سرور هوش مصنوعی؛ راهنمای انتخاب کارت گرافیک
برای آموزش، فاینتیون یا اجرای مدل، انتخاب کارت گرافیک مهم‌ترین تصمیم است. این راهنما معیارهای واقعی انتخاب و تفاوت کارت‌های رایج را نشان می‌دهد.
سرور هوش مصنوعی چه ویژگی‌هایی باید داشته باشد؟
سرور هوش مصنوعی، سروری با کارت گرافیک مناسب برای محاسبات موازی است. سه چیز تعیین می‌کند مدل شما روی آن اجرا میشود یا نه: حافظهی کارت گرافیک، پهنای باند حافظه و فضای دیسک برای دیتاست و چک‌پوینت.
حافظهی کارت (VRAM)
اولین و مهم‌ترین محدودیت. اگر مدل و بهینه‌ساز در حافظه جا نشوند، کارت هرچه هم سریع باشد بی‌فایده است.
پهنای باند حافظه
در اجرای مدل (Inference) و آموزش، سرعت انتقال داده اغلب مهم‌تر از تعداد هسته‌هاست.
دیسک و شبکه
دیتاست‌ها و چک‌پوینت‌ها حجم زیادی دارند. دیسک کند، کارت سریع را معطل می‌کند.
کدام کارت برای کدام کار؟
مقایسه‌ی کارت‌های رایج بر اساس حافظه و کاربرد، نه بر اساس بنچمارک فروشگاهی.
| کارت | حافظه | مناسب برای | نکته |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 | 24 GB | فاینتیون مدلهای متوسط، رندر، اجرای مدلهای ۷ تا ۱۳ میلیارد پارامتری | بهترین نسبت قیمت به کارایی برای شروع |
| L40S | 48 GB | مدلهای بزرگتر، رندر حرفه‌ای، بارهای ترکیبی هوش مصنوعی و گرافیک | حافظهی دو برابر با مصرف برق کمتر از کارت‌های دیتاسنتری |
| A100 80GB | 80 GB | آموزش مدلهای زبانی بزرگ، رزرو روزانه یا ماهانه | انتخاب رایج برای آموزش چندکاربره |
| H100 80GB | 80 GB | آموزش در مقیاس، کلاستر چندکارتی، مدلهای بزرگتر | سریع‌ترین گزینه؛ وقتی زمان آموزش واقعاً هزینه‌ساز است |
حافظه‌ها بر اساس مشخصات رسمی سازنده است. مدلهای موجود در هر لحظه را در صفحه‌ی سرور GPU ببینید.
کارت اختصاصی یا سرور مجازی GPU؟
هر دو کار می‌کنند؛ تفاوت در ثبات عملکرد و هزینه است.
کارت اختصاصی
- تمام حافظه و توان کارت در اختیار شماست
- عملکرد پایدار در آموزش‌های طولانی
- مناسب بار تولیدی و چندکاربره
کارت اشتراکی
- هزینهی کمتر برای هر کاربر
- کافی برای آزمایش و اجرای مدلهای کوچک
- ممکن است تحت بار سنگین کندتر شود
هزینه را چطور حساب کنیم؟
قیمت سرور هوش مصنوعی به کارت، تعداد کارت و مدت استفاده بستگی دارد.
ساعتی، برای آزمایش
برای امتحان یک مدل یا یک اجرای کوتاه، ساعتی بگیرید و بعد از پایان کار سرور را حذف کنید.
روزانه، برای پروژه‌های کوتاه
وقتی چند روز آموزش یا رندر پشت‌سرهم دارید، پرداخت روزانه از ساعتی قابل پیش‌بینی‌تر است.
ماهانه و سالانه، برای کار تولیدی
برای سرویسی که همیشه روشن است، پلن بلندمدت هم ارزان‌تر است و هم ظرفیت را رزرو می‌کند.
پرسش‌های پرتکرار
معیار اصلی حافظه است. برای فاینتیون مدلهای ۷ تا ۱۳ میلیارد پارامتری، کارت ۲۴ گیگابایتی با روشهای بهینهسازی کافی است؛ برای آموزش کامل و مدلهای بزرگتر به ۴۸ یا ۸۰ گیگابایت نیاز دارید.
کارت مناسب کارتان را انتخاب کنید
از RTX 4090 برای شروع تا H100 برای آموزش در مقیاس؛ همه با پرداخت ساعتی، روزانه، ماهانه و سالانه.
مشاهده‌ی سرورهای GPU