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

در انقلاب هوش مصنوعی، سرورهای هوش مصنوعی به عنوان زیرساخت حیاتی، نقشی محوری ایفا می‌کنند. این سیستم‌های محاسباتی قدرتمند، با توان پردازشی بی‌نظیر خود، امکان توسعه و اجرای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تا تحلیل داده‌های عظیم و خودروهای خودران را فراهم می‌سازند. این مقاله به بررسی جامع سرورهای هوش مصنوعی، از تعریف و کاربردها تا اجزای اصلی و تفاوت‌های آن‌ها با سرورهای سنتی می‌پردازد.

فهرست مطالب این مقاله:

- مقدمه
- سرور هوش مصنوعی چیست؟
- کاربردهای سرور هوش مصنوعی
- تفاوت‌ سرورهای هوش مصنوعی با سرور معمولی
- اجزای اصلی سرورهای هوش مصنوعی
- معرفی سرورهای هوش مصنوعی HP
- جمع‌بندی
- پرسش‌های پرتکرار

مقدمه

با پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی (AI)، نیاز به سرورهای قدرتمند برای پشتیبانی از بارهای کاری هوش مصنوعی بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. کاربردهای هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و تحلیل داده‌ها، نیازمند منابع پردازشی قابل توجهی هستند و اینجاست که سرورهای هوش مصنوعی وارد عرصه می‌شوند. چه به دنبال استقرار سرورهای آموزش هوش مصنوعی برای ساخت مدل‌های پیچیده باشید، چه سرورهای استنتاج (Inference) که مدل‌های هوش مصنوعی را برای ارائه خدمات به کاربران اجرا می‌کنند، انتخاب زیرساخت مناسب امری حیاتی است.

در این مقاله، انواع مختلف سرورهای هوش مصنوعی، مشخصات و کاربردهای اینگونه سرورها را بررسی و سرورهای هوش مصنوعی HP را معرفی خواهیم کرد.

سرورهای HP در ایران توسط شرکت فالنیک ایران اچ پی (نماینده رسمی سرورهای hp) عرضه می‌شوند. برای دریافت مشاوره حرفه‌ای رایگان و انتخاب مناسب‌ترین سرورهای HP با کارشناسان فالنیک در ارتباط باشید.

سرور هوش مصنوعی چیست؟

یک سرور هوش مصنوعی یک سیستم محاسباتی با کارایی بالا (HPC) است که برای اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی، از جمله آموزش، استنتاج (Inference) مدل‌های هوش مصنوعی و پردازش داده‌های حجیم طراحی شده است. این سرورها معمولاً به واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) قدرتمند مجهز هستند که برای تسریع وظایف هوش مصنوعی که شامل مقادیر زیادی پردازش موازی است، مانند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق یا اجرای شبیه‌سازی‌های پیچیده، بسیار مهم هستند.

سرورهای هوش مصنوعی با سرورهای سنتی تفاوت دارند زیرا برای نیازهای خاص برنامه‌های هوش مصنوعی بهینه شده‌اند کهسرورهای هوش مصنوعی را می‌توان برای وظایفی مانند:

آموزش هوش مصنوعی: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از حجم زیادی از داده‌ها، به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارد. این توان محاسباتی از طریق سرورهای مجهز تعداد زیادی شتاب‌دهنده هوش مصنوعی GPU یا TPU (واحد پردازش تنسور) فراهم می‌شود.

استنتاج هوش مصنوعی (AI Inference): هنگامی که یک مدل هوش مصنوعی آموزش داده شد، باید برای پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای بر اساس داده‌های ورودی جدید، پیاده‌سازی شود. سرورهایی که خدماتی مثل ChatGPT روی آنها اجرا می‌شود، در این دسته قرار می‌گیرند.

کاربردهای سرور هوش مصنوعی

امروزه واژه هوش مصنوعی تقریباً با چت‌بات‌های مثل ChatGPT یا Google Gemini به یک معنا به کار می‌رود. اما سرورهای هوش مصنوعی کاربردهای بسیار وسیع‌تری دارند که در ادامه به آنها اشاره می‌کنیم.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

سرورهای هوش مصنوعی نقش محوری در توسعه و پیشرفت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ایفا می‌کنند. این سرورها با قدرت پردازشی بالای خود، امکان آموزش مدل‌های پیچیده را بر روی حجم عظیمی از داده‌ها فراهم می‌آورند. کاربردها اینگونه مدل‌ها بازه وسیعی از تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی تا پیش‌بینی روند بازار و توسعه داروهای جدید را شامل می‌شود.

