مجله الکا
معرفی بهترین سرورهای مخصوص هوش مصنوعی (AI) در سال ۲۰۲۵

مقدمه
در سال ۲۰۲۵، رشد شتابان فناوری هوش مصنوعی نیاز به زیرساختهای محاسباتی قدرتمندتر از همیشه را بهوجود آورده است. از آموزش مدلهای عظیم زبان گرفته تا پردازش تصویر، دادههای حجیم و سیستمهای خودران، همه و همه به سرورهایی نیاز دارند که بتوانند بار کاری سنگین و پیچیده AI را بهصورت پایدار و سریع مدیریت کنند. در این مقاله، به معرفی بهترین سرورهای مخصوص هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ میپردازیم؛ محصولاتی که از سوی برندهای مطرحی همچون NVIDIA، HPE و Supermicro ارائه شدهاند و با بهرهگیری از قدرتمندترین GPUها و معماریهای بهروز، بهطور خاص برای محیطهای مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی شدهاند.
مقدمه
اهمیت سرورهای تخصصی برای AI تفاوت سرور های هوش مصنوعی با سرورهای معمولی
معرفی سرورها
بررسی تخصصی سرور Supermicro SYS-821GE-TNHR
مشخصات فنی کلیدی
مزایای این سرور برای کاربردهای AI مناسب برای چه پروژههایی است؟ بررسی سرور Supermicro SuperServer SYS-521GE-TNRT
مشخصات فنی کلیدی
مزایای SYS-521GE-TNRT برای کاربردهای AI
مناسب برای چه پروژههایی است؟
بررسی سرور Nvidia DGX H200
مشخصات فنی کلیدی
ویژگیهای مهم Nvidia DGX H200 برای هوش مصنوعی
مناسب برای چه پروژههایی است؟
بررسی سرور Nvidia DGX B200
مشخصات فنی کلیدی
ویژگیهای مهم Nvidia DGX B200 برای هوش مصنوعی
مناسب برای چه پروژههایی است؟
بررسی سرور HPE DL380A Gen12
مشخصات فنی کلیدی
ویژگیهای مهم HPE DL380A Gen12 برای هوش مصنوعی
مناسب برای چه پروژههایی است؟
بررسی سرور HPE Apollo 6500 G10 Plus
مشخصات فنی کلیدی
ویژگیهای مهم HPE Apollo 6500 G10 Plus برای هوش مصنوعی
مناسب برای چه پروژههایی است؟
مقایسه سرورها
تعداد GPU قابل پشتیبانی
توان مصرفی و خنکسازی
قیاسپذیری و مناسب برای دیتاسنترها
کدام سرور مناسب چه نوع پروژهای است؟
پروژههای یادگیری عمیق و مدلهای بزرگ
پروژههای یادگیری ماشین و پردازشهای مقیاس متوسط
پروژههای پردازش دادههای مقیاس کوچک یا آزمایشی
توصیههایی برای انتخاب سرور هوش مصنوعی
اهمیت سرورهای تخصصی برای AI
در دنیای امروز که کاربردهای هوش مصنوعی (AI) بهسرعت در حال گسترش هستند، نیاز به زیرساختهای سختافزاری قدرتمند و تخصصی بیش از هر زمان دیگری احساس میشود. پردازش حجم انبوه داده، آموزش مدلهای بزرگ زبانی (LLM) و انجام وظایف یادگیری عمیق (Deep Learning) نیازمند منابع پردازشی با توان بسیار بالاست که از عهدهی سرورهای معمولی خارج است.
تفاوت سرور های هوش مصنوعی با سرورهای معمولی
سرورهای مخصوص AI معمولاً دارای ویژگیهایی نظیر پشتیبانی از چندین کارت گرافیک (GPU) قدرتمند، پهنای باند بالای ارتباطی، حافظه RAM بالا، و طراحی مناسب برای خنکسازی سیستم در شرایط پردازشی سنگین هستند. برخلاف سرورهای عمومی که برای مصارف متنوع طراحی شدهاند، این نوع سرورها بهطور اختصاصی برای پردازشهای مبتنی بر GPU و الگوریتمهای یادگیری ماشین بهینهسازی شدهاند.
