نقش سرورهای HPE در پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنایع مختلف، نیاز به زیرساخت‌هایی با توان محاسباتی بالا، پایداری و مقیاس‌پذیری مناسب بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. شرکت Hewlett Packard Enterprise (HPE) به‌عنوان یکی از پیشگامان صنعت فناوری اطلاعات، با ارائه نسل جدید سرورها و پلتفرم‌های نرم‌افزاری خود نقش مهمی در تسهیل توسعه و استقرار راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

خانواده سخت‌افزاری HPE برای بارهای کاری هوش مصنوعی

HPE مجموعه‌ای از سرورهای تخصصی را برای پردازش‌های سنگین AI و ML عرضه کرده است. خانواده ProLiant برای کاربردهای متنوع از استنتاج تا آموزش مدل‌های متوسط طراحی شده و قابلیت نصب شتاب‌دهنده‌های گرافیکی قدرتمند را دارد. در مقابل، سرورهای Apollo مخصوص مراکز داده و پروژه‌های عظیم یادگیری عمیق توسعه یافته‌اند و می‌توانند چندین GPU را در یک سیستم مجتمع کنند. این ترکیب توان محاسباتی، حافظه گسترده و پهنای باند بالا، زیرساختی ایده‌آل برای آموزش مدل‌های بزرگ فراهم می‌کند.

پلتفرم‌های نرم‌افزاری و خدمات هوشمند

در کنار سخت‌افزار، HPE با پلتفرم Ezmeral محیطی کامل برای مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین ایجاد کرده است. این پلتفرم امکاناتی همچون اجرای نوت‌بوک‌های تحقیقاتی، آموزش توزیع‌شده، رجیستری مدل، و استقرار خودکار در محیط‌های تولیدی را در بر دارد.
علاوه بر آن، سرویس HPE GreenLake رویکردی ابری و مصرف‌محور ارائه می‌دهد که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد منابع مورد نیاز برای پروژه‌های AI را به‌صورت منعطف و مقیاس‌پذیر تأمین کنند، بدون آن‌که کنترل داده‌ها از دستشان خارج شود.

همکاری با سازندگان شتاب‌دهنده‌های گرافیکی

HPE همکاری نزدیکی با شرکت‌های تولیدکننده GPU مانند NVIDIA دارد تا سرورهایی سازگار با جدیدترین نسل شتاب‌دهنده‌ها ارائه دهد. این همکاری منجر به طراحی سیستم‌هایی با پشتیبانی از فناوری‌هایی مانند NVLink و NVSwitch شده که برای آموزش مدل‌های بزرگ زبانی، بینایی و پیش‌بینی‌های پیچیده حیاتی هستند.

نقش سرورها در آموزش و استنتاج مدل‌ها

در مرحله آموزش مدل‌ها، سرورهای HPE با پشتیبانی از چندین GPU، حافظه سریع و شبکه‌های با پهنای باند بالا، زمان آموزش را به شکل قابل توجهی کاهش می‌دهند.
در مرحله استنتاج، سرورهای ProLiant با تمرکز بر مصرف انرژی پایین و تاخیر حداقلی، امکان پاسخ‌دهی بلادرنگ را در کاربردهایی مانند تحلیل تصویر، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های پیشنهادگر فراهم می‌کنند.

اهمیت ذخیره‌سازی و مدیریت داده

در پروژه‌های AI، داده ستون فقرات فرایند یادگیری است. HPE با راهکارهای ذخیره‌سازی پرسرعت و فناوری Data Fabric، دسترسی سریع و هماهنگ به داده‌ها را تضمین می‌کند. این زیرساخت‌ها امکان مدیریت نسخه‌های مختلف داده و مدل را فراهم کرده و از اتلاف منابع در هنگام آموزش جلوگیری می‌نمایند.

الگوهای استقرار

HPE بسته به نیاز سازمان‌ها، سه الگوی اصلی برای استقرار زیرساخت‌های هوش مصنوعی پیشنهاد می‌دهد:

1. استقرار در محل (On-Premises): برای سازمان‌هایی که امنیت و کنترل کامل بر داده‌ها را در اولویت دارند.

2. ابر خصوصی و مدل هیبریدی (GreenLake): برای دستیابی به مقیاس‌پذیری بالا همراه با کنترل داده.

3. استقرار در لبه (Edge AI): مناسب کاربردهایی که نیازمند پردازش در محل جمع‌آوری داده هستند، مانند شهرهای هوشمند یا خطوط تولید صنعتی.

نکات کلیدی در طراحی زیرساخت AI

• انتخاب صحیح سخت‌افزار متناسب با نوع مدل (زبانی، بینایی، صوتی و غیره)

• بهره‌گیری از شبکه‌های پرسرعت و ذخیره‌سازی توزیع‌شده

• استفاده از پلتفرم‌های MLOps برای خودکارسازی فرآیند توسعه و استقرار مدل‌ها

• پیش‌بینی رشد آینده و قابلیت ارتقای سخت‌افزاری برای بهینه‌سازی هزینه‌ها

نتیجه‌گیری

سرورهای HPE با ترکیب سخت‌افزار قدرتمند، نرم‌افزارهای پیشرفته و خدمات ابری منعطف، بستر کاملی برای پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فراهم می‌کنند. این راهکارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا مدل‌های هوشمند خود را سریع‌تر توسعه دهند، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند و با اطمینان بیشتری وارد عصر تحول دیجیتال مبتنی بر داده شوند.

در همین راستا، ولکان سرور به‌عنوان یکی از مراکز تخصصی فروش و تأمین سرورهای HP و HPE در ایران، آماده است تا با ارائه مشاوره فنی، پیکربندی اختصاصی و تأمین تجهیزات اورجینال، سازمان‌ها را در مسیر ایجاد زیرساخت‌های هوش مصنوعی و پردازش‌های سنگین همراهی کند. اگر به دنبال انتخاب هوشمندانه در خرید سرورهای HPE برای پروژه‌های AI و یادگیری ماشین هستید، ولکان سرور می‌تواند شریک مطمئن شما در این مسیر باشد.