سرور هوش مصنوعی؛ راهنمای انتخاب + معرفی بهترین سرورهای AI

بسیاری از کسب‌وکارها بعد از شروع پروژه‌های AI متوجه می‌شوند سرورهای معمولی آنها پاسخگوی نیازهای هوش مصنوعی نیستند. هوش مصنوعی دیگر فقط یک مفهوم تحقیقاتی یا آزمایشگاهی نیست؛ امروز از تحلیل داده و پردازش تصویر گرفته تا مدل‌های زبانی و اتوماسیون سازمانی، همه‌چیز به AI گره خورده است. اما سؤال مهم اینجاست: آیا هر سروری برای اجرای هوش مصنوعی مناسب است؟
واقعیت این است که اجرای مدل‌های AI، به‌ویژه در مرحله آموزش (Training) یا پردازش‌های سنگین، به زیرساختی فراتر از سرورهای معمولی نیاز دارد. اینجاست که مفهوم سرور هوش مصنوعی (AI Server) مطرح می‌شود؛ سروری که با تکیه بر GPU قدرتمند، پهنای باند بالا، رم حجیم و معماری بهینه، برای بارهای کاری AI طراحی شده است.
در این مقاله بررسی می‌کنیم سرور هوش مصنوعی چیست، چه تفاوتی با سرورهای معمولی دارد، چه کاربردهایی دارد و چگونه بهترین مدل سرور AI را متناسب با نیاز خود انتخاب کنید؛ راهنمایی که قبل از هر تصمیم فنی یا خرید، به آن نیاز دارید. اگر به دنبال بررسی کانفیگ و قیمت سرور hp مناسب هوش مصنوعی هستید، تا انتهای این مقاله با ما همراه باشید.

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 پردازنده گرافیکی (GPU) قوی، شتاب‌دهنده‌های اختصاصی هوش مصنوعی مانند واحد‌های Tensor Processing یا کارت‌های گرافیک حرفه‌ای 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.

برخلاف سرورهای معمولی، AI Server فقط برای روشن ماندن طراحی نشده است، بلکه هدف آن اجرای پایدار مدل‌ها، تغذیه سریع GPU و جلوگیری از گلوگاه حافظه است.

تفاوت سرورهای 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، سرور هوش مصنوعی بر تعداد واحدهای محاسباتی بیشتری تأکید دارد و به طور خاص برای اجرای برنامه‌های مختلف یادگیری ماشین و بارهای کاری یادگیری عمیق طراحی شده است. 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.

جدول مقایسه سرورهای هوش مصنوعی با سرورهای معمولی

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:

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.

• تحلیل کلان‌داده: پردازش سریع حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته برای استخراج الگو و تصمیم‌سازی.
• یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: آموزش مدل‌های پیشرفته برای کاربردهایی مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و خودکارسازی تصمیم‌ها.
• میزبانی سرویس‌های ابری: اجرای پلتفرم‌های تجاری هوشمند مانند فروشگاه آنلاین و سیستم‌های مدیریت مشتری با قابلیت شخصی‌سازی.
• اینترنت اشیا: تحلیل داده سنسورها برای پایش وضعیت، بهینه‌سازی انرژی و مدیریت هوشمند دارایی‌ها.
• خودروهای خودران: پردازش هم‌زمان داده سنسورها برای تشخیص مسیر، موانع و تصمیم‌گیری لحظه‌ای.
• چت‌بات و سیستم‌های تعاملی: درک درخواست کاربران و تولید پاسخ هوشمند در سرویس‌های پشتیبانی و گفت‌وگو.
• ذخیره‌سازی و جست‌وجوی هوشمند: مدیریت داده‌های حجیم با امکان جست‌وجوی سریع و دقیق.
• تحلیل تقلب مالی و تشخیص ناهنجاری‌ها: شناسایی بلادرنگ تراکنش‌های مشکوک و الگوهای غیرعادی با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای کاهش ریسک مالی و جلوگیری از سوءاستفاده در سیستم‌های بانکی و پرداخت.

