سرور AI و پردازش GPU
برای آموزش و اجرای مدلهای هوش مصنوعی، کارت گرافیک تعیینکننده است و پردازنده و RAM نقش Feeding (بارگذاری داده) و مدیریت را دارند.
معماری پیشنهادی برای AI
- حافظه GPU: هرچه بیشتر، مدلهای بزرگتر. برای مدلهای ۷ میلیاردی، حداقل ۱۶ گیگابایت؛ برای ۷۰ میلیاردی، ۴۰ گیگابایت یا بیشتر
- حافظه ECC: ترجیحاً ECC برای محاسبات طولانیمدت
- پهنای باند PCIe: حتماً نسل ۴ یا ۵ برای انتقال سریع داده بین CPU و GPU
- توان و خنککننده: سرورهای GPU معمولاً به ۱۲۰۰ وات برق و خنککننده اجباری نیاز دارند
کارتهای پیشنهادی
| کارت | حافظه | کاربرد |
|---|---|---|
| RTX 4090 | ۲۴ GB | آموزش مدلهای کوچک، Inference، رندر |
| NVIDIA L40 | ۴۸ GB | مجازیسازی GPU، مدلهای متوسط |
| NVIDIA A100 | ۸۰ GB | آموزش مدلهای بزرگ سازمانی |
| NVIDIA H100 | ۸۰ GB | سنگینترین بارهای AI |
مشاوره تخصصی انتخاب سختافزار AI را از ما بخواهید.