فکر می‌کنید این همه مدل هوش مصنوعی، از چت‌بات‌ها گرفته تا ابزارهای تولید تصویر و ویدیو، دقیقاً کجا و روی چه زیرساختی پردازش می‌‌شوند و پشت پرده این هوشمندی چیست؟

جواب یه کلمه‌ست: سرورهای هوش مصنوعی.

در این مقاله، قرار است به زبان خیلی ساده توضیح دهیم که سرور AI دقیقاً چیست، چه فرقی با سرورهای معمولی دارد و چرا برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی به آن نیاز داریم.

اگر آماده‌اید، شروع کنیم.

سرور هوش مصنوعی چیست؟

سرور هوش مصنوعی نوعی سرور قدرتمند است که به‌طور خاص برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی طراحی شده است. حالا این سرورها چه توفیری با سایر سرورها دارند؟

سرورهای هوش مصنوعی به‌جای پیکربندی برای پردازش‌های عمومی (مثل میزبانی سایت یا ذخیره‌سازی اطلاعات)، برای انجام محاسبات سنگین و پردازش داده‌های خیلی بزرگ ساخته و پیکربندی می‌شوند؛ دقیقاً همان چیزی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی به آن نیاز دارند.

نکتۀ مهم: همۀ سرورهای هوش مصنوعی به پردازشگرها، GPUها، ظرفیت بالای رم و صدالبته ادوات پیشرفتۀ شبکه مجهز هستند تا بتوانند نیازهای انواع هوش‌های مصنوعی را برآورده کنند.

اجزای مهم در سرورهای AI کدام‌اند؟

در نگاه کلی، سرورهای هوش مصنوعی هم از همان اجزا و تجهیزات دیگر سرورها بهره می‌برند؛ منتهی وقتی عینک موشکافی را به چشم می‌زنیم، تفاوت‌هایی به چشم می‌آیند که خب نمی‌توانیم از آن‌ها غافل شویم.

۱. پردازشگر گرافیکی (GPU)

پردازشگرهای گرافیکی به‌خاطر قابلیت پردازش موازی‌ (یعنی انجام هم‌زمان چندین کار یا محاسبه با هم، به‌جای انجام پشت‌سرهم (توالی‌یافته) آن‌ها.) که ارائه می‌کنند، برای این نوع از سرورها ضروری هستند.
این شکل از پردازش (Parallel Processing) سرعت کارهایی مثل تمرین دادن مدل‌ها و تشخیص تصاویر را خیلی بالاتر می‌برد.

دو نمونه‌‌ای که استفاده از آن‌ها در سرورهای AI خیلی رایج است، این دو مدل از کمپانی نامدار NVIDIA هستند:

• H100
• A100

نقطۀ قوت این دو مدل GPU آن است که می‌توانند به‌شکلی کاملاً بهینه، محاسبات سنگین مرتبط با یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری ماشین (Machine Learning) را مدیریت کنند.

محتوای مرتبط: تفاوت بین انواع CPU در سرورهای اختصاصی چیست؟ (مقایسه پردازنده‌ها)

۲. پردازشگرهای مرکزی (CPU) خیلی حرفه‌ای

با وجود اهمیت بالای GPUها برای اجرای پردازش‌های گوناگون، سرور هوش مصنوعی هم مثل دیگر انواع کامپیوترهای کوچک و بزرگ، نمی‌تواند بدون CPU کار کند.

وظیفۀ کلی این قطعۀ مهم، مدیریت همه‌جانبۀ عملیات‌های مختلفی است که در سراسر سیستم انجام می‌گیرند؛ به‌علاوه، نظم و ترتیب بخشیدن به کارها و رسیدگی به پردازش‌های نسبتاً سبک‌تر هم جزو دیگر وظایف این قطعۀ مهم به حساب می‌آیند. در مقاله «CPU چیست؟ از طرز کار CPU تا انواع پردازنده را یاد بگیرید!» می‌توانید اطلاعات بیشتری درباره CPU کسب کنید.

