زیرساخت اجرای مدل‌های هوش مصنوعی؛ چه زمانی به سرور مجهز به GPU نیاز داریم؟

با گسترش کاربرد هوش مصنوعی در سازمان‌ها، انتخاب زیرساخت مناسب برای اجرای مدل‌ها به یکی از چالش‌های مهم واحدهای فناوری اطلاعات تبدیل شده است. اجرای یک مدل هوش مصنوعی ساده با پردازش حجم زیادی از داده یا پاسخ‌گویی هم‌زمان به درخواست‌های متعدد، نیازهای سخت‌افزاری یکسانی ندارد. به همین دلیل، پیش از انتخاب سرور باید مشخص شود که بار کاری موردنظر به چه میزان توان پردازشی و چه نوع منابعی نیاز دارد.

در بسیاری از پروژه‌ها، سرورهای مبتنی بر CPU پاسخ‌گوی نیاز هستند؛ اما در کاربردهایی مانند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، اجرای مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش سنگین تصویر، استفاده از GPU می‌تواند عملکرد را بهبود دهد.

در این مقاله، تفاوت بارهای کاری CPUمحور و GPUمحور، معیارهای انتخاب زیرساخت و نقش محصول NVIDIA H200 NVL را در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بررسی می‌کنیم.

AI COMPUTING

تفاوت بارهای کاری CPUمحور و GPUمحور چیست؟

انتخاب زیرساخت مناسب به نوع پردازش بستگی دارد؛ CPU و GPU مکمل یکدیگرند و هرکدام برای گروهی از وظایف عملکرد بهتری دارند.

GENERAL PURPOSE

پردازش CPUمحور

CPU برای اجرای دستورالعمل‌های متنوع، مدیریت فرایندها و انجام وظایف عمومی سیستم طراحی شده است.

کاربردهای اصلی

اجرای سیستم‌عامل و مدیریت سرویس‌ها
آماده‌سازی و پردازش اولیه داده‌ها
اجرای مدل‌های کوچک و پردازش‌های سبک
هماهنگی میان اجزای نرم‌افزاری

مثال کاربردی

دسته‌بندی تعداد محدودی سند با یک مدل سبک، در صورتی که CPU پاسخ‌گوی نیاز عملکردی باشد.

PARALLEL COMPUTING

پردازش GPUمحور

GPU برای اجرای موازی تعداد زیادی عملیات محاسباتی مناسب است؛ قابلیتی مهم در بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری عمیق.

کاربردهای اصلی

آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
تنظیم دقیق مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
اجرای مدل‌های زبانی بزرگ
پردازش سنگین تصویر و داده‌های حجیم

مثال کاربردی

اجرای مدل زبانی بزرگ در زیرساخت سازمانی یا تحلیل حجم بالایی از تصاویر.

CPU و GPU مکمل یکدیگرند

در زیرساخت هوش مصنوعی، CPU وظایف عمومی و مدیریت سیستم را انجام می‌دهد و GPU بخش‌های قابل‌شتاب‌دهی از محاسبات را بر عهده می‌گیرد. انتخاب نهایی باید بر اساس نوع مدل، حجم پردازش و زمان پاسخ‌گویی مورد انتظار باشد.

چه زمانی به سرور GPU برای هوش مصنوعی نیاز داریم؟

تصمیم برای استفاده از سرور GPU باید بر اساس نوع مدل، حجم داده، تعداد درخواست‌ها و محدودیت زمانی پروژه گرفته شود. در شرایط زیر، استفاده از GPU می‌تواند مزیت قابل‌توجهی داشته باشد.

۱. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

آموزش مدل شامل اجرای مکرر محاسبات روی داده‌ها و به‌روزرسانی پارامترهای مدل است. هرچه مدل پیچیده‌تر و مجموعه داده بزرگ‌تر باشد، منابع پردازشی بیشتری موردنیاز خواهد بود.

در چنین پروژه‌هایی، GPU می‌تواند زمان انجام محاسبات را کاهش دهد و امکان آموزش مدل‌های بزرگ‌تر را فراهم کند. البته میزان بهبود به معماری مدل، نوع محاسبات و نرم‌افزار مورد استفاده بستگی دارد.

۲. اجرای مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM برای تولید محتوا، پاسخ‌گویی به پرسش‌ها، خلاصه‌سازی اسناد و تحلیل اطلاعات متنی استفاده می‌شوند. اجرای این مدل‌ها در محیط سازمانی به حافظه و توان پردازشی متناسب با اندازه مدل نیاز دارد.

علاوه بر اندازه مدل، تعداد کاربران هم‌زمان و طول ورودی و خروجی نیز بر منابع موردنیاز اثر می‌گذارند. در نتیجه، سازمان‌هایی که قصد دارند دستیار هوش مصنوعی یا سامانه پاسخ‌گویی مبتنی بر مدل زبانی راه‌اندازی کنند، باید ظرفیت GPU را بر اساس بار کاری پیش‌بینی‌شده انتخاب کنند.

