فناوری در چند سال اخیر به سرعت پیشرفت کرده و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در این مسیر تاثیرات زیادی داشته‌ است. این دو به ما کمک می‌کنند تا اطلاعات خام را به الگوهای قابل فهم و کارآمد تبدیل کنیم. افرادی که در این حوزه‌ها فعالیت دارند، معمولا به ابزارهایی نیاز دارند که بتوانند حجم زیادی از کارهای پیچیده را سریع و دقیق انجام دهند. در این میان، سرورهای هوش مصنوعی بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند. این سرورها برای مدیریت پردازش‌های سنگین و پیچیده طراحی شده‌اند و می‌توانند حجم زیادی از کار را بدون مشکل انجام دهند. همچنین، محیطی مناسب برای اجرای الگوریتم‌های پیشرفته و مدل‌های یادگیری عمیق فراهم می‌کنند. بسیاری از شرکت‌ها از این سرورها استفاده می‌کنند تا تحلیل داده‌ها را سریع‌تر انجام دهند و تصمیم‌گیری‌های خود را راحت‌تر اجرایی کنند.

سرور هوش مصنوعی چیست؟

سرورهای هوش مصنوعی دستگاه‌هایی هستند که برای اجرای الگوریتم‌های پیشرفته طراحی شده‌اند و می‌توانند محاسبات پیچیده را با سرعت و دقت بالا انجام دهند. این سیستم‌ها از پردازنده‌های قوی مانند  CPUهای چند هسته‌ای و GPUهای تخصصی بهره می‌برند که توانایی پردازش حجم زیادی از داده‌ها را به صورت هم‌زمان دارند. معماری این سرورها به گونه‌ای است که داده‌ها را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و به صورت موازی پردازش می‌کنند، به همین دلیل خروجی‌ها در زمان کوتاهی آماده می‌شوند.

در این سرورها، نرم‌افزار و سخت‌افزار به صورت هماهنگ طراحی می‌شوند. در بخش نرم‌افزاری، ابزارهایی مانند TensorFlow و PyTorch استفاده می‌شوند که برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بسیار کاربردی هستند. از طرف دیگر،این سرورها به گونه‌ای ساخته شده‌اند که بتوانند حجم بالای اطلاعات را بدون ایجاد اختلال مدیریت کنند و پاسخ‌دهی سریعی داشته باشند.

اگر به دنبال خرید سرور استوک با بهترین کیفیت در زمینه هوش مصنوعی هستید، فروشگاه ماهان شبکه ایرانیان آماده ارائه خدمات به شماست. این فروشگاه انواع سرور اچ پی استوک و دست دوم را به همراه تجهیزات جانبی با قیمتی اقتصادی عرضه می کند. جهت کسب اطلاعات بیشتر، می‌توانید با شماره ۰۲۱۹۱۰۰۸۴۱۳ تماس بگیرید.

منظور از یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین شامل روش‌هایی است که داده‌ها را بررسی می‌کنند و از آن‌ها الگو می‌گیرند. نتیجه این فرایند، ساخت مدل‌هایی است که بر اساس اطلاعات موجود، تحلیل‌ها انجام می شود و پیش‌بینی‌های جدیدی ارائه می‌دهند. در این روش، به جای وارد کردن مستقیم دستورالعمل‌ها، چارچوبی کلی از داده‌ها استخراج می‌شود که می‌تواند برای اطلاعات جدید نیز مورد استفاده قرار گیرد. این حوزه شامل روش‌های گوناگونی است. برای مثال، یادگیری تحت‌نظارت و بدون نظارت از این دسته هستند. در روش اول، داده‌ها دارای برچسب مشخصی هستند و مدل اطلاعات صحیح، نحوه جداسازی و تشخیص را می‌آموزد. اما در روش دوم، داده‌ها بدون برچسب مشخصی بررسی می‌شوند و سیستم تلاش می‌کند الگوهای مخفی را پیدا کند.

یادگیری عمیق نیز زیرمجموعه‌ای پیشرفته‌تر از یادگیری ماشین است که بر شبکه‌های عصبی چندلایه متکی است. این سیستم‌ها برای آموزش نیاز به زمان بیشتری دارند و حجم زیادی از داده‌ها را پردازش می‌کنند. البته، نتیجه کار آن‌ها بسیار دقیق است. یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد؛ مثل پیش‌بینی وضعیت بازار، سیستم‌های پیشنهادی و تشخیص صدا یا تصویر.

