در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (Machine Learning – ML) و یادگیری عمیق (Deep Learning – DL) تحول بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کرده است . این فناوری‌ها دیگر صرفاً ابزارهایی برای تولید متن یا انجام کارهای ساده نیستند، بلکه به عوامل هوشمندی تبدیل شده‌اند که قادر به تصمیم‌گیری، حل مسئله، و تعامل با دنیای اطراف ما هستند. برای پشتیبانی از پردازش الگوریتم‌های پیچیده و مدل‌های هوشمند یادگیری ماشین، نیاز به سرورهایی داریم که به طور خاص برای هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. این مقاله به بررسی جامع راه‌اندازی، ویژگی‌ها، کاربردها، مزایا و چالش‌های سرورهای هوش مصنوعی می‌پردازد.

سرور هوش مصنوعی چیست؟

یک سرور هوش مصنوعی (AI Server) سیستمی است که به طور ویژه برای اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است . این سرورها دارای قدرت پردازشی بالایی هستند و اغلب به یک یا چند پردازنده گرافیکی (GPU) قدرتمند، شتاب‌دهنده‌های اختصاصی هوش مصنوعی مانند واحدهای پردازش تانسور (TPU) یا کارت‌های گرافیک مجهز شده‌اند. قطعات سخت‌افزاری این سرورها مقدار قابل توجهی از قدرت پردازش موازی را برای اجرای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی فراهم می‌کنند. علاوه بر سخت‌افزار، نرم‌افزارهای بهینه‌سازی‌شده برای بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، و همچنین کتابخانه‌های تخصصی نیز جزو مهمی از سرورهای هوش مصنوعی به شمار می‌روند. هوش مصنوعی به معنای شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری است و به پایه‌ای از سخت‌افزار و نرم‌افزار تخصصی اشاره دارد که برای نوشتن و آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد.

چرا به سرورهای هوش مصنوعی نیاز داریم؟ کاربردها و اهمیت

نیاز به سرورهای هوش مصنوعی از کاربردهای گسترده و پیچیده این فناوری نشأت می‌گیرد . فرآیند آموزش مدل‌های هوشمند نیازمند سخت‌افزارهای سطح بالایی است و استفاده از کامپیوترهای شخصی برای این منظور منطقی نیست، زیرا انجام محاسبات به پردازنده‌های مرکزی و گرافیکی قدرتمند نیاز دارد و زیرساخت باید توانایی رسیدگی به بار کاری سنگین را داشته باشد.
کاربردهای سرورهای هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:
• تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analysis): سرورهای هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیچیده برای پردازش و تحلیل حجم بالایی 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): این سرورها با GPU قدرتمند و سایر سخت‌افزارهای تخصصی 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.
• میزبانی سرویس‌های ابری (Cloud Services Hosting): سرورهای هوش مصنوعی به طور 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 .
• 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.
• 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.
• سرورهای تعاملی و چت‌بات: این سرورها برای پردازش مکالمات طبیعی و ارائه پاسخ‌های مرتبط ساخته شده‌اند و اغلب دارای نرم‌افزارهای پیشرفته برای درک درخواست‌های کاربر و تولید پاسخ هستند.
• سرورهای ذخیره‌سازی و جست‌وجوی هوشمند: این سرورها برای ذخیره‌سازی داده‌هایی با ویژگی‌های خاص و جست‌وجوی سریع و دقیق در بین حجم عظیمی از اطلاعات بهینه‌سازی شده‌اند.

خرید سرور اچ پی به همراه لیست قیمت سرور HP 

ویژگی‌های سخت‌افزاری کلیدی برای راه‌اندازی سرور هوش مصنوعی

برای اطمینان از عملکرد بهینه در بارهای کاری هوش مصنوعی، سرورها باید دارای ویژگی‌های سخت‌افزاری خاصی باشند.
۱. قدرت پردازشی بالا: هوش مصنوعی برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف خود، به پردازش محاسباتی سنگین نیاز دارد. پردازنده‌های قدرتمند و چند هسته‌ای مانند سری Intel Xeon یا AMD EPYC برای سرور مناسب هوش مصنوعی ایده‌آل هستند.

