سرور GPU سروری است که برای بارهای کاری فشرده محاسباتی، مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، بهینه شده است. آنها از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) برای ارائه شتاب قابل توجهی نسبت به سرورهای سنتی مبتنی بر CPU استفاده می کنند.
مزایای استفاده از سرورهای GPU عبارتند از:
- عملکرد: سرورهای GPU می توانند عملکرد را به طور قابل توجهی افزایش دهند. برای بارهای کاری فشرده محاسباتی در مقایسه با سرورهای سنتی مبتنی بر CPU. این می تواند منجر به صرفه جویی قابل توجهی در زمان و هزینه شود.
- مقیاس پذیری: سرورهای GPU را می توان به راحتی برای پاسخگویی به نیازهای در حال تغییر مقیاس بندی کرد. این امر آنها را برای مشاغلی که به طور مداوم با مجموعه داده های بزرگ یا مدل های یادگیری ماشین کار می کنند ایده آل می کند.
- کارایی: سرورهای GPU بسیار کارآمد هستند و می توانند به طور قابل توجهی مصرف برق را کاهش دهند. این امر آنها را برای مشاغلی که به دنبال کاهش ردپای کربن خود هستند ایده آل می کند.
برخی از موارد استفاده محبوب برای سرورهای GPU عبارتند از:
- یادگیری ماشین: یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی است که به رایانه ها اجازه می دهد بدون برنامه ریزی صریح یاد بگیرند. سرورهای GPU اغلب برای آموزش مدلهای یادگیری ماشین استفاده میشوند، زیرا میتوانند سرعت پردازش را به طور قابل توجهی افزایش دهند.
- هوش مصنوعی: هوش مصنوعی (AI) اصطلاحی گسترده برای توصیف سیستمهایی است که میتوانند مانند انسان فکر کنند و عمل کنند. سرورهای GPU اغلب برای اجرای برنامه های هوش مصنوعی استفاده می شوند، زیرا می توانند عملکرد مورد نیاز برای وظایف پیچیده هوش مصنوعی را ارائه دهند.
- پردازش گرافیکی: سرورهای GPU اغلب برای پردازش گرافیکی، مانند رندر ویدیو و ویرایش تصویر استفاده می شوند. این به این دلیل است که GPU ها می توانند شتاب قابل توجهی را برای وظایف فشرده گرافیکی ارائه دهند.
هنگام انتخاب سرور GPU، توجه به تعدادی از عوامل مهم است، از جمله:
- نوع بار کاری: اولین قدم این است که نوع بار کاری را که سرور برای آن استفاده خواهد شد تعیین کنید. این به شما کمک می کند تا نوع GPU و مقدار حافظه مورد نیاز را تعیین کنید.
- عملکرد: باید عملکرد سرور را در نظر بگیرید. این را می توان با بررسی معیارهایی مانند تعداد هسته های CUDA، سرعت کلاک و پهنای باند حافظه انجام داد.
- مقیاس پذیری: باید بتوانید سرور را برای پاسخگویی به نیازهای در حال تغییر مقیاس بندی کنید. این را می توان با انتخاب سروری با تعداد زیادی اسلات GPU یا با انتخاب سروری که بخشی از یک خوشه GPU است انجام داد.
- کارایی: باید کارایی سرور را در نظر بگیرید. این را می توان با بررسی معیارهایی مانند مصرف برق و خنک کننده انجام داد.
ارائه دهندگان مختلفی وجود دارند که سرورهای GPU را ارائه می دهند، از جمله:
- Nvidia: Nvidia یکی از پیشروترین ارائه دهندگان GPU است. آنها طیف گسترده ای از سرورهای GPU را ارائه می دهند که برای طیف وسیعی از بارهای کاری طراحی شده اند.
- AMD: AMD یکی دیگر از ارائه دهندگان پیشرو GPU است. آنها طیف گسترده ای از سرورهای GPU را ارائه می دهند که برای طیف وسیعی از بارهای کاری طراحی شده اند.
- اینتل: اینتل همچنین ارائه دهنده GPU است. آنها طیف گسترده ای از سرورهای GPU را ارائه می دهند که برای طیف وسیعی از بارهای کاری طراحی شده اند.
قیمت سرورهای GPU بسته به عوامل مختلفی از جمله نوع GPU، مقدار حافظه و ویژگی ها متفاوت است. با این حال، به طور کلی، سرورهای GPU گرانتر از سرورهای سنتی مبتنی بر CPU هستند.