معرفی سرورها
بررسی تخصصی سرور Supermicro SYS-821GE-TNHR
Supermicro SYS-821GE-TNHR یکی از پیشرفتهترین سرورهای مخصوص هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ است که برای پردازشهای سنگین مانند آموزش مدلهای بزرگ زبانی (LLM)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و محاسبات با کارایی بالا (HPC) طراحی شده است.
مشخصات فنی کلیدی
- پشتیبانی از ۲ عدد پردازنده Intel Xeon Scalable نسل چهارم (Sapphire Rapids)
- امکان نصب تا ۸ عدد GPU دو اسلاته از نوع NVIDIA A100، H100 و مدلهای مشابه
- پهنای باند بالا با استفاده از PCIe Gen5 برای ارتباط سریع بین قطعات
- پشتیبانی از حافظه DDR5 تا ظرفیت حدود ۴ ترابایت
- طراحی ماژولار و خنکسازی حرفهای برای پایداری عملکرد در بارهای سنگین
- منبع تغذیه Redundant با توان بالا (تا ۳۰۰۰ وات یا بیشتر)
مزایای این سرور برای کاربردهای AI
- پشتیبانی از ۸ GPU: مناسب برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی در مقیاس بالا
- سرعت ارتباط بالا: استفاده از PCIe 5.0 بهمنظور کاهش تأخیر و افزایش بهرهوری GPU
- خنکسازی هوشمند: جریان هوای بهینه برای پایداری در طول فعالیت مداوم و سنگین
- طراحی قابل توسعه: مناسب برای دیتاسنترها و پروژههایی که به توسعه تدریجی نیاز دارند
مناسب برای چه پروژههایی است؟
- آموزش مدلهای LLM مانند GPT، LLaMA، BERT
- شبیهسازیهای علمی و بیوانفورماتیک
- بینایی ماشین (Computer Vision) در صنایع پیشرفته
- استفاده در دیتاسنترهایی که نیاز به پردازش گرافیکی بالا دارند
اگر بهدنبال یک زیرساخت قدرتمند برای پردازشهای سنگین AI هستید، سرور Supermicro SYS-821GE-TNHR یکی از بهترین انتخابها در بازار امروز است. ترکیب قابلیت نصب ۸ عدد GPU، پشتیبانی از PCIe Gen5، و طراحی صنعتی قابل اطمینان، این مدل را به یک گزینه ایدهآل برای مراکز داده و تیمهای تحقیقاتی تبدیل کرده است.
بررسی سرور Supermicro SuperServer SYS-521GE-TNRT
SuperServer SYS-521GE-TNRT یک سرور تکپردازندهای قدرتمند از شرکت Supermicro است که بهطور ویژه برای کاربردهای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و بینایی ماشین طراحی شده است. این مدل با تمرکز بر پشتیبانی از چندین GPU در ابعاد استاندارد رکمونت، ترکیبی عالی از عملکرد، چگالی بالا و مصرف انرژی بهینه ارائه میدهد.