پردازنده‌های مقیاس‌پذیر Intel Xeon Scalable عملکرد کارآمدی را ارائه می‌کنند و قابلیت مدیریت بارهای کاری سنگین را دارند.
۲. واحد پردازش گرافیکی (GPU) قدرتمند: GPU در قلب سرورهای یادگیری عمیق قرار دارد. بیشتر الگوریتم‌های هوش مصنوعی به پردازش موازی نیاز دارند و از هسته‌های پردازشی گرافیکی برای این منظور استفاده می‌کنند. پردازنده‌های گرافیکی برای انجام ضرب ماتریس به صورت موازی طراحی شده‌اند و ثابت کرده‌اند که برای دستیابی به سرعت‌های فوق‌العاده در یادگیری عمیق به‌شدت تاثیرگذار هستند. استفاده از سرورهایی که از کارت‌های گرافیکی قوی مانند NVIDIA Tesla، NVIDIA A100/H100 یا AMD Radeon استفاده می‌کنند، توصیه می‌شود. کارت‌هایی مانند NVIDIA GeForce RTX 3090 با ۲۴ گیگابایت حافظه، نیروگاهی برای انواع پروژه‌های هوش مصنوعی هستند.
۳. حافظه سیستم (RAM) بالا: برای پردازش حجم بزرگی از داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، به حافظه‌هایی با ظرفیت و فرکانس کاری بالا نیاز داریم. سرور باید توانایی پشتیبانی از چند ترابایت حافظه را داشته باشد. حافظه سیستم باید به اندازه کافی بزرگ باشد تا سرعت پردازش CPU با سرعت پردازش داده‌ها توسط GPU مطابقت داشته باشد. به عنوان یک قانون کلی، رم سرور یادگیری عمیق باید حداقل به اندازه حافظه GPU + 25% بیشتر باشد.

۴. ذخیره‌سازی مطمئن و پرسرعت: 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 (SSD) توصیه می‌شوند. برای کاهش زمان بازیابی اطلاعات، استفاده از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی با سرعت بالا مانند NVMe SSD ضروری است .
۵. شبکه با پهنای باند بالا: اگر محاسبات توزیع شده و موازی برای افزایش سرعت انجام کارها و آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، شبکه‌های با پهنای باند بالا ضروری هستند. شبکه‌های ۲۵ گیگابیت به بالا توصیه می‌شوند. فناوری‌هایی مانند NVLink یا InfiniBand، تأخیر بین کارت‌های گرافیکی و سایر اجزا را کاهش می‌دهند.

۶. سیستم خنک‌کننده کارآمد: سرورهای هوش مصنوعی به دلیل فعالیت فشرده محاسباتی، گرمای زیادی تولید می‌کنند. بنابراین، سرورها باید به سیستم‌های خنک‌کننده مناسب مانند فن‌ها و رادیاتورها مجهز باشند تا از گرمای بیش از حد جلوگیری شود و عملکرد پایدار تحت بارهای کاری شدید تضمین گردد.
۷. قابلیت مقیاس‌پذیری: سرورها باید توانایی مقیاس‌پذیری داشته باشند، به‌طوری که امکان ارتقا یا افزایش قابلیت‌های سخت‌افزاری آن‌ها (پردازنده، حافظه اصلی، و دیسک‌ها) وجود داشته باشد. این سرورها از پیکربندی‌های چند پردازنده گرافیکی پشتیبانی می‌کنند و می‌توانند همراه با نیازهای رو به رشد توان محاسباتی افزایش یابند.
۸. مدیریت منابع به صورت ابری: استفاده از سرویس‌های ابری (Cloud services) که امکاناتی مانند مقیاس‌پذیری بالا، پردازش موازی و ذخیره‌سازی ابری را فراهم می‌کنند، توصیه می‌شود.

۹. امنیت: این سرورها باید امکانات امنیتی قوی مانند رمزنگاری داده‌ها، دسترسی مدیریت شده و مجهز به فناوری‌های امنیتی از پیش تعریف شده را داشته باشند . هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص و جلوگیری از حملات سایبری و نفوذ به سرور کمک کند.
۱۰. ثبات عملکرد: فرآیند آموزش مدل‌های هوشمند حساس است. از این‌رو زیرساخت باید دارای پایداری و ثبات باشد. استفاده از تکنولوژی‌هایی مانند متوازن‌سازی بار (Load balancing) و پایداری در برابر خطا (Fault tolerance) ضروری است.