کاربرد سرور هوش مصنوعی:

سرور هوش مصنوعی چندین کاربرد مهم دارد که در ادامه به توضیح آنها می پردازیم:

تحلیل داده‌ ها و اطلاعات زیاد (Big Data Analysis)

وقتی حجم زیادی از داده‌ها جمع‌آوری می‌شود، صرفا ذخیره کردن آن‌ها کافی نیست. سازمان‌ها به دنبال راهکارهایی هستند تا بتوانند از میان این داده‌های پراکنده، اطلاعات مفید و کاربردی استخراج کنند. سرورهای هوش مصنوعی این قابلیت را دارند که با استفاده از پردازنده‌های قدرتمند، الگوریتم‌های تحلیل داده را به صورت هم‌زمان و موازی اجرا کنند. این ویژگی به متخصصان کمک می‌کند تا الگوهای پنهان در میان این حجم عظیم از اطلاعات را شناسایی کنند.

در این فرایند، ابتدا داده‌ها در مقیاس وسیع دسته‌بندی و مرتب می‌شوند. سپس مدل‌های پیشرفته‌ای مانند خوشه‌بندی، یادگیری ماشینی یا تحلیل‌های آماری روی آن‌ها پیاده‌سازی می‌شود. نتایج به دست آمده می‌توانند به شکل گزارش‌های ساده و تصویری ارائه شوند تا افراد غیرمتخصص هم بتوانند از آن‌ها استفاده کنند. این روش در حوزه‌هایی مثل تجارت، خدمات مالی، پژوهش‌های علمی و حتی برنامه‌ریزی‌های دولتی بسیار کاربردی است. یکی از مزایای مهم این سرورها، سرعت بالای تحلیل است. چرا که اگر داده‌ها به موقع پردازش نشوند، ممکن است ارزش خود را از دست بدهند و برای تصمیم‌گیری‌های مهم مفید نباشند.

 یادگیری ماشین و عمیق (Machine and Deep Learning)

سرورهای هوش مصنوعی برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. ساختار آن‌ها به گونه‌ای است که اطلاعات را در چندین لایه تحلیل می‌کنند. برای انجام این وظایف سرورهایی که به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و پردازنده‌های چند هسته‌ای مجهز هستند، انتخاب می‌شوند تا عملیات پیچیده را در زمان کوتاه انجام دهند.

این سرورها باید توانایی بالایی در مدیریت پردازش‌های همزمان داشته باشند تا شبکه‌های عصبی عمیق بدون کاهش سرعت کار کنند. در مرحله آموزش، داده‌های زیادی پردازش می‌شوند و هر چرخه محاسباتی باید روی دستگاهی قدرتمند اجرا شود. پس از آن، مدل نهایی به صورت فشرده ذخیره شده و حتی روی سخت‌افزارهای کوچک‌تر نیز قابل استفاده خواهد بود. به طور کلی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به شدت به قدرت سرورهای هوش مصنوعی وابسته هستند و این سرورها پایه اصلی پیشرفت در این زمینه‌ها محسوب می‌شوند.

خودروهای بدون سرنشین

وسایل نقلیه اتوماتیک و خودگردان برای عملکرد صحیح نیازمند سیستم‌های پردازشی پیشرفته هستند که بتوانند داده‌های حسگرهای مختلف را تحلیل کرده و تصمیم‌های سریعی بگیرند. این خودروها از تجهیزاتی مانند دوربین، رادار، لیدار و GPS استفاده می‌کنند که اطلاعات محیطی را به صورت لحظه‌ای دریافت می‌کنند. برای اینکه خودرو بتواند مسیر درست را انتخاب کند، موانع را شناسایی کند و رفتار سایر وسایل نقلیه را پیش‌بینی کند، نیاز به یک سیستم پردازشی قوی وجود دارد. این سیستم‌ها بر اساس فناوری‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی طراحی شده‌اند.

