توسط : در سال‌های اخیر به یکباره دستیارهای هوشمند و ماشین‌های خودران از دل داستان‌های علمی_تخیلی بیرون آمدند و پا در دنیای واقعی نهادند. شکی نیست که هوش مصنوعی به‌سرعت در حال تغییر جهان است. اما چه چیزی اِنقدر ناگهانی آن را گسترش داد؟ پاسخ را می‌توان در سرورهای گرافیک ابری جستجو کرد.
هوش مصنوعی نیاز به قدرت پردازشی عظیمی دارد. قدرتی که با تجهیزات معمولی به دست نمی‌آید. اینجاست که سرورهای گرافیک ابری همانند یک قهرمان گمنام وارد عمل شدند تا مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی را در زمانی کوتاه و با دقتی بالا آموزش دهند. در ادامه بیشتر با نقش سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی آشنا خواهیم شد.
فهرست مطالب
- نقش سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی
- مزایای استفاده از سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی
- کاربردهای سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی
- تاریخچه سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی
- نرم‌افزارهای کاربردی سرور گرافیک ابری مناسب هوش مصنوعی
- پیشنهاد ویژه: استفاده از سرور گرافیکی ابری ابر فردوسی
نقش سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی
پیش از استفاده از سرورهای گرافیک ابری در هوش مصنوعی، پردازش‌ها، آموزش‌ها و تجزیه و تحلیل اطلاعات بسیار زمان‌بر بود. به‌طوری که پیشرفت هوش مصنوعی را حدود 50 سال به تعویق انداخت. اما با گسترش رایانش ابری و سرورهای گرافیک ابری در اوایل قرن حاضر، پردازش‌های پیچیده در کسری از ثانیه انجام میشوند.
سرورهای گرافیک ابری (Cloud GPU Servers) به دلیل قدرت پردازشی بالایی که دارند، نقش مهمی را در توسعه و اجرای هوش مصنوعی (AI) ایفا می‌کنند. هوش مصنوعی نیازمند پردازنده‌های قدرتمندی است. زیرا باید حجم عظیمی از اطلاعات را به شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش دهند.
متاسفانه انجام این پردازش‌ها با استفاده از پردازنده‌های مرکزی (CPU) بسیار زمان‌بر و ناکارآمد است. اما بر خلاف آن پردازنده‌های گرافیکی (GPU) نقش موثری در این زمینه ایفا می‌کنند. به طوری که در کمترین زمان ممکن، پیچیده‌ترین پردازش‌ها را به طور موازی جلو می‌برد. این سرعت و کیفیت به‌طور چشم‌گیرتری با استفاده از سرورهای گرافیک ابری افزایش می‌یابد.
مزایای استفاده از سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی
جالب است بدانید که در لیست شرکت‌های استفاده‌کننده از سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی نام OpenAI، مالک ChatGPT و شرکت خودروسازی تسلا نیز به چشم می‌خورند. به همین دلیل در ادامه به معرفی برخی از مزایای متعدد این سرویس ابری پرداخته‌ایم.
کاهش هزینه‌ها:
یکی از بزرگ‌ترین مزایای گرافیک ابری، حذف هزینه‌های خرید سخت‌افزارهای گران و مصائب نگهداری از آنها است. این ویژگی مخصوصا برای شرکت‌های کوچک و محققان تازه‌کار که بودجه کمی دارند، بسیار مفید است. زیرا می‌توانند منابع ابری را ماهانه یا Pay as you go اجاره کنند.
مقیاس‌پذیری:
مقیاس‌پذیری ابری یعنی کاربر می‌تواند در مواقع لزوم، منابع خود را کاهش یا افزایش دهد. این به ویژه برای پروژه‌های فصلی و افزایش یا کاهش ناگهانی پروژه‌ها بسیار مفید است. زیرا دیگر کاربر مجبور به پرداخت هزینه برای منابعی که استفاده نمی‌کند نیست. این بر خلاف شیوه سنتی خرید سخت افزارهای قوی و گران‌قیمت است.
