سرور هوش مصنوعی | معرفی بهترین سرور مناسب هوش مصنوعی

اگر دنبال راه‌اندازی پروژه‌ AI هستید، حتما سوالات بسیاری درباره انتخاب سرور مناسب ذهن شما را مشغول کرده. سرور هوش مصنوعی باید از پس حجم عظیم محاسبات موازی و کار با داده‌های حجیم برآید؛ بدون اینکه در میانه راه پردازش‌ها را به کام بن‌بست بکشاند. در این مطلب از «اهورا» با ویژگی‌های سرور AI آشنا شده و بهترین مدل‌های آن را معرفی می‌کنیم. 

سرور هوش مصنوعی چیست؟

سرور هوش مصنوعی یک ماشین محاسباتی قدرتمند است که از پایه برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) طراحی شده است.

این سرورها علاوه بر CPU از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) یا واحدهای پردازش تنسور (TPU) بهره می‌برند که محاسبات موازی لازم برای آموزش مدل‌های AI را با سرعت فوق العاده انجام می‌دهند.

سرور هوش مصنوعی فراتر از سخت‌افزار خام با مجموعه‌ای از نرم‌افزارها، کتابخانه‌ها (مانند CUDA و cuDNN برای پردازنده‌های NVIDIA) و فرمورک‌های بهینه برای یادگیری ماشین (مانند TensorFlow و PyTorch) همراه است.

برای درک بهتر اینکه چرا سرورهای هوش مصنوعی یا GPU محور برای پروژه‌های AI مناسب‌اند، باید بدانید یادگیری ماشین چیست و چه میزان پردازش و منابع سخت‌افزاری نیاز دارد. 

این ترکیب به دانشمندان داده و مهندسان اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را با کارایی بالا توسعه داده، آموزش دهند و به کار گیرند. «اندرو انگ»، هم‌بنیان‌گذار Google Brain و Coursera درباره اهمیت سرور AI می‌گوید:

«همان‌طور که برق صد سال پیش صنایع را متحول کرد، هوش مصنوعی نیز همین کار را خواهد کرد. اما برای عملی کردن آن به زیرساخت قدرتمند به‌ویژه سرور هوش مصنوعی نیاز داریم.»

انواع سرورهای هوش مصنوعی

سرورهای هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس نوع معماری و سخت‌افزار به دسته‌های مختلفی تقسیم کرد. با شناخت انواع سرور متناسب با نیازهای پروژه خود، بهترین گزینه را انتخاب می‌کنید.

انواع سرور AI از لحاظ معماری

• سرورهای مبتنی بر GPU: بهترین گزینه برای یادگیری عمیق و پردازش موازی. برند NVIDIA با مدل‌هایی مثل NVIDIA DGX در این زمینه پیشتاز است.
• سرورهای مبتنی بر TPU: مختص کارهای بسیار حجیم ابری مثل آنچه گوگل در Google Cloud ارائه می‌دهد.
• سرورهای مبتنی بر FPGA: انعطاف‌پذیر اما کمیاب‌تر؛ مناسب برای استارتاپ‌هایی که می‌خواهند الگوریتم خاص را روی تراشه‌های قابل برنامه‌ریزی پیاده کنند.
• سرورهای ابری: پلتفرم‌هایی مانند آمازون AWS،دستکتاپ ابری اهورا و گوگل کلاد سرورهای هوش مصنوعی قدرتمندی را به‌صورت ابری ارائه می‌دهند. این سرورها شما را از پرداخت هزینه‌ سنگین خرید و نگهداری سرورهای فیزیکی راحت می‌کند.
• سرور ترکیبی: بعضی سازمان‌ها ترکیبی از سرورهای فیزیکی و ابری دارند تا قدرت محاسباتی بالا را در کنار انعطاف‌پذیری داشته باشند.

از لحاظ کاربرد و مقیاس‌پذیری:

• سرورهای رکمونت (Rackmount): مناسب دیتاسنترها و سازمان‌های بزرگ. برای مثال سرورهای HPE ProLiant DL380 با قابلیت افزودن تا ۸ کارت گرافیک.
• سرورهای بلید (Blade Server): ده‌ها سرور در کنار هم یک ابرکامپیوتر را تشکیل می‌دهند؛ مثل سرورهای Cisco UCS Blade که مناسب کلاسترهای هوش مصنوعی است. 
• سرورهای Edge AI: فشرده و مناسب برای پردازش‌های لبه‌ای (مثل دوربین‌های هوشمند تشخیص چهره) که نیازی به ارتباط دائمی با دیتاسنتر ندارند.