نرم‌افزارها و ابزارهای مدیریت سرورهای گرافیکی NVIDIA

برای مدیریت مؤثر سرورهای GPU NVIDIA، مجموعه‌ای از نرم‌افزارها و ابزارها ضروری هستند:
• NVIDIA CUDA: یک پلتفرم محاسباتی موازی و مدل برنامه‌نویسی.
• NVIDIA Container Toolkit: برنامه‌های کانتینری را که از GPU برای شتاب استفاده می‌کنند، فعال می‌کند.
• NVIDIA TensorRT: برنامه‌های استنتاج یادگیری عمیق را بهینه می‌کند.
• NVIDIA Nsight Systems: قابلیت تجزیه و تحلیل عملکرد و پروفایل عمیق را ارائه می‌دهد.
• NVIDIA Management Library (NVML): یک API مبتنی بر C برای نظارت بر وضعیت‌های مختلف پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA.
• NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM): مجموعه‌ای از ابزارها برای مدیریت و نظارت بر سرورهای GPU در مراکز داده.
• Kubernetes با پشتیبانی از GPU: برای هماهنگ کردن برنامه‌های کانتینری که از قدرت پردازنده‌های گرافیکی برای شتاب استفاده می‌کنند.
• Prometheus + Grafana: برای نظارت و تجسم در زمان واقعی معیارهای سیستم.
• Slurm: مدیر بار و زمان‌بندی کار که با خوشه‌های GPU ادغام می‌شود.
• PyTorch/TensorFlow: چارچوب‌های یادگیری عمیق که از GPU برای آموزش/استنتاج سریع استفاده می‌کنند.
• NVIDIA AI Enterprise: مجموعه‌ای بهینه‌سازی شده و ابری از نرم‌افزارهای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و تجزیه و تحلیل داده، تا هر سازمانی بتواند بهترین کارآیی را در این موارد داشته باشد.

بهینه‌سازی عملکرد سرور هوش مصنوعی (با تمرکز بر NVIDIA GPU)

برای دستیابی به بهترین عملکرد از سرور هوش مصنوعی، بهینه‌سازی دقیق ضروری است.
۱. نصب آخرین درایورها و نرم‌افزارها: اطمینان حاصل کنید که جدیدترین درایورهای NVIDIA و سایر نرم‌افزارهای ضروری برای سازگاری و بهترین عملکرد نصب شده باشند.
۲. تنظیمات BIOS: تنظیمات BIOS باید به گونه‌ای تغییر کند که از حداکثر سرعت PCI-E (x16) و تخصیص حافظه بهینه اطمینان حاصل شود.
۳. فعال‌سازی GPU Boost: از فناوری NVIDIA GPU Boost استفاده کنید که به طور خودکار سرعت ساعت را برای بهره‌وری بیشتر افزایش می‌دهد.
۴. پیکربندی تنظیمات CUDA: پارامترهای تعداد دستگاه، رشته‌ها در هر بلوک و تعداد بلوک‌ها در هر شبکه را تنظیم کنید تا بهترین ترکیب برای بارهای کاری خاص به دست آید.
۵. اجرای جداسازی منابع: از nvidia-docker2 برای فعال کردن جداسازی منابع در میان کانتینرهای سرورهای دارای شتاب GPU استفاده کنید تا تخصیص منابع به طور مؤثر مدیریت شود.
۶. مدیریت حافظه: با استفاده از CUDA Unified Memory، انتقال و تخصیص حافظه را به طور مؤثرتری مدیریت کنید.
۷. نظارت و تجزیه و تحلیل عملکرد: به طور مداوم عملکرد سیستم را با ابزارهایی مانند nvidia-smi و سایر ابزارهای پروفایلینگ NVIDIA نظارت کنید.
۸. مدیریت انرژی و حرارت: از اتلاف گرمای مناسب اطمینان حاصل کنید و از nvidia-smi برای نظارت بر دما و مصرف انرژی استفاده کنید.

