4 سرور برتر در سال 2024 مقایسه دقیق برای هوش مصنوعی، داده های بزرگ و تحقیقات علمی

همانطور که صنایعی مانند هوش مصنوعی (AI)، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و تحقیقات علمی در پیچیدگی رشد می کنند، محاسبات با عملکرد بالا () برای پردازش مجموعه داده های عظیم، اجرای شبیه سازی ها و تصمیم گیری در زمان واقعی ضروری شده است. انتخاب سرور  مناسب برای اطمینان از عملکرد بالا، مقیاس پذیری و کارایی انرژی بسیار مهم است.

بهترین سرور  برای خرید در سال 2024 چیست؟

در این راهنما، ما 4 سرور برتر برای سال 2024 را با تمرکز بر قدرت محاسباتی، قابلیت‌های GPU، ظرفیت حافظه، بهره‌وری انرژی و مقیاس‌پذیری مقایسه می‌کنیم. چه در حال کار بر روی آموزش مدل هوش مصنوعی، یادگیری عمیق یا شبیه سازی در مقیاس بزرگ باشید، این راهنما به شما کمک می کند تا بهترین سرور را برای نیازهای خود انتخاب کنید.

1. HPE ProLiant DL380 Gen11: تطبیق پذیری و مقیاس پذیری

HPE ProLiant DL380 Gen11 یک سرور بسیار همه کاره است که برای برتری در آموزش هوش مصنوعی، شبیه سازی های علمی و بارهای کاری کلی  طراحی شده است. مجهز به پردازنده های Intel Xeon Scalable (حداکثر 64 هسته) و مجهز به پردازنده های گرافیکی NVIDIA A100 یا Tesla V100، عملکرد فوق العاده ای را برای بارهای کاری موازی درخواست می کند.

ویژگی های کلیدی:

پردازنده: نسل سوم Intel Xeon Scalable، پشتیبانی از حداکثر 64 هسته برای پردازش موازی کارآمد.

پشتیبانی از GPU: از NVIDIA A100 (با فناوری GPU چند نمونه) یا Tesla V100 پشتیبانی می کند و قدرت کافی برای استنتاج هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها را فراهم می کند.

حافظه RAM و فضای ذخیره سازی: حداکثر 6 ترابایت رم DDR4 با حافظه های SSD NVMe برای دسترسی به داده ها با تأخیر کم و محاسبات با سرعت بالا.

خنک‌کننده: دارای فناوری Fresh Air 2.0 است که امکان عملکرد در محیط‌های تا 45 درجه سانتی‌گراد را فراهم می‌کند و هزینه‌های زیرساخت خنک‌کننده را تا 15 درصد کاهش می‌دهد.

HPE ProLiant DL380 Gen11 برای سازمان‌هایی ایده‌آل است که به زیرساخت  انعطاف‌پذیر با پیکربندی‌های CPU/GPU مقیاس‌پذیر و مدیریت حرارتی کارآمد نیاز دارند، که آن را به انتخابی برتر برای بارهای کاری هوش مصنوعی و محاسبات علمی تبدیل می‌کند.

2. HPE Apollo 6500 Gen10: بهینه شده برای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی

HPE Apollo 6500 Gen10 برای هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی ساخته شده است. با پشتیبانی از حداکثر 8 پردازنده گرافیکی NVIDIA A100 یا Tesla V100، برای آموزش مدل های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ و وظایف پردازش موازی طراحی شده است و قدرت محاسباتی لازم برای بارهای کاری بسیار فشرده را فراهم می کند.

ویژگی های کلیدی:

پردازنده: Intel Xeon Scalable با حداکثر 56 هسته در هر پردازنده، عملکرد بالا را برای بارهای کاری چند رشته ای تضمین می کند.

پشتیبانی از پردازنده گرافیکی: می تواند تا 8 پردازنده گرافیکی NVIDIA (A100 یا Tesla V100) را میزبانی کند که موازی کاری لازم را برای آموزش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق ارائه می دهد.

حافظه و حافظه: حداکثر 4 ترابایت رم DDR4 و SSD های NVMe برای دسترسی پرسرعت به مجموعه داده های بزرگ.

خنک کننده: دارای خنک کننده مایع اختیاری است که مصرف برق را تا 20 درصد کاهش می دهد و آن را به گزینه ای بسیار کارآمد برای مراکز داده که صرفه جویی در انرژی را در اولویت قرار می دهند تبدیل می کند.

HPE Apollo 6500 Gen10 در آموزش هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش کلان داده متمایز است و آن را به گزینه‌ای مناسب برای شرکت‌هایی تبدیل می‌کند که بر مقیاس‌سازی برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی متمرکز هستند.

3. Lenovo ThinkSystem SD650: انرژی کارآمد برای داده های بزرگ

Lenovo ThinkSystem SD650 معیاری را برای  کارآمد تعیین می کند و از فناوری خنک کننده آب نپتون برای کاهش مصرف برق تا 40٪ استفاده می کند. این سیستم برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، شبیه‌سازی‌های با کارایی بالا، و بارهای کاری دیگر که هم به توان محاسباتی بالا و هم مصرف انرژی کم نیاز دارند، طراحی شده است.

ویژگی های کلیدی:

پردازنده: پردازنده های مقیاس پذیر Intel Xeon (تا 56 هسته)، بهینه شده برای پردازش موازی و محاسبات با توان بالا.

پشتیبانی از GPU: پردازنده‌های گرافیکی اختیاری NVIDIA آن را برای کارهایی که توسط GPU شتاب می‌شوند، مانند تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و شبیه‌سازی، انعطاف‌پذیر می‌کنند.

حافظه و فضای ذخیره سازی: از رم 4 ترابایتی DDR4 و SSD های NVMe برای ذخیره و دسترسی سریع و قابل اعتماد به داده ها پشتیبانی می کند.

خنک‌سازی: فناوری خنک‌کننده آب نپتون صرفه‌جویی قابل‌توجهی در مصرف انرژی را ممکن می‌سازد و در عین حال عملکرد بالا را حفظ می‌کند، ایده‌آل برای محیط‌های مرکز داده متراکم.

Lenovo ThinkSystem SD650 یک انتخاب برتر برای سازمان‌هایی است که به دنبال بهینه‌سازی کلان داده‌ها و عملیات  خود هستند و در عین حال انرژی کلی خود را کاهش می‌دهند و بهترین عملکرد و پایداری را ارائه می‌دهند.

4. Cray XC50: محاسبات در مقیاس فوق العاده برای آزمایشگاه ها و تحقیقات ملی

Cray XC50 برای محیط‌های محاسباتی در مقیاس شدید، مانند آزمایشگاه‌های ملی، مدل‌سازی آب و هوا و تحقیقات ژنومی مهندسی شده است. با پشتیبانی از پردازنده‌های Intel Xeon یا AMD EPYC و پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA Tesla V100/A100، برای سازمان‌هایی که به قابلیت‌های محاسباتی petascale یا exascale نیاز دارند، ایده‌آل است.

ویژگی های کلیدی:

پردازنده: از پردازنده های Intel Xeon یا AMD EPYC با حداکثر 64 هسته در هر گره پشتیبانی می کند که آن را برای محاسبات موازی انبوه ایده آل می کند.

پشتیبانی از پردازنده گرافیکی: پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA Tesla V100 یا A100 که برای یادگیری عمیق و آموزش هوش مصنوعی در مقیاس‌های شدید طراحی شده‌اند.

حافظه و حافظه: حداکثر 512 گیگابایت رم DDR4 p