دسترسی جهانی:
یکی از مزایای ابرها این است که از هر نقطه از جهان و از طریق هر وسیله‌ای قابل دسترس هستند. این نه تنها دسترسی شخصی را آسان می‌کند، بلکه کارهای تیمی را نیز گسترش می‌دهد. مثلا تیم‌های تحقیق و توسعه می‌توانند به صورت هماهنگ و بدون محدودیت جغرافیایی با یکدیگر همکاری کنند.
زمان پردازش سریع‌تر:
استفاده از سرورهای گرافیک ابری به معنای پردازش سریع‌تر مدل‌های هوش مصنوعی است. زیرا زمان آموزش مدل‌ها به شدت کاهش و دقت یادگیری افزایش می‌یابد. از آنجایی که چندین سرور به طور همزمان و پردازنده‌ها به‌صورت موازی به تجزیه و تحلیل می‌پردازند، فرآیند آموزش به طور چشمگیری سرعت می‌گیرد.
پردازش موازی و بهینه‌سازی:
مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه Deep Learning، به پردازش حجم زیادی از داده‌های پیچیده نیاز دارند. با قابلیت پردازش موازی، GPUها می‌توانند هزاران عملیات را به طور همزمان انجام دهند. این ویژگی برای وظایف سنگینی مانند آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های بزرگ الزامی است.
کاربردهای سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی
سرور گرافیک ابری (Cloud GPU) در هوش مصنوعی کاربردهای بسیار مهمی دارد. زیرا نیاز شدید آن به پردازشگرهای قدرتمند را تامین می‌کند. به‌طور کلی مهم‌ترین کاربرد آن کمک به بهبود عملکرد و تسریع فرآیند پردازش‌ها است. در ادامه برخی از کاربردهای اصلی آن به صورت تیتروار آمده است.
- آموزش مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی
- تحلیل داده‌های کلان
- پردازش تصویر و ویدئو
- تشخیص گفتار و زبان طبیعی
- تحلیل پیش‌بینی‌کننده
- پشتیبانی از محاسبات موازی
- پشتیبانی از آزمایش و توسعه
- اجرای مدل‌های پیش‌بینی در زمان واقعی
- پشتیبانی از شبیه‌سازی‌های پیچیده
تاریخچه سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی
اگرچه پیدایش هوش مصنوعی به اواسط قرن بیستم، یعنی به بیش از 70 سال پیش برمی‌گردد. اما ظهور فناوری‌هایی مانند رایانش ابری و گرافیک ابری باعث گستردگی آن شدند. در ابتدا معمولا از کارت‌های گرافیک در رایانه‌های شخصی برای اجرای بازی‌های ویدئویی با کیفیت بالا استفاده می‌شد.
اما به‌تدریج قابلیت GPUها در موازی‌سازی و پردازش سریع آنها در زمینه یادگیری عمیق و کلان داده‌ها مورد توجه دانشمندان دیتا قرار گرفت و استفاده از سرورهای گرافیکی در این زمینه گسترش یافت. در ادامه به صورت تیتروار به تاریخچه سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی می‌پردازیم.
اوایل دهه ۲۰۱۰: توسعه پردازنده‌های گرافیکی مناسب برای هوش مصنوعی توسط NVIDIA و AMD
۲۰۱۴-۲۰۱۵: گسترش سرورهای گرافیک ابری توسط AWS، Google Cloud و Microsoft Azure.
۲۰۱۶-۲۰۱۸: محبوبیت CUDA توسط NVIDIA و پشتیبانی از کتابخانههای ML مانند TensorFlow و PyTorch.
۲۰۱۹-۲۰۲۰: افزایش کارایی، مقیاس‌پذیری و دسترسی جهانی توسط ارائه‌دهندگان خدمات ابری.
۲۰۲۱-۲۰۲۳: افزایش تقاضای سرورهای گرافیکی ابری به واسطه پیشرفت در مدل‌های زبان بزرگ (مثل GPT-3) و… .
۲۰۲۴ به بعد: افزایش کاربردهای Cloud GPU به واسطه توسعه محاسبات کوانتومی، شبکه‌های عصبی پیشرفته‌تر و… .