سرور هوش مصنوعی برای چه کسب‌وکارهایی مناسب است؟

سرور هوش مصنوعی مخصوص کسب‌وکارها و تیم‌هایی است که با حجم بالای داده، مدل‌های یادگیری ماشین یا پردازش‌های سنگین محاسباتی سروکار دارند و به زیرساختی پایدار، مقیاس‌پذیر و پرقدرت نیاز دارند. از جمله موارد زیر:

• استارتاپ‌ها: استارتاپ‌هایی که روی تحلیل داده، پردازش تصویر یا مدل‌های هوشمند کار می‌کنند، با استفاده از سرور AI می‌توانند آموزش مدل‌ها را سریع‌تر انجام دهند، هزینه زیرساخت را کنترل کنند و محصول خود را سریع‌تر به بازار برسانند.
• سازمان‌های بزرگ (Enterprise): سازمان‌های بزرگ برای اجرای پروژه‌های کلان داده، اتوماسیون فرایندها و هوشمندسازی خدمات به سرورهای هوش مصنوعی نیاز دارند تا پردازش‌ها به‌صورت پایدار، امن و در مقیاس بالا انجام شود.
• تیم‌های تحقیقاتی و دانشگاهی: پژوهشگران برای آموزش مدل‌های پیچیده، اجرای شبیه‌سازی‌ها و تحلیل داده‌های علمی به توان پردازشی بالا نیاز دارند. سرور هوش مصنوعی امکان انجام محاسبات سنگین را بدون محدودیت سخت‌افزاری فراهم می‌کند.
• کسب‌وکارهای داده‌محور: شرکت‌هایی که تصمیم‌گیری آن‌ها بر پایه تحلیل داده است (مانند تجارت الکترونیک، بازاریابی هوشمند یا پزشکی دیجیتال) با سرور AI می‌توانند پردازش‌ها را سریع‌تر انجام دهند و بینش دقیق‌تری از داده‌ها به دست آورند.
• پیاده‌سازی داخلی (On-Premise) در مقابل فضای ابری (Cloud): اگر کنترل داده، امنیت و پایداری برایتان اولویت دارد، سرور داخلی گزینه مناسب‌تری است. اما برای پروژه‌های کوتاه‌مدت یا مقیاس‌پذیر، استفاده از سرویس‌های ابری انعطاف‌پذیری بیشتری ایجاد می‌کند.

آشنایی با ویژگی‌های سخت افزاری سرورهای هوش مصنوعی

توجه به ویژگی‌های سخت‌افزاری برای انتخاب سرور فیزیکی جهت استفاده در بارهای کاری AI ضروری است. به‌طور کلی یک سرور ai باید از مشخصات سخت‌افزاری زیر برخوردار باشد:

• پردازنده چند هسته‌ای
• حافظه رم بالا
• ذخیره‌سازی ترکیبی یا فقط حافظه SSD
• GPU قدرتمند
• شبکه‌ با پهنای باند بالا
• امکان ارتقا در آینده (مقیاس‌پذیری)
• قابلیت‌های امنیتی پیشرفته
• قابلیت عملکرد پایدار

در ادامه این موارد را کمی بیشتر توضیح می‌دهیم:

قدرت پردازشی بالا

سرور هوش مصنوعی به پردازنده‌های چند‌هسته‌ای قدرتمند مثل Intel Xeon یا AMD EPYC نیاز دارد تا بتواند بار محاسباتی سنگین مدل‌ها و الگوریتم‌ها را با سرعت و پایداری مناسب اجرا کند.

حافظه بالا

برای پردازش داده‌های حجیم و مدل‌های بزرگ، سرور باید از چند ترابایت رم با فرکانس بالا پشتیبانی کند تا تبادل سریع اطلاعات بین CPU، GPU و دیسک بدون ایجاد گلوگاه انجام شود.

ذخیره‌سازی مطمئن

بهترین عملکرد زمانی حاصل می‌شود که ترکیبی از SSD و HDD همراه با RAID استفاده شود؛ این روش هم سرعت دسترسی به داده را حفظ می‌کند و هم هزینه ذخیره‌سازی را کنترل می‌کند.

کارت گرافیک قوی

آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به کارت گرافیک سرور قدرتمند مانند GPUهای حرفه‌ای NVIDIA Tesla نیاز دارد تا پردازش موازی الگوریتم‌ها با حداکثر بازده انجام شود.

شبکه با پهنای باند بالا

برای محاسبات توزیع‌شده و آموزش مدل در چند سرور، شبکه‌های 25 گیگابیت به بالا به‌همراه کارت شبکه قدرتمند ضروری هستند تا انتقال داده به گلوگاه تبدیل نشود.

قابلیت مقیاس‌پذیری

سرور باید امکان ارتقای CPU، رم و ذخیره‌سازی را داشته باشد؛ به همین دلیل پلتفرم‌های دوپردازنده‌ای و ماژولار انتخاب بهتری نسبت به سرورهای تک‌پردازنده هستند.

مدیریت منابع به‌صورت ابری

استفاده از زیرساخت ابری یا مدل هیبرید کمک می‌کند منابع پردازشی، ذخیره‌سازی و GPU به‌صورت پویا مدیریت شوند و هزینه‌ها بر اساس مصرف واقعی تنظیم گردد.

