تفاوت بین AI Servers و AI Workstations

چرا دانستن تفاوت بین سرور هوش مصنوعی و ایستگاه کاری هوش مصنوعی مهم است؟

اگر تعجب می کنید که چگونه یک سرور هوش مصنوعی با یک ایستگاه کاری هوش مصنوعی متفاوت است، شما تنها نیستید.

با فرض موارد استفاده دقیق از هوش مصنوعی با حداقل حجم کار گرافیکی، تفاوت‌های آشکار می‌تواند حداقل تا هیچ‌کدام باشد.

از نظر فنی می توانید از یکی به عنوان دیگری استفاده کنید.

با این حال، نتایج حاصل از هر یک بسته به حجم کاری که از هر کدام خواسته می شود، کاملاً متفاوت خواهد بود.

به همین دلیل، درک واضح تفاوت بین سرورهای هوش مصنوعی و ایستگاه های کاری هوش مصنوعی مهم است.

بررسی تفاوت ها

با کنار گذاشتن هوش مصنوعی برای لحظه ای، سرورها به طور کلی تمایل به شبکه دارند و به عنوان یک منبع مشترک در دسترس هستند که خدمات قابل دسترسی در سراسر شبکه را اجرا می کند.

ایستگاه های کاری عموماً برای اجرای درخواست های یک کاربر خاص، برنامه کاربردی یا مورد استفاده در نظر گرفته شده اند.

آیا یک ایستگاه کاری می تواند به عنوان یک سرور یا یک سرور به عنوان یک ایستگاه کاری عمل کند؟

پاسخ «بله» است، اما نادیده گرفتن هدف طراحی ایستگاه کاری یا سرور معمولاً منطقی نیست.

به عنوان مثال، هم ایستگاه های کاری و هم سرورها می توانند بارهای کاری چند رشته ای را پشتیبانی کنند؛

اما اگر یک سرور بتواند 20 برابر بیشتر از یک ایستگاه کاری رشته ها را پشتیبانی کند (همه چیزهای دیگر برابر هستند)، سرور برای برنامه هایی که رشته های زیادی را برای پردازشگر ایجاد می کنند مناسب تر خواهد بود.

سرورها به گونه ای بهینه شده اند که نقش خود را به عنوان یک منبع شبکه برای مشتریان مقیاس کنند.

ایستگاه های کاری معمولاً برای مقیاس عظیم، اشتراک گذاری، موازی سازی و قابلیت های شبکه بهینه سازی نمی‌شوند.

تفاوت های خاص: سرورها و ایستگاه های کاری برای هوش مصنوعی

سرورها اغلب سیستم عاملی را اجرا می کنند که برای موارد استفاده از سرور طراحی شده است، در حالی که ایستگاه های کاری سیستم عاملی را اجرا می کنند که برای موارد استفاده از ایستگاه کاری در نظر گرفته شده است.

این اصل برای سرورها و ایستگاه های کاری هوش مصنوعی یکسان است.

اکثر ایستگاه‌های کاری هوش مصنوعی که برای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و توسعه هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، مبتنی بر لینوکس هستند.

همین امر در مورد سرورهای هوش مصنوعی نیز صادق است.

از آنجایی که استفاده مورد نظر از ایستگاه های کاری و سرورها متفاوت است، سرورها را می توان به خوشه های پردازنده، منابع حافظه CPU و GPU بزرگتر، هسته های پردازشی بیشتر و قابلیت های چند رشته ای و شبکه بیشتر مجهز کرد.

توجه داشته باشید که به دلیل تقاضاهای شدید روی سرورها به عنوان یک منبع مشترک، به طور کلی تقاضای بیشتری برای ظرفیت ذخیره سازی، عملکرد ذخیره سازی فلش و زیرساخت شبکه وجود دارد.

GPU: یک عنصر ضروری

GPU به یک عنصر ضروری در ایستگاه های کاری هوش مصنوعی مدرن و سرورهای AI تبدیل شده است.

برخلاف پردازنده‌های مرکزی، پردازنده‌های گرافیکی توانایی افزایش توان عملیاتی داده‌ها و تعداد محاسبات همزمان در یک برنامه را دارند.

پردازنده‌های گرافیکی در ابتدا برای تسریع رندر گرافیکی طراحی شدند.

از آنجایی که پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند به طور همزمان بسیاری از داده‌ها را پردازش کنند، کاربردهای مدرن جدیدی در یادگیری ماشین، ویرایش ویدیو، رانندگی مستقل و غیره پیدا کرده‌اند.

اگرچه بارهای کاری هوش مصنوعی را می توان روی CPU ها اجرا کرد، زمان رسیدن به نتایج با یک GPU ممکن است 10 تا 100 برابر سریعتر باشد.

برای مثال، پیچیدگی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی، موتورهای توصیه‌گر و طبقه‌بندی تصویر، از شتاب GPU سود زیادی می‌برد.

عملکرد برای آموزش اولیه یادگیری ماشین و مدل های یادگیری عمیق مورد نیاز است. زمانی که پاسخ بلادرنگ (مانند هوش مصنوعی مکالمه) در حالت استنتاج اجرا می شود، عملکرد نیز اجباری است.

استفاده سازمانی

مهم است که سرورها و ایستگاه های کاری هوش مصنوعی به طور یکپارچه در یک شرکت و با ابر کار کنند. و هر کدام جایگاهی در یک سازمان سازمانی دارند.

سرورهای هوش مصنوعی

در مورد سرورهای هوش مصنوعی، مدل‌های بزرگ به طور مؤثرتری بر روی سرورهای دارای GPU و خوشه‌های سرور آموزش داده می‌شوند.

همچنین می‌توان آن‌ها را با استفاده از نمونه‌های ابری مجهز به GPU، به‌ویژه برای مجموعه‌های داده و مدل‌های عظیمی که به وضوح فوق‌العاده نیاز دارند، آموزش داد.

سرورهای هوش مصنوعی اغلب وظیفه دارند به عنوان پلتفرم های استنتاج اختصاصی هوش مصنوعی برای انواع برنامه های کاربردی هوش مصنوعی عمل کنند.

ایستگاه های کاری هوش مصنوعی

دانشمندان داده، مهندسان داده و محققان هوش مصنوعی اغلب از یک ایستگاه کاری هوش مصنوعی شخصی یا علم داده در فرآیند ساخت و نگهداری برنامه های کاربردی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

این شامل آماده سازی داده ها، طراحی مدل و آموزش مدل اولیه می‌شود.

ایستگاه های کاری با شتاب GPU ساختن نمونه های کامل مدل را با استفاده از یک زیرمجموعه مناسب از یک مجموعه داده بزرگ ممکن می‌سازد.

این کار اغلب در چند ساعت تا یک یا دو روز انجام می‌شود.

سازگاری سخت افزاری تایید شده همراه با سازگاری یکپارچه با ابزارهای هوش مصنوعی بسیار مهم است.

ایستگاه های کاری و سرورهای دارای گواهی NVIDIA، یکپارچگی و استحکام سازمانی آزمایش شده را در سراسر پلتفرم های تأیید شده ارائه می‌دهند.

اگر به دنبال هارد  سرور، سرور و یا تجهیزات شبکه با برند اچ پی با بهترین قیمت و ضمانت اصل بودن کالا هستید، میتوانید با مشاورین آریا شبکه پیشرو تماس بگیرید.