. همچنین باید هزینه تهیه کارت و زیرساخت مورد نیاز با میزان استفاده واقعی از GPU مقایسه شود.

۴. NVIDIA L4 و L40S

در پروژه های جدیدتر، کارت های NVIDIA L4 و L40S نیز ارزش بررسی دارند.

NVIDIA L4 با حافظه 24 گیگابایتی و توان مصرفی پایین تر، برای برخی کاربردهای استنتاج، پردازش ویدئو و سرویس های هوش مصنوعی مناسب است. در مقابل، NVIDIA L40S با حافظه 48 گیگابایتی برای طیف گسترده تری از بارهای کاری شامل هوش مصنوعی مولد، پردازش های گرافیکی و برخی عملیات آموزش و استنتاج طراحی شده است.

برای بررسی گزینه های موجود، به صفحه خرید کارت گرافیک و تجهیزات GPU از کیهان سرور مراجعه کنید.

۵. کارت های گرافیک دسکتاپ؛ آیا برای سرور هوش مصنوعی مناسب هستند؟

بعضی خریداران برای کاهش هزینه به سراغ کارت های گرافیک دسکتاپ می روند. این انتخاب در برخی سیستم های اختصاصی و سازگار می تواند کاربردی باشد، اما نصب کارت دسکتاپ در یک سرور سازمانی بدون بررسی مشخصات فنی توصیه نمی شود.

ابعاد کارت، نوع خنک سازی، توان مصرفی، کابل های برق، سازگاری درایورها و پشتیبانی نرم افزاری باید بررسی شوند. همچنین ممکن است یک کارت گرافیک از نظر فیزیکی در سرور نصب شود، اما از نظر حرارتی یا توان مصرفی برای کارکرد مداوم مناسب نباشد.

به همین دلیل، هنگام خرید کارت گرافیک برای سرور اچ پی بهتر است سازگاری مدل کارت با شاسی و پیکربندی مورد نظر در اولویت قرار گیرد.برای دریافت مشاوره خرید مناسب ترین کارت گرافیک سرور کافیست وارد سایت کیهان سرور شوید و یا به طور مستقیم با کیهان سرور تماس بگیرید : 09121168400

هنگام خرید سرور هوش مصنوعی به چه نکاتی توجه کنیم؟

حافظه GPU را جدی بگیرید

مدل‌های بزرگ یادگیری عمیق به حافظه زیادی نیاز دارند و کارتی با قدرت بالا اما حافظه ناکافی ممکن است اصلاً نتواند مدل را اجرا کند. استفاده از چند GPU ممکن است، اما سرعت همیشه خطی بالا نمی‌رود و به نحوه تقسیم مدل، ارتباط کارت‌ها و پشتیبانی نرم‌افزار بستگی دارد.

CPU و RAM را متناسب انتخاب کنید

پردازنده باید داده‌ها را آماده و به GPU منتقل کند و رم هم برای بارگذاری داده‌ها، سیستم‌عامل و ابزارهای جانبی کافی باشد. کمبود رم یا ذخیره‌سازی ضعیف باعث می‌شود GPU به ظرفیت کامل خود نرسد.

منبع تغذیه و خنک‌سازی را فراموش نکنید

مصرف مجموع CPU، GPU، رم و ذخیره‌سازی باید در محاسبه توان PSU لحاظ شود. جریان هوای شاسی هم مهم است، چون نصب کارت‌های پرمصرف در سروری که برایشان طراحی نشده، دما را بالا می‌برد و باعث افت عملکرد یا ناپایداری می‌شود.

مشاوره دقیق ،اصولی و بدون معطلی خرید سرور هوش مصنوعی از  طریق تماس با شماره کیهان سرور : 09121168400

خرید سرور هوش مصنوعی و کارت گرافیک از کیهان سرور