ویژگی‌های سرور مناسب هوش مصنوعی

حالا که دانستیم سرور هوش مصنوعی چیست و چه مدل‌هایی دارد، بیایید به مهم‌ترین بخش برسیم: سرور AI باید چه ویژگی‌هایی داشته باشد؟

گرافیک قدرتمند

در پروژه‌های AI و به‌ویژه یادگیری عمیق بخش عمده بار پردازش روی دوش پردازنده‌های گرافیکی است. کارت‌های گرافیک سری H100 یا A100 از انویدیا یا MI250 از AMD جزو گزینه‌های استاندارد در سرورهای هوش مصنوعی قدرتمند هستند.

مدل‌های یادگیری عمیق مانند CNN و RNN به سرورهای خاص با GPUهای قدرتمند نیاز دارند. برای درک بهتر علت این نیاز، باید بدانید یادگیری عمیق چیست و چگونه این مدل‌ها بر پایه لایه‌های متعدد عصبی طراحی شده‌اند.

حافظه سریع و قوی

برای ذخیره مجموعه داده‌های عظیم و مدل‌های آموزش‌دیده از حافظه‌های NVMe با سرعت بسیار بالا استفاده می‌شود.بدین ترتیب گلوگاه‌های ورودی/خروجی (I/O) به حداقل می‌رسند.

این سرورها به مقادیر زیادی حافظه RAM (از ۲۵۶ گیگابایت برای پروژه سبک) با سرعت بالا نیاز دارند تا داده‌های سنگین را به سرعت به پردازنده و گرافیک تحویل دهند.

مقیاس‌پذیری

پروژه‌های هوش مصنوعی مثل موجودی زنده رشد کرده و به منابع بیشتری نیاز پیدا می‌کند. بنابراین با افزایش دقت مدل‌ها و تعداد درخواست‌ها سروری مناسب است که بعدا بتوانیم چند ماژول GPU دیگر به آن اضافه کنیم یا حداقل با تغییری کوچک ظرفیت رم و حافظه‌اش دو برابر شود.

مقاله پیشنهادی:معرفی بهترین GPU ها برای یادگیری عمیق

سازگاری با فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی

سرور هوش مصنوعی باید با پلتفرم‌های پردازش گرافیکی و فرمورک‌های پرکاربرد مثل TensorFlow، PyTorch و CUDA سازگار باشد. پشتیبانی از کتابخانه‌های پرکاربرد مثل cuDNN و OpenCV را فراموش نکنید؛ چون اگر این وسط یک باگ عجیب پیش بیاید، باید بتوانید سریع مشکل را حل کنید نه اینکه درگیر سازگاری سخت‌افزار و نرم‌افزار بشوید.

هزینه سرور هوش مصنوعی

باورتان نمی‌شود سرورهای هوش مصنوعی گاهی چقدر گران هستند. اگر بودجه‌تان محدود است، شاید نتوانید از پس غول‌هایی مثل NVIDIA A100 برآیید. پس بیایید صادق باشیم: قبل از هر انتخابی میزان هزینه و بازگشت سرمایه را بسنجید. چون یک سرور غول‌پیکر با ۸ کارت گرافیک H100 اگر متناسب با نیازتان نباشد، فقط پولتان را هدر داده‌اید.

بهترین سرور برای هوش مصنوعی کدام است؟

بازار سرور هوش مصنوعی در دست غول‌هایی مثل Dell، HPE، Lenovo و Supermicro است. هرکدام هم ادعا دارند بهترین سرور هوش مصنوعی را دارند. بیایید با هم بهترین‌ها را بررسی کنیم.

سرورهای هوش مصنوعی Dell PowerEdge

شرکت Dell در سرورهای سری PowerEdge تمرکز ویژه‌ای بر مقیاس‌پذیری، قابلیت اطمینان و تراکم بالای پردازنده‌های گرافیکی دارد.

Dell PowerEdge XE8545 

این سرور برای استنتاج هوش مصنوعی، تحلیل داده و پردازش‌های ترکیبی هوش مصنوعی/CPU در کسری از ثانیه ساخته شده. اگر با دیتاست‌های عظیم سروکار دارید و مدام خطای Out of Memory می‌گیرید، سرور XE8545 نجاتتان می‌دهد.

