سرور مناسب هوش مصنوعی

در عصر فناوری امروز، هوش مصنوعی به عنوان یکی از پیشرفت‌های بزرگ علم و فناوری، نقش بسیار مهمی در توسعه صنایع مختلف ایفا می‌کند. یکی از اجزای اساسی دربخش هوش مصنوعی، سرورهای مخصوصی هستند که قادر به پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده و ارائه خروجی‌های هوشمندانه هستند. با توجه به اهمیت و تأثیرگذاری هوش مصنوعی در انواع صنایع و کسب‌وکارها، انتخاب و استفاده از یک سرور مناسب برای اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسیار حیاتی است.

در این مقاله، به بررسی و معرفی ویژگی‌ها و نیازهای یک سرور مناسب برای استفاده در حوزه هوش مصنوعی می‌پردازیم. با توجه به پیچیدگی و حجم زیاد داده‌ها و الگوریتم‌های پردازشی، انتخاب سرور مناسب با پردازشگرهای قدرتمند، حافظه‌ی بزرگ و امکانات شبکه‌ای قوی امری ضروری است. به علاوه، امنیت، قابلیت مقیاس‌پذیری، و قابلیت پشتیبانی از فناوری‌های جانبی مانند گرافیک کارت، نیز از جمله مواردی هستند که در انتخاب سرور برای هوش مصنوعی باید مد نظر قرار گیرند.

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (artificial intelligence) که به اختصار AI شناخته می‌شود به معنای شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری است.

از کاربردهای خاص هوش مصنوعی می‌توان به سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین اشاره کرد.

اغلب آنچه فروشندگان به‌عنوان AI از آن یاد می‌کنند، به سادگی یکی از اجزای هوش مصنوعی است، مانند یادگیری ماشینی.

در ساده‌ترین تعریف هوش مصنوعی به پایه‌ای از سخت‌افزار و نرم‌افزار تخصصی اشاره دارد که برای نوشتن و آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تکنولوژی‌های اساسی سرورهای هوش مصنوعی

تکنولوژی‌های اساسی که در سرورهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند، عبارتند از:

۱. شبکه‌های عصبی: که به شبکه‌ای از نورون‌ها و لایه‌های مختلف تقسیم می‌شوند و برای تشخیص الگوها و انجام وظایف مختلف مانند تصویربرداری و ترجمه متن به کار می‌روند.

۲. یادگیری ماشین: که الگوریتم‌های مختلفی را شامل می‌شود که به داده‌های ورودی نگاشت می‌کنند و از آنها برای پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و کشف الگوهای پنهان استفاده می‌کنند.

۳. پردازش زبان طبیعی (NLP): که به کامپیوترها امکان می‌دهد تا داده‌های متنی را تحلیل، تفسیر و تولید کنند، از جمله ترجمه متن، تحلیل ساختار جملات و پردازش صوتی.

۴. پردازش تصویر و بینایی ماشین: که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا تصاویر و ویدئوها را تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی را از آنها استخراج کنند، از جمله تشخیص چهره، تحلیل تصویر پزشکی و شناسایی اشیا.

این تکنولوژی‌ها در کنار یکدیگر به عنوان ساختار اصلی سرورهای هوش مصنوعی عمل می‌کنند و امکان پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده را فراهم می‌کنند.

زبان برنامه نویسی در هوش مصنوعی

هیچ زبان برنامه‌نویسی مترادف با هوش مصنوعی نیست، اما تعداد کمی از جمله پایتون، R و جاوا در این زمینه محبوب هستند.

عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی به‌طور کلی، بدین صورت است که سیستم‌ها با دریافت مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده، داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا از این الگوهای همگرا برای پیش‌بینی وضعیت‌ آینده استفاده کنند.

به این ترتیب، یک ربات سخنگو (chatbot) که از نمونه‌هایی چت‌های متنی تغذیه می‌شود، می‌تواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند، یا با ابزار تشخیص تصویر می‌تواند میلیون‌ها تصویر را شناسایی و توصیف کند.