مشخصات فنی کلیدی
- پردازنده: یک عدد CPU از خانواده Intel Xeon Scalable نسل چهارم (Sapphire Rapids)
- پشتیبانی از GPU: نصب تا ۴ عدد کارت گرافیک NVIDIA مانند A100، L40 یا H100
- اسلاتها: ۴ اسلات PCIe 5.0 x16 برای اتصال GPU با پهنای باند بالا
- حافظه رم: پشتیبانی از حافظه DDR5 با ظرفیت بالا و ECC
- ذخیرهسازی: دارای چندین جایگاه NVMe/SATA برای سرعت و ظرفیت بالا
- خنکسازی: طراحی airflow بهینه با فنهای صنعتی قابل کنترل
مزایای SYS-521GE-TNRT برای کاربردهای AI
- مناسب برای استقرار در رکهای استاندارد دیتاسنتر با عمق محدود
- قابلیت نصب ۴ عدد GPU با توان کامل برای استنتاج مدلهای AI
- قیمت بهصرفهتر نسبت به سرورهای ۸-GPU در پروژههای با بودجه متوسط
- راهاندازی سریع، نگهداری آسان، و طراحی ماژولار
مناسب برای چه پروژههایی است؟
- استنتاج (Inference) مدلهای آموزشدیده
- بینایی ماشین و تشخیص تصویر در خطوط تولید
- تحلیل دادههای صوتی یا تصویری با استفاده از GPU
- کاربردهای یادگیری ماشین در مقیاس متوسط
اگر بهدنبال سروری با چگالی بالا و قابلیت پشتیبانی از چند GPU برای اجرای پروژههای هوش مصنوعی هستید، اما نیاز به یک سیستم سبکتر از مدلهای ۸-GPU دارید، SuperServer SYS-521GE-TNRT یک انتخاب ایدهآل است. این سرور تعادلی عالی بین قدرت، مصرف انرژی و بهرهوری ارائه میدهد و برای سازمانها و تیمهای AI در حال رشد، گزینهای بسیار اقتصادی و قدرتمند است.
بررسی سرور Nvidia DGX H200
Nvidia DGX H200 یکی از جدیدترین و قدرتمندترین سرورهای تولید شده توسط Nvidia است که بهطور خاص برای پروژههای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (Deep Learning) طراحی شده است. این سرور نسل جدید DGX با بهرهگیری از معماری پیشرفته Hopper و پردازندههای H100 Tensor Core GPUs قدرت پردازشی بیسابقهای را برای مدلهای بزرگ زبانی، یادگیری عمیق و شبیهسازیهای پیچیده فراهم میکند.
مشخصات فنی کلیدی
- پردازنده: مجهز به ۲ پردازنده AMD EPYC با بیش از ۶۴ هسته
- پشتیبانی از GPU: نصب ۸ عدد NVIDIA H100 Tensor Core GPUs با معماری Hopper برای پردازش موازی سنگین
- حافظه: پشتیبانی از ۳۲ ترابایت حافظه حافظه HBM2e برای سرعت بالای دسترسی به دادهها
- ذخیرهسازی: چندین پورت NVMe SSD برای ذخیرهسازی دادههای بزرگ
- توان مصرفی: توان مصرفی بالا با طراحی خنکسازی پیشرفته
- رابطهای PCIe: پشتیبانی از PCIe Gen5 برای اتصال سریع بین پردازندهها و GPU
ویژگیهای مهم Nvidia DGX H200 برای هوش مصنوعی
- معماری Hopper: اولین بار در H100 Tensor Core GPUs در نسل جدید DGX، پردازش دادهها با سرعتی بیسابقه انجام میشود که به کاهش زمان آموزش مدلهای AI پیچیده کمک میکند.
- سرعت و مقیاسپذیری: با پشتیبانی از ۸ GPU قدرتمند، Nvidia DGX H200 بهترین گزینه برای پروژههای یادگیری عمیق است که نیاز به پردازش دادههای سنگین و مدلهای بزرگ دارند.
- مناسب برای مدلهای بزرگ زبانی: این سرور بهطور خاص برای آموزش و استنتاج مدلهای بزرگ زبانی مانند GPT-4 و OpenAI LLMs طراحی شده است.
- توانایی پردازش دادههای بزرگ: پشتیبانی از حافظههای سریع HBM2e و حافظههای SSD NVMe برای پردازش دادهها و ذخیرهسازی سریعتر اطلاعات بهویژه در پروژههای با حجم داده بالا.