ویژگی‌ها:

• پردازنده مرکزی: دو پردازنده AMD EPYC سری 7003 یا 9004 (Milan/Genoa) با مجموع حداکثر ۱۲۸ هسته.
• پردازنده گرافیکی: پشتیبانی از ۴ کارت گرافیک NVIDIA A100 یا H100 با مجموع ۳۲۰ گیگابایت حافظه.
• حافظه: تا ۲ ترابایت حافظه DDR4 RAM (با ۳۲ اسلات DIMM).
• فضای ذخیره‌سازی: تا ۱۰ درایو PCIe 4.0

Dell PowerEdge R760xa 

این یکی دستتان را برای کارهای ترکیبی باز می‌گذارد؛ هم می‌توانید  اجرا کنید و هم بعنوان سرور اداری از آن کار بکشید. مثلاً همزمان ۱۰۰ نفر روی CRM کار کنند و ۲۰ نفر دیگر در حال پردازش ویدیو با هوش مصنوعی باشند.

ویژگی‌ها:

• پردازنده مرکزی: دو پردازنده Intel Xeon نسل چهارم (Sapphire Rapids)، با حداکثر ۶۰ هسته برای هر CPU.
• پردازنده گرافیکی: پشتیبانی از ۴ کارت گرافیک NVIDIA A100/H100/L40S.
• حافظه: تا ۲ ترابایت حافظه DDR5 RAM (با ۱۶ اسلات DIMM).
• فضای ذخیره‌سازی: تا ۱۰ درایو U.2 NVMe یا ۴ درایو PCIe Gen4 SSD.

سرورهای هوش مصنوعی HPE

HPE یکی از بهترین برندها در بازار سرور هوش مصنوعی است. زیرساخت‌های این برند را در بسیاری از پایگاه‌های داده معتبر از جمله مثل گوگل و فیس‌بوک پیدا خواهید کرد. 

HPE Apollo 6500 Gen10 Plus

• پردازنده مرکزی: دو پردازنده AMD EPYC سری 7003 (Milan) یا 9004 (Genoa).
• پردازنده گرافیکی: پشتیبانی از ۸ کارت گرافیک NVIDIA A100/H100/L40S یا AMD MI250.
• حافظه: تا ۴ ترابایت حافظه DDR4 RAM.
• فضای ذخیره‌سازی: تا ۱۶ درایو NVMe SSD.
• بهترین کاربرد: آموزش مدل‌های عظیم هوش مصنوعی، کلاسترهای HPC، یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ.

HPE ProLiant DL380a Gen11 

• پردازنده مرکزی: دو پردازنده Intel Xeon نسل چهارم Sapphire Rapids.
• پردازنده گرافیکی: پشتیبانی از ۴ کارت گرافیک NVIDIA A100، L40S، RTX 6000 Ada.
• حافظه: تا ۲ ترابایت حافظه DDR5 (با ۱۶ اسلات DIMM).
• فضای ذخیره‌سازی: تا ۱۲ درایو NVMe SSD یا HDD.
• بهترین کاربرد: استنتاج هوش مصنوعی، ماشین‌های مجازی مبتنی AI، مدل‌سازی در زمینه‌های مالی، صنعتی و غیره.

HPE Cray XD670

• پردازنده مرکزی: سری AMD EPYC 9004.
• پردازنده گرافیکی: تا ۸ کارت گرافیک NVIDIA H100 SXM.
• حافظه: تا ۶ ترابایت حافظه DDR5.
• فضای ذخیره‌سازی: مخازن ذخیره‌سازی NVMe مقیاس‌پذیر.
• بهترین کاربرد: ابر رایانش هوش مصنوعی، آزمایشگاه‌های دولتی، هوش مصنوعی در پزشکی.

سرورهای هوش مصنوعی Supermicro

سوپرمیکرو در زمینه سرورهای هوش مصنوعی با تراکم بالا و قیمت رقابتی تخصص دارد.

Supermicro SYS-420GP-TNR

• پردازنده مرکزی: دو پردازنده Intel Xeon نسل چهارم.
• پردازنده گرافیکی: تا ۱۰ کارت گرافیک NVIDIA H100 SXM.
• حافظه: چهار ترابایت حافظه DDR5 RAM.
• فضای ذخیره‌سازی: تا ۲۴ درایو NVMe SSD.
• بهترین کاربرد: آموزش هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ، مجازی‌سازی GPU.