امنیت

سرور هوش مصنوعی باید به رمزنگاری داده، کنترل سطح دسترسی و مکانیزم‌های امنیتی سخت‌افزاری مجهز باشد تا اطلاعات حساس مدل‌ها و دیتاست‌ها محافظت شوند.

ثبات عملکرد

برای آموزش پایدار مدل‌ها، زیرساخت باید از Load Balancing و Fault Tolerance پشتیبانی کند تا حتی در صورت خرابی بخشی از سیستم، پردازش بدون وقفه ادامه یابد.

حداقل مشخصات سرور هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلف

نیاز سخت‌افزاری سرور هوش مصنوعی بسته به نوع بار کاری متفاوت است. آموزش مدل، استنتاج، پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی هرکدام منابع متفاوتی مصرف می‌کنند. در ادامه حداقل کانفیگ پیشنهادی برای هر سناریو را می‌بینید:

آموزش مدل (Training)

آموزش مدل‌های یادگیری ماشین سنگین‌ترین بار کاری را دارد و بیشترین فشار روی پردازنده گرافیکی و حافظه وارد می‌شود.

حداقل مشخصات پیشنهادی:

• پردازنده دو سوکتی با حداقل 24 هسته پردازشی
• حداقل 128 گیگابایت حافظه رم
• حداقل 1 کارت گرافیک حرفه‌ای با 16 گیگابایت حافظه
• ذخیره‌سازی ترکیبی SSD پرسرعت + هارد دیسک
• شبکه حداقل 10 گیگابیت

این کانفیگ برای آموزش مدل‌های متوسط مناسب است؛ پروژه‌های بزرگ به چند کارت گرافیک و رم بالاتر نیاز دارند.

استنتاج (Inference)

در مرحله استنتاج، مدل آموزش‌دیده اجرا می‌شود و پاسخ تولید می‌کند. مصرف منابع کمتر از آموزش است، اما تأخیر پایین اهمیت زیادی دارد.

حداقل مشخصات پیشنهادی:

• پردازنده تک یا دو سوکتی با حداقل 16 هسته
• 64 گیگابایت رم
• کارت گرافیک سبک یا شتاب‌دهنده هوش مصنوعی
• ذخیره‌سازی SSD
• شبکه پایدار

این نوع سرور برای چت‌بات‌ها، سیستم‌های پیشنهاددهنده و سرویس‌های آنلاین مناسب است.

پردازش تصویر

کاربردهایی مثل تشخیص چهره، بینایی ماشین و تحلیل ویدئو به پردازش موازی سنگین نیاز دارند.

حداقل مشخصات پیشنهادی:

• پردازنده دو سوکتی
• حداقل 128 گیگابایت رم
• کارت گرافیک قدرتمند با حافظه بالا
• فضای ذخیره‌سازی سریع برای تصاویر و ویدئو
• پهنای باند شبکه بالا

در پروژه‌های ویدئویی، چند کارت گرافیک توصیه می‌شود.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

مدل‌های زبانی به حافظه زیاد و پردازش ماتریسی وابسته هستند، مخصوصاً هنگام آموزش.

حداقل مشخصات پیشنهادی:

• پردازنده چند هسته‌ای قدرتمند
• حداقل 128 گیگابایت رم
• کارت گرافیک با حداقل 24 گیگابایت حافظه
• ذخیره‌سازی SSD پرسرعت

برای مدل‌های بزرگ، رم و حافظه گرافیکی تعیین‌کننده اصلی هستند.

تحلیل کلان‌داده (Big Data + AI)

اگر هوش مصنوعی با حجم عظیم داده ترکیب شود، تمرکز روی ذخیره‌سازی و شبکه بیشتر می‌شود.

حداقل مشخصات پیشنهادی:

• پردازنده دو سوکتی
• 128 تا 256 گیگابایت رم
• حداقل یک کارت گرافیک
• آرایه دیسک ترکیبی SSD و HDD
• شبکه 25 گیگابیت یا بالاتر

این سناریو بیشتر در سازمان‌های بزرگ و مراکز داده دیده می‌شود.

مجازی‌سازی و کانتینرها (داکر / کوبرنتیز)

برای اجرای پایدار داکر و کوبرنتیز، سرور باید حداقل 16 هسته پردازشی، 64 گیگابایت رم، ذخیره‌سازی پرسرعت SSD/NVMe و شبکه 10 گیگابیت داشته باشد. پشتیبانی از مجازی‌سازی سخت‌افزاری و GPU اشتراکی، مدیریت چند بار کاری هم‌زمان را ساده‌تر می‌کند.