مناسب برای چه پروژههایی است؟
- آموزش و استنتاج مدلهای بزرگ زبانی (LLMs) مانند GPT-4
- پردازش تصویر و بینایی ماشین (Computer Vision)
- تحلیلهای دادهای پیچیده در پروژههای هوش مصنوعی مقیاس بزرگ
- پروژههای شبیهسازی علمی با نیاز به پردازش موازی شدید
- یادگیری عمیق در مقیاسهای بزرگ مانند پردازش دادههای پزشکی و ژنتیکی
سرور Nvidia DGX H200 با طراحی ویژه خود برای هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و مدلهای بزرگ زبانی، یکی از قویترین و بهروزترین سرورهای موجود در بازار است. با پشتیبانی از معماری Hopper و قدرت پردازشی بینظیر، این سرور بهترین انتخاب برای پروژههای هوش مصنوعی سنگین و یادگیری ماشین در مقیاسهای بزرگ است.
بررسی سرور Nvidia DGX B200
Nvidia DGX B200 یکی از جدیدترین و پیشرفتهترین سرورهای سری DGX از کمپانی Nvidia است که بهطور خاص برای کاربردهای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق (Deep Learning) طراحی شده است. این مدل با استفاده از معماری Blackwell و پردازندههای نسل جدید GPU، توان پردازشی فوقالعادهای را برای شبیهسازیهای پیچیده، آموزش مدلهای عظیم و استنتاج مدلهای هوش مصنوعی در مقیاس بالا فراهم میآورد.
مشخصات فنی کلیدی
- پردازنده: مجهز به پردازندههای نسل چهارم AMD EPYC برای عملکرد بالا و مصرف انرژی بهینه
- پشتیبانی از GPU: نصب ۸ عدد NVIDIA H100 Tensor Core GPUs با معماری Blackwell برای پردازشهای سنگین و موازی
- حافظه: پشتیبانی از ۶۴ ترابایت حافظه HBM2e برای انتقال دادهها با سرعت بالا
- ذخیرهسازی: پشتیبانی از NVMe SSDs برای ذخیرهسازی دادههای بزرگ با سرعت بالا
- توان مصرفی: بهینهسازی شده برای عملکرد طولانیمدت و مصرف انرژی پایین با قابلیت کنترل مصرف برق
- رابطهای PCIe: پشتیبانی از PCIe Gen5 برای اتصال سریع بین پردازندهها و GPUها
ویژگیهای مهم Nvidia DGX B200 برای هوش مصنوعی
- معماری Blackwell: معماری جدید GPUهای Blackwell، پردازش موازی و سرعت محاسباتی فوقالعاده را برای انجام مدلهای پیچیده AI فراهم میآورد.
- توان پردازشی بالا: پشتیبانی از ۸ عدد GPU برای انجام پردازشهای سنگین و یادگیری عمیق با مقیاس بالا.
- مناسب برای پروژههای بزرگ زبانی: این سرور با توانایی پردازشی خود، بهترین انتخاب برای آموزش مدلهای بزرگ زبانی (LLMs) مانند GPT، T5، BERT است.
- پردازش دادههای پیچیده: مناسب برای پروژههای شبیهسازی، پزشکی و تحلیل دادههای کلان در مقیاسهای بزرگ.
مناسب برای چه پروژههایی است؟
- آموزش و استنتاج مدلهای بزرگ زبانی (LLMs) مانند GPT-4 و BERT
- شبیهسازیهای علمی پیچیده در پروژههای هوش مصنوعی
- تحلیل دادههای پزشکی و ژنتیکی با استفاده از GPUهای پیشرفته
- یادگیری عمیق در مقیاسهای بزرگ برای پروژههای تجاری و تحقیقاتی
- پردازش دادههای تصویری و ویدیویی در مقیاس صنعتی
سرور Nvidia DGX B200 با استفاده از معماری Blackwell و GPUهای H100، توان پردازشی بیسابقهای برای پروژههای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق فراهم میآورد. این سرور برای مراکز دادهای که به پردازشهای موازی سنگین، پردازش دادههای بزرگ و آموزش مدلهای پیچیده نیاز دارند، یک انتخاب ایدهآل است. برای تیمهای تحقیقاتی و شرکتهایی که در حال توسعه پروژههای پیشرفته AI هستند، DGX B200 یک گزینه بسیار قدرتمند و بهروز است.
