آشنایی با سرور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هنگامی که صحبت از هوش مصنوعی و مدل‌های هوشمند به میان می‌آید با مجموعه‌ای از پیش‌نیازها و ملزومات روبرو هستیم که برای آموزش مدل‌های هوشمند به آن‌ها نیاز داریم. به بیان دقیق‌تر، آشنایی و تسلط بر چارچوب‌ها و ابزارهای موجود در این حوزه، تنها بخشی از داستان است. اصل مهم در اختیار داشتن ملزومات سخت‌افزاری موردنیاز است.

 با توجه به این‌که فرآیند آموزش مدل‌های هوشمند نیازمند سخت‌افزارهای سطح بالایی است، از این‌رو، امکان به کارگیری کامپیوترهای شخصی برای این منظور چندان عاقلانه نیست، زیرا انجام فرآیند محاسبات به پردازنده‌های مرکزی و گرافیکی قدرتمند نیاز دارد و زیرساخت باید توانایی رسیدگی به بار کاری سنگین را داشته باشد.

در این مقاله فالنیک ابتدا به معرفی ویژگی‌های سرور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازیم، سپس بهترین مدل سرورهای هوش مصنوعی را معرفی کنیم. اگر قصد خرید سرور hp مناسب فعالیت‌های هوش مصنوعی را دارید، پیشنهاد می‌کنیم قبل از انتخاب نهایی از مشاوره رایگان متخصصین فالنیک از طریق کلیک روی لینک یا تماس با شماره 02154591915 استفاده کنید.

سرور هوش مصنوعی چیست؟

سرور هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI سرور، سیستمی است که به طور ویژه برای اجرای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌است. این سرورها دارای قدرت پردازشی بالایی هستند و به یک یا چند پردازنده‌های گرافیکی (GPU) قوی، شتاب‌دهنده‌هایی اختصاصی هوش مصنوعی مانند واحد‌های پردازش tensor یا کارت‌های گرافیک مجهز هستند.

قطعات سخت افزاری مقدار قابل توجهی از قدرت پردازش موازی این سرورها را برای اجرای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی فراهم می‌کنند. نرم افزارها نیز جزو مهمی از سرورهای هوش مصنوعی هستند. سیستم‌عامل‌های بهینه شده برای بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، کتابخانه‌ها و … از جمله این نرم افزارهای مهم هستند.

سرور هوش مصنوعی چه کاربردی دارد؟

چرا به سرورهای هوش مصنوعی نیاز داریم؟ در ادامه کاربردهای گسترده این سرورها را بیان می‌کنیم تا برای چه کارهایی و چرا به سرور هوش مصنوعی نیاز داریم.

1) تحلیل داده‌ها بزرگ (Big Data Analysis): سرورهای هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیچیده برای پردازش و تحلیل حجم بالایی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته استفاده می‌کنند.

2) یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Machine and Deep Learning): سرورهای هوش مصنوعی به GPU قدرتمند و سایر سخت‌افزارهای تخصصی مجهز هستند و می‌توانند برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده شوند. این مدل‌ها در اموری نظیر تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تصمیم‌گیری‌های خودکار کاربرد دارند.

3) میزبانی سرویس‌های ابری (Cloud Services Hosting): سرورهای هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای برای میزبانی و ارائه سرویس‌های مبتنی بر ابر استفاده می‌شوند. این سرویس‌ها ممکن است شامل پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و سایر برنامه‌های مرتبط با کسب‌وکارها باشند که از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده، استفاده می‌کنند.

4) اینترنت اشیا (Internet of Things – IoT) : سرورهای AI نقش کلیدی در تجزیه و 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.

5) خودروهای بدون سرنشین: سرورهای هوش مصنوعی به خودروهای بدون سرنشین این امکان را می‌دهند تا داده‌های سنسورهای مختلف را پردازش کرده و تصمیم‌گیری‌های فوری و دقیقی بگیرند. این قابلیت‌ها شامل تشخیص و پردازش تصاویر، سنجش فاصله و الگوهای رانندگی هستند.

6) سرورهای تعاملی و چت‌بات: ساخته شده برای پردازش مکالمات طبیعی و ارائه پاسخ‌های مرتبط، این سرورها اغلب دارای نرم‌افزارهای پیشرفته برای درک درخواست‌های کاربر و تولید پاسخ هستند.

