سرورهای هوش مصنوعی (AI Servers) برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و اجرای مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. تفاوت آن‌ها با سرورهای معمولی در این است که علاوه بر پردازنده‌های عمومی (CPU)، اجزای قدرتمند دیگری مثل GPU، حافظه‌های سریع و سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته دارند.

۱. واحد پردازش مرکزی (CPU)

• نقش: مدیریت وظایف کلی، پردازش‌های ترتیبی و هماهنگ‌سازی اجزای دیگر.

• ویژگی‌ها: معمولاً از پردازنده‌های چند هسته‌ای قوی مثل Intel Xeon یا AMD EPYC استفاده می‌شود.

• چالش: CPU به تنهایی برای بارهای سنگین AI کافی نیست و باید در کنار GPU کار کند.

• 
  

• ۲. واحد پردازش گرافیکی (GPU)

• نقش اصلی: اجرای محاسبات موازی عظیم که در آموزش و استنتاج مدل‌های AI حیاتی است.

• برندها:

• NVIDIA (سری A100, H100, L40, H200, Blackwell و غیره)

• AMD Instinct

• Intel Gaudi

• کاربرد: آموزش شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، پردازش تصویر، ویدئو و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM).

• 
  

• ۳. شتاب‌دهنده‌های اختصاصی (TPU، FPGA و ASIC)

• TPU (Tensor Processing Unit): محصول گوگل، مخصوص عملیات TensorFlow و یادگیری عمیق.

• FPGA (Field Programmable Gate Array): قابل برنامه‌ریزی برای تسریع عملیات خاص.

• ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): تراشه‌های سفارشی برای کارهای خاص AI.

• 
  

• ۴. حافظه (RAM)

• نقش: ذخیره موقت داده‌ها و وزن‌های شبکه‌های عصبی در حین پردازش.

• ویژگی‌ها:

• ظرفیت بالا (معمولاً صدها گیگابایت تا چند ترابایت).

• پهنای باند بالا برای هماهنگی با GPUها.

• استفاده از فناوری DDR5 یا HBM (High Bandwidth Memory).

• 
  

• ۵. ذخیره‌سازی (Storage)

• نوع:

• SSDهای NVMe برای سرعت بالا

• HDD برای ذخیره‌سازی حجیم و بکاپ

• ویژگی‌ها:

• IOPS بالا (تعداد عملیات ورودی/خروجی در ثانیه)

• تأخیر (Latency) بسیار پایین

• کاربرد: بارگذاری سریع دیتاست‌های حجیم برای آموزش مدل‌ها.

• 
  

• ۶. شبکه (Networking)

• نیاز: سرورهای AI معمولاً در خوشه‌ها (Cluster) کار می‌کنند. بنابراین ارتباط سریع بین سرورها حیاتی است.

• ویژگی‌ها:

• کارت‌های شبکه پرسرعت (۲۵GbE، ۴۰GbE، ۱۰۰GbE و بالاتر)

• فناوری InfiniBand برای تأخیر بسیار پایین

• کاربرد: تبادل سریع داده‌ها بین سرورهای AI و سیستم ذخیره‌سازی.

• 
  

• ۷. سیستم خنک‌سازی (Cooling System)

• به دلیل تولید گرمای زیاد توسط GPU و CPU، خنک‌سازی اهمیت ویژه‌ای دارد.

• روش‌ها:

• خنک‌سازی هوا (Air Cooling) با فن‌های پرقدرت

• خنک‌سازی مایع (Liquid Cooling) برای دیتاسنترهای مدرن

• In-Row و Rear-Door Cooling برای رک‌های پرقدرت

• 
  

• ۸. منبع تغذیه (Power Supply)

• ویژگی‌ها:

• توان بالا (معمولاً چند کیلووات برای هر رک)

• افزونگی (Redundancy) برای جلوگیری از خاموش شدن در صورت خرابی یکی از منابع تغذیه

• مدیریت هوشمند انرژی برای بهینه‌سازی مصرف

• 
  

• ۹. نرم‌افزارها و چارچوب‌ها

• سیستم‌عامل: اغلب لینوکس (Ubuntu, CentOS, RHEL)

• ابزارهای مجازی‌سازی و کانتینری: Docker، Kubernetes

• چارچوب‌های یادگیری ماشین: TensorFlow، PyTorch، Keras، MXNet

• مدیریت منابع: Slurm برای خوشه‌ها

• 
  

• ۱۰. رک (Rack) و شاسی سرور

• ویژگی‌ها:

• طراحی استاندارد (U Units) برای نصب سرورها

• قابلیت مدیریت کابل‌ها و مسیر جریان هوا

• رک‌های GPU-Optimized برای نگهداری چندین کارت گرافیک در یک شاسی

جمع‌بندی

سرورهای هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از اجزای پیشرفته‌اند: CPU برای مدیریت، GPU/TPU برای پردازش موازی، RAM و Storage برای سرعت، شبکه پرقدرت برای ارتباط، و خنک‌سازی و تغذیه برای پایداری. به‌علاوه، نرم‌افزارها و چارچوب‌های تخصصی هم مکمل سخت‌افزار هستند تا یک سرور AI بتواند مدل‌های عظیم هوش مصنوعی را به‌صورت پایدار و سریع اجرا کند.