نرم‌افزارهای کاربردی سرور گرافیک ابری مناسب هوش مصنوعی
برای استفاده بهینه از سرور گرافیک ابری در هوش مصنوعی، نرم‌افزارها و ابزارهای متعددی وجود دارند که به پردازش داده‌ها، آموزش مدل‌ها و توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند. در ادامه به برخی از آنها اشاره کرده‌ایم:
TensorFlow:
فریم‌ورکی که در آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی محبوبیت زیادی دارد. این ابزار به خوبی با سرورهای گرافیک ابری سازگار است.
PyTorch:
این کتابخانه توسط فیسبوک معرفی گردید و از مهم‌ترین ویژگی‌های آن می‌توان به سهولت در استفاده و انعطاف‌پذیری بالایی که دارد اشاره کرد.
CUDA:
شامل مجموعه‌ای از ابزارها و کتابخانه‌هایی است که توسط NVIDIA برای برنامه‌نویسی موازی و استفاده از GPU توسعه داده شده‌اند. ابزارهایی مانند TensorFlow و PyTorch نیز از CUDA بهره می‌برند.
Jupyter Notebooks:
یک محیط تعاملی برای اجرای کد پایتون است که برای آزمایش و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین نیز مفید می‌باشد. از جمله مزایای آن می‌توان به نمایش نتایج به صورت گرافیکی و اجرای گام به گام کد در همان صفحه اشاره کرد.
Keras:
یک کتابخانه سطح بالا برای یادگیری عمیق که بر مبنای TensorFlow ساخته شده است. استفاده از Keras برای توسعه و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بسیار ساده است.
MXNet:
یک فریم‌ورک متن‌باز و مقیاس‌پذیر است که برای یادگیری عمیق و پردازش موازی GPUها به کار می‌رود. MXNet توسط آمازون توسعه داده شده است و در سرویس‌های AWS به کار می‌رود.
cuDNN:
کتابخانه‌ای از NVIDIA است که برای تسریع محاسبات یادگیری عمیق، به ویژه در شبکه‌های عصبی کاربرد دارد. cuDNN به طور ویژه برای استفاده با TensorFlow و PyTorch بهینه شده است.
H2O.ai:
پلتفرمی برای یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ می‌باشد که قابلیت استفاده از GPU را دارد و برای آموزش مدل‌های پیچیده و اجرای پیش‌بینی‌ها تحلیلی بهینه شده است.
پیشنهاد ویژه: استفاده از سرور گرافیکی ابر فردوسی در هوش مصنوعی
اگر به دنبال ارتقاء سرعت و کیفیت پروژه‌های هوش مصنوعی خود هستید، سرورهای گرافیک ابری ابر فردوسی بهترین گزینه‌اند. سرورهای پیشرفته موجود در این شرکت مزایای زیر را برای کاربرانش به دنبال دارند:
- قابلیت استفاده مستقیم از Jupyter Notebooks و ژوپیتر لب
- افزایش سرعت و دقت آموزش مدل‌ها
- کاهش چشم‌گیر زمان انجام تحلیل‌های پیچیده
- بهره‌مندی از تیم پشتیبانی مجرب برای امورات سخت‌افزاری خود
- عدم نیاز به سرمایه‌گذاری‌های سنگین برای سخت‌افزارهای گران‌قیمت
- مقیاس‌پذیری و امنیت بالای پروژه‌ها
- امکان پرداخت به روش Pay as you go
- بهره‌مندی از کتابخانههای TensorFlow، PyTorch و Pure-Python
- امکان انتخاب گرافیک‌های RTX3090 / RTX2080Ti / TeslaA100 / Tesla V100
نتیجه‌گیری:
سرورهای گرافیک ابری با توانایی پردازش فوق‌العاده و سرعت بی‌نظیری که دارند، انقلابی بزرگی در حوزه هوش مصنوعی ایجاد نموده‌اند. از جمله مزایای gpu در ai می‌توان به تسریع آموزش مدل‌های یادگیری عمیق گرفته تا پردازش داده‌های حجیم و تحلیل تصاویر و ویدئوها اشاره کرد. این سرورها راهکاری قدرتمند و مقرون‌به‌صرفه برای پیشبرد پروژه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.