چت‌بات‌ها

چت‌بات‌هایی مانند ChatGPT که به طور فزاینده‌ای کاربردهایی مثل دستیار شخصی، پاسخگویی به سوالات مشتریان، بازاریابی و تعاملات آنلاین به کار می‌روند، به سرورهای هوش مصنوعی متکی هستند. چت‌بات‌های پیشرفته که بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ساخته شده‌اند، نیازمند زیرساخت قدرتمندی هستند که سرورهای هوش مصنوعی این زیرساخت را فراهم می‌کنند.

تحلیل داده‌های بزرگ

تحلیل داده‌های بزرگ یکی دیگر از حوزه‌های کلیدی کاربرد سرورهای هوش مصنوعی است. حجم داده‌های تولید شده در دنیای امروز به طور تصاعدی در حال افزایش است و تحلیل این داده‌ها با روش‌های سنتی بسیار زمان‌بر و دشوار است. سرورهای هوش مصنوعی با توانایی پردازش موازی و سرعت بالای خود، امکان تحلیل سریع و کارآمد این حجم عظیم از داده‌ها را فراهم می‌کنند.

این قابلیت به سازمان‌ها کمک می‌کند تا الگوهای پنهان، روندها و بینش‌های ارزشمندی را از داده‌های خود استخراج کنند و تصمیمات مبتنی بر داده را در زمینه‌های مختلفی مانند بازاریابی، مدیریت ریسک و بهینه‌سازی عملیات اتخاذ نمایند.

خودروهای بدون سرنشین

صنعت خودروهای بدون سرنشین به شدت به سرورهای هوش مصنوعی وابسته است. این خودروها برای درک محیط اطراف، تصمیم‌گیری در لحظه و مسیریابی ایمن، نیازمند پردازش حجم عظیمی از داده‌های حسگرها و دوربین‌ها هستند. سرورهای هوش مصنوعی تعبیه‌شده در خودروها یا زیرساخت‌های ابری که خودروهای خودران به آنها متصل می‌شوند، وظیفه انجام پردازش‌های پیچیده مورد نیاز برای رانندگی خودکار را بر عهده دارند.

تفاوت‌ سرورهای هوش مصنوعی با سرور معمولی

مقایسه سرورهای هوش مصنوعی با سرورهای سنتی، ابعاد مختلفی را آشکار می‌سازد که در ادامه به آن‌ها خواهیم پرداخت:

عملکرد و قدرت پردازش

سرورهای هوش مصنوعی در قدرت پردازش نسبت به سرورهای سنتی برتری چشمگیری دارند؛ این سرورها مجهز به  GPUهای پیشرفته و حافظه با پهنای باند بالا (HBM) محاسبات و پردازش داده‌ها را به سرعت و کارآمدی انجام می‌دهند، در حالی که سرورهای سنتی بیشتر برای وظایف عمومی و حجم‌های کاری سبک‌تر مناسب‌اند.

در همین رابطه بخوانید:

- معرفی بهترین GPU ها برای یادگیری ماشین
- NPU چیست؟ 

مقیاس‌پذیری

مدل‌های هوش مصنوعی هر روز در حال بزرگ‌تر شدن هستند به همین دلیل قابلیت مقیاس پذیری و افزایش توان پردازشی از ویژگی‌های مهم سرورهای هوش مصنوعی است. سرورهای هوش مصنوعی با ارائه مقیاس‌پذیری بالا و امکان ارتقاء سریع با افزودن GPUهای بیشتر یا ارتقای سایر تجهیزات، نیازهای روزافزون بارهای کاری مدرن را پاسخ می‌دهند؛ افزون بر این، فناوری‌هایی مانند NVLink انتقال سریع داده بین GPUها را فراهم می‌کنند،

حافظه

بارهای کاری هوش مصنوعی به حجم و پهنای باند حافظه بسیار زیادی نیاز دارند که تأمین آن با فناوری‌های حافظه مرسوم دشوار است. به همین دلیل پردازنده‌های گرافیکی مورد استفاده در سرورهای هوش مصنوعی از حافظه‌های با پهنای باند بالا مثل حافظه‌های HBM 3 استفاده می‌کنند.