توجه داشته باشید که CPUهای استفاده‌شده روی این نوع سرورها با توان بیشتر و بهره‌مندی از تعداد بالاتری هسته، دست‌دردست GPU می‌گذارند تا کارهای پردازشی در سرورهای AI به بهترین شکل ممکن انجام شوند.

۳. RAM و فضای ذخیره‌سازی

حجم بالای پردازش‌ها در این نوع سرورها، نیازمند RAM قوی‌ای است که بتواند دیتاست‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده را با کمترین مشکل مدیریت کند؛ به همین خاطر، یک سرور هوش مصنوعی خوب باید از ظرفیت RAM کافی با توان و ظرفیت بالا بهره‌مند باشد تا سرعت پردازش به بیشترین حد ممکن برسد.

به‌علاوه، استفاده از فضاهای ذخیره‌سازی حرفه‌ای و جدید مثل SSD و NVMe (HDD مطلقاً برای سرور AI به درد نمی‌خورد) برای ذخیره کردن حجم زیاد داده‌ها و بازیابی سریع آن‌‌ها، ضروری است.

راستی اگر نمی‌دانید رم سرور چیست و چه وظیفه‌ای دارد، می‌توانید مقاله لینک‌شده را بخوانید.

۴. ادوات شبکه و اتصال

ساخت و توسعۀ AI بیشتر از هرچیزی به دیتا نیاز دارد! طبیعتاً برای اینکه کار به‌شکلی درست پیش برود، این داده‌ها باید دائماً بین فضای ذخیره‌سازی، پردازشگرها (CPU و GPU) و دیگر سرورها در رفت‌وآمد باشند؛ این جابه‌جایی مخصوصاً در محیط‌های ابری و سرورهای غیرمتمرکز خیلی بیشتر دیده می‌شود.

همۀ این حرف‌ها را زدیم که بگوییم استفاده از ادوات حرفه‌ای شبکه و اتصال هم در یک سرور مختص AI مهم است و نباید اهمیت پهنای باند کافی را از یاد ببرید.

محتوای مرتبط: کوبرنتیز چیست؟ به زبان ساده

۵. سیستم تهویه

حجم پردازش‌ها و محاسبات خیلی بالا است و به‌دنبال همین موضوع، این نوع سرورها گرمای خیلی زیادی تولید می‌کنند! می‌دانیم که در خیلی از مواقع، گرمای دستگاه‌های کامپیوتری می‌تواند مشکلات جدی به وجود بیاورید؛ به همین خاطر، سرورهای هوش مصنوعی باید به سیستم‌های خنک‌کننده و تهویۀ حرفه‌ای مجهز باشند تا هم بهینگی عملکرد حفظ شود، هم طول عمر سیستم بالاتر برود.

نکته: سیستم‌های حرفه‌ای تهویه یا از مایعات مخصوص، یا از جریان هوا برای خنک کردن سیستم استفاده می‌کنند.

برویم ببینیم این سرورها به چه کاری می‌آیند.

سرورهای هوش مصنوعی چه کاربردهایی دارند؟

تا اینجا با تعریف سرور هوش مصنوعی آشنا شدید و دربارۀ اجزای تشکیل‌دهندۀ آن هم اطلاعات لازم را به دست آوردید. حالا می‌پردازیم به تمام کاربردهای چنین سرورهایی.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

مدل‌های زبانی بزرگ یا همان LLMها، ستون فقرات تمام اپلیکیشن‌های مجهز به AI را تشکیل می‌دهند؛ ChatGPT ،Gemini و Grok جزو معروف‌ترین‌های آن‌ها محسوب می‌شوند.

یکی از اصلی‌ترین کاربردهای سرورهای هوش مصنوعی، ساخت، توسعه و میزبانی از این مدل‌ها است که توانایی‌های خیلی زیادی دارند؛ از جمله تولید متن، عکس، ویدیو، کد و….

یادگیری ماشین (ML)

Machine Learning یا یادگیری ماشین، یکی از شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است. به بیان ساده، یادگیری ماشین یعنی توانایی AI برای خودآموزی؛ این کار با کمک الگوریتم‌ها برای تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و گرفتن تصمیم‌های خودمختارانه انجام می‌گیرد.

به‌طور مشخص، ML در سازوکارهای نگهداری پیشگیرانه، سیستم‌های پیشنهاددهنده (در زمینه‌های مختلف)، اسکن‌های امنیتی خودکار و شناسایی هرگونه ناهنجاری‌ در شبکه‌ها، خیلی به کار می‌آید.

همچنین، از این شاخۀ هوش مصنوعی برای بهبود کیفیت ارائۀ خدمات به مشتری و پاسخگویی چت‌بات‌های مخصوص داخلی ارگان‌ها هم استفاده می‌شود.

محتوای مرتبط: داکر (Docker) چیست و چه کاربردی دارد؟

آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی

منظور از آموزش مدل هوش مصنوعی، تمرین دادن آن با حجم زیادی از داده‌ها است؛ استنتاج هم به توانایی این مدل‌ها برای ارائۀ پاسخ مناسب به هر پرامپت و پیش‌بینی اشاره دارد.

هم آموزش، هم استنتاج، برای اطمینان از دقت بالای پاسخ مدل‌ها و تضمین عملکرد درست آن‌ها ضروری هستند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص گفتار

دیگر کاربرد سرور هوش مصنوعی در NLP (مخفف Natural Language Processing) دیده می‌شود. همان‌طور که می‌دانید، انواع مختلف هوش‌های مصنوعی می‌توانند درک درستی از ورودی‌های متنی، صوتی و تصویری کاربران داشته باشند؛ چنین چیزی ممکن نمی‌شد، مگر به‌لطف NLP که فایدۀ آن را بیشتر از هر جای دیگری در چت‌بات‌های هوشمند و پلتفرم‌های معروفی مثل ChatGPT می‌بینیم.

کلاً پردازش زبان طبیعی برای خدمات پایه‌ای پشتیبانی از مشتری، جمع‌آوری اطلاعات اولیه، پیشنهاد محصول براساس ترجیحات و نیازهای مشتری و تجزیه‌وتحلیل احساسات کاربران خیلی به درد می‌خورد.

محتوای مرتبط: اتاق سرور چیست و چه تجهیزاتی دارد؟

یادگیری عمیق (DL)

Deep Learning یا همان یادگیری عمیق، هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا راجع‌به موضوعات جدید، درست مثل یک انسان اطلاعات به دست بیاورد.

DL از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند و پشتیبانی کاملی از اپلیکیشن‌های مبتنی‌بر NLP دارد. ضمناً می‌توانیم ردپای تأثیرگذاری آن را در تشخیص تصاویر و کدنویسی توسط پلتفرم‌های هوش مصنوعی هم ببینیم.

هوش مصنوعی لبه‌ای (Edge AI)

برخی اپلیکیشن‌ها هستند که باید داده‌ها را به محض تولید پردازش کنند! برای مثال حوزۀ اینترنتی اشیا (IoT) را در نظر بگیرید که هرچقدر زمان پردازش داده‌‌ها و نتیجه‌گیری از آن‌ها به زمان تولید شدنشان نزدیک‌تر باشد، طبیعتاً عملکرد سیستم هم بهتر خواهد بود. اینجا است که هوش مصنوعی لبه‌ای یا Edge AI ارزشمند بودن خود را نشان می‌دهد.

کلاً هرجایی که لازم باشد سرعت زیاد با دقت بالا ترکیب شود، هوش مصنوعی لبه‌ای که برای ساخت و توسعۀ آن به سرور هوش مصنوعی نیاز داریم، بهترین راهکار است.

محتوای مرتبط: آموزش ساخت سایت با هوش مصنوعی در ۷ قدم (به زبان ساده)

ایجنت‌های هوش مصنوعی

به احتمال زیاد، در آیندۀ نه‌چندان دور، استفاده از ایجنت‌های هوش مصنوعی خیلی فراگیرتر خواهد شد؛ هدف این دست AIها، بازتعریف کردن روال‌های کاری در ارگان‌ها و کمپانی‌های گوناگون است.

ایجنت‌ها مستقل کار می‌کنند و می‌توانند بعد از پردازش داده‌ها، آن‌ها را به قسمت درست منتقل کرده و به‌جای نیروی انسانی تصمیم بگیرند. ساده‌تر بگوییم:

ایجنت‌ هوش مصنوعی (AI Agent) همان چیزی است که برای هوشمندسازی کامل یک مجموعه به آن نیاز داریم.

پیشنهاد مطالعه: برای آشنایی بیشتر با این مفهوم، مقالۀ «ایجنت هوش مصنوعی (Ai Agent) چیست؟» را بخوانید.

مزایای سرورهای هوش مصنوعی چیست؟

قاعدتاً سرورهایی با این همه کاربرد، مزیت‌های خاصی هم دارند که توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان را به سمت خود می‌کشانند؛ در واقع، یک سری خصوصیات هستند که سرورهای AI را از دیگر سرورها متمایز می‌کنند و در این بخش، راجع‌به این خصوصیات صحبت خواهیم کرد.

افزایش بهره‌وری و بهبود عملکرد

همان‌طور که گفتیم، وقتی سرور برای هوش مصنوعی بهینه می‌شود و از GPU و CPU قوی‌تر برخوردار است، می‌تواند از پس نیازهای سنگین امور مرتبط با هوش مصنوعی به‌خوبی بربیاید؛ اموری مثل یادگیری عمیق و تجزیه‌وتحلیل حجم خیلی زیادی از داده‌ها.

سرور هوش مصنوعی از جهات مختلفی عملکرد بهتری از سرورهای معمولی دارد؛ از جمله سرعت، بهره‌وری، مدیریت حجم زیاد کارها و….

پردازش و آموزش سریع‌تر

مجهز بودن سرورهای AI به GPU یعنی برخورداری از امکان پردازش موازی؛ قابلیتی که زمان لازم برای تمرین دادن مدل‌های هوش مصنوعی و استنتاج آن‌ها را به‌مقدار قابل توجهی پایین می‌آورد؛ ساده‌تر بگوییم: هوش مصنوعی سریع‌تر می‌شود!

به همین خاطر، توسعه و استقرار پلتفرم‌های مجهز به AI هم با سرعت خیلی بیشتری انجام خواهد گرفت.

محتوای مرتبط: معرفی ۷ افزونه هوش مصنوعی وردپرس

توسعه‌پذیری

ذات سرور هوش مصنوعی به‌گونه‌ای است که ارگان‌ها و کمپانی‌ها می‌توانند آن را ارتقا بدهند و توان پردازشی‌اش را بالاتر ببرند؛ یعنی اگر حجم کارهای مرتبط با AI بالاتر برود، امکان افزایش توان سرور با اضافه کردن CPUها و GPUهای بیشتر فراهم است و این یعنی توسعه‌پذیری در بالاترین حد ممکن.

از آنجایی که در توسعۀ مدل‌های هوش مصنوعی با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارید و باید آن‌ها را پردازش کنید، توسعه‌پذیری این سرورهای خاص خیالتان را از بابت انعطاف‌پذیری و قابل اطمینان بودن زیرساخت راحت می‌کند.

قابل اطمینان بودن

مثل همۀ انواع اَبَرکامپیوترها، سرورهای هوش مصنوعی هم برای فعالیت ۲۴ ساعته و بدون وقفه آماده می‌شوند؛ این طوری است که خیال ارگان‌ها و دولوپرها از عملکرد پایدار و اطمینان‌پذیری حداکثری در پلتفرم‌های حساس، راحت می‌شود.

بهره‌گیری از سخت‌افزار تخصصی

چه سرور از چندین GPU استفاده کند و چه طوری تنظیم شده باشد که با یک GPU امور را پیش ببرد، این اجزای تخصصی که بعید است آن‌ها روی انواع ساده‌تر سرورها ببینید، عملکرد بهینۀ پلتفرم‌ها و مدل‌های مختلف AI را تضمین می‌کنند.

سرور هوش مصنوعی به این اجزا مجهز می‌شود تا بتواند از پس نیازهای سنگین و حجم بالای وظایف مرتبط با هوش مصنوعی، بدون مشکل بربیاید؛ مشخصاً راجع‌به چیزهایی مثل یادگیری عمیق، NLP، یادگیری ماشین و… صحبت می‌کنیم که بالاتر هم مفصل به آن‌ها پرداختیم.

به‌طور کلی، آخرین مزیت یک سرور AI این است که به‌خاطر بهره‌مند بودن از سخت‌افزار تخصصی می‌تواند عملکرد ایدئالی در زمینۀ مدیریت این امور از خود نشان بدهد.

اگر فکر می‌کنید به هر دلیلی نیازمند سرور هوش مصنوعی هستید، نکاتی که در بخش بعد راجع‌به آن‌ها صحبت می‌کنیم را گوشۀ ذهنتان داشته باشید.

محتوای مرتبط: paas چیست و چه کاربردی دارد؟ (+ مزایا و انواع paas)

۵ نکته که باید دربارۀ سرورهای هوش مصنوعی بدانید!

حتماً فهمیده‌اید که این نوع سرورها تفاوت‌های ملموسی با سرورهای معمولی‌تر دارند و به‌ همین خاطر، در استفاده از آن‌ها، نباید از رعایت نکات زیر غافل شوید.

۱. سخت‌افزار اختصاصی ضروری و غیرقابل چشم‌پوشی است!

ببینید عزیزان، سرور هوش مصنوعی بدون قطعاتی مثل GPU و البته CPUهای حرفه‌ای، فرق زیادی با سرورهای معمولی ندارد! همین چند خط بالاتر توضیح دادیم که بهره‌مندی از سخت‌افزار اختصاصی جزو مزایای این دست سرورها به حساب می‌آید.

پردازش داده‌های سنگین و انجام محاسبات پیچیده (کلاً هر کار زیرساختی‌ای که به هوش مصنوعی مرتبط می‌شود) نیازمند توان پردازشی خیلی بالایی است و بدون سخت‌افزار اختصاصی اصلاً ممکن نخواهد شد.

۲. سرور با توجه به حجم کارها پیکربندی می‌شود

اینکه سرور دقیقاً به چه سخت‌افزاری نیاز دارد و چطور باید کانفیگ شود، بعد از تعیین تکلیف کارهایی که می‌خواهید با آن انجام دهید، مشخص خواهد شد.

برای مثال، سروری که کاربرد اصلی آن آموزش LLMها است، نیازهای خاص خودش را دارد؛ همین‌طور سرورهای مخصوص اجرای شبیه‌سازی‌های خیلی پیچیده و زیرساخت‌های Edge AI هم نیازمند کانفیگ خاص خودشان هستند.

پس این‌طوری نیست که بگوییم بروید سراغ فلان سرور هوش مصنوعی با فلان خصوصیات و این پیشنهاد طلایی بتواند گره از همۀ مشکلات باز کند! ببینید قرار است چه کاری انجام دهید و بعد از آن، بسته به نیازهای خاص آن کار ویژه، بهترین سرور را با پیکربندی مناسب انتخاب کنید.

محتوای مرتبط: اوبونتو (Ubuntu) چیست و چه مزایا و معایبی دارد؟

۳. توسعه‌پذیری و انعطاف‌پذیری خیلی اهمیت دارند

نوسان حجم کارهای مرتبط با AI اصلاً عجیب نیست و اتفاقاً باید کاملاً برای آن آماده باشید؛ چطور؟ با اطمینان از اینکه سرور AI مورداستفاده توسعه‌پذیر است.

گاهی به افزایش توان پردازشی سرور نیاز دارید؛ گاهی فضای ذخیره‌سازی بیشتری می‌خواهید و در برخی مواقع هم می‌فهمید ادوات شبکه باید ارتقا بیابند؛ درهرصورت، یک سرور ایده‌آل هوش مصنوعی باید بدون مشکل توسعه بیابد و مهم‌تر از آن، به‌خوبی با شرایط جدید تطبیق پیدا کند.

توصیۀ مهم: زیرساخت‌های ابری و هیبرید در ذات مقیاس‌پذیر و منعطف هستند به شما اجازه می‌دهند شرایط را بسته به نیازهای دائماً در حال تغییر پروژه، عوض کنید.

۴. استفاده از سیستم تهویه و برق‌رسانی حرفه‌ای را جدی بگیرید

بالاتر دربارۀ حرارت خیلی بالای سرورهای هوش مصنوعی صحبت کردیم و گفتیم برای اطمینان از عملکرد بی‌نقص، به سیستم‌های تهویۀ درست‌وحسابی نیاز دارید.

خنک‌سازی با مایعات مخصوص این‌ روزها خیلی مورد توجه قرار گرفته است و پیشنهاد می‌کنیم دربارۀ آن تحقیق کنید؛ به‌هرحال، فارغ از اینکه برای کاهش دما سراغ مایع می‌روید یا هوا، یادتان باشد سرور باید به مؤثرترین شکل ممکن خنک شود.

نکتۀ مهم بعدی اینکه میزان مصرف برق هم در این نوع سرورها خیلی بالا است؛ پس اگر می‌خواهید از سرور هوش مصنوعی در محل انتخابی خودتان نگهداری کنید، حتماً از توان تأمین برق آن مطمئن شوید که یکهو سرور وسط کار خاموش نشود.

محتوای مرتبط: رک سرور چیست؟ راهنمای کامل برای انتخاب رک سرور مناسب

۵. برای بهینه‌سازی نرم‌افزارها هم وقت بگذارید

تضمین عملکرد مناسب، علاوه‌بر سخت‌افزاری عالی، به نرم‌افزارهای کاملاً بهینه هم نیاز دارد. کلی فریمورک AI وجود دارند که در کنار کتابخانه‌ها و ابزارهای مخصوص دیگر، بهره‌وری حداکثری از سخت‌افزارهای ویژۀ سرورهای هوش مصنوعی را ممکن می‌کنند.

بنابراین، پیشنهاد می‌کنیم برای شناخت و یادگیری طرز استفاده از پلتفرم‌هایی مثل CUDA هم وقت بگذارید که قطعاً به دردتان خواهند خورد.

هنگام انتخاب سرور هوش مصنوعی باید به ۵ نکته توجه کنید

با در نظر گرفتن تمام جوانبی که تا اینجا بررسی کردیم، چطور می‌توانیم یک سرور هوش مصنوعی مناسب را بسته به نیازی که داریم انتخاب کنیم؟ این نکات کمکتان می‌کنند:

۱) تکلیف کارهایی که می‌خواهید با سرور AI انجام دهید را مشخص کنید

بزرگی می‌گفت برخی کارها مثل این هستند که درشکه را جلوی اسب ببندید! همین‌قدر فشل و بی‌فایده؛ اگر قبل از تعیین تکلیف انتظاری که از سرور دارید سراغ بررسی کانفیگ آن بروید، انگار اسب را به پشت برده و درشکه را در جلو قرار داده‌اید.

برای ساخت و توسعۀ ابزارهای ساده‌تری که کارشان با پردازش‌های سبک‌تر هم راه می‌افتد (مثل چت‌بات‌های بیسیک و ساده) می‌توانید سراغ سرورهایی که تنها یک CPU قوی دارند (یا نهایتاً از ساختار GPU خیلی ساده‌ای استفاده می‌کنند) بروید.

منتهی اگر با سیستم‌های سنگین و بزرگ (مثل ایجنت‌های هوش مصنوعی) سروکار دارید، به سروری نیاز خواهید داشت که قدرتمندتر است.

بالاتر هم گفتیم که نوع و توان پردازشی GPU و CPU و دیگر قطعات به‌کارگرفته‌شده در پیکربندی سرور هوش مصنوعی، باید با نیازهای شما و سازمانتان همخوانی داشته باشد.

۲) سراغ مدل استقراری بروید که بیشتر از بقیه به دردتان می‌خورد

از نظر شکل استقرار، ۳ نوع سرور هوش مصنوعی داریم:

1. سرورهایی که در محل انتخابی کسب‌وکار مستقر می‌شوند (On-premise Servers)
2. سرورهای هوش مصنوعی مبتنی‌بر ساختار ابری
3. سرورهای هیبرید (ترکیبی از ساختار ابری و On-premise)

هرکدام از این انواع مدل‌های استقرار، بسته به شرایط خاص استفاده‌کننده می‌توانند مناسب یا نامناسب باشند! مثلاً کمپانی‌های بزرگی که مشکلی از بابت هزینه‌ها ندارند و می‌توانند متخصصان حرفه‌ای را مسئول نگهداری از سرورها کنند، با استقرار سرورها در محل اختصاصی خودشان، خیالشان را از بابت امنیت داده‌هایشان راحت می‌کنند.

در طرف دیگر، سرورهای مبتنی‌بر ابر به‌خاطر منعطف بودن و توسعه‌پذیری بالا، جذابیت زیادی دارند؛ نکتۀ مهم اینکه با انتخاب این نوع سرورها، با کمترین هزینه امکان ارتقا منابع را خواهید داشت.

سرورهای هیبرید هم ترکیبی هستند از مزایای سیستم‌های ابری و سرورهای در محل.

محتوای مرتبط: معرفی ۱۳ ابزار مانیتورینگ شبکه + نکات مهم انتخاب

۳) بودجه‌ای که در اختیار دارید را در نظر بگیرید

بالاتر گفتیم که بسته به نیازتان سرور انتخاب کنید؛ شاید بگویید خب چه کاری است؛ از همان اول برویم سراغ سرورهای قدرتمندی که از پس هرکاری برمی‌آیند!

باید بدانید سرورهای قدرتمند با توان پردازشی زیاد، هزینۀ زیادی هم روی دستتان می‌گذارند که شاید بیشتر از بودجۀ در نظر گرفته شده برای این منظور باشد.

به همین خاطر است که توصیه می‌کنیم هزینه‌ها را با کاربردهایی که دنبالش هستید مقایسه کنید تا بتوانید برآورد درستی از ROI کلی به دست بیاورید.

۴) بررسی اینکه به چقدر توسعه‌پذیری نیاز دارید

توضیح دادیم که نیاز پروژه‌های مرتبط با AI متغیر است و نوسان می‌کند؛ موقع انتخاب سرور مناسب، این نکته را در نظر بگیرید و بسته به نیازی که پیش‌بینی می‌کنید، سراغ گزینه‌ای بروید که به‌اندازۀ کافی مقیاس‌پذیر است.

محتوای مرتبط: ماشین مجازی (vm) چیست؟ آشنایی با کلید ورود به دنیای ابری!

۵) از سازگاری بین سخت‌افزار سرور و نرم‌افزارهایی که به آن‌ها نیاز دارید مطمئن شوید

طبیعتاً برای ساخت و توسعۀ انواع مدل‌های هوش مصنوعی و کارهای دیگری مثل ماشین لرنینگ، یادگیری عمیق و…، به ابزارهای مهمی مثل TensorFlow و PyTorch نیاز خواهید داشت.

قطعات سخت‌افزاری سرور انتخابی باید با نرم‌افزارهای مورد نیاز و البته فرمت داده‌های مورد استفاده در اپلیکیشن‌های مجهز به هوش مصنوعی، سازگاری داشته باشند.

اینجا خط آخر است و حالا به تمام اطلاعات لازم دربارۀ سرورهای هوش مصنوعی دسترسی دارید؛ پس وقت جمع‌بندی است.

پیشرفت‌های حیرت‌انگیز هوش مصنوعی بدون سرورهای AI ممکن نبود!

در این مقاله راجع‌به سرور هوش مصنوعی صحبت کردیم و گفتیم این نوع سرورها به قطعات خاصی مجهز هستند که آن‌ها را به گزینه‌ای توانا برای انجام پردازش‌های سنگین و محاسبات پیچیده در دنیای AI تبدیل می‌کنند؛ راجع‌به کاربردها و مزایای سرور AI حرف زدیم و گفتیم برای انتخاب سرور مناسب باید به چه نکاتی توجه داشته باشید.

به‌عنوان حرف آخر:

اگر متخصص هوش مصنوعی هستید، یا با هر هدفی در این حوزه فعالیت می‌کنید، قطعاً به این نوع سرورها هم نیاز خواهید داشت!

سؤالی در رابطه با این موضوع دارید؟ همین زیر آن را با ما در میان بگذارید.

منابع: serverMANIA | NETWORKWORLD