۳. پردازش تصویر و داده‌های حجیم

تشخیص اشیا، تحلیل تصاویر، کنترل کیفیت صنعتی و پردازش ویدئو از کاربردهایی هستند که ممکن است از پردازش موازی GPU بهره ببرند. در این پروژه‌ها، حجم ورودی و سرعت مورد انتظار برای تحلیل داده‌ها از عوامل اصلی تعیین‌کننده هستند.

اگر پردازش‌ها محدود باشند، CPU نیز می‌تواند گزینه مناسبی باشد؛ اما در حجم کاری بالا، استفاده از GPU می‌تواند ظرفیت پردازش را افزایش دهد.

۴. افزایش تعداد درخواست‌های هم‌زمان

گاهی یک مدل به‌تنهایی پیچیده نیست، اما باید به تعداد زیادی کاربر پاسخ دهد. در این وضعیت، توان عملیاتی زیرساخت و زمان پاسخ‌گویی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

اگر آزمون عملکرد نشان دهد که منابع CPU پاسخ‌گوی تقاضا نیستند، استفاده از GPU یا بهینه‌سازی نحوه اجرای مدل می‌تواند راهکار مناسبی باشد.

AI INFRASTRUCTURE

معیارهای انتخاب زیرساخت هوش مصنوعی

انتخاب GPU تنها بخشی از تصمیم‌گیری است. برای اجرای بهینه مدل‌های هوش مصنوعی، باید تمام اجزای زیرساخت را متناسب با نیاز پردازشی بررسی کرد.

ظرفیت حافظه GPU

مدل، پارامترها و داده‌های میانی به حافظه نیاز دارند. ظرفیت ناکافی حافظه می‌تواند اجرای مدل را محدود کند؛ به‌ویژه هنگام کار با مدل‌های زبانی بزرگ.

GPU Memory

توان پردازشی و پهنای باند

سرعت محاسبات و انتقال داده میان حافظه و واحدهای پردازشی بر عملکرد اثر می‌گذارند. انتخاب GPU باید با نوع محاسبات و بار کاری هماهنگ باشد.

Compute & Bandwidth

پردازنده مرکزی و RAM

CPU وظایف عمومی، مدیریت درخواست‌ها و آماده‌سازی داده‌ها را انجام می‌دهد. ظرفیت RAM نیز باید با حجم داده‌ها و سرویس‌های در حال اجرا متناسب باشد.

CPU & RAM

ذخیره‌سازی و شبکه

سرعت بارگذاری مدل‌ها، دسترسی به داده‌ها و انتقال اطلاعات میان اجزای زیرساخت می‌تواند عملکرد را تحت تأثیر قرار دهد. در سیستم‌های چند GPU، ارتباط میان پردازنده‌ها نیز اهمیت دارد.

Storage & Network

توان مصرفی و خنک‌سازی

GPUهای دیتاسنتری به برق‌رسانی و دفع حرارت متناسب نیاز دارند. ظرفیت برق، سامانه خنک‌سازی و محدودیت‌های فیزیکی مرکز داده باید پیش از انتخاب بررسی شوند.

Power & Cooling

سازگاری سخت‌افزار و نرم‌افزار

مدل دقیق سرور، پشتیبانی از GPU، اتصالات، نسخه درایورها و چارچوب‌های نرم‌افزاری باید بررسی شوند. سازگاری سخت‌افزار را نمی‌توان بدون تأیید سازنده فرض کرد.

Compatibility

نکته مهم: پیش از انتخاب نهایی، مشخصات GPU و سرور را در کنار نیاز واقعی مدل، نرم‌افزارهای مورد استفاده و محدودیت‌های مرکز داده بررسی کنید.

NVIDIA H200 NVL؛ زیرساختی برای بارهای کاری سنگین هوش مصنوعی

در پروژه‌هایی که به حافظه GPU با ظرفیت بالا و پهنای باند زیاد نیاز دارند، NVIDIA H200 NVL یکی از گزینه‌های قابل بررسی است. این محصول بر پایه معماری NVIDIA Hopper طراحی شده و برای بارهای کاری هوش مصنوعی مولد، مدل‌های زبانی بزرگ و محاسبات با کارایی بالا (HPC) کاربرد دارد.

بر اساس مشخصات رسمی NVIDIA، این GPU دارای ۱۴۱ گیگابایت حافظه HBM3e و پهنای باند حافظه ۴٫۸ ترابایت بر ثانیه است. نسخه H200 NVL از فرم‌فکتور PCIe استفاده می‌کند و امکان ارتباط چند GPU از طریق پل NVLink نیز در پیکربندی‌های پشتیبانی‌شده وجود دارد.

https://www.nvidia.com/en-eu/data-center/h200/

ظرفیت بالای حافظه می‌تواند در اجرای مدل‌های بزرگ و مدیریت بارهای کاری سنگین اهمیت داشته باشد. پهنای باند حافظه نیز به انتقال سریع‌تر داده‌ها کمک می‌کند؛ موضوعی که در بسیاری از محاسبات هوش مصنوعی مؤثر است.