خنک‌کننده و مصرف برق

به دلیل استفاده از GPUهای قدرتمند، سرورهای هوش مصنوعی نیازمند راهکارهای خنک‌کننده پیشرفته از جمله فن‌های با توان بالا و خنک‌کننده مایع هستند و معمولاً مصرف برق بیشتری دارند.

هزینه بالاتر

به دلیل استفاده از تجهزیات و هزینه اولیه سرورهای هوش مصنوعی بالاتر است، اما کارایی و بهره‌وری بالای آن‌ها در انجام وظایف پیچیده، این سرمایه‌گذاری بلندمدت را از نظر اقتصادی توجیه‌پذیر می‌کند.

اجزای اصلی سرورهای هوش مصنوعی

پس از آشنایی با تعریف و کاربردهای سرورهای هوش مصنوعی، در این بخش اجزای اصلی سرورهای هوش مصنوعی را معرفی می‌کنیم.

GPU (واحد پردازش گرافیکی)

پردازنده گرافیکی یا GPU، قلب تپنده سرورهای هوش مصنوعی محسوب می‌شود. GPUها به دلیل معماری خاص و بهره‌گیری از واحد‌های شتاب‌دهنده مخصوص، در انجام محاسبات ماتریسی و برداری که هسته اصلی الگوریتم‌های هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند، بسیار کارآمدتر از CPUها عمل می‌کنند. GPUهای پیشرفته مانند H100 و B200 ساخت انویدیا و MI 300 از AMD به دلیل کارایی بالا در پردازش محاسبات یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، به طور گسترده در سرورهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

CPU با کارایی بالا

در حالی که GPUها نقش اصلی را در سرورهای هوش مصنوعی ایفا می‌کنند، CPUها همچنان برای مدیریت عملیات کلی سیستم، هماهنگی وظایف و پردازش‌های محاسباتی سبک‌تر ضروری هستند. CPUهای با کارایی بالا، اغلب با هسته‌های زیاد، مکمل GPUها در سرورهای هوش مصنوعی هستند. پردازنده‌های سری EPYC از AMD و Xeon ساخت اینتل متداول‌ترین پردازنده‌های مورد استفاده در سرورهای هوش مصنوعی هستند. در سال‌های اخیر، پردازند‌های مبتنی بر معماری ARM نیز به سرورها راه پیدا کرده‌اند که از جمله آنها می توان به پردازنده‌‌های ساخت شرکت Ampere اشاره کرد.

RAM و فضای ذخیره‌سازی

برنامه‌های کاری هوش مصنوعی نیازمند حافظه (RAM) قابل توجهی برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده هستند. سرورهای هوش مصنوعی معمولاً از RAM با ظرفیت بالا برای پردازش سریع داده‌ها استفاده می‌کنند. همچنین حافظه مورد استفاده در GPU‌های سرور جدید نیز اغلب از نوع HBM‌ با پهنای باند بسیار بالاتر اسنتخاب می‌شود.

فضای ذخیره‌سازی سرورهای هوش مصنوعی نیز، که اغلب از نوع حافظه‌های NVMe SSD است، برای ذخیره‌سازی مجموعه داده‌های عظیم و اطمینان از بازیابی سریع داده‌ها حیاتی است.

شبکه

بسیاری از مدل‌های هوش مصهنوعی برای آموزش و اجرا به اتصال تعداد زیادی سرور هوش مصنوعی نیاز دارند. سرورهای هوش مصنوعی برای مدیریت جریان داده بین فضای ذخیره‌سازی، واحدهای پردازش و سایر سرورها، به ویژه در محیط‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده و ابری، به پیکربندی شبکه با سرعت بالا نیاز دارند. راهکارهای شبکه با پهنای باند بالا، مانند InfiniBand، معمولاً برای بهینه‌سازی نرخ انتقال داده‌ها استفاده می‌شوند.

در همین رابطه بخوانید:

- اتاق سرور چیست؟

سیستم‌های خنک‌کننده

به دلیل محاسبات فشرده‌ای که در سرورهای هوش مصنوعی انجام می‌شود، این سرورها گرمای قابل توجهی تولید می‌کنند. خنک‌کننده‌های مایع به طور خاص در سرورهای هوش مصنوعی رده بالا که GPUهای متعددی را در خود جای می‌دهند، کاربرد دارند و کارایی بسیار بالاتری نسبت به خنک‌کننده‌های بادی ارائه می‌دهند.