Supermicro SYS-821GE

1. پردازنده مرکزی: AMD EPYC 9004.
2. پردازنده گرافیکی: چهار کارت گرافیک NVIDIA A100/H100 PCIe.
3. حافظه: تا ۲ ترابایت حافظه DDR5.
4. فضای ذخیره‌سازی: ۱۰ درایو NVMe SSD.
5. بهترین کاربرد: استنتاج هوش مصنوعی، پردازش ویدئویی مبتنی بر هوش مصنوعی.

اگر دنبال آموزش مدل‌های عظیم یادگیری عمیق هستید، به سراغ سرورهایی بروید که چندین GPU قوی مثل NVIDIA H100 دارند. اما اگر کارتان اجرای مدل‌های آماده هوش مصنوعی است (مثل تشخیص چهره در لحظه یا پردازش ویدیو) سرور با کارت A100 یا L40S کفایت کند.

تفاوت سرور هوش مصنوعی با سرورهای معمولی

تفاوت اصلی در دو کلمه خلاصه می‌شود: قدرت پردازشی. 

سرورهای معمولی از پردازنده‌های اینتل زئون یا AMD EPYC استفاده می‌کنند که برای کارهای روزمره عالی است. در مقابل سرور هوش مصنوعی به واحدهای پردازش گرافیکی یا پردازش تنسور (TPU) مجهز است تا حجم عظیمی از محاسبات موازی را برای  الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق انجام دهد.

از نظر نرم‌افزاری هم تفاوت‌ها چشمگیر است. سرور هوش مصنوعی به سیستم‌عامل‌ها و فریم‌ورک‌هایی مجهز است که از کتابخانه‌های تخصصی مانند TensorFlow، PyTorch یا CUDA پشتیبانی می‌کنند. در مقابل سرورهای معمولی به نرم‌افزارهای عمومی‌ برای مدیریت پایگاه داده یا سرورهای وب محدود می‌شوند.

در نهایت هدف سرور هوش مصنوعی ارائه توان محاسباتی بالا برای آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی است، در حالی که سرورهای معمولی بیشتر بر پایداری و دسترسی‌پذیری تمرکز دارند.

ویژگی‌ها	سرور معمولی	سرور هوش مصنوعی
پردازنده	پردازنده‌ استاندارد چند‌هسته‌ای	پردازنده‌های قدرتمندتر با پشتیبانی از GPU
واحد پردازش گرافیکی (GPU)	ندارد یا GPU ساده	چندین GPU قدرتمند
حافظه RAM	کمتر از ۱۲۸ گیگابایت	از ۱۲۸ گیگابایت تا چند ترابایت
فضای ذخیره‌سازی	HDD یا SSD ساتا	NVMe SSD پرسرعت
کاربردها	میزبانی وب، دیتابیس، فایل‌ها	آموزش مدل‌های AI، یادگیری ماشین، بینایی ماشین
سیستم خنک‌کننده	خنک‌کننده هوا یا فن ساده	خنک‌کننده پیشرفته، گاهی خنک‌کننده مایع
شبکه و ارتباطات	اترنت معمولی	شبکه‌های پرسرعت مانند InfiniBand یا 100Gb Ethernet
قیمت	ارزان‌تر	گران‌تر
نرم‌افزارها	سیستم‌عامل و برنامه‌های عمومی	پشتیبانی از فریم‌ورک‌های AI مانند TensorFlow و PyTorch

پشتیبانی و نگهداری سرورهای هوش مصنوعی

نگهداری و پشتیبانی سرور هوش مصنوعی سخت‌تر از چیزی است که فکرش را می‌کنید چون دیگر با خطای ساده «فایل پیدا نشد» یا «دیتابیس قطع است» طرف نیستیم. اینجا اگر تنظیمات سرور درست نباشد، مدل شما مثل لاک‌پشت کند می‌شود یا حتی بدتر کرش می‌کند! سه نکته طلایی در پشتیبانی سرور هوش مصنوعی اهمیت دارد:

مانیتورینگ منابع سخت‌افزاری

 سیستم‌هایی مثل Prometheus و Grafana باید دائم چک کنند که حافظه به سرعت پر نشده و پهنای باند شبکه به مشکل نخورد. افزایش دما هم عمر مفید سخت‌افزار را کاهش داده و به خرابی سیستم منجر می‌شود، بنابراین سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته و مانیتورینگ دقیق دما ضروری هستند.