برنامه‌نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد:

1. یادگیری
2. استدلال
3. خود نظارتی

فرآیندهای یادگیری این جنبه از برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در به دست آوردن داده‌ها و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل داده‌ها به اطلاعات عملی متمرکز است.

قوانین، که الگوریتم نامیده می‌شوند، دستورالعمل‌های گام به گام را برای دستگاه‌های محاسباتی به‌منظور تکمیل یک کار خاص ارائه می‌دهند.

 یادگیری ماشین

زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر، یادگیری ماشین (machine learning) با اختصار ML است.

در واقع یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی (AI) است که به برنامه‌های نرم‌افزاری اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی دقیق‌تری در نتایج داشته باشند، بدون اینکه به صراحت برای این کار برنامه‌ریزی شده باشند.

همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش‌بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می‌ کنند.

موتورهای توصیه (Recommendation engines) یک مورد رایج در یادگیری ماشین هستند. سایر کاربردهای محبوب این تکنولوژی عبارتند از:

• تشخیص تقلب
• فیلتر هرزنامه
• شناسایی تهدیدهای بدافزاری
• اتوماسیون فرآیند کسب و کار (BPA)
• نگهداری داده‌های پیش‌بینی شده

در یادگیری ماشین با مطالعه و استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها نحوه‌ی یادگیری انسان تقلید می‌شود. این فرآیند به ماشین‌ها کمک می‌کند تا به تدریج دقت خود را بهبود ببخشند.

یادگیری ماشینی اغلب بر اساس نحوه‌ی یادگیری الگوریتم در پیش‌بینی دقیق‌تر طبقه‌بندی می‌شود که شامل چهار رویکرد اساسی است:

1. یادگیری با نظارت
2. یادگیری بدون نظارت
3. یادگیری نیمه نظارتی
4. یادگیری تقویتی

 نوع الگوریتمی که دانشمندان داده‌های الگوریتمی برای استفاده انتخاب می‌کنند بستگی به نوع داده‌هایی دارد که می‌خواهند آن را پیش‌بینی کنند.

سرور پردازش موازی چیست؟

پردازش موازی (Parallel processing) روشی در محاسبه اجرای دو یا چند پردازنده (CPU) برای رسیدگی به بخش‌های جداگانه یک عملکرد کلی است.

جدا کردن بخش‌های مختلف یک کار در میان چندین پردازنده به کاهش زمان اجرای یک برنامه کمک می‌کند.

هر سیستمی که بیش از یک CPU دارد، می‌تواند پردازش موازی و همچنین پردازنده‌های چند هسته‌ای را که امروزه در سرورها یافت می‌شوند، را انجام دهد.

سرورهای پردازش موازی، بیشتر برای انجام وظایف و محاسبات پیچیده استفاده می‌شود.

همچنین دانشمندان داده از سرور پردازش موازی، برای کارهای محاسباتی و داده‌های فشرده استفاده می‌کنند.

در مقالات بعدی بطور کامل تری به بررسی سرور پردازش موازی میپردازیم.

سرور های قدرتمند برای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی AI

با بررسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و درک از نحوه‌ی آموزش DL زمان آن است که براساس نیازهای محاسباتی خاص بتوانید سروری قدرتمند برای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی پیکربندی کنید.

پیکربندی سرور و ساخت ایستگاه کاری در زمینه ی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی اگرچه می‌تواند دشوار باشد اما انتخاب درست تعدادی قطعات سخت‌افزاری براساس انواع پروژه‌هایی که قصد اجرای آن را دارید، می‌تواند این روند را آسان سازد.

اگر به دنبال هارد  سرور، سرور و یا تجهیزات شبکه با برند اچ پی با بهترین قیمت و ضمانت اصل بودن کالا هستید، میتوانید با مشاورین آریا شبکه پیشرو تماس بگیرید.

اگر قصد راه اندازی شبکه دارید پیشنهاد میکنیم جزئیات این دو محصول را ببینید:

سی پی یو سرور Intel Xeon Processor E5-2680 V4

هارد سرور اچ پی 1.2TB 12G SAS 10K 872479-B21