معرفی سرورهای هوش مصنوعی HP

شرکت HP یکی از بزرگترین تأمین کنندگان تجهزات سرور در سطح جهان محسوب می‌شود. در اینجا به معرفی سه سرور HP مناسب برای هوش مصنوعی می‌پردازیم:

سرور HP DL380 Gen10

مشخصات سرور HP DL380 Gen10
نسل پردازنده	نسل اول و دوم Intel Xeon Scalable
حداکثر تعداد هسته پردازشی	28 هسته در هر پردازنده
نسل PCIe	Gen3
اسلات‌های PCIe	حداکثر 8 اسلات
پشتیبانی از GPU	تا 3 کارت گرافیک Double-Wide NVIDIA Quadro/Tesla
حداکثر حافظه رم	3 ترابایت DDR4
نوع حافظه	RDIMM, LRDIMM, NVDIMM
پشتیبانی از NVMe	دارد

سرور HPE ProLiant DL380 Gen10 یک سرور رک 2U است که به دلیل انعطاف‌پذیری و کارایی بالا، گزینه‌ی مناسبی برای بارهای کاری هوش مصنوعی محسوب می‌شود. این سرور از پردازنده‌های نسل اول و دوم Intel Xeon Scalable پشتیبانی می‌کند که تا 28 هسته پردازشی را ارائه می‌دهند و برای پردازش‌های هوش مصنوعی پایه و یادگیری ماشین مناسب هستند.سرور DL380 Gen10 با پشتیبانی از 24 اسلات DIMM می‌تواند تا 3 ترابایت حافظه DDR4 را ارائه دهد که برای مجموعه‌های داده متوسط در هوش مصنوعی کافی است.

از نظر قابلیت توسعه، DL380 Gen10 دارای اسلات‌های PCIe Gen3 است که امکان نصب کارت‌های گرافیک NVIDIA Quadro و Tesla را فراهم می‌کند. این سرور می‌تواند تا 3 کارت گرافیک double-wide را پشتیبانی کند که برای شتاب‌دهی بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری عمیق مناسب است. این سرور همچنین گزینه‌های ذخیره‌سازی متنوعی از جمله پشتیبانی از درایوهای NVMe را ارائه می‌دهد که برای دسترسی سریع به داده‌ها در برنامه‌های هوش مصنوعی حیاتی است.

سرور HP DL380 Gen11

مشخصات سرور  HP DL380 Gen11
نسل پردازنده	نسل چهارم و پنجم Intel Xeon Scalable
حداکثر هسته پردازشی	64 هسته در هر پردازنده
نسل PCIe	Gen5
اسلات‌های PCIe	حداکثر 8 اسلات x16 + 2 اسلات OCP
پشتیبانی از GPU	پشتیبانی از پردازنده‌های گرافیکی با رابط PCIe 5.0
حداکثر حافظه رم	8 ترابایت DDR5
نوع حافظه	DDR5
پشتیبانی از NVMe	دارد (E3.S NVMe SSD)

سرور HPE ProLiant DL380 Gen11 نسل جدیدتر DL380 Gen10 است که با ارتقاء‌های قابل توجه، عملکرد و کارایی را برای بارهای کاری هوش مصنوعی بهبود بخشیده است. این سرور از پردازنده‌های نسل چهارم و پنجم Intel Xeon Scalable پشتیبانی می‌کند که تا 64 هسته پردازشی در هر CPU ارائه می‌دهند و به طور قابل توجهی قدرت پردازشی را برای محاسبات سنگین هوش مصنوعی افزایش می‌دهند. DL380 Gen11 با 32 اسلات حافظه، تا 8 ترابایت حافظه DDR5 را پشتیبانی می‌کند که پهنای باند و سرعت انتقال داده را برای برنامه‌های هوش مصنوعی با حجم داده بالا افزایش می‌دهد.

DL380 Gen11 با بهره‌مندی از PCIe Gen5، پهنای باند دو برابری نسبت به PCIe 3.0 ارائه می‌دهد که برای کارت‌های گرافیک و شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی نسل جدید بسیار مهم است. این سرور با ارائه حداکثر 8 اسلات PCIe x16 و 2 اسلات OCP، امکان نصب تعداد زیادی کارت گرافیک و شتاب‌دهنده را فراهم می‌کند که آن را به یک پلتفرم قدرتمند برای یادگیری عمیق و سایر بارهای کاری هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. همچنین، پشتیبانی از حافظه‌های E3.S SSD و E3.S NVMe، سرعت و ظرفیت ذخیره‌سازی را بهینه می‌کند.