7) سرورهای ذخیره‌سازی و جست‌و‌جوی هوشمند: بهینه‌سازی شده برای ذخیره‌سازی داده‌هایی با ویژگی‌های خاص و جست‌و‌جوی سریع و دقیق در بین حجم عظیمی از اطلاعات.

استفاده از سرورهای AI در شبکه‌های اجتماعی، مدیریت انرژی، پزشکی و … بیانگر تنوع گسترده‌ای از توانایی‌های سرورهای هوش مصنوعی و نفوذ روزافزون آن‌ها در صنایع مختلف است.

اگر می‌خواهید در مورد سرورها بیشتر بدانید، مقاله “سرور چیست؟” را مطالعه کنید.

آشنایی با ویژگی‌های سخت افزاری سرور هوش مصنوعی

سرورهای که در زمینه AI مورد استفاده قرار می‌گیرند باید ویژگی‌های سخت‌افزاری زیر را داشته باشند:

• قدرت پردازشی بالا

هوش مصنوعی برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف خود، به پردازش محاسباتی سنگین نیاز دارد. برای سرور مناسب هوش مصنوعی پردازنده‌های قدرتمند و چند هسته‌ای مانند پردازنده‌های سری Intel Xeon یا AMD EPYC مناسب هستند.

• حافظه بالا

برای پردازش حجم بزرگی از داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، به حافظه‌هایی با ظرفیت و فرکانس کاری بالا نیاز داریم، زیرا فرآیند ارسال و دریافت اطلاعات میان حافظه، پردازنده و دیسک‌ها به شدت بالاست و سرور مجبور است بخش عمده‌ای از اطلاعات خوشه‌ها را در حافظه میزبانی کند، بنابراین سرور باید توانایی پشتیبانی از چند ترابایت حافظه را داشته باشد.

• ذخیره‌سازی مطمئن

داده‌های هوش مصنوعی حجم زیادی دارند و به ذخیره‌سازی امن و قابلیت دسترسی سریع نیاز دارند. سرورهایی با دیسک‌های سخت با حجم بزرگ و حافظه‌های حالت جامد توصیه می‌شوند. اگر تنها روی خریدن هارد دیسک‌ها متمرکز شوید، سرعت انجام محاسبات به شکل قابل توجهی کاهش پیدا می‌کند، زیرا دیسک‌های سخت تبدیل به گلوگاه می‌شوند و سرعت انجام محاسبات را چند برابر بیشتر می‌کنند. از طرفی خرید حافظه‌های حالت جامد نیز گران تمام می‌شود، بنابراین باید از راه‌حل ترکیبی استفاده کنید و بر مبنای تکنیک‌هایی مثل رید و لایه‌بندی دیسک‌ها عمل کنید تا با مشکل خاصی در این زمینه روبرو نشوید.

• کارت گرافیک قوی

بیشتر الگوریتم‌های هوش مصنوعی به پردازش موازی نیاز دارند و از هسته‌های پردازشی گرافیکی برای این منظور استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch، می‌توانند عملیات مدنظر را روی پردازنده‌های گرافیکی انجام دهند. استفاده از سرورهایی که از کارت‌های گرافیکی قوی مانند NVIDIA Tesla یا AMD Radeon استفاده می‌کنند، توصیه می‌شود.

• شبکه‌ با پهنای باند بالا

اگر در نظر دارید از محاسبات توزیع شده و موازی برای افزایش سرعت انجام کارها و آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده کنید، نیازمند شبکه‌های با پهنای باند بالا هستید تا فرآیند ارسال و دریافت اطلاعات میان سرورهای مختلف افزایش پیدا کند. بنابراین، شبکه‌های 25 گیگابیت به بالا توصیه می‌شوند. با این توصیف نه تنها زیرساخت در زمینه پیاده‌سازی شبکه‌ها باید قدرتمند باشد، بلکه به کارت‌های شبکه چند گیگابیتی با توان بالا برای ارسال و دریافت اطلاعات نیاز دارید.

• قابلیت مقیاس‌پذیری

سرورها باید توانایی مقیاس‌پذیری داشته باشند، به‌طوری که امکان ارتقا یا افزایش قابلیت‌های سخت‌افزاری آن‌ها وجود داشته باشد. این مسئله در ارتباط با پردازنده مرکزی، حافظه اصلی و دیسک‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. بنابراین، سرورهای تک پردازنده‌ای گزینه مناسبی در این زمینه نیستند.

