یادگیری عمیق | راهنمایی انتخاب سرور دیپ لرنینگ (Deep Learning)

یادگیری عمیق یکی از شاخه های مهم هوش مصنوعی محسوب می شود که به کمک شبکه های عصبی مصنوعی پیاده سازی می گردد. به عنوان مثال، زمانی که یک سیستم هوشمند توانایی تشخیص تصویر گربه از سگ را پیدا می کند، به احتمال زیاد از الگوریتم های یادگیری عمیق بهره گرفته شده است. برای توسعه این مدل ها، ابزارهایی مانند TensorFlow و PyTorch در اختیار برنامه نویسان و پژوهشگران قرار دارد. در این مقاله اسپاد سرور این موضوع را بررسی می کنیم.

در مراحل ابتدایی، بسیاری از افراد از خدمات ابری نظیر Google Cloud یا AWS برای اجرای مدل های یادگیری عمیق استفاده می نمایند. با این حال، هنگامی که پروژه ها گسترش می یابند یا سازمان ها به دنبال کاهش هزینه های بلندمدت هستند، تمایل دارند از زیرساخت اختصاصی بهره مند شوند. در این شرایط، انتخاب یک سرور مناسب از اهمیت بالایی برخوردار است.

سرور GPU برای یادگیری عمیق

الزامات مهم برای انتخاب سرور مناسب یادگیری عمیق

برای این که بتوان مدل های یادگیری عمیق (Deep Learning) را به خوبی آموزش داد، تنها داشتن نرم افزار مناسب کافی نیست؛ بلکه باید از سخت افزار قدرتمند و هماهنگ نیز استفاده کرد. هر بخش از سیستم، وظیفه ای کلیدی دارد و اگر یکی از آن ها به درستی انتخاب نشود، می تواند باعث کندی یا حتی توقف کل فرایند آموزش شود. در این بخش، شش مؤلفه ی اصلی یک سرور مناسب برای یادگیری عمیق را به صورت خلاصه و کاربردی بررسی می کنیم.

۱. پردازنده گرافیکی برای سرور یادگیری عمیق (GPU)

مؤلفه اصلی یادگیری عمیق، پردازنده گرافیکی است. مدل های یادگیری عمیق نیازمند انجام حجم بالایی از محاسبات ریاضی هستند، و GPUها برای چنین پردازش های موازی طراحی شده اند. کارت هایی مانند NVIDIA A100 گزینه های مناسبی جهت افزایش سرعت آموزش مدل ها به شمار می روند.

۲. پردازنده مرکزی (CPU)

فرآیند آماده سازی داده ها و پیش پردازش معمولا توسط CPU انجام می پذیرد. بنابراین، انتخاب یک پردازنده مرکزی با عملکرد بالا ضروری است تا پردازنده گرافیکی در انتظار داده ها باقی نماند. پردازنده هایی از خانواده Intel Xeon یا AMD EPYC برای این منظور مناسب هستند.

۳. حافظه سیستم (RAM)

برای آموزش مؤثر مدل های یادگیری عمیق، حجم قابل توجهی از داده مورد استفاده قرار می گیرد. این داده ها پیش از انتقال به GPU در حافظه سیستم بارگذاری می شوند. از این رو، میزان حافظه RAM باید به اندازه ای باشد که توازن مناسبی با سرعت پردازش GPU برقرار گردد.

۴. آداپتور شبکه سرور یادگیری عمیق (Network Adapter)

در صورتی که از چندین GPU یا چند سرور به صورت هم زمان استفاده شود، سرعت انتقال داده بین آن ها اهمیت زیادی پیدا می کند. فناوری هایی نظیر NVLink یا آداپتورهای پرسرعت InfiniBand می توانند کارایی فرآیند آموزش توزیع شده را افزایش دهند.

۵. ذخیره سازی سرور یادگیری عمیق (Storage)

داده های مورد استفاده برای آموزش یادگیری عمیق معمولا در فضای ذخیره سازی خارجی نگهداری می شوند. بهره گیری از درایوهای NVMe موجب افزایش سرعت دسترسی به داده ها شده و به عنوان حافظه نهان نیز می توانند عمل کنند.

۶. توپولوژی سرور یادگیری عمیق PCIe (PCIe Topology)

با توجه به تعامل میان اجزای مختلف سیستم نظیر CPU، GPU، شبکه و حافظه، طراحی مناسب مسیرهای ارتباطی میان این قطعات اهمیت زیادی دارد. گذرگاه PCIe بستر اصلی ارتباطات است و باید به گونه ای طراحی شود که از ایجاد گلوگاه جلوگیری گردد.

اگر نیاز به راهنمایی برای خرید هاست اقتصادی و دامنه و سرور مجازی  دارید، متخصصان با تجربه اسپاد سرور آماده خدمت به شما هستند. برای تماس با ما، روی “تماس با اسپاد سرور” کلیک کنید.