بررسی سرور HPE DL380A Gen12
HPE DL380A Gen12 یکی از سرورهای پیشرفته و پرطرفدار در سری ProLiant کمپانی HPE است که برای ارائه قدرت پردازشی بالا، مقیاسپذیری مناسب و انعطافپذیری در استقرار، طراحی شده است. این سرور با پشتیبانی از آخرین نسل پردازندههای Intel Xeon Scalable و گزینههای مختلف GPU، یک انتخاب عالی برای پروژههای هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و کاربردهای دادهکاوی بهشمار میرود.
مشخصات فنی کلیدی
- پردازنده: پشتیبانی از پردازندههای Intel Xeon Scalable نسل چهارم برای عملکرد بالا
- پشتیبانی از GPU: امکان نصب تا ۴ عدد GPU از نوع NVIDIA A100، NVIDIA V100 یا سایر مدلها برای پردازشهای موازی سنگین
- حافظه: پشتیبانی از حافظه DDR5 با ظرفیت حداکثر ۶ ترابایت برای افزایش سرعت پردازش
- ذخیرهسازی: پشتیبانی از پیکربندیهای ذخیرهسازی متعدد با NVMe، SATA و SAS برای انعطافپذیری در ذخیرهسازی دادهها
- توان مصرفی: بهینهسازی شده برای مصرف انرژی کارآمد با قابلیت تنظیم مصرف برای نیازهای مختلف
- رابطهای PCIe: پشتیبانی از PCIe Gen5 برای ارتباط سریع بین اجزای سرور
ویژگیهای مهم HPE DL380A Gen12 برای هوش مصنوعی
- مقابله با بارهای سنگین AI: قابلیت نصب GPUهای NVIDIA برای آموزش و استنتاج مدلهای هوش مصنوعی پیچیده
- مقیاسپذیری و انعطافپذیری: توانایی گسترش و اضافه کردن قطعات در صورت نیاز به پردازشهای بیشتر و دادههای بیشتر
- توسعهپذیری در دیتاسنتر: مناسب برای محیطهای بزرگ دادهای با نیاز به مقیاسپذیری بالا و مدیریت آسان
- پشتیبانی از نرمافزارهای HPE: از جمله HPE OneView برای مدیریت و نظارت بر سرور
مناسب برای چه پروژههایی است؟
- پردازش و استنتاج مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
- کاربردهای بینایی ماشین و پردازش تصاویر در صنعت پزشکی و خودرو
- تحلیل دادههای بزرگ و کاربردهای پردازش کلانداده
- دیتاسنترهای بزرگ و نیازمند به مقیاسپذیری بالا
- پردازشهای موازی و محاسبات گرافیکی سنگین در صنایع پیشرفته
سرور HPE DL380A Gen12 یکی از انتخابهای برتر برای پروژههای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است که بهویژه در محیطهای دیتا سنتر و مراکز پردازش داده با حجم بالای پردازشهای موازی مورد استفاده قرار میگیرد. این سرور با پشتیبانی از پردازندههای قدرتمند Intel Xeon، GPUهای NVIDIA و حافظههای DDR5، تمام نیازهای شما برای پردازشهای سنگین و مقیاسپذیر را برآورده میکند.
بررسی سرور HPE Apollo 6500 G10 Plus
HPE Apollo 6500 G10 Plus یکی از پیشرفتهترین سرورهای مخصوص پردازشهای سنگین هوش مصنوعی (AI)و یادگیری عمیق (Deep Learning) است که با پشتیبانی از معماری ماژولار برای نصب تعداد زیادی GPU طراحی شده است. این سرور بهطور خاص برای پروژههای بزرگ پردازش داده، شبیهسازیهای پیچیده و تحلیل دادههای کلان در محیطهای دیتاسنتر توسعه یافته است.