مدل‌های هوش مصنوعی که در خودروهای خودگردان استفاده می‌شوند، ابتدا در مراکز داده بزرگ آموزش داده می‌شوند. در این مراکز، سرورهای قدرتمند داده‌های خام را پردازش کرده و مدل‌های پیشرفته‌ای را ایجاد می‌کنند. در مرحله بعد این مدل‌ها به صورت فشرده و سبک‌تر روی کامپیوترهای داخلی خودرو نصب می‌شوند تا بتوانند تصمیم‌های لحظه‌ای بگیرند. این فرایند نیازمند دقت بسیار بالایی است، زیرا کوچک‌ترین اشتباه در طراحی مدل می‌تواند منجر به حوادث جدی شود. بنابراین، استفاده از تجهیزات پردازشی قوی و نگهداری صحیح از آن‌ها، یکی از الزامات اصلی در پیشرفت خودروهای خودگردان است.

 میزبانی سرویس های ابری (Cloud Services Hosting)

میزبانی سرویس های ابری یکی از پایه‌های اصلی اجرای سیستم‌های هوشمند است. این خدمات شامل تحلیل داده‌های آنلاین، ابزارهای پیشرفته فروشگاهی و پردازش تصاویر می‌شود. سرورهای موجود در این فضاها، فراتر از یک هاست ساده عمل می‌کنند و از سخت‌افزارهای پیشرفته‌ای مانند پردازنده‌های گرافیکی (GPU) بهره می‌برند.

یکی از ویژگی‌های مهم این نوع میزبانی، سرعت بالای اجرای الگوریتم‌ها است. تیم‌های توسعه‌دهنده می‌توانند از هر نقطه به این منابع دسترسی داشته باشند و مدل‌های خود را بدون نگرانی از محدودیت‌های سخت‌افزاری اجرا کنند. همچنین، این ساختارها بار پردازشی را میان چندین سرور تقسیم می‌کنند که باعث کاهش زمان پاسخ گویی می‌شود. در بسیاری از موارد، نیاز به پهنای باند بالا وجود دارد که این سرورها آن را تامین می‌کنند. شرکت‌های فعال در این حوزه، بخشی از منابع خود را به تحلیل‌های هوش مصنوعی اختصاص می‌دهند تا کسب‌وکارها بتوانند سیستم‌های هوشمند خود را به راحتی راه اندازی کنند.

اینترنت اشیا Internet of Things ) IoT)

در دستگاه‌های هوشمند، حسگرها اطلاعات محیطی را جمع‌آوری کرده و به سرورهایی ارسال می‌کنند تا پردازش شوند. اگر این داده‌ها به‌درستی تحلیل نشوند، ارزش چندانی نخواهند داشت. سرورهای پیشرفته هوش مصنوعی این مشکل را حل می‌کنند. این سرورها اطلاعات دریافتی از دستگاه‌های اینترنت اشیا را بررسی کرده و الگوهای مفید را شناسایی می‌کنند. به‌عنوان نمونه، در خطوط تولید هوشمند، حسگرها اطلاعاتی مانند لرزش، دما یا رطوبت را ارسال می‌کنند تا مشکلات احتمالی پیش از وقوع شناسایی شوند.

استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در این سرورها باعث می‌شود پردازش داده‌ها سریع و در حجم بالا انجام شود. سپس نتایج تحلیل‌شده یا دستورهای لازم به دستگاه‌های مرتبط ارسال می‌گردد. همچنین، اطلاعات جمع‌آوری‌شده در طول زمان ذخیره می‌شود تا در آینده روش‌های بهتری برای مدیریت سیستم‌ها طراحی شود. به همین دلیل، اینترنت اشیا به زیرساخت‌های سروری قدرتمند نیاز دارد تا هم انتقال داده‌ها به‌خوبی انجام شود و هم پردازش‌ها بدون تاخیر صورت گیرند. در غیر این صورت، این سیستم‌ها تنها مجموعه‌ای از حسگرهای بی‌فایده خواهند بود.

سرورهای تعاملی و چت بات

چت‌بات‌ها ابزارهایی هستند که برای برقراری ارتباط شبیه به مکالمات انسان طراحی شده‌اند. این فناوری در زمینه‌هایی مثل ارتباط با مشتریان، خدمات پس از فروش یا حتی بع عنوان دستیارهای دیجیتالی کاربرد زیادی دارد. چت‌بات‌ها از سیستم‌هایی استفاده می‌کنند که ترکیبی از پردازش زبان و الگوریتم‌های یادگیری پیشرفته هستند. سرورهای هوش مصنوعی داده‌های مکالمات را پردازش می‌کنند و به این سیستم‌ها آموزش می‌دهند تا بتوانند پرسش‌ها را بهتر بفهمند و پاسخ‌های دقیق‌تری بدهند.