۱. پردازنده گرافیکی (GPU)

• نقش: قلب اصلی یادگیری عمیق
• دلیل: آموزش مدل ها نیاز به انجام میلیون ها عملیات ریاضی (مثل ضرب ماتریس ها) دارد
• ویژگی: طراحی شده برای انجام همزمان (موازی) محاسبات
• نمونه مناسب: کارت های قدرتمند مانند NVIDIA A100 یا L40
• نکته: هرچه مدل بزرگ تر، نیاز به GPU با حافظه و توان بیشتر

۲. پردازنده مرکزی (CPU)

• نقش: مسئول آماده سازی و پیش پردازش داده ها
• دلیل: GPU نباید معطل آماده سازی داده ها توسط CPU شود
• ویژگی: عملکرد بالا و چند هسته ای
• نمونه مناسب: پردازنده های Intel Xeon Scalable یا AMD EPYC
• نکته: باید توازن بین تعداد هسته های CPU و تعداد GPU برقرار باشد

۳. حافظه سیستم (RAM)

• نقش: محل ذخیره سازی موقت داده ها پیش از ارسال به GPU
• دلیل: داده ها باید به سرعت آماده و به GPU تحویل داده شوند
• ویژگی: حافظه بالا (در حد چند صد گیگابایت در سرورهای پیشرفته)
• نکته: RAM باید با حافظه کل GPUها هماهنگ باشد تا ایجاد گلوگاه نکند

۴. آداپتور شبکه (Network Adapter)

• نقش: تبادل داده بین چند GPU یا سرور در آموزش توزیع شده
• دلیل: ارتباط سریع بین GPUها برای هماهنگی در آموزش
• فناوری های مهم:
  • NVLink / NVSwitch: برای ارتباط داخل یک سرور بین GPUها
  • InfiniBand / اترنت با سرعت بالا: برای ارتباط بین چند سرور
  • GPUDirect RDMA: برای انتقال مستقیم داده از شبکه به GPU
• نکته: پیشنهاد می شود برای هر ۱ یا ۲ GPU، یک آداپتور شبکه در نظر گرفته شود

۵. ذخیره سازی (Storage)

• نقش: محل نگهداری داده های آموزشی
• ویژگی: سرعت بالا در خواندن و نوشتن داده
• نمونه مناسب:
  • درایوهای NVMe: برای کش کردن داده ها و افزایش سرعت آموزش
  • آرایه های ذخیره سازی خارجی: برای نگهداری حجم بالای داده
• نکته: بهتر است برای هر CPU، یک NVMe اختصاص داده شود

۶. توپولوژی PCIe (PCIe Topology)

• نقش: مسیر ارتباط بین اجزا (CPU ↔ GPU ↔ شبکه ↔ حافظه)
• دلیل: جلوگیری از ایجاد تنگنا (Bottleneck) در انتقال داده ها
• ویژگی ها:
  • توزیع متعادل GPUها بین سوکت های CPU
  • استفاده از حداکثر خطوط PCIe برای هر GPU
  • استفاده از سوئیچ های PCIe در صورت نیاز (با کمترین تعداد لایه ممکن)
  • قرارگیری GPU، آداپتور شبکه و NVMe زیر یک سوئیچ برای بهترین عملکرد

گزینه های معتبر و پیشنهادی

شرکت NVIDIA برنامه ای تحت عنوان NVIDIA-Certified Systems  معرفی کرده است که در آن مجموعه ای از سرورهای بهینه سازی شده برای بارهای کاری یادگیری عمیق معرفی می گردند. این سرورها از نظر سخت افزاری و نرم افزاری بررسی شده و برای عملکرد بالا تأیید شده اند.

همچنین نرم افزار NVIDIA AI Enterprise مجموعه ای از ابزارهای مورد نیاز جهت پیاده سازی پروژه های هوش مصنوعی را به صورت یکپارچه و پشتیبانی شده ارائه می دهد. این نرم افزار قابلیت اجرا در مرکز داده سازمانی یا فضای ابری را دارد.

جمع بندی

در این مقاله، نکات کلیدی جهت انتخاب یک سرور سازمانی مناسب برای آموزش یادگیری عمیق بررسی گردید. توجه به اجزای سخت افزاری مانند GPU، CPU، حافظه، شبکه، ذخیره سازی و طراحی صحیح ارتباطات داخلی، تأثیر مستقیمی بر سرعت و کیفیت آموزش مدل های یادگیری عمیق دارد. انتخاب صحیح این اجزا می تواند سرمایه گذاری در زیرساخت های هوش مصنوعی را به حداکثر بهره وری برساند.

در صورت نیاز به مشاوره برای انتخاب سرور متناسب با نیاز خاص، می توانید پرسش خود را مطرح فرمایید.