مشخصات فنی کلیدی
- پردازنده: پشتیبانی از پردازندههای AMD EPYC یا Intel Xeon برای عملکرد بهینه در پردازشهای موازی سنگین
- پشتیبانی از GPU: قابلیت نصب تا ۸ عدد GPU از سری NVIDIA A100 یا V100 برای پردازشهای گرافیکی سنگین
- حافظه: پشتیبانی از حافظههای DDR4 با ظرفیت حداکثر ۲ ترابایت برای پردازش سریع دادهها
- ذخیرهسازی: پشتیبانی از SSD NVMe برای ذخیرهسازی سریع و مقیاسپذیر
- توان مصرفی: بهینهشده برای کاهش مصرف انرژی با سیستم خنکسازی پیشرفته
- رابطهای PCIe: پشتیبانی از PCIe Gen4 برای اتصال سریع و کارایی بالای پردازشها
ویژگیهای مهم HPE Apollo 6500 G10 Plus برای هوش مصنوعی
- طراحی ماژولار برای GPU: این سرور قابلیت نصب تعداد زیادی GPU را برای پردازشهای موازی و یادگیری عمیق فراهم میآورد. این ویژگی بهویژه برای پروژههای AI با دادههای بزرگ و پیچیده مفید است.
- مقیاسپذیری بالا: به دلیل طراحی ماژولار، سرور HPE Apollo 6500 G10 Plus میتواند به راحتی مقیاسپذیر شود و از تعداد زیادی GPU پشتیبانی کند تا به پردازشهای موازی نیازمند عملکرد بالا برسد.
- پشتیبانی از پردازشهای گرافیکی سنگین: با پشتیبانی از GPUهای NVIDIA A100 یا V100، این سرور میتواند پروژههای پردازش تصویر، ویدیو و یادگیری عمیق را با سرعت و کارایی بالا انجام دهد.
- سیستم خنکسازی پیشرفته: سرور HPE Apollo 6500 G10 Plus دارای سیستم خنککننده کارآمد برای مدیریت گرمای تولید شده توسط تعداد زیاد GPU است تا عملکرد ثابت و بدون افت سرعت را تضمین کند.
مناسب برای چه پروژههایی است؟
- یادگیری عمیق (Deep Learning) و مدلهای AI پیچیده
- شبیهسازیهای علمی و تحلیلهای دادههای بزرگ
- پردازش تصویر و ویدیو در مقیاسهای بزرگ (Computer Vision)
- تحلیل دادههای پزشکی و ژنتیکی
- پروژههای مربوط به کلانداده و پردازش موازی
سرور HPE Apollo 6500 G10 Plus با طراحی ماژولار برای نصب تعداد زیادی GPU، عملکرد بینظیری را در پردازشهای سنگین AI، یادگیری عمیق و تحلیل دادههای کلان فراهم میآورد. این سرور گزینهای عالی برای پروژههای مقیاس بزرگ، شبیهسازیهای پیچیده و پردازشهای موازی است که به کارایی بالا و مقیاسپذیری نیاز دارند.
