با توجه به هزینه های بالای سرور هوش مصنوعی و AI مهم ترین فاکتور هزینه در این سرور ها قیمت کارت گرافیک است .
سرور هوش مصنوعی چیست و دقیقا چه کاری انجام میدهد ؟
مهم ترین عامل در سرور های هوش مصنوعی حالت یادگیری و Learning هست که این وظیفه سرور های هوش مصنوعی را نسبت به بقیه سرور ها متمایز میکند ،یعنی در سرور های هوش مصنوعی علاوه بر پردازش بالایی که توسط پردازنده صورت میگیرد وظیفه انجام ملیون ها محاسبات پیچیده نیز بر عهده چیپ های پردازشی کارت گرافیک است.
مهم ترین قطعات تاثیر گذار در قیمت سرور های هوش مصنوعی
در بین تمامی قطعاتی که در سرور های هوش مصنوعی به کار میرود کارت گرافیک با اختلاف بسیار بالا پرچمدار گران ترین قطعه در سرور های هوش مصنوعی است ، که برای اینکه توان پردازشی کارت های گرافیک بتوانند با حداکثر توان کار گنند همواره احتیاج به پردازنده های قوی پیدا میکنند که در واقع پردازنده دومین قطعه هزینه بر در سرور های هوش مصنوعی است .
حافظه رم و سرعت انتقال داده ها در هارد های سرور به ترتیب رتبه های سوم و چهارم را به خود اختصاص میدهند .
بهترین سرور ها برای هوش مصنوعی کدامین سرور ها هستند ؟
برای استفاده از سرور های هوش مصنوعی همواره باید از سرور هایی استفاده کنیم که توانایی نصب GPU های قدرتمند و همینطور پشتیبانی از پردازنده ها و رم های قدرتمند را داشته باشند و همین طور باید توجه داشته باشیم که اینده نگری را باید در انتخاب MainBoard در نظر داشته باشیم تا بتوانیم در بلند مدت از سرور استفاده داشته باشیم که امروزه همواره برای Machin Learning باید حداقل از سرور های HPE ProLiant G11 استفاده کنیم .
جدول انتخاب سرور بر اساس نیاز شما
| کاربری و نوع پردازش هوش مصنوعی | کلاس سرور پیشنهادی (مثال در تجهیزات HPE) | کارت گرافیک مورد نیاز (GPU) | پردازنده مرکزی (CPU) | ظرفیت حافظه رم (RAM) |
| آموزش یادگیری عمیق و مدلهای زبانی (Deep Learning / LLM) | سرورهای متراکم GPU-محور (مثل HPE ProLiant DL380a Gen11) | ۴ تا ۸ کارت پرچمدار (مثل NVIDIA H100 یا A100) | دو پردازنده ردهبالا با هسته زیاد (Intel Xeon Platinum یا AMD EPYC) | ۱ تا ۲ ترابایت (LRDIMM) برای جلوگیری از گلوگاه داده |
| استنتاج هوش مصنوعی و پردازش لبه (AI Inference & Edge) | سرورهای استاندارد رکمونت ۱U یا ۲U (مثل HPE DL360 یا DL380) | ۱ تا ۲ کارت بهینه برای استنتاج (مثل NVIDIA L40S یا T4) | پردازندههای میانرده تا ردهبالا (مثل Intel Xeon Gold) | ۲۵۶ تا ۵۱۲ گیگابایت (RDIMM) |
| تحلیل کلانداده و ماشینلرنینگ کلاسیک (Big Data Analytics) | سرورهای پردازشی-ذخیرهسازی سازمانی (مثل HPE DL380 Gen10) | ۱ تا ۲ کارت میانرده (مثل NVIDIA A10) یا پردازش متکی به CPU | پردازندههایی با فرکانس پایه (Base Clock) بالا | ۵۱۲ گیگابایت تا ۱.۵ ترابایت (بسته به حجم دیتاست) |
| بینایی ماشین، پردازش تصویر و رندرینگ (Computer Vision) | سرورهای گرافیکی یا ورکاستیشنهای قدرتمند | کارتهای سری رندرینگ و معماری Ada (مثل NVIDIA RTX 6000) | پردازنده با سرعت تکهستهای قدرتمند | ۲۵۶ تا ۵۱۲ گیگابایت |
