إذا كنت بحاجة إلى قدرة حوسبة أكبر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو الرندر ثلاثي الأبعاد أو معالجة الفيديو، يشرح هذا الدليل ما هو خادم GPU ومتى يكون الخيار الصحيح.
خادم GPU هو خادم تُنفَّذ عملياته الثقيلة على بطاقة أو أكثر من بطاقات الرسوميات بدلاً من المعالج المركزي وحده. تحتوي بطاقة الرسوميات على آلاف الأنوية الصغيرة، فتُنجز العمليات التي تحتاج آلاف الحسابات المتزامنة أسرع بكثير من المعالج.
يجب أن تتسع ذاكرة البطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي والمشاهد ثلاثية الأبعاد، وحجمها (VRAM) يحدد النموذج الذي يمكن تشغيله.
تُنفّذ البطاقة آلاف العمليات في وقت واحد، ولهذا يكون التدريب والرندر أسرع بعدة أضعاف.
في لكسويا تكون البطاقة على خادم سحابي: تنشئ الخادم وتثبّت التعريفات والأدوات وتعمل عليه عن بُعد.
إذا كنت تنفّذ أيًا من هذه المهام، فلن يكفي المعالج وحده.
التدريب على المعالج غير عملي زمنيًا، والضبط الدقيق لنماذج اللغة يحتاج بطاقة بذاكرة كافية.
خدمة المستخدمين بنموذج ذكاء اصطناعي تتطلب زمن استجابة منخفضًا وذاكرة مستقرة.
رندر المشاهد الثقيلة في Blender وأمثاله ينتهي أسرع بعدة أضعاف على بطاقة الرسوميات.
التحويل والضغط وإنتاج عدة مخرجات من ملف واحد عمل يومي لبطاقة الرسوميات.
لا يغني أحدهما عن الآخر، فخادم GPU يعمل عادةً إلى جانب المعالج.
| CPU | GPU | |
|---|---|---|
| عدد الأنوية | عشرات الأنوية | آلاف الأنوية |
| الأفضل في | العمل التسلسلي ومنطق التطبيق | الحسابات المتوازية والمصفوفات |
| الذاكرة | ذاكرة النظام | VRAM مخصصة |
| مهمة نموذجية | تشغيل خادم ويب أو قاعدة بيانات | تدريب النماذج والرندر |
للأحمال المختلطة اختر خادمًا بمعالج كافٍ وبطاقة الرسوميات المناسبة.
الاختيار بين هذين النوعين هو الأكثر تأثيرًا في التكلفة والأداء.
كل ذاكرة البطاقة وقدرتها لك، وهو أنسب للتدريب والأحمال المستمرة.
تتقاسم عدة أحمال بطاقة واحدة فتنخفض التكلفة، وهو كافٍ للاختبار والأحمال الخفيفة.
خذ الخادم بالساعة لتجربة قصيرة وبالشهر أو السنة للإنتاج: الخادم نفسه بأربع طرق دفع.
خادم يجري حوسبته الأساسية على بطاقة رسوميات، وهي تملك آلاف الأنوية وتنجز العمل المتوازي مثل التدريب والرندر ومعالجة الفيديو أسرع بكثير من المعالج.
بطاقات RTX 4090 وL40S وA100 وH100 في إيران وخارجها، بفوترة بالساعة أو طويلة الأجل.
اطّلع على الخطط والأسعار