سرور GPU سیستمی است که در کنار CPU، یک یا چند پردازنده گرافیکی برای اجرای بارهای سازگار دارد. در پروژه هوش مصنوعی، GPU میتواند پردازش بخش‌هایی از مدل را بر عهده بگیرد؛ CPU همچنان سیستم‌عامل، آماده‌سازی داده و وظایف عمومی را اجرا می‌کند. برای انتخاب بین سرور GPU و CPU، باید گلوگاه نرمافزار خودتان را بشناسید.
سرور GPU با سرور CPU چه تفاوتی دارد؟
| معیار | سرور CPU | سرور مجهز به GPU |
|---|---|---|
| پردازش | مناسب وظایف عمومی و بخش‌های CPU محور | شتاب‌دهی به محاسباتی که نرمافزار برای GPU پیاده کرده است |
| حافظه | رم اصلی و ظرفیت کانال‌های حافظه | رم اصلی در کنار VRAM یا معماری حافظه خاص دستگاه |
| سازگاری | سیستم‌عامل، کتابخانه‌ها و معماری پردازنده | همه موارد CPU به‌علاوه درایور، معماری GPU و محیط اجرا |
| انتخاب اقتصادی | بر اساس کار واقعی و زمان اجرا | بر اساس کاهش زمان یا امکان اجرای پروژه نسبت به هزینه کامل |
نوع شاسی این تفاوت را تعریف نمی‌کند. یک دستگاه تاور نیز میتواند GPU داشته باشد و یک سرور رک‌مونت ممکن است بدون شتاب‌دهنده فروخته شود. نام محصول، تعداد هسته CPU یا تعداد اسلات‌های مادربرد برای تشخیص کانفیگ نصب‌شده کافی نیست.
چه پروژه‌هایی از GPU استفاده میکنند؟
اجرای مدل زبانی، بعضی روش‌های آموزش و فاین‌تیون، تولید تصویر و رندر GPU از کاربردهای رایج‌اند. مقدار سود به برنامه و تنظیمات آن وابسته است. اگر نرمافزار مرحله اصلی را روی CPU اجرا کند، اضافه‌کردن GPU قوی لزوماً آن مرحله را سریع نمی‌کند.
مثلاً در یک سامانه تحلیل اسناد، استخراج متن، ساخت ورودی و تولید پاسخ می‌توانند نیازهای متفاوتی داشته باشند. پیش از سفارش، زمان هر مرحله را ثبت کنید. ممکن است لازم باشد ابتدا ذخیره‌سازی یا پیش‌پردازش را اصلاح کنید و خرید GPU به‌تنهایی زمان کل را تغییر زیادی ندهد.
VRAM و سازگاری نرمافزار را چگونه بررسی کنیم؟
در GPU دارای حافظه اختصاصی، جاگیری وزن‌ها تنها بخشی از مسئله است. داده‌های اجرایی و تنظیمات پروژه هم باید در ظرفیت آزاد جا شوند. افزایش حافظه اصلی ممکن است برخی روش‌های اجرای ترکیبی را ممکن کند، اما نتیجه سرعت باید اندازه‌گیری شود.
برای نمونه، پیش از استفاده از Ollama، مدل کارت و محیط اجرا را با فهرست رسمی سخت‌افزار سازگار تطبیق دهید. پشتیبانی یک ابزار را به همه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی تعمیم ندهید. راهنمای RAM و VRAM به تفکیک ظرفیت حافظه و نیاز مدل کمک می‌کند.
آیا چند GPU همیشه انتخاب بهتری است؟
خرید چند کارت زمانی معنا دارد که برنامه از تقسیم مدل یا پردازش موازی مناسب پشتیبانی کند. تعداد اسلات، فاصله کارت‌ها، برق، مسیر PCIe و ارتباط بین کارت‌ها باید با طراحی سیستم سازگار باشند. جمع‌کردن ظرفیت اسمی حافظه کارت‌ها، تضمین جاگیری مدل در برنامه نیست.
در راهنمای موازی‌سازی vLLM، انتخاب تکGPU، چندGPU و چندگره بر اساس جاگیری مدل و نیاز اجرا تفکیک شده است. برای خرید، روش اجرای برنامه خودتان را مشخص کنید و نتیجه همان روش را بخواهید.
خرید سرور GPU یا اجاره منابع ابری؟
برای آزمایش کوتاه یا پروژه‌ای با مصرف نامعلوم، اجاره میتواند راهی برای شناخت نیاز باشد. برای کار پیوسته، دسترسی محلی یا کنترل زیرساخت، خرید دستگاه را با هزینه استقرار و نگهداری بسنجید. تصمیم را روی هزینه اجرای کار یکسان بگیرید؛ نام GPU مشابه، زمان و هزینه خروجی یکسان را تضمین نمی‌کند.
در صفحه خرید سرور هوش مصنوعی سخت‌افزار فیزیکی را می‌بینید. اگر دستگاه کنار میز کار قرار می‌گیرد، کیس هوش مصنوعی و گزینه‌های تاور را هم بررسی کنید.
چک‌لیست انتخاب سرور GPU
- نام مدل، نسخه نرمافزار و نوع کار را مشخص کنید؛ استنتاج را با آموزش یکسان نگیرید.
- حافظه لازم، تعداد کاربران و طول ورودی را در همان محیط اندازه بگیرید.
- مدل دقیق GPU و مقدار VRAM نصب‌شده را در سفارش درج کنید.
- پاور، کانکتورها، خنک‌کاری و فضای شاسی را برای قطعات نهایی تأیید کنید.
- قیمت پایه و قیمت کامل کانفیگ، موجودی و زمان تأمین را جدا بررسی کنید.
- گزارش آزمون را با نسخه مدل، تنظیمات و معیار سرعت قابل تکرار درخواست کنید.
برای مقایسه دو دستگاه، یک فایل یا ورودی آزمون ثابت انتخاب کنید و معیار قبولی بنویسید. «سریع باشد» معیار قابل بررسی نیست؛ زمان پاسخ هدف، تعداد درخواست هم‌زمان و ظرفیت داده را مشخص کنید. نتیجه آزمون باید به همان قطعاتی مربوط باشد که در سفارش ثبت می‌شوند.
برای انتخاب مرحله‌به‌مرحله قطعات، راهنمای خرید سیستم هوش مصنوعی را بخوانید.
آیا سرور GPU برای هر پروژه سریع‌تر است؟
خیر. برنامه باید از GPU استفاده کند و گلوگاه اصلی نیز در بخش قابل شتاب‌دهی باشد. مقایسه باید با داده و تنظیمات پروژه انجام شود.
آیا سرور هوش مصنوعی در قیمت پایه GPU دارد؟
به محصول بستگی دارد. در مدلهای قابلپیکربندی، کارت گرافیک میتواند گزینهای مستقل باشد؛ قطعات و جمع نهایی سفارش را کنترل کنید.
GPU مخصوص دیتاسنتر برای همه کاربران لازم است؟
خیر. نیاز نرمافزار، ظرفیت حافظه، شرایط کار، مدیریت و بودجه تعیین میکنند چه ردهای مناسب است. برچسب حرفهای جای آزمون سازگاری را نمیگیرد.
دیدگاه خوانندگان