نقش سرور HP در هوش مصنوعی

در دنیای امروز که داده‌ها به مثابه طلای جدید شناخته می‌شوند، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان موتور محرک نوآوری در صنایع مختلف ظاهر شده‌اند. از تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی گرفته تا پیش‌بینی‌های مالی و پزشکی، کاربردهای AI هر روز گسترده‌تر می‌شود. اما این انقلاب دیجیتال، نیازمند زیرساخت‌های محاسباتی قدرتمندی است که بتوانند حجم عظیم داده‌ها و پیچیدگی الگوریتم‌های AI را مدیریت کنند. در این میان، سرورهای HP، به ویژه سری ProLiant، به عنوان راهکاری پیشرو و بهینه برای آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی، نقشی حیاتی ایفا می‌کنند. برای آشنایی عمیق‌تر با نقش سرور hp در هوش مصنوعی، با ما در وب‌سایت بهاور فناوری ویرا همراه باشید!

چرا هوش مصنوعی به سرورهای قدرتمند نیاز دارد؟

آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، فرآیندی بسیار محاسباتی و داده‌محور است. این فرآیند شامل تکرارهای بی‌شمار بر روی مجموعه‌داده‌های عظیم برای شناسایی الگوها و تنظیم پارامترهای مدل است. این حجم بالای پردازش، نیازمند سخت‌افزارهایی با قابلیت‌های خاص است:

• توان پردازشی خام بالا: برای اجرای سریع الگوریتم‌های پیچیده.
• حافظه دسترسی تصادفی (RAM) فراوان: برای بارگذاری و دسترسی به مجموعه‌داده‌های بزرگ.
• پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) قوی: GPUها به دلیل معماری موازی خود، برای محاسبات ماتریسی و برداری که در یادگیری عمیق رایج هستند، بسیار بهینه‌اند و سرعت آموزش مدل‌ها را به شکل چشمگیری افزایش می‌دهند.
• پهنای باند ورودی/خروجی (I/O) بالا: برای انتقال سریع داده‌ها بین پردازنده، حافظه و فضای ذخیره‌سازی.
• فضای ذخیره‌سازی پرسرعت و مقیاس‌پذیر: برای نگهداری و دسترسی سریع به داده‌های آموزشی و مدل‌های ذخیره شده.

بدون یک زیرساخت قدرتمند، آموزش مدل‌های AI می‌تواند هفته‌ها یا حتی ماه‌ها به طول انجامد که این موضوع مانعی جدی برای نوآوری و توسعه سریع محسوب می‌شود.

نقش اجزای سرور HPE در هوش مصنوعی

سرورهای HPE ProLiant با ترکیب پردازنده‌های قدرتمند، حافظه با ظرفیت بالا، گزینه‌های متنوع ذخیره‌ سازی و پشتیبانی از شتاب‌دهنده‌های GPU، می‌توانند زیرساخت لازم برای طیف گسترده‌ای از بارهای کاری هوش مصنوعی را فراهم کنند.
در ادامه، نقش GPU، CPU، RAM و Storage را در عملکرد سرورهای اچ پی برای پروژه‌های AI بررسی می‌کنیم.

1. پشتیبانی از GPU؛ یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های سرورهای HPE برای هوش مصنوعی

یکی از مهم‌ترین تفاوت‌های زیرساخت‌های مناسب هوش مصنوعی با سرورهای عمومی، امکان استفاده از GPUهای شتاب‌دهنده برای اجرای محاسبات موازی است. GPU در بسیاری از بارهای کاری هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری عمیق، آموزش مدل، پردازش تصویر و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی، نقش مهمی در افزایش توان پردازشی دارد.

در میان سرورهای HPE، مدل‌های مختلفی برای استفاده از شتاب‌دهنده‌های GPU طراحی شده‌اند و انتخاب مدل مناسب به نوع پروژه، تعداد GPU موردنیاز، حافظه GPU، توان مصرفی و الزامات خنک‌سازی بستگی دارد.

برای مثال، HPE ProLiant DL380 Gen11 از گزینه‌هایی مانند NVIDIA H100 80GB، H100 NVL 94GB، L40 و L40S 48GB و L4 24GB پشتیبانی می‌کند. تعداد GPU قابل نصب در این سرور به مدل GPU، نوع شاسی، پیکربندی ذخیره‌سازی و روش خنک‌سازی بستگی دارد؛ بنابراین نمی‌توان یک تعداد ثابت را برای تمام کانفیگ‌های DL380 Gen11 در نظر گرفت.

در پروژه‌هایی که تعداد بیشتری GPU یا پیکربندی GPUمحور مورد نیاز است، HPE ProLiant DL380a Gen11 گزینه‌ای تخصصی‌تر است. حرف a در نام این مدل به طراحی آن برای شتاب‌دهنده‌ها اشاره دارد. HPE برای DL380a Gen11 پشتیبانی از تا ۴ GPU دو‌عرض (Double-Wide) یا ۸ GPU تک‌عرض (Single-Wide) را در یک شاسی 2U اعلام کرده است. این سرور برای بارهای کاری مانند آموزش و استنتاج مدل‌های AI و یادگیری عمیق طراحی شده است.

در نسل جدیدتر سرورهای HPE نیز گزینه‌های GPU در حال گسترش هستند. برای نمونه، HPE ProLiant Compute DL380 Gen12 از GPUهایی مانند NVIDIA L40S 48GB و نسل جدید NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 96GB پشتیبانی می‌کند و بسته به نوع GPU و محدودیت‌های حرارتی و اسلات، امکان استفاده از چند شتاب‌دهنده در آن وجود دارد.

بنابراین هنگام انتخاب سرور برای هوش مصنوعی، صرفاً نباید به نام GPU توجه کرد. تعداد GPU، مقدار حافظه GPU، پهنای باند PCIe، توان مصرفی، منبع تغذیه، سیستم خنک‌سازی و محدودیت‌های شاسی همگی باید در کنار یکدیگر بررسی شوند.

اگر برای پروژه هوش مصنوعی خود به دنبال انتخاب یک سرور HPE متناسب با نیاز سازمان هستید، می‌توانید مدل‌های موجود را در دسته سرور HP بررسی کنید.

2. پردازنده‌های قدرتمند؛ پایه پردازش بارهای AI

پردازنده یا CPU یکی از اجزای اصلی زیرساخت هوش مصنوعی است و وظایفی مانند آماده‌سازی داده‌ها، اجرای بخشی از محاسبات مدل، مدیریت منابع سیستم و هماهنگی با GPU را بر عهده دارد.

سرورهای HPE ProLiant بسته به نسل و مدل، از پردازنده‌های Intel Xeon Scalable یا AMD EPYC پشتیبانی می‌کنند. برای مثال، HPE ProLiant DL380 Gen11 یک سرور دو‌سوکته است و از نسل چهارم و پنجم پردازنده‌های Intel Xeon Scalable پشتیبانی می‌کند. این سرور می‌تواند تا ۸ ترابایت حافظه DDR5 داشته باشد و از PCIe Gen5 برای اتصال تجهیزات پرسرعت بهره می‌برد.

در پروژه‌های هوش مصنوعی، انتخاب CPU نباید صرفاً بر اساس تعداد هسته انجام شود؛ تعداد هسته، فرکانس، مقدار کش، تعداد GPUهای مورد استفاده و نوع بار کاری باید در کنار یکدیگر بررسی شوند. در بسیاری از پروژه‌های AI، CPU قدرتمند زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که سرور وظایف پردازش داده، آماده‌سازی Dataset و هماهنگی چند GPU را نیز بر عهده داشته باشد.

3. حافظه RAM؛ بخش مهم زیرساخت AI

مدل‌های هوش مصنوعی و Datasetهای مورد استفاده در آموزش یا پردازش مدل می‌توانند حجم بسیار زیادی داشته باشند. به همین دلیل، ظرفیت RAM در سرور AI باید متناسب با حجم داده، نوع مدل و تعداد GPUها انتخاب شود.

سرورهای HPE ProLiant از حافظه‌های سروری HPE DDR4 یا DDR5 Smart Memory، متناسب با نسل سرور، پشتیبانی می‌کنند. برای مثال، HPE ProLiant DL380 Gen11 از حافظه DDR5 پشتیبانی کرده و ظرفیت حافظه آن در پیکربندی‌های مشخص می‌تواند تا ۸ ترابایت برسد.

در یک سرور هوش مصنوعی، افزایش RAM فقط برای اجرای مدل بزرگ‌تر اهمیت ندارد؛ بلکه برای نگهداری Dataset، پردازش داده قبل از ارسال به GPU، اجرای هم‌زمان سرویس‌ها و جلوگیری از ایجاد گلوگاه در جریان پردازش نیز مهم است.

بنابراین هنگام انتخاب RAM برای سرور AI، بهتر است ظرفیت حافظه بر اساس نوع پروژه، حجم Dataset، مدل مورد استفاده و تعداد و نوع GPUها تعیین شود، نه صرفاً بر اساس بیشترین ظرفیت قابل نصب روی سرور.

بیشتر بخوانید:

افزایش کارایی دیتاسنتر با سرورهای hp

4. فضای ذخیره‌سازی؛ سرعت دسترسی به داده در پروژه‌های AI

در پروژه‌های هوش مصنوعی، سرعت دسترسی به Dataset و فایل‌های مدل می‌تواند بر عملکرد کلی سیستم تأثیر بگذارد. به همین دلیل، نوع و ساختار Storage باید متناسب با حجم داده و نوع بار کاری انتخاب شود.

در سرورهای HPE ProLiant می‌توان از انواع مختلف ذخیره‌سازی، از جمله SSDهای SATA، SAS و NVMe استفاده کرد. در سناریوهایی که حجم زیادی از داده به‌صورت مکرر خوانده و نوشته می‌شود، NVMe SSD می‌تواند با ارائه تأخیر کمتر و سرعت بالاتر، گزینه مناسبی برای لایه ذخیره‌سازی پرسرعت باشد.

برای پروژه‌های AI در مقیاس بزرگ نیز می‌توان Storage داخلی سرور را در کنار راهکارهای ذخیره‌سازی و زیرساخت داده HPE به کار گرفت. در این حالت، انتخاب Storage باید بر اساس عواملی مانند ظرفیت موردنیاز، سرعت خواندن و نوشتن، IOPS، نوع Dataset و تعداد کاربران یا سرویس‌های هم‌زمان انجام شود.

بنابراین برای یک سرور هوش مصنوعی، صرفاً انتخاب سریع‌ترین SSD کافی نیست؛ بلکه باید مشخص شود داده‌ها کجا ذخیره می‌شوند، چه میزان داده به‌صورت هم‌زمان پردازش می‌شود و Storage چگونه با CPU، RAM و GPU ارتباط برقرار می‌کند.

5. امنیت سخت‌افزاری و حفاظت از Firmware در سرورهای HP

امنیت در پروژه‌های هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد؛ زیرا سرورهای AI معمولاً با داده‌های حساس، مدل‌های اختصاصی و زیرساخت‌های پردازشی ارزشمند سروکار دارند. به همین دلیل، امنیت سرور باید از سطح سخت‌افزار و Firmware آغاز شود.

سرورهای اچ پی از فناوری HPE Silicon Root of Trust برای ایجاد یک پایه امنیتی سخت‌افزاری استفاده می‌کنند. در سرورهای مجهز به iLO 5، مانند بسیاری از مدل‌های ProLiant Gen10، یک اثر انگشت دیجیتال از Firmware در سطح تراشه امنیتی iLO ذخیره می‌شود. هنگام راه‌اندازی سرور، یکپارچگی Firmware بررسی می‌شود و در صورت شناسایی Firmware نامعتبر یا دستکاری‌شده، مکانیزم‌های اعتبارسنجی و بازیابی HPE می‌توانند از اجرای کد تأییدنشده جلوگیری کنند.

در نسل HPE ProLiant Gen11 نیز Silicon Root of Trust به‌عنوان یکی از اجزای اصلی معماری امنیتی HPE به کار گرفته شده و اعتبار Firmwareهایی مانند iLO، UEFI و سایر اجزای سیستمی را بررسی می‌کند. این رویکرد کمک می‌کند سرور پیش از بارگذاری سیستم‌عامل، از نظر یکپارچگی Firmware بررسی شود.

در کنار آن، HPE iLO امکانات امنیتی و مدیریتی مختلفی را در اختیار مدیران IT قرار می‌دهد؛ از جمله ارتباطات رمزنگاری‌شده، کنترل دسترسی، Secure Boot و قابلیت‌های مربوط به اعتبارسنجی و مدیریت Firmware. به این ترتیب، امنیت سرور فقط به سیستم‌عامل محدود نمی‌شود و از لایه Firmware و سخت‌افزار نیز پشتیبانی می‌شود.

برای زیرساخت‌های هوش مصنوعی، این قابلیت‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند؛ زیرا سرور AI علاوه بر پردازش داده‌های ارزشمند، ممکن است به شتاب‌دهنده‌های گران‌قیمت GPU و سرویس‌های حیاتی سازمان متصل باشد. بنابراین هنگام انتخاب سرور HPE برای پروژه‌های AI، قابلیت‌های امنیتی، مدیریت Firmware و امکانات مدیریتی iLO نیز باید در کنار CPU، GPU، RAM و Storage مورد بررسی قرار گیرند.

سرور HP در سناریوهای مختلف هوش مصنوعی

سرورهای HPE می‌توانند در طیف مختلفی از پروژه‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند؛ اما نوع استفاده از سرور با توجه به ماهیت پروژه متفاوت است.

در پروژه‌های RAG، سرور می‌تواند زیرساخت لازم برای اجرای مدل، پردازش داده‌ها و سرویس‌دهی به پایگاه‌های داده برداری را فراهم کند. در Computer Vision، توان پردازشی GPU و قابلیت پردازش هم‌زمان داده‌های تصویری اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. در پروژه‌های LLM و Fine-tuning نیز سرورهای مجهز به شتاب‌دهنده‌های GPU می‌توانند زیرساخت لازم برای اجرای مدل‌های بزرگ و پردازش حجم بالای داده را فراهم کنند.

به همین دلیل، سرور HPE صرفاً یک سخت‌افزار برای اجرای مدل هوش مصنوعی نیست؛ بلکه مجموعه‌ای از CPU، GPU، حافظه، Storage، شبکه و قابلیت‌های مدیریتی و امنیتی است که می‌تواند متناسب با نوع بار کاری AI پیکربندی شود.

جزئیات انتخاب CPU، GPU، RAM و Storage برای هر سناریو، موضوعی جداگانه است و در راهنمای کانفیگ سرور HP برای هوش مصنوعی بررسی می‌شود.

کاربرد سرورهای HP در پروژه‌ های هوش مصنوعی

سرورهای HPE می‌توانند در پروژه‌ های هوش مصنوعی صنایع مختلف مورد استفاده قرار گیرند. نوع سخت‌افزار مورد نیاز در هر پروژه به کاربرد، حجم داده، مدل مورد استفاده و میزان پردازش مورد نیاز بستگی دارد.

• تحقیق و توسعه: آموزش و آزمایش مدل‌های یادگیری ماشین، بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و سایر مدل‌های AI.
• مالی و بانکداری: تحلیل داده‌های مالی، تشخیص الگوهای غیرعادی، شناسایی تقلب و توسعه مدل‌های پیش‌بینی.
• پزشکی و سلامت: پردازش تصاویر پزشکی، تحلیل داده‌های بالینی و کاربردهای مرتبط با کشف دارو و ژنومیک.
• صنعت و تولید: نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات، کنترل کیفیت مبتنی بر بینایی ماشین و بهینه‌سازی فرایندهای تولید.
• تجارت الکترونیک: سیستم‌های توصیه‌گر، تحلیل رفتار کاربران، شخصی‌سازی خدمات و پردازش داده‌های مشتریان.

HP و هوش مصنوعی ابری؛ زیرساخت On-Premise و Hybrid

HP و هوش مصنوعی ابری می‌توانند در معماری‌های مختلف زیرساختی در کنار یکدیگر قرار بگیرند. همه پروژه‌های هوش مصنوعی الزاماً به اجرای کامل پردازش در فضای ابری وابسته نیستند و سازمان‌ها می‌توانند بر اساس حجم داده، الزامات امنیتی، هزینه و نوع workload، از زیرساخت‌های On-Premise، Cloud یا معماری Hybrid استفاده کنند. در این میان، سرورهای HPE می‌توانند برای پردازش داده، اجرای مدل‌های AI و سرویس‌هایی که نیاز به منابع محاسباتی اختصاصی دارند، بخشی از زیرساخت هوش مصنوعی سازمان باشند.

سرورهای هوش مصنوعی HP ProLiant؛ زیرساخت مناسب برای پروژه‌های AI

انتخاب سرور مناسب برای یک پروژه هوش مصنوعی، به‌تنهایی به مدل سرور یا قدرت پردازنده وابسته نیست. نوع workload، اندازه مدل، حجم Dataset، نیاز به آموزش یا استنتاج، تعداد کاربران و میزان پردازش مورد انتظار، همگی در تعیین پیکربندی مناسب نقش دارند.

در برخی پروژه‌ها، GPU و ظرفیت حافظه GPU مهم‌ترین عامل هستند؛ در حالی که در سناریوهایی مانند RAG، پردازش داده و سرویس‌دهی به مدل، RAM، Storage و شبکه نیز اهمیت قابل توجهی پیدا می‌کنند. به همین دلیل، انتخاب CPU، GPU، RAM، Storage و منبع تغذیه باید به‌صورت یکپارچه و متناسب با نیاز پروژه انجام شود.

سرورهای هوش مصنوعی باید بتوانند حجم بالایی از داده را پردازش کرده و در صورت نیاز از GPUهای قدرتمند، حافظه RAM بالا و ذخیره‌سازی پرسرعت پشتیبانی کنند. سرورهای HPE ProLiant با توجه به مدل و نسل، مجموعه‌ای از این قابلیت‌ها را برای اجرای بارهای کاری مختلف هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

اگر می‌خواهید بر اساس نوع پروژه هوش مصنوعی، CPU، GPU، RAM و Storage مناسب را انتخاب کنید، راهنمای کانفیگ سرور HP برای هوش مصنوعی می‌تواند به شما در انتخاب پیکربندی مناسب کمک کند.