سرور HP DL580 Gen10

مشخصات سرور HPE DL580 Gen10
نسل پردازنده	نسل اول و دوم Intel Xeon Scalable
حداکثر هسته پردازشی	112 هسته (4 پردازنده)
نسل PCIe	Gen3
اسلات‌های PCIe	حداکثر 16 اسلات
پشتیبانی از GPU	تا 4 کارت گرافیک Full-Length/Full-Height
حداکثر حافظه رم	6 ترابایت DDR4
نوع حافظه	RDIMM, LRDIMM, NVDIMM
پشتیبانی از NVMe	تا 20 درایو NVMe

سرور HPE ProLiant DL580 Gen10 یک سرور رک 4U است که برای بارهای کاری Mission Critical و محاسبات با کارایی بالا (HPC) طراحی شده و به خوبی از پس نیازهای هوش مصنوعی سنگین برمی‌آید. این سرور از تا 4 پردازنده Intel Xeon Scalable پشتیبانی می‌کند که در مجموع تا 112 هسته پردازشی را ارائه می‌دهند. DL580 Gen10 با 48 اسلات DIMM، حداکثر 6 ترابایت حافظه DDR4 را پشتیبانی می‌کند که برای برنامه‌های هوش مصنوعی با نیاز به حافظه بسیار زیاد مناسب است.

سرور DL580 Gen10 با ارائه 16 اسلات PCIe Gen3، امکان نصب تا 4 کارت گرافیک full length/full height را فراهم می‌کند. این تعداد اسلات PCIe و پشتیبانی از کارت‌های گرافیک قدرتمند، DL580 Gen10 را به یک سرور ایده‌آل برای یادگیری عمیق، مدل‌سازی پیچیده و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در حوزه هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. این سرور همچنین امکان نصب 20 درایو NVMe با ظرفیت تا 734 ترابایت را ارائه می‌دهد.

جمع‌بندی

سرورهای هوش مصنوعی به عنوان زیرساخت حیاتی برای پیشبرد مرزهای دانش و کاربردهای هوش مصنوعی، نقش کلیدی در دنیای فناوری ایفا می‌کنند. از تسریع فرآیند آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق گرفته تا امکان تحلیل سریع داده‌های بزرگ و پشتیبانی از برنامه‌های کاربردی بلادرنگ مانند خودروهای بدون سرنشین و چت‌بات‌ها، این سرورها امکانات جدیدی را در اختیار محققان، توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها قرار می‌دهند.

انتخاب سرور هوش مصنوعی مناسب، تصمیمی مهم است که باید با در نظر گرفتن نیازهای خاص هر کاربرد و بودجه موجود اتخاذ شود. با درک مشخصات فنی، کاربردها و تفاوت‌های سرورهای هوش مصنوعی با سرورهای سنتی، می‌توان انتخابی آگاهانه داشت و از قدرت بی‌نظیر این فناوری برای نوآوری و پیشرفت در زمینه‌های مختلف بهره‌مند شد.

سرورهای HP در ایران توسط شرکت فالنیک ایران اچ پی عرضه می‌شوند. در صورتی که قصد راه‌اندازی سرور هوش مصنوعی را دارید می‌توانید مدل‌های مختلف سرورهای AI را با بهترین قیمت و مشاوره حرفه‌ای رایگان در فروشگاه فالنیک تهیه کنید.

پرسش‌های پرتکرار

آیا سرورهای هوش مصنوعی فقط برای شرکت‌های بزرگ مناسب هستند؟

خیر، سرورهای هوش مصنوعی برای طیف وسیعی از کاربران، از جمله شرکت‌های کوچک و متوسط، محققان، استارتاپ‌ها و حتی افراد علاقه‌مند به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، قابل استفاده هستند. با وجود گزینه‌های ابری و سرویس‌های اجاره سرور هوش مصنوعی، دسترسی به این فناوری برای همگان آسان‌تر شده است.