برای اینکه چت‌بات بتواند هم‌زمان به هزاران پرسش پاسخ دهد، نیاز به سرورهایی با قدرت پردازش بالا وجود دارد. استفاده از واحدهای محاسباتی تخصصی باعث می‌شود حجم بالای محاسبات بین آن‌ها تقسیم شود. همچنین، زیرساخت‌های مبتنی بر فضای ابری انتخابی هوشمندانه هستند که شرکت‌ها را از خرید تجهیزات سخت‌افزاری بی‌نیاز می‌کنند. اگر این سرورها ظرفیت کافی نداشته باشند، هنگام استفاده زیاد دچار اختلال می‌شوند.

سرورهای ذخیره سازی و جست و ‌جوی هوشمند

برای ذخیره‌سازی حجم زیادی از داده‌ها، یکی از چالش‌های اصلی این است که اطلاعات به‌صورت دقیق و سریع پیدا شوند. در روش‌های قدیمی، پایگاه‌های داده معمولا از شیوه‌های ساده‌تری برای جست‌وجو استفاده می‌کنند. اما وقتی نیاز به تحلیل عمیق‌تر یا جست‌وجوی معنایی در داده‌های پیچیده مثل تصاویر یا ویدئوها باشد، شرایط متفاوت می‌شود. در این حال، سرورهای هوش مصنوعی می‌توانند ساختارهای پیشرفته‌ای برای دسته‌بندی و جست‌وجوی اطلاعات ایجاد کنند. به‌عنوان مثال، اگر شرکتی حجم زیادی از تصاویر را ذخیره کرده باشد، این سرورها می‌توانند محتوای تصاویر را تحلیل کرده و آن‌ها را بر اساس ویژگی‌هایی مثل اشیا یا چهره‌ها دسته‌بندی کنند. این فرایند از طریق مدل‌های یادگیری ماشینی انجام می‌شود. سپس کاربران می‌توانند بر اساس متن یا ویژگی‌های ظاهری، اطلاعات موردنظر خود را جست‌وجو کنند. چنین سیستم‌هایی برای سازمان‌هایی مثل شرکت‌های رسانه‌ای، آرشیوهای خبری یا مراکز تحقیقاتی بسیار کاربردی هستند.

ویژگی های سرورهای هوش مصنوعی

برای اجرای فرایندهای هوش مصنوعی، نیاز به سرورهایی است که قدرت پردازش بسیار بالایی داشته باشند. این سرورها از پردازنده‌هایی مانند Xeon یا EPYC استفاده می‌کنند که تعداد زیادی هسته دارند و توانایی پردازش سنگین را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، کارت‌های گرافیکی پیشرفته مثل NVIDIA Tesla به کار گرفته می‌شوند تا عملیات پردازش موازی به شکل بهتری انجام شود. حافظه رم نیز باید ظرفیت بالایی داشته باشد، چرا که در زمان بارگذاری داده‌ها و وزن‌های شبکه‌های عمیق، کمبود رم می‌تواند عملکرد را مختل کند.

از سوی دیگر، ذخیره سازی سریع و ایمن یکی از ویژگی‌های مهم این سرورها است. دیسک‌های NVMe یا SSD برای انتقال سریع داده‌ها استفاده می‌شوند و کارت‌های شبکه با سرعت بالا این فرایند را سرعت می بخشند. همچنین، سیستم خنک‌کننده قوی برای کنترل گرمای تولیدشده توسط پردازنده‌ها و کارت‌های گرافیکی ضروری است.

این سرورها باید قابلیت ارتقا داشته باشند، یعنی بتوان قطعات جدید یا قوی‌تری به آن‌ها اضافه کرد. در صورتی که از سرویس‌های ابری استفاده شود، مدیریت منابع به صورت توزیع‌شده انجام می‌شود و فناوری‌هایی مانند Kubernetes برای توزیع هوشمندانه وظایف به کار می‌روند.