• 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.

• امنیت

این سرورها باید امکاناتی امنیتی قوی مانند رمزنگاری داده‌ها، دسترسی مدیریت شده و مجهز به فناوری‌های امنیتی از پیش تعریف شده را داشته باشند.

• ثبات عملکرد

فرآیند آموزش مدل‌های هوشمند حساس است. از این‌رو زیرساخت باید دارای پایداری و ثبات باشد و سرورهای مطمئن و نرم‌افزارهای قدرتمند برای مدیریت منابع موردنیاز هستند. همچنین، باید از تکنولوژی‌هایی مانند متوازن‌سازی بار (Load balancing) و پایداری در برابر خطا (Fault tolerance) استفاده کنید.

بررسی مزایا و معایب سرور AI

در مجموع، سرورهای هوش مصنوعی مزایای زیادی دارند و می‌توانند نقش مهمی در توسعه و کاربردهای هوش مصنوعی ایفا کنند. با این حال، این سرورها نیز معایبی دارند که باید در نظر گرفته شوند. در جدول زیر مزایا و معایب این سرورها باهم مقایسه شده‌اند:

تفاوت سرور های هوش مصنوعی و سرورهای معمولی

تفاوت اصلی بین سرورهای هوش مصنوعی و سرورهای عمومی در کاربردی است که برای آن طراحی شده‌اند. سرورهای رایج برای ذخیره سازی داده‌ها، اجرای برنامه‌ها و ارائه خدمات شبکه کاربرد دارند و هدف طراحی آنها کارایی، پایداری بالا و ذخیره سازی قابل اعتماد داده‌‌هاست. این دستگاه‌ها قابلیت‌های زیادی در انتقال و کنترل داده‌ها دارند، اما به دلیل دارا بودن واحدهای محاسباتی کمتری با سرعت پایین‌تری کار می‌کنند.

در مقابل، سرورهای هوش مصنوعی بر تعداد واحدهای محاسباتی بیشتری تأکید دارند و به طور خاص برای اجرای برنامه‌های مختلف یادگیری ماشین و بارهای کاری یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. توانایی پردازش موازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های شبکه عصبی و انجام ضرب‌های سریع ماتریس و … را دارند.

سرورهای هوش مصنوعی در مقایسه با سرورهای عمومی دارای قابلیت‌های محاسباتی قوی‌تر و سرعت پردازش داده‌های سریع‌تری هستند. پردازش کارآمد داده به این معنی است که هیچ تاخیری در انتقال داده وجود ندارد. برای برنامه‌هایی مانند AR/VR، حتی تاخیرهای جزئی نیز می‌تواند بر تجربه کاربر تأثیر بسزایی داشته باشد. برای ماشین‌های بدون سرنشین، هرگونه تاخیر در انتقال داده یا سرعت محاسباتی ناکافی ممکن است عواقب جبران ناپذیری را در پی داشته باشد.

معرفی سرورهای مناسب هوش مصنوعی

اکنون وقت آن رسیده تا برخی از بهترین سرورهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را معرفی کنیم.

1. سرور DL580 G10

سرور HP DL580 G10 Server توانایی پشتیبانی از قابلیت‌های سخت‌افزاری خوبی دارد و عملکردش فراتر از سرورهای رایج است. سرور فوق از پردازنده‌های مقیاس‌پذیر اینتل زئون که 4 تا 28 هسته پردازشی را با فرکانس کاری 2.4 تا 3.8 گیگاهرتز ارائه می‌کند، پشتیبانی می‌‌کند. این سرور توانایی پشتیبانی از 4 پردازنده مقیاس‌پذیر زئون اینتل نسل‌های اول و دوم را دارد و حداکثر 112 هسته پردازشی در اختیارتان قرار می‌دهد.

در تصویر زیر ویژگی این سرور را مشاهده می‌کنید:

• سرور HP DL380 G10 Server

این سرور دو سوکتی از دو پردازنده مقیاس‌پذیر زئون با حداکثر 28 هسته پردازشی و فرکانس کاری 3.8 گیگاهرتز پشتیبانی می‌کند. سرور dl380 از پردازنده‌های نسل اول و دوم زئون اینتل پشتیبانی می‌کند. همچنین، توانایی پشتیبانی از دیسک 2.5 و 3.5 اینچی را دارد که دسترسی به بیش از 300 ترابایت حافظه جانبی را فراهم می‌کند.