سرورهای هوش مصنوعی چیستند و چه ویژگی‌های فنی دارند؟

سرورهای هوش مصنوعی سامانه‌های محاسباتی با کارایی بالا (HPC) هستند که به‌طور اختصاصی برای اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. این سرورها معمولاً شامل اجزای زیر می‌باشند:

• GPUهای قدرتمند: مانند NVIDIA Tesla، H100 یا کارت‌های مشابه که پردازش‌های موازی را به‌طور چشمگیری تسریع می‌کنند.
• پردازنده‌های چند هسته‌ای (CPU): مانند Intel Xeon Scalable یا AMD EPYC که مدیریت کلی سیستم و وظایف سبک‌تر را بر عهده دارند.
• حافظه با پهنای باند بالا: استفاده از DDR4/DDR5 برای سیستم و حافظه‌های تخصصی HBM در GPUها که سرعت انتقال داده را افزایش می‌دهد.
• فضای ذخیره‌سازی سریع: معمولاً با استفاده از NVMe SSDها جهت دسترسی سریع به داده‌های حجیم.
• سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته: به دلیل گرمای تولید شده توسط پردازش‌های سنگین، از راهکارهای خنک‌کننده مانند خنک‌کننده مایع بهره می‌برند.

کدام صنایع بیشترین بهره‌برداری را از سرورهای AI دارند؟

سرورهای هوش مصنوعی در صنایع متنوعی کاربرد دارند، از جمله:

• صنعت خودروهای بدون سرنشین: پردازش داده‌های حسگرها و دوربین‌ها برای تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای در خودروهای خودران.
• فناوری اطلاعات و نرم‌افزار: در توسعه چت‌بات‌ها و سایر خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ChatGPT که نیاز به محاسبات پیچیده دارند.
• تحلیل داده‌های بزرگ: صنایع بازاریابی، مدیریت ریسک و بهینه‌سازی عملیات که از تحلیل سریع حجم عظیمی از داده‌ها بهره می‌برند.
• موسسات پژوهشی و دانشگاهی: برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق جهت پیشبرد تحقیقات علمی.

چگونه سرورهای هوش مصنوعی به پردازش داده‌های بزرگ کمک می‌کنند؟

سرورهای هوش مصنوعی با استفاده از GPUهای قدرتمند و حافظه‌های با پهنای باند بالا، امکان پردازش سریع و کارآمد داده‌های عظیم را فراهم می‌کنند. این ویژگی‌ها به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا الگوهای پنهان، روندها و بینش‌های ارزشمند را از داده‌های حجیم استخراج کرده و در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده از آن‌ها بهره ببرند.

تفاوت بین سرورهای AI و سرورهای معمولی در چیست؟

تفاوت‌های اصلی عبارتند از:

• قدرت پردازش: سرورهای AI با بهره‌گیری از GPUهای پیشرفته برای محاسبات موازی و بارهای کاری سنگین هوش مصنوعی بهینه شده‌اند، در حالی که سرورهای معمولی بیشتر برای وظایف عمومی مناسب‌اند.
• حافظه و پهنای باند: سرورهای AI از حافظه‌های با پهنای باند بالا (مانند HBM) استفاده می‌کنند تا بتوانند داده‌های بزرگ را به سرعت پردازش کنند.
• مقیاس‌پذیری: امکان ارتقاء سریع با افزودن GPUها و سایر اجزا، یکی از ویژگی‌های سرورهای AI است.
• سیستم‌های خنک‌کننده و مصرف برق: به دلیل استفاده از اجزای قدرتمند، نیازمند سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته و مصرف برق بالاتری هستند.
• هزینه: هزینه اولیه سرورهای AI بالاتر است، اما از نظر عملکرد و بهره‌وری، این سرمایه‌گذاری به‌صرفه محسوب می‌شود.

آیا استفاده از سرورهای هوش مصنوعی برای پروژه‌های تحقیقاتی و تجاری مناسب است؟

بله، سرورهای هوش مصنوعی به دلیل توان پردازشی بالا، مقیاس‌پذیری و بهینگی در اجرای بارهای کاری پیچیده، برای پروژه‌های تحقیقاتی و تجاری مناسب هستند. آن‌ها امکان توسعه و آموزش مدل‌های پیچیده، پردازش سریع داده‌های بزرگ و استنتاج‌های بلادرنگ را فراهم می‌کنند، که در حوزه‌های متنوعی از جمله چت‌بات‌ها، خودروهای خودران، تحلیل داده‌های بزرگ و تحقیقات علمی از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند.