Artificial Intelligence (AI) چیست ؟

هوش مصنوعی (AI) Artificial Intelligence به توسعه سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل تشخیص گفتار، تصمیم‌گیری، حل مشکلات و شناسایی الگوها است. هوش مصنوعی فناوری‌های مختلفی مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) Natural Language Processing را در بر می‌گیرد.

برخی از کاربردهای رایج هوش مصنوعی عبارتند از:

دستیارهای مجازی مانند سیری و الکسا
سیستم های توصیه مورد استفاده پلتفرم هایی مانند نتفلیکس و آمازون
وسایل نقلیه خودران مانند آنهایی که توسط Waymo ساخته شده است
ابزارهای مولد مانند ChatGPT و AI art

چرا در سرور ها از هوش مصنوعی (AI) Artificial Intelligence استفاده می شود ؟

هوش مصنوعی به بخشی جدایی ناپذیر از بسیاری از خدمات و محصولاتی تبدیل شده است که ما روزانه از آنها استفاده می کنیم و تعامل ما با فناوری را یکپارچه تر و کارآمدتر می کن.

سرورهای هوش مصنوعی (AI) سیستم های تخصصی هستند که برای انجام وظایف محاسباتی پیچیده مرتبط با برنامه های کاربردی هوش مصنوعی طراحی شده اند. در اینجا چند کاربرد کلیدی هوش مصنوعی در سرورها آورده شده است:

پردازش داده : سرورهای هوش مصنوعی مجهز به CPU و GPUهای قدرتمند هستند تا حجم زیادی از داده ها را سریع و کارآمد پردازش کنند. این برای کارهایی مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، و پردازش زبان طبیعی بسیار مهم است.
آموزش مدل : سرورهای هوش مصنوعی برای آموزش مدل های پیچیده هوش مصنوعی استفاده می شوند. قدرت محاسباتی بالا امکان آموزش سریع‌تر و دقیق‌تر مدل‌ها را فراهم می‌کند، که برای کاربردهایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، و سیستم‌های مستقل ضروری است.
استنتاج : پس از آموزش مدل های هوش مصنوعی، می توان از سرورهای هوش مصنوعی برای انجام استنتاج استفاده کرد که کاربرد این مدل ها برای داده های جدید است. این برای برنامه های بلادرنگ مانند سیستم های توصیه و تجزیه و تحلیل پیش بینی مهم است.
مقیاس‌پذیری : سرورهای هوش مصنوعی را می‌توان برای رسیدگی به حجم کاری فزاینده مقیاس‌بندی کرد. این به ویژه برای سازمان هایی مفید است که نیاز به پردازش مجموعه داده های بزرگ یا اجرای چندین برنامه هوش مصنوعی به طور همزمان دارند .
سخت افزار تخصصی : سرورهای هوش مصنوعی اغلب شامل سخت افزارهای تخصصی مانند واحدهای پردازش تنسور (TPU) و پردازنده های گرافیکی پیشرفته هستند که برای وظایف هوش مصنوعی بهینه شده اند. این سخت‌افزار پردازش الگوریتم‌های هوش مصنوعی را تسریع می‌کند و انجام محاسبات پیچیده‌تر را ممکن می‌سازد.

همچنین بخوانید خمیر سیلیکون CPU چیست و چه کاربردی دارد ؟

برای خرید سرور هوش مصنویی باید به چه چیز هایی توجه کنیم ؟

هنگام خرید سرور برای وظایف هوش مصنوعی (AI)، چندین فاکتور کلیدی وجود دارد که باید برای اطمینان از عملکرد و کارایی بهینه در نظر گرفته شود:

CPU (واحد پردازش مرکزی) :
– تعداد هسته : هسته های بیشتر می توانند رشته های بیشتری را به طور همزمان مدیریت کنند، که برای چندوظیفه ای و مدیریت چندین عملیات هوش مصنوعی به طور همزمان مفید است⁶.
– سرعت ساعت : سرعت کلاک بالاتر به پردازنده‌ها اجازه می‌دهد دستورالعمل‌ها را سریع‌تر پردازش کنند، که می‌تواند مراحل توسعه هوش مصنوعی را تسریع کند که بر پردازش متوالی تکیه دارند⁶.
– حافظه کش : حافظه کش بیشتر می تواند داده های بیشتری را در نزدیکی پردازنده ذخیره کند و زمان دسترسی به داده ها از حافظه اصلی را کاهش دهد.
GPU (واحد پردازش گرافیک) :
– تعداد GPU : پیکربندی های چند GPU می توانند قابلیت های محاسباتی مورد نیاز برای وظایف هوش مصنوعی را به میزان قابل توجهی افزایش دهند.
– حافظه : مطمئن شوید که GPU ها حافظه کافی برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ و مدل های پیچیده را دارند.
– سازگاری : اطمینان حاصل کنید که GPUها با CPU و سایر اجزای سخت افزاری سازگار هستند.
حافظه (رم) :- ظرفیت : رم کافی برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ و تسهیل بازیابی سریع داده ها بسیار مهم است.- سرعت: رم سریعتر می تواند عملکرد کلی سرور را بهبود بخشد، به خصوص در حین انجام کارهایی که داده فشرده هستند.
ذخیره سازی:- نوع : درایوهای حالت جامد (SSD) بر درایوهای هارد دیسک (HDD) برای دسترسی و بازیابی سریعتر داده ترجیح داده می شوند.
– ظرفیت: از ظرفیت ذخیره سازی کافی برای گنجاندن مجموعه داده های بزرگ و مدل های هوش مصنوعی اطمینان حاصل کنید.
شبکه سازی:
– پهنای باند: قابلیت های شبکه پرسرعت برای انتقال سریع مقادیر زیاد داده ضروری است.
– تأخیر: تأخیر کم برای برنامه های هوش مصنوعی بلادرنگ مهم است.
مقیاس پذیری:
– آینده اثبات: سروری را انتخاب کنید که به راحتی بتوان آن را ارتقا داد تا نیازهای آینده هوش مصنوعی را برآورده کند.
– مژولاریت: طرح های مدولار امکان افزودن آسان اجزا را در صورت نیاز فراهم می کند.
خنک کننده و منبع تغذیه :
– سرمایش کارآمد: سرورهای هوش مصنوعی گرمای زیادی تولید می کنند، بنابراین راه حل های خنک کننده کارآمد برای حفظ عملکرد بهینه ضروری هستند.
– منبع تغذیه قابل اعتماد: اطمینان حاصل کنید که سرور منبع تغذیه قابل اعتمادی برای مدیریت مصرف انرژی بالای وظایف هوش مصنوعی دارد.

همچنین بخوانید ارورهای رایج ذخیره‌ ساز تیپ درایو و نحوه بر طرف کردن آنها

با توجه به این عوامل، می توانید سروری را انتخاب کنید که نیازهای هوش مصنوعی شما را به طور موثر و کارآمد برآورده کند. اگر نیاز یا برنامه خاصی در ذهن دارید، با خیال راحت با تیم شرکت پردازش سرور نیوان می توانید به اشتراک بگذارید، و شرکت پردازش سرور نیوان در تمام مراحل راه اندازی می تواند توصیه های مناسب نصب به نیاز شما ارائه دهد .