این سرور قادر است از کارت‌های گرافیک پیشرفته Nvidia Tesla و AMD Radeon پشتیبانی کند و گزینه مناسبی برای فعالیت‌های درگیر با هوش مصنوعی است.

• سرور DL380 g10 Plus

اگر به دنبال یک سرور نسل دهم پیشرفته‌تر هستید، سرور HP DL380 G10 Plus Server گزینه مناسبی است. این سرور توانایی پشتیبانی از پردازنده‌های نسل سوم اینتل زئون scalable را دارد که 8 تا 40 هسته پردازشی در اختیارتان قرار می‌دهد. این سرور دو سوکتی همچنین توانایی پشتیبانی از حافظه‌های DDR4 با فرکانس کاری 3200 مگاهرتز را دارد و اجازه می‌دهد از طریق 32 اسلات DIMM قادر به نصب 8 ترابایت حافظه اصلی روی سرور باشید.

این سرور مجهز به 3 اسلات PCIe Gen4.x است که دو عدد از آن‌ها PCIex8 و یک عدد PCIex16 هستند. سرور dl380 gen10 plus توانایی پشتیبانی از انواع مختلف کارت‌های گرافیکی رده بالا مثل NVIDIA Tesla P40 24GB، NVIDIA Quadro P4000، NVIDIA Tesla P100 و … را دارد.

• سرورهای نسل یازدهم

به طور کلی سرورهای نسل یازدهم گزینه مناسبی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند، زیرا از جدیدترین فناوری‌های روز پشتیبانی می‌کنند و به لحاظ استاندارد قابلیت‌های سخت‌افزاری سطح بالاتری نسبت به نسل دهم دارند. این سرورها از پردازنده‌های نسل چهارم اینتل و ای‌ام‌دی پشتیبانی می‌کنند که به ترتیب دسترسی به حداکثر 60 هسته پردازشی و 96 هسته پردازشی را فراهم می‌کنند.

از محبوب‌ترین سرورهای این نسل می‌توانیم به گزینه‌های زیر اشاره کنیم:

سرور DL380 G11

 سرور HP DL380 G11 Server در مقایسه با همتای نسل قبلی خود پیشرفت‌های قابل قبولی داشته است. این سرور دو سوکتی توانایی پشتیبانی از پردازنده‌های نسل چهارم زئون اینتل را دارد که 60 هسته پردازشی ارائه می‌کنند. همچنین، قادر به پشتیبانی از 8 ترابایت حافظه DDR5 با فرکانس 4800 مگاهرتز است.

 این سرور توانایی پشتیبانی از کارت‌های گرافیکی رده بالا مثل nvidia tesla v100، nvidia tesla a100، nvidia tesla m10، nvidia tesla p40، nvidia tesla t4 و … را برای استفاده در حوزه هوش مصنوعی دارد.

سرور HP DL365 G11 Server

اگر تمایل دارید از جدیدترین فناوری‌ها استفاده کنید، اما هزینه کمتری برای خریدن سرورهای نسل یازدهم متحمل شوید، سرور HP DL365 G11 Server گزینه مناسب دیگری است که مبتنی بر معماری ای‌ام‌دی است و توان محاسباتی قدرتمندی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در اختیارتان قرار می‌دهد.

در این سرور مقیاس‌پذیری و انجام محاسبات متراکم با هدف پاسخ‌گویی به بارهای کاری بالا و آموزش مدل‌های هوشمند توسعه پیدا کرده است.

در این مقاله، در پاسخ به سوال سرور هوش مصنوعی چیست؟ گفتیم؛ سرورهای هوش مصنوعی، سرورهای قدرتمندی هستند که برای اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیچیده طراحی شده‌اند. این سرورها از ویژگی‌های سخت افزاری خاصی برخوردارند که آنها را برای اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی مناسب می‌سازد.

اگر شما نیز به هوش مصنوعی علاقه‌مندید، توصیه می‌کنیم که مطالعه این مقاله را از دست ندهید. این مقاله به شما کمک می‌کند تا با سرورهای هوش مصنوعی و کاربردهای آنها آشنا شوید.