جدول حداقل مشخصات سرور هوش مصنوعی بر اساس نوع کاربرد

نکته: این مشخصات حداقلی هستند و در پروژه‌های واقعی، بسته به حجم داده، نوع مدل و میزان هم‌زمانی کاربران، معمولاً کانفیگ بالاتری انتخاب می‌شود.

معرفی بهترین سرورهای مناسب هوش مصنوعی

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

سرورهای نسل نهم HPE

سرورهای نسل نهم HPE با طراحی قدرتمند و پشتیبانی از پردازنده‌های متعدد، حافظه سریع و شاسی‌های قابل توسعه، برای بارهای کاری هوش مصنوعی مناسب هستند. سرور g9 از توان پردازشی بالا، انعطاف در پیکربندی GPU و بهینه‌سازی برای یادگیری ماشین و پردازش داده‌های بزرگ بهره می‌برد. این ویژگی‌ها در آموزش مدل‌ها و استنتاج هوشمند، عملکرد قابل توجهی ارائه می‌دهند.

سرور DL380 Gen9 8SFF از این نسل، بهترین گزینه برای بارهای کاری AI به‌شمار می‌آید. این سرور با دو پردازنده قوی از خانواده Intel Xeon، ظرفیت نصب چند کارت شتاب‌دهنده (GPU) و پشتیبانی از حافظه‌های پرسرعت، گزینه‌ای مناسب برای هوش مصنوعی است. همچنین این مدل دارای 8 جایگاه SFF برای دیسک‌های SSD پرسرعت است و از امکان پیکربندی RAID بهره می‌برد. سرعت بالا در ذخیره‌سازی و فراخوانی داده‌ها و توان بالا در محاسبات موازی، این سرور را برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و بارهای داده‌محور بهینه می‌سازد.

سرورهای نسل دهم HPE

سرورهای نسل دهم HPE بهبودهای چشمگیری نسبت به نسل قبلی دارند که از میان آنها باید به پشتیبانی از پردازنده‌های جدیدتر، پهنای باند حافظه بیشتر و قابلیت نصب کارت‌های شتاب‌دهنده (GPU/FPGA) قوی‌تر اشاره کرد. سرور g10 برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده‌اند و می‌توانند سرعت آموزش مدل‌ها و پاسخ‌دهی استنتاج را افزایش دهند. بهترین مدل نسل 10 برای هوش مصنوعی، سرور DL380 Gen10 8SFF است.

این سرور دو سوکتی از دو پردازنده مقیاس‌پذیر زئون با حداکثر 28 هسته پردازشی و فرکانس کاری 3.8 گیگاهرتز پشتیبانی می‌کند. سرور dl380 g10 با کانفیگ 8SFF (مجهز به 8 درایو SFF برای حافظه‌های SSD)، با پردازنده‌های نسل اول و دوم زئون اینتل سازگار است و از 8 درایو 2.5 اینچی (SFF) برای پشتیبانی از حافظه‌های پرسرعت SSD بهره می‌برد. 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.

سرورهای نسل G10 پلاس HPE

سرورهای نسل G10 پلاس HPE با طراحی پیشرفته، پشتیبانی از پردازنده‌های قدرتمند AMD و Intel و بهینه‌سازی برای شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی، گزینه‌ای قدرتمند برای بارهای کاری AI هستند. سرور g10 plus از حافظه‌های با پهنای باند بالا، I/O گسترش‌یافته و مدیریت سیستم هوشمند بهره می‌برد تا مدل‌های یادگیری عمیق و پردازش داده‌های بزرگ را با سرعت و کارایی بالا آموزش دهد. سرور dl380 g10 plus 8SFF از بهترین مدل‌های این نسل برای بار کاری AI است.

این سرور توانایی پشتیبانی از پردازنده‌های نسل سوم اینتل زئون scalable را دارد که 8 تا 40 هسته پردازشی در اختیارتان قرار می‌دهد. سرور dl380 g10 plus (با شاسی 8SFF) از نوع دو سوکتی است و همچنین توانایی پشتیبانی از حافظه‌های DDR4 با فرکانس کاری 3200 مگاهرتز را دارد. این سرور به شما اجازه می‌دهد از طریق 32 اسلات DIMM، قادر به نصب 8 ترابایت حافظه اصلی روی سرور باشید. همچنین امکان 8 حافظه پرسرعت SSD در این سرور وجود دارد.

