5 سرور برتر برای پردازش هوش مصنوعی
۵ سرور برتر هوش مصنوعی شامل NVIDIA DGX، Dell PowerEdge XE، HPE ProLiant/Apollo، Supermicro و Lenovo ThinkSystem در این مقاله مقایسه و بررسی شدهاند تا به شما در انتخاب بهترین گزینه برای نیازهای پردازشی AI کمک کنند.
عصر هوش مصنوعی (AI) نیازمند قدرت پردازشی بیسابقهای است، به خصوص برای وظایفی مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری ماشین (Machine Learning). در قلب این عملیاتهای محاسباتی سنگین، سرورهای تخصصی AI قرار دارند که مجهز به تعداد زیادی پردازنده گرافیکی (GPU) با کارایی بالا هستند. انتخاب سرور مناسب برای AI، تصمیمی حیاتی است که بر سرعت آموزش مدلها، بهرهوری تحقیقات و در نهایت، موفقیت پروژههای AI شما تأثیر میگذارد. در این مقاله، 5 سرور برتر و پیشرو در حوزه AI را بررسی میکنیم که برای پاسخگویی به پیچیدهترین نیازهای محاسباتی طراحی شدهاند.
چرا این 5 مدل را انتخاب کردیم؟
انتخاب این پنج سری/مدل سرور (NVIDIA DGX Systems، Dell PowerEdge XE Series، HPE ProLiant/Apollo، Supermicro SuperServer G Series و Lenovo ThinkSystem) بر اساس معیارهای دقیقی صورت گرفته است تا مقایسهای جامع و کاربردی ارائه شود:
- قدرت پردازشی GPU: تمرکز اصلی بر سرورهایی است که از تعداد بالای GPUهای قدرتمند (مانند NVIDIA A100 یا H100) پشتیبانی میکنند.
- مقیاسپذیری و ارتباطات داخلی: قابلیت مقیاسگذاری سیستم با افزودن GPUهای بیشتر و بهرهمندی از فناوریهایی مانند NVLink برای ارتباطات پرسرعت GPU به GPU.
- پشتیبانی از بارهای کاری AI/HPC: بهینهسازی شده برای آموزش مدلهای بزرگ، استنتاج، شبیهسازی و سایر بارهای کاری محاسبات با کارایی بالا (HPC).
- قابلیت اطمینان و مدیریت: ارائه پلتفرمهای پایدار، با قابلیت اطمینان بالا و ابزارهای مدیریتی موثر برای دیتاسنترهای AI.
- تنوع در اکوسیستم و کاربرد: پوشش برندهای پیشرو که راهکارهای متنوعی از سیستمهای آماده (Turnkey) تا سرورهای قابل سفارشیسازی را ارائه میدهند.
این انتخاب تضمین میکند که تمامی سرورهای مورد بررسی، در یک رده رقابتی و با هدف پاسخگویی به بالاترین الزامات محاسباتی در حوزه AI قرار دارند.
—
جدول مقایسه سرورهای برتر هوش مصنوعی (AI)
| ویژگی / مدل | NVIDIA DGX Systems (مانند DGX H100) | Dell PowerEdge XE Series (XE9680) | HPE ProLiant DL380a Gen11 / Apollo 6500 Gen10 Plus | Supermicro SuperServer (G Series) | Lenovo ThinkSystem (SR670 V2 / SR675 V3) |
|---|---|---|---|---|---|
| تعداد GPU پشتیبانی شده (معمولی) | 8x NVIDIA H100 (یا A100) | 8x NVIDIA H100 (یا A100) | تا 8x H100 (DL380a) / تا 16x A100 (Apollo) | 4 تا 10x NVIDIA GPU (بسته به مدل) | 4 تا 8x NVIDIA GPU (بسته به مدل) |
| تکنولوژی ارتباطی GPU | NVLink (با NVSwitch داخلی) | NVLink (با NVSwitch در برخی مدلها) | NVLink | PCIe / NVLink (بسته به مدل) | PCIe / NVLink (بسته به مدل) |
| تمرکز اصلی | آموزش مدلهای AI در مقیاس Hyperscale، تحقیق و توسعه AI | بارهای کاری متنوع AI سازمانی، پایداری دیتاسنتر | HPC و AI در مقیاس Enterprise، چگالی بالا | کارایی به ازای هزینه، سفارشیسازی، انعطافپذیری | AI و HPC سازمانی، قابلیت اطمینان، سادگی مدیریت |
| نوع پردازنده (CPU) | Intel Xeon Platinum (دو سوکت) | Intel Xeon Scalable / AMD EPYC | Intel Xeon Scalable / AMD EPYC | Intel Xeon Scalable / AMD EPYC | Intel Xeon Scalable / AMD EPYC |
| فرم فاکتور رایج | 8U / 4U | 6U / 4U | 4U / 2U | 2U / 4U / 8U | 4U |
| سیستم مدیریت | NVIDIA Base Command / Bright Cluster Manager | Dell iDRAC, OpenManage Enterprise | HPE iLO, OneView, GreenLake | Supermicro IPMI, SuperDoctor 5 | Lenovo XClarity Controller, ThinkSystem Manager |
| معایب احتمالی | هزینه بسیار بالا، تخصص در AI برای بهینهسازی | پیچیدگی پیکربندی، ممکن است برای پروژههای کوچک بیش از حد باشد | تنوع مدلها، نیاز به بررسی دقیق برای بهینهسازی | پشتیبانی و نرمافزار مدیریت کمتر جامع از رقبا | تعداد GPU کمتر در برخی مدلها نسبت به DGX/XE9680 |
| امتیاز کلی (از 5) | 5.0 | 4.8 | 4.7 | 4.6 | 4.5 |
—
شفافسازی نکات مقایسه و دلایل امتیازدهی
در این جدول، امتیازدهی بر اساس ترکیبی از قابلیتهای سختافزاری (به ویژه GPU و اتصالات)، نرمافزار مدیریت، پشتیبانی، و کاربرد بهینه در سناریوهای AI انجام شده است. در ادامه به شفافسازی برخی از نکات میپردازیم:
NVIDIA DGX Systems – امتیاز 5.0
با وجود اینکه NVIDIA DGX Systems دارای بالاترین قیمت در این لیست هستند، اما امتیاز کامل 5.0 را کسب کردهاند. دلیل اصلی این امتیاز، بهینهسازی بینظیر و هدفمند آنها برای بارهای کاری AI است. DGX فقط یک سرور با GPU نیست؛ بلکه یک پلتفرم کامل و یکپارچه شامل سختافزار، نرمافزار، و اکوسیستم اختصاصی NVIDIA است که به طور خاص برای آموزش و استنتاج مدلهای هوش مصنوعی در مقیاسهای بسیار بزرگ طراحی شده است. استفاده از NVLink و NVSwitch داخلی، بالاترین پهنای باند و کمترین تأخیر را بین GPUها فراهم میکند که برای آموزش مدلهای Deep Learning حیاتی است. این سیستمها برای سازمانها و محققانی که به دنبال عملکرد حداکثری و سریعترین زمان برای آموزش مدلهای خود هستند، بهترین گزینه محسوب میشوند، حتی اگر هزینه بالایی داشته باشند.