با این حال، انتخاب NVIDIA H200 NVL باید با توجه به نیاز واقعی پروژه انجام شود. مدل سرور، تعداد GPUهای قابل پشتیبانی، توان مصرفی، خنک‌سازی و سازگاری نرم‌افزاری باید پیش از تصمیم‌گیری نهایی بررسی شوند. مشخصات این GPU به‌تنهایی به معنای سازگاری آن با تمام سرورها نیست.

سوالات متداول

پاسخ پرسش‌های رایج درباره زیرساخت اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و سرور GPU

01 سرور GPU برای هوش مصنوعی چه کاربردی دارد؟

سرور GPU برای هوش مصنوعی برای اجرای بارهای کاری محاسباتی سنگین مانند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، اجرای مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش تصویر استفاده می‌شود. GPU با اجرای موازی محاسبات می‌تواند عملکرد این پردازش‌ها را بهبود دهد.

02 آیا برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی همیشه به GPU نیاز داریم؟

خیر. مدل‌های کوچک و پردازش‌های سبک ممکن است با CPU اجرا شوند. نیاز به GPU به اندازه مدل، حجم داده، تعداد درخواست‌های هم‌زمان و زمان پاسخ‌گویی مورد انتظار بستگی دارد.

03 تفاوت سرور CPUمحور و GPUمحور چیست؟

سرور CPUمحور برای وظایف عمومی، مدیریت سرویس‌ها و پردازش‌های متنوع مناسب است؛ در مقابل، سرور GPUمحور برای بارهای کاری قابل‌پردازش به‌صورت موازی، مانند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و اجرای مدل‌های بزرگ، کاربرد دارد.

04 هنگام انتخاب سرور GPU برای هوش مصنوعی باید به چه نکاتی توجه کنیم؟

ظرفیت حافظه GPU، توان پردازشی، تعداد GPUها، مشخصات CPU و RAM، سرعت ذخیره‌سازی، شبکه، مصرف انرژی و سازگاری سخت‌افزار و نرم‌افزار از مهم‌ترین معیارهای انتخاب هستند.

05 NVIDIA H200 NVL برای چه کاربردهایی مناسب است؟

NVIDIA H200 NVL برای بارهای کاری سنگین هوش مصنوعی، از جمله مدل‌های زبانی بزرگ، هوش مصنوعی مولد و محاسبات با کارایی بالا طراحی شده است. انتخاب آن باید بر اساس نیاز پروژه و سازگاری پیکربندی سرور انجام شود.

06 آیا می‌توان NVIDIA H200 NVL را روی هر سروری نصب کرد؟

خیر. پشتیبانی از GPU به مدل دقیق سرور، طراحی سخت‌افزاری، توان مصرفی، خنک‌سازی، اتصالات و تأییدیه‌های سازنده بستگی دارد. پیش از انتخاب باید سازگاری پیکربندی موردنظر بررسی شود.

جمع‌بندی

انتخاب زیرساخت اجرای مدل‌های هوش مصنوعی با شناخت نوع بار کاری آغاز می‌شود. برای پردازش‌های عمومی و مدل‌های سبک، سرور CPUمحور ممکن است کافی باشد؛ اما آموزش مدل‌های پیچیده، اجرای مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش‌های سنگین موازی می‌توانند به استفاده از سرور GPU برای هوش مصنوعی نیاز داشته باشند.

در مرحله انتخاب سخت‌افزار، ظرفیت حافظه GPU، توان پردازشی، مشخصات CPU و RAM، ذخیره‌سازی، شبکه و الزامات برق و خنک‌سازی باید در کنار یکدیگر بررسی شوند. محصولاتی مانند NVIDIA H200 NVL نیز زمانی ارزش بررسی دارند که مشخصات آن‌ها با نیاز محاسباتی پروژه تناسب داشته باشد.

در نهایت، بهترین زیرساخت لزوماً قدرتمندترین گزینه موجود نیست؛ بلکه راهکاری است که نیاز فعلی سازمان را پوشش دهد، امکان توسعه داشته باشد و از نظر هزینه و عملکرد، انتخابی منطقی باشد.

AI INFRASTRUCTURE SOLUTIONS

برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی، زیرساخت مناسبی انتخاب کنید

انتخاب سرور مناسب به نوع مدل، حجم پردازش و منابع موردنیاز بستگی دارد. برای بررسی نیازهای پروژه و انتخاب راهکار سخت‌افزاری متناسب با زیرساخت سازمان خود، با کارشناسان آداک فن آوری مانیا در ارتباط باشید.

مشاوره انتخاب زیرساخت تماس با کارشناسان 021-43672