مزایای استفاده از سرورهای هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در سرور اختصاصی مزایای فراوانی دارد :
• افزایش قدرت پردازش و عملکرد بالا: سرورهای هوش مصنوعی قادرند الگوریتم‌های پیچیده را با سرعت بالا اجرا کنند.
• مقیاس‌پذیری آسان: این سرورها برای نیازهای مختلف به راحتی مقیاس‌پذیر هستند.
• بهبود عملکرد و بهره‌وری: هوش مصنوعی با تحلیل دقیق و سریع داده‌ها، تصمیم‌گیری بهینه و بهبود فرآیندهای عملیاتی سرور اختصاصی را امکان‌پذیر می‌سازد.
• افزایش قابلیت پیش‌بینی: هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های سیستم و تشخیص الگوهای نامطلوب، می‌تواند خرابی‌ها و مشکلات احتمالی سرور را قبل از وقوع پیش‌بینی کند.
• بهبود امنیت: هوش مصنوعی قادر است به صورت هوشمند تهدیدات امنیتی را تشخیص داده و تدابیر امنیتی را اعمال کند.
• کاهش هزینه‌ها: با بهینه‌سازی مدیریت منابع و پیش‌گیری از مشکلات، هزینه‌های عملیاتی کاهش می‌یابد.
• افزایش انعطاف‌پذیری و خودکارسازی: هوش مصنوعی می‌تواند فرایندهای مدیریت سرور را خودکار کند.
• بهبود تجربه مشتری: با افزایش سرعت، پایداری و دسترسی به خدمات، رضایت کاربران افزایش می‌یابد.

چالش‌ها و معایب سرورهای هوش مصنوعی

با وجود مزایای فراوان، سرورهای هوش مصنوعی چالش‌ها و معایبی نیز دارند که باید در نظر گرفته شوند:
• هزینه بالا: تجهیزات سخت‌افزاری پیشرفته مورد نیاز برای سرورهای هوش مصنوعی، هزینه بالایی دارد.
• نیاز به مهارت‌های تخصصی: مدیریت و نگهداری این سرورها نیازمند مهارت‌های تخصصی است.
• تأثیرات مخرب زیست‌محیطی: به دلیل مصرف برق بالا، این سرورها می‌توانند تأثیرات مخربی بر محیط زیست داشته باشند.
• چالش‌های مقیاس‌پذیری: با رشد فعالیت‌های دیجیتال و افزایش ترافیک، چالش‌های مقیاس‌پذیری وجود دارد که نیازمند راهکارهای هوشمند است.
• چالش‌های امنیتی پیچیده‌تر: با پیشرفت هوش مصنوعی، حملات سایبری نیز هوشمندتر و پیچیده‌تر می‌شوند.

مقایسه سرور هوش مصنوعی و سرورهای معمولی

تفاوت اصلی میان سرورهای هوش مصنوعی و سرورهای عمومی در کاربردی است که برای آن طراحی شده‌اند.

مقایسه سرورهای هوش مصنوعی و ایستگاه‌های کاری هوش مصنوعی

اگرچه از نظر فنی می‌توان از یک ایستگاه کاری به عنوان سرور یا برعکس استفاده کرد، اما هدف طراحی و کارایی آن‌ها متفاوت است.
• سرورهای هوش مصنوعی: این سرورها به طور کلی تمایل به شبکه دارند و به عنوان یک منبع مشترک در دسترس هستند تا خدمات قابل دسترسی در سراسر شبکه را اجرا کنند. وظیفه اصلی آن‌ها آموزش مؤثر مدل‌های بزرگ بر روی GPU و خوشه‌های سرور و همچنین عمل به عنوان پلتفرم‌های استنتاج اختصاصی برای انواع برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی است.
• ایستگاه‌های کاری هوش مصنوعی (AI Workstations): این دستگاه‌ها بیشتر برای اجرای درخواست‌های یک کاربر خاص یا برنامه کاربردی در نظر گرفته می‌شوند. دانشمندان و مهندسان داده و محققان هوش مصنوعی اغلب از یک ایستگاه کاری هوش مصنوعی برای فرآیند ساخت و نگهداری برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی، شامل آماده‌سازی داده‌ها، طراحی مدل و آموزش مدل اولیه استفاده می‌کنند. آن‌ها بهینه‌سازی نشده‌اند تا برای عملکردهای عظیم، اشتراک‌گذاری، موازی‌سازی و قابلیت‌های دیگر شبکه بهینه شوند.