مقایسه سرورها
تعداد GPU قابل پشتیبانی
مدل سرور | تعداد GPU قابل پشتیبانی |
---|---|
Supermicro SYS-821GE-TNHR | تا ۴ عدد GPU از نوع NVIDIA A100 یا مشابه |
SuperServer SYS-521GE-TNRT | تا ۴ عدد GPU از نوع NVIDIA A100 یا مشابه |
Nvidia DGX H200 | تا ۸ عدد GPU از نوع NVIDIA H100 یا مشابه |
Nvidia DGX B200 | تا ۸ عدد GPU از نوع NVIDIA H100 یا مشابه |
HPE DL380A Gen12 | تا ۴ عدد GPU از نوع NVIDIA A100 یا مشابه |
HPE Apollo 6500 G10 Plus | تا ۸ عدد GPU از نوع NVIDIA A100 یا V100 |
توان مصرفی و خنکسازی
مدل سرور | توان مصرفی | ویژگیهای خنکسازی |
---|---|---|
Supermicro SYS-821GE-TNHR | مصرف انرژی بهینه با حداکثر توان ۲۴۰۰ وات | سیستم خنکسازی پیشرفته برای پردازشهای سنگین |
SuperServer SYS-521GE-TNRT | مصرف انرژی بهینه با حداکثر توان ۲۴۰۰ وات | طراحی خنکسازی با فنهای قدرتمند و سیستم تهویه |
Nvidia DGX H200 | مصرف انرژی بالا، حدود ۵۰۰۰ وات | سیستم خنکسازی اختصاصی با فناوریهای جدید |
Nvidia DGX B200 | مصرف انرژی بالا، حدود ۵۰۰۰ وات | سیستم خنکسازی پیشرفته با طراحی ویژه GPUها |
HPE DL380A Gen12 | مصرف انرژی بهینه، حداکثر ۲۰۰۰ وات | سیستم خنکسازی هوشمند و مدیریت بهینه انرژی |
HPE Apollo 6500 G10 Plus | مصرف انرژی بالا، حدود ۳۰۰۰ وات | طراحی خنکسازی ماژولار برای نصب چندین GPU |
مقیاسپذیری و مناسب برای دیتاسنترها
مدل سرور | مقیاسپذیری | مناسب برای دیتاسنترها |
---|---|---|
Supermicro SYS-821GE-TNHR | مقیاسپذیری بالا با قابلیت ارتقا GPU | مناسب برای مراکز داده متوسط تا بزرگ |
SuperServer SYS-521GE-TNRT | مقیاسپذیری بالا با قابلیت ارتقا GPU | مناسب برای مراکز داده متوسط تا بزرگ |
Nvidia DGX H200 | مقیاسپذیری بالا با پشتیبانی از ۸ GPU | مناسب برای دیتاسنترهای بزرگ و پردازشهای سنگین |
Nvidia DGX B200 | مقیاسپذیری بالا با پشتیبانی از ۸ GPU | مناسب برای دیتاسنترهای بزرگ و پردازشهای سنگین |
HPE DL380A Gen12 | مقیاسپذیری بالا با ارتقا پردازنده و GPU | مناسب برای دیتاسنترهای مقیاس متوسط تا بزرگ |
HPE Apollo 6500 G10 Plus | مقیاسپذیری بالا با نصب ۸ GPU | طراحی ماژولار برای مراکز داده و پردازشهای سنگین |
کدام سرور مناسب چه نوع پروژهای است؟
پروژههای یادگیری عمیق و مدلهای بزرگ
اگر پروژه شما به پردازشهای پیچیده یادگیری عمیق و آموزش مدلهای بزرگ نیاز دارد، بهترین گزینهها سرورهای Nvidia DGX H200 و DGX B200 هستند. این سرورها از تعداد بالای GPU (۸ عدد) پشتیبانی کرده و توان مصرفی و خنکسازی پیشرفتهای دارند که آنها را برای مدلهای بزرگ زبانی (مثل GPT-3 یا GPT-4) و یادگیری عمیق مناسب میکند.
پروژههای یادگیری ماشین و پردازشهای مقیاس متوسط
برای پروژههای یادگیری ماشین که به پردازشهای سنگین اما مقیاس متوسط نیاز دارند، سرورهای HPE Apollo 6500 G10 Plus و Supermicro SYS-821GE-TNHR مناسب هستند. این سرورها با پشتیبانی از ۴ GPU و قابلیت مقیاسپذیری بالا، میتوانند نیازهای پروژههای متوسط تا بزرگ را برآورده کنند.