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 HPE

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. سرور g11 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 HPE DL380 Gen11 8SFF

 سرور dl380 g11 در مقایسه با همتای نسل قبلی خود پیشرفت‌های قابل توجهی 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 و به 8 درایو SFF برای پشتیبانی از حافظه‌های پرسرعت SSD مجهز است.

 این سرور توانایی پشتیبانی از کارت‌های گرافیکی رده بالا مثل Nvidia Tesla H100، Nvidia Tesla A100، Nvidia Tesla M10، Nvidia Tesla P40، Nvidia Tesla T4 و … را برای استفاده در حوزه هوش مصنوعی دارد.

سرور HPE DL380a Gen11 8SFF

سرور HPE DL380a Gen11 8SFF با قدرت پردازشی بالا و پشتیبانی از آخرین نسل پردازنده‌های سرور، انتخابی عالی برای بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است. این مدل امکان نصب چند GPU را فراهم می‌کند که پردازش موازی داده‌ها را تسریع می‌کند و برای آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ مناسب است. پشتیبانی از حافظه‌های پرسرعت و 8 جایگاه SFF برای دیسک‌های SSD، سرعت بالا در خواندن/نوشتن داده‌ها را تضمین می‌کند. همچنین مدیریت هوشمند HPE به بهینه‌سازی عملکرد و پایدار نگه‌داشتن سرور در بارهای سنگین کمک می‌کند، که آن را برای استقرار پروژه‌های AI سازمانی ایده‌آل می‌سازد.

مقالات مرتبط

• سرور حسابداری
• سرور ادوبی کانکت
• سرور دوربین مدار بسته

سؤالات متداول کاربران درباره سرور برای هوش مصنوعی

1- سرور هوش مصنوعی چه تفاوتی با سرور معمولی دارد؟

سرور هوش مصنوعی به شتاب‌دهنده‌هایی مثل GPU مجهز است و برای پردازش موازی طراحی شده، در حالی‌که سرورهای معمولی بیشتر برای اجرای نرم‌افزارهای عمومی و بارهای کاری سنتی استفاده می‌شوند.

2- حداقل مشخصات یک سرور AI برای شروع چیست؟

برای شروع، پردازنده چند‌هسته‌ای قوی، حداقل یک GPU حرفه‌ای، 64 گیگابایت رم، فضای ذخیره‌سازی پرسرعت SSD و منبع تغذیه پایدار لازم است؛ بسته به کاربرد، این مشخصات افزایش پیدا می‌کند.

3- سرور هوش مصنوعی بخریم یا از سرویس ابری استفاده کنیم؟

اگر حجم پردازش مداوم و داده حساس دارید، سرور داخلی منطقی‌تر است؛ اما برای پروژه‌های موقت یا مقیاس‌پذیر، سرویس ابری هزینه اولیه کمتر و انعطاف بیشتری فراهم می‌کند.

4- آیا هر GPU برای سرور هوش مصنوعی مناسب است؟

خیر. GPUهای مخصوص دیتاسنتر حافظه بیشتر، پایداری بالاتر و پشتیبانی نرم‌افزاری حرفه‌ای دارند؛ کارت‌های گیمینگ برای کار طولانی‌مدت و بار سازمانی طراحی نشده‌اند.

5- سرور AI بیشتر برای آموزش مدل استفاده می‌شود یا استنتاج؟

هر دو کاربرد رایج است؛ آموزش مدل به توان پردازشی بالا نیاز دارد، اما استنتاج تمرکز بیشتری روی سرعت پاسخ و مصرف انرژی دارد و معمولاً منابع کمتری مصرف می‌کند.

آنچه درباره سرور هوش مصنوعی یاد گرفتیم

انتخاب سرور هوش مصنوعی قبل از هر چیز به نوع کاربرد شما بستگی دارد؛ آموزش مدل، استنتاج، پردازش تصویر یا تحلیل داده. با بررسی دقیق سخت‌افزار، بودجه و مقیاس‌پذیری، می‌توانید راهکاری انتخاب کنید که هم برای امروز و هم برای آینده پاسخگو باشد. درصورت نیاز به مشاوره تخصصی برای انتخاب سرور هوش مصنوعی، می‌توانید شماره 8363-021 تماس بگیرید و از مشاوره تخصصی کارشناسان ما بهره‌مند شوید.

خرید سرور hp از فالنیک

فروش سرور hp در فالنیک با 2 سال گارانتی معتبر و تضمین اصالت کالا انجام می‌شود. برای اطلاع از قیمت سرور اچ پی و انتخاب کانفیگ مناسب، از مشاوره تخصصی رایگان استفاده کنید.

خرید سرور hpتماس تلفنی