بهینه‌سازی درایورها و کتابخانه‌ها

تصور کنید آخرین ورژن CUDA انویدیا را نصب کرده‌اید اما TensorFlow یا PyTorch هنوز روی آن پایدار نیست! پس باید همیشه حواستان به سازگاری نسخه‌ها باشد:

• درایور GPU انویدیا (مثلا نسخه ۵۳۵)
• کتابخانه‌های سطح بالا مثل cuDNN (برای کانولوشن‌های سریع)
• فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین مثل PyTorch یا TensorFlow که بعضی وقت‌ها حتی نیاز به کامپایل سفارشی دارند!

پشتیبانی از قطعات خاص

وقتی یک کارت گرافیک سرور معیوب می‌شود، تعویضش مثل عوض کردن رم عادی نیست! چون نیاز به NVLink دارد تا با بقیه GPUها هم‌زمان کار کند. همچنین کانفیگ PCIe Gen باید چک شود وگرنه پهنای باند ۱۰۰ گیگابیتی بی‌فایده است.

اینجاست که اهمیت تیم فنی متخصص مشخص می‌شود. کسی که فقط بلد باشد ویندوز عوض کند به درد سرور هوش مصنوعی نمی‌خورد! این وسط باید مهندس سخت‌افزار، متخصص شبکه و کارشناس یادگیری ماشین دست در دست هم بدهند تا سرور هوش مصنوعی همیشه در اوج کارایی بماند.

ضمنا حواستان باشد همین پشتیبانی فنی هزینه‌برترین بخش ماجرا می‌شود! چون دستمزد متخصص هوش مصنوعی بسیار بالاتر از مدیر سیستم عادی است؛ تازه اگر بتوانید اصلا چنین نیرویی را پیدا کنید!

 

جمع‌بندی

سرور هوش مصنوعی نه یک زیرساخت معمولی بلکه اکوسیستم زنده‌ای است که باید نفس بکشد، آپدیت شده و همیشه زیر نظر باشد. اگر همین امروز تصمیم به پیاده‌سازی یک مدل AI دارید، دو راه پیش رویتان است: سرور آماده بخرید یا از سرویس‌‌های ابری مثل اهورا استفاده کنید. در هر صورت سرور هوش مصنوعی خوب، حکم قلب تپنده سازمان را دارد و در مسیر تحول و نوآوری کمک زیادی به شما خواهد کرد. 

 

سوالات متداول

1. سرور هوش مصنوعی چیست؟
   یک سیستم محاسباتی قدرتمند است که برای اجرای مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی طراحی شده و به GPU مجهز است. 
2. چرا به سرور هوش مصنوعی نیاز داریم؟
   برای پردازش سریع داده‌های عظیم، آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و اجرای برنامه‌های پیچیده هوش مصنوعی که نیاز به قدرت محاسباتی بالا دارند.
3. تفاوت سرور هوش مصنوعی با سرور معمولی چیست؟
   سرورهای هوش مصنوعی سخت‌افزارهای تخصصی مانند GPU، حافظه بالا و سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته دارند؛ اما سرورهای معمولی برای کارهای عمومی طراحی شده‌اند.
   
4. آیا می‌توان از کارت گرافیک معمولی برای سرور هوش مصنوعی استفاده کرد؟
   خیر! کارت‌های گیمینگ (RTX 3080/3090) تا حدی جواب می‌دهند ولی  برای عملیات طولانی بهینه نیستند و در پردازش‌های دقت بالا ضعیف عمل می‌کنند. 
5. چطور امنیت سرور هوش مصنوعی را تأمین کنیم؟
   با استفاده از فایروال، رمزنگاری داده‌ها، به‌روزرسانی منظم نرم‌افزارها و محدود کردن دسترسی کاربران.
6. آیا سرور هوش مصنوعی برای کسب‌وکارهای کوچک مناسب است؟
   بله، اما کسب‌وکارهای کوچک می‌توانند از راه‌حل‌های ابری یا سرورهای اشتراکی استفاده کنند تا هزینه‌ها را کاهش دهند.
   

 

 

منبع

Intel

Server Parts