Dell PowerEdge XE Series (XE9680) – امتیاز 4.8
سرورهای Dell PowerEdge XE Series، به ویژه XE9680، تعادل بسیار خوبی بین عملکرد قدرتمند AI و قابلیتهای سازمانی عمومی ارائه میدهند. آنها میتوانند 8 GPU H100 را پشتیبانی کنند که آنها را به رقیب جدی DGX تبدیل میکند. امتیاز 4.8 نشاندهنده پایداری، پشتیبانی گسترده Dell و یکپارچگی خوب با زیرساختهای دیتاسنتری موجود است. تنها دلیل امتیاز کمی پایینتر از DGX، این است که DGX از نظر بهینهسازی محض برای بارهای کاری AI و از پیش پیکربندی شدن برای آن، کمی برتری دارد، اما Dell در ارائه یک راهحل جامع و انعطافپذیر برای محیطهای Enterprise بسیار موفق است.
Supermicro SuperServer G Series – امتیاز 4.6
Supermicro به دلیل ارائه سرورهای با قابلیت سفارشیسازی بسیار بالا و کارایی به ازای هزینه (Performance/Price) شناخته شده است. این سرورها میتوانند تعداد زیادی GPU را در خود جای دهند و برای سازمانهایی با بودجه محدودتر یا نیازهای خاص که میخواهند سیستم خود را دقیقاً بر اساس نیازهایشان پیکربندی کنند، ایدهآل هستند. امتیاز 4.6 آن نشاندهنده قدرت سختافزاری بالا است، اما ممکن است در مقایسه با برندهای بزرگتر، از نظر جامعیت نرمافزار مدیریت و پشتیبانی جهانی کمی ضعیفتر عمل کند.
نکته مهم: امتیازدهی نهایی یک ارزیابی جامع از تمامی جنبهها شامل قدرت خام GPU، اتصالات داخلی، اکوسیستم نرمافزاری، سهولت مدیریت، پشتیبانی و هزینه کلی است. گاهی اوقات، یک سرور ممکن است در یک جنبه خاص (مانند تعداد GPU) بسیار قوی باشد، اما در ارزیابی کلی که تمامی نیازهای یک پروژه AI را در نظر میگیرد (از جمله پایداری بلندمدت و پشتیبانی)، عوامل دیگری نیز نقش کلیدی ایفا میکنند.
—
نتیجهگیری
انتخاب سرور AI مناسب برای پروژه شما به شدت به نوع بارهای کاری هوش مصنوعی، مقیاس پروژه، بودجه و ترجیحات شما برای اکوسیستم سختافزاری بستگی دارد. هر پنج سرور معرفی شده در این مقاله، گزینههایی قدرتمند و شایسته برای در نظر گرفتن هستند و هر یک میتوانند ستون فقرات محاسبات هوش مصنوعی شما را تشکیل دهند.
- اگر به دنبال بالاترین عملکرد، بهینهسازی کامل و سرعت بینظیر در آموزش مدلهای بزرگ هستید، NVIDIA DGX Systems بهترین گزینه است.
- برای عملکرد قدرتمند AI در یک اکوسیستم سازمانی آشنا و با پشتیبانی گسترده، Dell PowerEdge XE Series انتخابی مطمئن است.
- اگر به چگالی بالای GPU و راهکارهای جامع HPC/AI از یک برند معتبر نیاز دارید، HPE ProLiant DL380a Gen11 / Apollo 6500 Gen10 Plus بسیار مناسب است.
- برای انعطافپذیری بالا، سفارشیسازی عمیق و کارایی به ازای هزینه، Supermicro SuperServer G Series گزینهای عالی است.
- و اگر به دنبال پایداری، قابلیت اطمینان و مدیریت آسان در محیطهای AI/HPC سازمانی هستید، Lenovo ThinkSystem را حتماً در نظر بگیرید.
در نهایت، توصیه میشود پیش از تصمیمگیری نهایی، با متخصصان هر برند مشورت کرده و پیکربندیهای متناسب با نیازهای خاص و دیتاسنتر خود را بررسی کنید.