تفاوت سرور هوش مصنوعی و سرورهای معمولی

سرورهای هوش مصنوعی و سرورهای معمولی از نظر طراحی و کاربرد تفاوت‌های زیادی دارند. سرورهای معمولی بیشتر برای کارهایی مثل میزبانی سایت‌ها، مدیریت سیستم‌های اداری یا ذخیره اطلاعات طراحی شده‌اند. این سرورها روی ذخیره‌سازی ایمن و پردازش درخواست‌های عمومی تمرکز دارند و نیازی به انجام محاسبات سنگین و پیچیده ندارند. در مقابل، سرورهای هوش مصنوعی برای پردازش داده‌های حجیم و اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. سرورهای مخصوص هوش مصنوعی از پردازنده‌های گرافیکی پیشرفته، گذرگاه‌های سریع PCIe و شبکه‌های پرسرعت بهره می‌برند؛ تا  وظایف پیچیده را به راحتی بتوانند انجام دهند.

در سرورهای معمولی، حافظه رم بالا یک گزینه اضافی محسوب می‌شود، اما در سرورهای هوش مصنوعی، وجود رم پیشرفته یک نیاز اساسی است. همچنین، سرورهای معمولی بیشتر برای مدیریت درخواست‌های کاربران انسانی طراحی شده‌اند، در حالی که سرورهای هوش مصنوعی بر پردازش الگوریتم‌ها و یادگیری تمرکز دارند. علاوه بر این، سیستم‌های خنک‌کننده قوی برای سرورهای هوش مصنوعی ضروری است زیرا پردازنده‌ها و کارت‌های گرافیکی آن‌ها گرمای زیادی تولید می‌کنند.

انواع سرورهای مناسب هوش مصنوعی

در بازار سخت‌افزار، سرورهای مختلفی برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. به عنوان نمونه می‌توان به سرورهای سری DL380 و DL580 از برند  HP، یا مدل‌های پیشرفته‌ای از شرکت‌هایی مثل Dell EMC PowerEdge و Supermicro  اشاره کرد. این سیستم‌ها ویژگی‌های خاصی دارند، از جمله داشتن اسلات‌های PCIe نسل چهارم که امکان استفاده از چندین کارت گرافیکی را در کنار هم دارند. این سرورها از پردازنده‌های قدرتمندی مانند اینتل Xeon نسل چهارم یا AMD EPYC با تعداد هسته‌های بالا بهره می‌برند.

در برخی موارد، چند سرور به صورت گروهی (کلاستر) به هم متصل می‌شوند تا کارهای پیچیده‌تر را سریع‌تر انجام دهند. این روش به خصوص در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، سرعت کار را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. علاوه بر سرورهای رک مونت، مدل‌های دیگری مثل سرور تیغه‌ای (Blade) یا ایستاده (Tower) نیز موجود هستند که انتخاب آن‌ها به فضای  سازمان بستگی دارد. برخی از این سرورها به طور ویژه برای انجام وظایف خاص، مانند پردازش تصویر، بهینه‌سازی شده‌اند و از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی یا تراشه‌های مخصوص (ASIC) استفاده می‌کنند.

برای دریافت مشاوره در زمینه خرید سرور استوک و دست دوم، می‌توانید با کارشناسان شرکت ماهان شبکه ایرانیان از طریق شماره ۰۲۱۹۱۰۰۸۴۱۳ تماس بگیرید.

جمع بندی

سرور هوش مصنوعی یک ابزار پیشرفته محسوب می‌شود که وظایف پیچیده‌ای مانند تحلیل داده‌های گسترده، یادگیری عمیق و کنترل خودروهای خودران را انجام می‌دهد. این سرورها برای مدیریت پردازش‌های سنگین طراحی شده‌اند و چندین پردازنده به‌خوبی این وظایف را انجام می‌دهند. همچنین، از ظرفیت بالای حافظه و پهنای باند به‌طور موثر استفاده می‌کنند. همچنین، استفاده از کارت‌های گرافیکی پرقدرت و ذخیره‌سازی سریع، بخش مهمی از ویژگی‌های این سیستم‌ها است. این سرورها انقلابی در پردازش موازی و یادگیری شبکه‌های عمیق ایجاد کرده‌اند و در حوزه‌هایی مثل اینترنت اشیا، میزبانی ابری و توسعه چت‌بات‌های متنی کاربرد دارند. در مقایسه با سرورهای عادی، توانایی‌های محاسباتی بالا و تخصص در انجام وظایف سنگین از ویژگی‌های برجسته این دستگاه‌ها است.