نقش هوش مصنوعی در مدیریت سرور اختصاصی

هوش مصنوعی فراتر از آموزش مدل‌ها، در مدیریت خود سرورهای اختصاصی نیز نقش حیاتی ایفا می‌کند.
• مدیریت منابع بهینه: هوش مصنوعی قادر است به طور هوشمندانه و بهینه منابع سخت‌افزاری را مدیریت کند، بار پردازشی را توزیع کند و به طور خودکار به مسائل امنیتی و عیب‌یابی پاسخ دهد. با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، مصرف منابع مانند پردازشگر، حافظه و پهنای باند بهینه می‌شود.
• پیش‌بینی بار و تخصیص پویا: سرور می‌تواند بار را در آینده پیش‌بینی کرده و منابع را به‌طور دقیق تخصیص دهد. این امکان به سرور می‌دهد که به‌طور پویا و بهینه با تغییرات ترافیک سازگار شود.
• تشخیص و پیش‌بینی مشکلات: با تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های هوشمند، سرور می‌تواند نشانه‌های پیشروی مشکلات را تشخیص داده و اقدامات لازم برای جلوگیری از اختلال در عملکرد را انجام دهد.
• افزایش امنیت: هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص و جلوگیری از حملات سایبری و نفوذ به سرور کمک کند. با تحلیل الگوهای غیرمعمول و رفتارهای مشکوک، اقدامات لازم برای محافظت از سرور اتخاذ می‌شود.
• بهبود خودکارسازی: هوش مصنوعی می‌تواند در خودکارسازی فرایندهای مدیریت سرور مؤثر باشد.
• مانیتورینگ و رصد هوشمند: سیستم‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به صورت خودکار و پیشرفته، فعالیت‌ها و عملکرد سرور را مانیتور کنند و اطلاعات دقیقی را در اختیار مدیران قرار دهند.
• تحلیل داده‌های سرور: الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های سرور، الگوها، روندها و اطلاعات مفیدی را استخراج کرده و تصمیمات مناسبی در خصوص بهبود عملکرد سرور ارائه می‌دهند.

مدل‌های سرور هوش مصنوعی پیشنهادی (HPE)

شرکت HPE (Hewlett Packard Enterprise) یکی از شرکت‌های معروف در زمینه فناوری اطلاعات است و راه‌حل‌های مختلف سرور را برای همه صنایع ارائه می‌دهد. در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اچ‌پی تعدادی سرور قوی و مناسب ارائه می‌کند.
• HPE ProLiant DL380 Gen10: یکی از محبوب‌ترین سرورهای اچ‌پی که برای بارهای کاری سنگین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مناسب است. دارای قدرت پردازشی بالا، حافظه بزرگ و قابلیت ارتقاء است و از کارت‌های گرافیک پیشرفته Nvidia Tesla و AMD Radeon پشتیبانی می‌کند.
• HPE Apollo 6500 Gen10 System: این سرور با قدرت پردازشی بالا و قابلیت پشتیبانی از کارت‌های گرافیکی قدرتمند، برای تسریع فرآیندهای شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و آموزش مدل‌های پیچیده مناسب است.
• HPE ProLiant DL580 Gen10: این سرور با استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته HPE، قدرت پردازشی فوق‌العاده‌ای را با پشتیبانی از پردازنده‌های مقیاس‌پذیر اینتل زئون (۴ تا ۲۸ هسته) ارائه می‌دهد و برای برنامه‌های هوش مصنوعی پیشرفته و آنالیز داده‌های بزرگ مناسب است.
• HPE ProLiant DL380 Gen10 Plus: یک سرور نسل دهم پیشرفته‌تر که از پردازنده‌های نسل سوم اینتل زئون Scalable (۸ تا ۴۰ هسته) و حافظه‌های DDR4 با فرکانس ۳۲۰۰ مگاهرتز پشتیبانی می‌کند. همچنین مجهز به ۳ اسلات PCIe Gen4.x است و از انواع کارت‌های گرافیکی رده بالا پشتیبانی می‌کند.
• سرورهای نسل یازدهم HPE: به طور کلی، سرورهای نسل یازدهم با استفاده از جدیدترین فناوری‌های روز و قابلیت‌های سخت‌افزاری پیشرفته‌تر نسبت به نسل قبلی، انتخاب مناسبی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. این سرورها از پردازنده‌های نسل چهارم اینتل زئون (حداکثر ۶۰ هسته) و AMD (حداکثر ۹۶ هسته) پشتیبانی می‌کنند.
◦ HPE ProLiant DL380 Gen11: این سرور دو سوکتی از پردازنده‌های نسل چهارم زئون اینتل (۶۰ هسته) و ۸ ترابایت حافظه DDR5 با فرکانس ۴۸۰۰ مگاهرتز پشتیبانی می‌کند. همچنین توانایی پشتیبانی از کارت‌های گرافیکی رده بالا مانند NVIDIA Tesla V100/A100 را دارد.
◦ HPE ProLiant DL365 Gen11: این سرور مبتنی بر معماری AMD است و توان محاسباتی قدرتمندی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند.
◦ HPE ProLiant DL380a Gen11: این سرور بهینه برای بارهای کاری مرتبط با هوش مصنوعی و پردازش گرافیکی GPU طراحی شده است و از پردازنده‌های Intel Xeon Scalable نسل چهارم و پنجم با تا ۵۶ هسته و چندین GPU پیشرفته پشتیبانی می‌کند.