پروژههای پردازش دادههای مقیاس کوچک یا آزمایشی
اگر پروژه شما در مقیاس کوچک است یا نیاز به پردازش محدودتری دارید، سرورهای HPE DL380A Gen12 و SuperServer SYS-521GE-TNRT مناسب خواهند بود. این سرورها قادرند تا ۴ GPU را پشتیبانی کنند و برای تستهای اولیه مدلها یا پروژههای مقیاس کوچک مناسب هستند.
توصیههایی برای انتخاب سرور هوش مصنوعی
میزان توان پردازشی مورد نیاز را ارزیابی کنید
اولین قدم در انتخاب سرور مناسب برای پروژههای هوش مصنوعی، ارزیابی میزان توان پردازشی مورد نیاز است. اگر شما در حال کار با مدلهای پیچیده و یادگیری عمیق هستید، به سرورهایی با پشتیبانی از چندین GPU (مثل Nvidia DGX H200) نیاز خواهید داشت. برای پروژههای کوچکتر یا آزمایشی، سرورهای با ۴ GPU یا کمتر نیز کافی خواهند بود.
توان مصرفی و خنکسازی را در نظر بگیرید
در پروژههای هوش مصنوعی که نیاز به پردازشهای سنگین دارند، توان مصرفی و سیستم خنکسازی بسیار اهمیت دارند. سرورهای Nvidia DGX H200 و DGX B200 مصرف انرژی بالاتری دارند، اما در مقابل توان پردازشی بسیار بالایی را ارائه میدهند. اگر صرفهجویی در مصرف انرژی برای شما اهمیت بیشتری دارد، سرورهای HPE DL380A Gen12 یا Supermicro SYS-821GE-TNHR گزینههای بهتری هستند.
مقیاسپذیری و قابلیت ارتقا
یکی از ویژگیهای مهم که باید در انتخاب سرور در نظر بگیرید، مقیاسپذیری آن است. اگر پروژه شما در حال گسترش است یا ممکن است نیاز به پردازشهای بیشتر در آینده داشته باشد، سرورهایی که امکان ارتقا را دارند، مانند HPE Apollo 6500 G10 Plus یا SuperServer SYS-521GE-TNRT، انتخابهای مناسبی هستند.
موقعیت جغرافیایی و نیازهای دیتاسنتر
اگر شما نیاز به نصب سرور در دیتاسنتر دارید، سرورهایی که طراحی مناسب برای دیتاسنتر دارند، مانند Nvidia DGX B200 یا HPE DL380A Gen12، مناسبتر خواهند بود. این سرورها نه تنها از نظر فنی مناسب هستند، بلکه قابلیتهای مدیریتی و پشتیبانی از زیرساختهای دیتاسنتر را نیز دارند.
مدیریت و پشتیبانی فنی
در نهایت، اگر شما نیاز به پشتیبانی فنی قوی دارید یا سرورهای شما باید مدت طولانی به طور پیوسته کار کنند، برندهایی مانند Nvidia و HPE که پشتیبانی فنی قوی و خدمات به روز دارند، میتوانند گزینههای بهتری باشند. Supermicro نیز برای پروژههایی که نیاز به انعطافپذیری و سفارشیسازی دارند، مناسب است.
- برای مدلهای بزرگ یادگیری عمیق و پردازشهای پیچیده، Nvidia DGX H200 و DGX B200 بهترین گزینهها هستند.
- برای پروژههای مقیاس متوسط و نیاز به پردازشهای بهینه، سرورهای HPE Apollo 6500 G10 Plus و Supermicro SYS-821GE-TNHR پیشنهاد میشوند.
- برای پروژههای کوچکتر یا آزمایشی که به پردازشهای محدودتری نیاز دارند، HPE DL380A Gen12 و SuperServer SYS-521GE-TNRT گزینههای خوبی هستند.
با توجه به این نکات، میتوانید سرور مناسب برای پروژههای هوش مصنوعی خود را انتخاب کنید تا کارایی و بهرهوری بالاتری داشته باشید.