نتیجه‌گیری
راه‌اندازی یک سرور هوش مصنوعی یک گام حیاتی در بهره‌برداری کامل از پتانسیل مدل‌های زبانی بزرگ و عوامل هوشمند است. با انتخاب دقیق سخت‌افزار، استفاده از نرم‌افزارهای مناسب و اعمال بهینه‌سازی‌های لازم، می‌توان یک زیرساخت قدرتمند و مقیاس‌پذیر برای بارهای کاری هوش مصنوعی ایجاد کرد. این پروژه‌ها نه تنها فرصتی عالی برای کار عملی با LLMها فراهم می‌کنند، بلکه نگرش شما را نسبت به طراحی Agentهای هوش مصنوعی دگرگون خواهند کرد. شرکت‌هایی مانند نت‌یک و دالمن افزار پارسه آماده ارائه خدمات و مشاوره در این زمینه هستند.

سوالات متداول

۱. آیا سرورهای هوش مصنوعی دارای چند کارت گرافیک هستند؟

بله، با توجه به نیاز برخی از نرم‌افزارها برای محاسبات سنگین بر روی چندین کارت گرافیک به صورت همزمان، سرورهای هوش مصنوعی معمولاً با ۲، ۴ و ۸ کارت گرافیک ارائه می‌گردند تا بتوانند پردازش موازی کارآمدی را انجام دهند.

۲. تفاوت اصلی بین سرورهای هوش مصنوعی و سرورهای معمولی چیست؟

تفاوت اصلی در هدف کاربری و منابع پردازشی است. سرورهای هوش مصنوعی به طور خاص برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با پردازنده‌ها و کارت‌های گرافیک بسیار قوی و قابلیت پردازش موازی طراحی شده‌اند. در مقابل، سرورهای معمولی برای اجرای برنامه‌های کاربردی عمومی، ذخیره‌سازی داده‌ها و ارائه خدمات شبکه با منابع پردازشی استانداردتر طراحی شده‌اند.

۳. چرا پردازنده‌های گرافیکی (GPU) برای سرورهای هوش مصنوعی بسیار مهم هستند؟

پردازنده‌های گرافیکی برای سرورهای هوش مصنوعی بسیار مهم هستند زیرا این سرورها برای پردازش موازی و محاسبات سنگین در بارهای کاری هوش مصنوعی مانند آموزش شبکه‌های عصبی عمیق طراحی شده‌اند. GPUها دارای تعداد زیادی هسته محاسباتی هستند که به طور همزمان عمل می‌کنند و می‌توانند عملیات مورد نیاز هوش مصنوعی (مانند ضرب ماتریس) را بسیار سریع‌تر از پردازنده‌های سنتی انجام دهند و به طور قابل توجهی سرعت آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهند .