سیستم مورد نیاز هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

انتخاب سیستم مناسب برای هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد، زیرا پردازش داده‌های حجیم و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین نیازمند سخت‌افزار قدرتمند و بهینه است. کارت گرافیک با توان پردازشی بالا، پردازنده سریع و حافظه کافی از جمله عوامل کلیدی در بهبود عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی و کاهش زمان پردازش هستند. یک سیستم نامناسب می‌تواند باعث کندی پردازش، محدودیت در اجرای مدل‌های پیچیده و افزایش هزینه‌های زمانی و مالی شود. بنابراین، شناخت و انتخاب سخت‌افزار مناسب می‌تواند تأثیر چشمگیری در کارایی و دقت مدل‌های هوش مصنوعی داشته باشد.در این مقاله از آر تی جی سنتر به معرفی سیستم مورد نیاز هوش مصنوعی می پردازیم.

سیستم مورد نیاز هوش مصنوعی چه ویژگیهایی دارد؟

یک سیستم مناسب برای یادگیری ماشین باید از سخت‌افزار قدرتمند و متناسب با نیازهای پردازشی برخوردار باشد. کارت گرافیک با هسته‌های پردازشی بالا و حافظه گرافیکی (VRAM) کافی نقش کلیدی در سرعت آموزش مدل‌های یادگیری عمیق دارد. حداقل میزان ۲گیگ VRAM از الزامات سیستم مورد نیاز هوش مصنوعی است ولی توصیه ما استفاده از گرافیک های سری ۲۰ انویدیا به بالاست.

پردازنده نیز باید دارای تعداد هسته و فرکانس بالا باشد تا بتواند وظایف پردازشی را به‌طور مؤثر مدیریت کند. حافظه رم (RAM) با ظرفیت بالا، به‌ویژه ۳۲ گیگابایت یا بیشتر، برای پردازش داده‌های حجیم ضروری است. همچنین، استفاده از حافظه SSD به جای HDD می‌تواند سرعت بارگذاری داده‌ها و اجرای مدل‌ها را بهبود بخشد. علاوه بر این، یک منبع تغذیه قدرتمند و سیستم خنک‌کننده مناسب برای پایداری عملکرد سخت‌افزار در پردازش‌های طولانی‌مدت ضروری است.

حداقل سیستم مورد نیاز هوش مصنوعی

یک سیستم اقتصادی برای شروع یادگیری ماشین باید تعادل خوبی بین قیمت و عملکرد داشته باشد تا بتواند مدل‌های پایه را اجرا کند. برای پردازنده، Intel Core i5 13600K یا AMD Ryzen 5 7600X گزینه‌های مناسبی هستند که توان پردازشی کافی برای مدیریت داده‌ها را فراهم می‌کنند. در بخش کارت گرافیک، NVIDIA RTX 3060 با ۱۲ گیگابایت VRAM یک انتخاب مقرون‌به‌صرفه و مناسب برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین است.

۱۶ تا ۳۲ گیگابایت رم توصیه می‌شود تا پردازش داده‌ها روان‌تر انجام شود. برای ذخیره‌سازی، یک SSD NVMe با ظرفیت ۱ ترابایت مانند Samsung 980 به بهبود سرعت خواندن و نوشتن داده‌ها کمک می‌کند. یک منبع تغذیه ۶۵۰ واتی با گواهی ۸۰ Plus Gold و یک کیس با تهویه مناسب برای جلوگیری از گرم شدن بیش از حد قطعات نیز ضروری است. این سیستم می‌تواند برای افرادی که تازه وارد دنیای یادگیری ماشین شده‌اند، عملکرد مناسبی را با هزینه معقول ارائه دهد.

سیستم میان‌رده برای تحقیقات و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی

یک سیستم میان‌رده برای تحقیقات و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی باید سخت‌افزار قدرتمندتری نسبت به گزینه‌های اقتصادی داشته باشد تا بتواند مدل‌های پیچیده‌تر را با سرعت و دقت بالاتری پردازش کند. برای پردازنده، Intel Core i7 14700K یا AMD Ryzen 9 7900X انتخاب‌های مناسبی هستند که با تعداد هسته‌های بیشتر و فرکانس بالاتر، پردازش داده‌ها را بهینه می‌کنند. در بخش کارت گرافیک، NVIDIA RTX 4070 Ti با ۱۲ یا ۱۶ گیگابایت VRAM می‌تواند عملکرد بسیار خوبی برای آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین ارائه دهد.

۳۲ تا ۶۴ گیگابایت رم DDR5 برای پردازش داده‌های حجیم و اجرای همزمان چندین مدل پیشنهاد می‌شود. برای ذخیره‌سازی، استفاده از SSD NVMe 2 ترابایت مانند Samsung 990 Pro به کاهش زمان بارگذاری و ذخیره داده‌ها کمک می‌کند. همچنین، یک منبع تغذیه ۷۵۰ واتی با گواهی ۸۰ Plus Gold و سیستم خنک‌کننده مایع یا بادی قوی برای حفظ دمای بهینه سخت‌افزار ضروری است. این سیستم برای محققان و توسعه‌دهندگانی که در حال کار بر روی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی هستند، یک انتخاب عالی با هزینه مناسب خواهد بود.

سیستم حرفه‌ای برای پردازش‌های سنگین و پروژه‌های پیشرفته ماشین لرنینگ

یک سیستم حرفه‌ای برای پردازش‌های سنگین و پروژه‌های پیشرفته هوش مصنوعی باید از سخت‌افزار قدرتمند و بهینه برای پردازش مدل‌های پیچیده و یادگیری عمیق برخوردار باشد. در بخش پردازنده، Intel Core Ultra 9 285K یا Intel Core i9 14900K، گزینه‌هایی ایده‌آل برای پردازش‌های چندرشته‌ای هستند. در مقابل، از پردازنده‌های AMD، Ryzen 9 9950X3D یا Ryzen 9 7950X با ۱۶ هسته و فناوری ۳D V-Cache عملکرد بسیار بالایی در پردازش داده‌های حجیم ارائه می‌دهند.

برای کارت گرافیک، NVIDIA RTX 4090 با ۲۴ گیگابایت VRAM بهترین گزینه برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی است. اگر نیاز به پردازش‌های حرفه‌ای‌تری باشد، استفاده از NVIDIA H100 یا A100 برای مراکز داده و پروژه‌های سازمانی توصیه می‌شود.

۱۲۸ گیگابایت رم DDR5 با فرکانس بالا برای مدیریت حجم بالای داده‌ها ضروری است. در بخش ذخیره‌سازی، ترکیب یک SSD NVMe 4 ترابایت (مانند Samsung 990 Pro یا WD Black SN850X) برای سرعت بالای خواندن و نوشتن، به همراه یک HDD با ظرفیت بالا برای آرشیو داده‌ها توصیه می‌شود.

برای تأمین انرژی، منبع تغذیه ۱۲۰۰ واتی با گواهی ۸۰ Plus Platinum پیشنهاد می‌شود تا سیستم در پردازش‌های طولانی و سنگین، پایداری خود را حفظ کند. همچنین، خنک‌کننده مایع ۳۶۰ میلی‌متری برای پردازنده، به ویژه در پردازش‌های مداوم و سنگین، عملکرد حرارتی سیستم را بهینه نگه می‌دارد.

بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی: چه GPUهایی مناسب هستند؟

اکنون شاید برای شما سوال پیش بیاید که تاثیر کارت گرافیک بر هوش مصنوعی چقدر است؟ کارت گرافیک (GPU) یکی از مهم‌ترین اجزای یک سیستم مناسب برای هوش مصنوعی است، زیرا پردازش موازی و توانایی انجام محاسبات سنگین را فراهم می‌کند. برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق و پردازش داده‌های حجیم، کارت‌های گرافیک سری NVIDIA RTX مانند RTX 3090، RTX 4090 و کارت‌های حرفه‌ای سری NVIDIA A100 و H100 از بهترین گزینه‌ها محسوب می‌شوند.

این GPUها به دلیل داشتن تعداد هسته‌های CUDA بالا، حافظه گرافیکی (VRAM) بزرگ و پشتیبانی از فناوری‌هایی مانند Tensor Cores و CUDA، عملکرد فوق‌العاده‌ای در آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی دارند. در مقابل، کارت‌های AMD نیز گزینه‌های قدرتمندی مانند سری Radeon Instinct و MI250 ارائه می‌دهند، اما سازگاری و بهینه‌سازی نرم‌افزاری آن‌ها برای یادگیری ماشین نسبت به کارت‌های NVIDIA کمتر است. بنابراین، انتخاب GPU مناسب باید بر اساس نیاز پردازشی، بودجه و نوع مدل‌های مورد استفاده انجام شود.

بهترین پردازنده برای هوش مصنوعی

در پردازش‌های هوش مصنوعی، انتخاب بین پردازنده و گرافیک به نوع کاربرد بستگی دارد. سی پی یو برای انجام وظایف عمومی، پردازش‌های ترتیبی و مدیریت داده‌ها ضروری است، اما در اجرای مدل‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، عملکرد آن در مقایسه با کارت گرافیک کمتر است. گرافیک با داشتن هزاران هسته پردازشی و قابلیت پردازش موازی، سرعت اجرای الگوریتم‌های پیچیده را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد.

در برخی موارد، پردازنده‌های قدرتمند سری Intel Xeon یا AMD EPYC برای مدیریت داده‌های حجیم و پردازش‌های چندرشته‌ای در سرورها استفاده می‌شوند. به طور کلی، در بیشتر کاربردهای هوش مصنوعی، گرافیک قوی تر گزینه بهتری است، اما ترکیب یک سی پی یو قوی با یک گرافیک مناسب می‌تواند عملکرد بهینه‌ای را ارائه دهد.

برای هوش مصنوعی سیستم بهتر است یا لپ تاپ؟

برای کارهای هوش مصنوعی، انتخاب بین سیستم و لپ‌تاپ بستگی به نیاز و شرایط کاری شما دارد. اگر به دنبال قدرت پردازشی بالا و قابلیت ارتقاء سخت‌افزار هستید، سیستم گزینه بهتری است. در سیستم‌های دسکتاپ می‌توانید از پردازنده‌ها و کارت گرافیک‌های قدرتمندتری استفاده کنید و به راحتی سخت‌افزار را ارتقا دهید. همچنین، در پردازش‌های سنگین مانند یادگیری عمیق و مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی، سیستم‌های دسکتاپ با قدرت پردازشی بالا عملکرد بهتری ارائه می‌دهند.

اما اگر به جابجایی و کار در مکان‌های مختلف نیاز دارید، لپ‌تاپ‌های حرفه‌ای مانند NVIDIA RTX 4080 یا RTX 4090 و پردازنده‌های قدرتمند مانند Intel Core i9 یا AMD Ryzen 9 می‌توانند گزینه‌های خوبی باشند. این لپ‌تاپ‌ها، گرچه از نظر قدرت پردازشی ممکن است کمی محدودتر از سیستم‌های دسکتاپ باشند، اما برای پروژه‌های متوسط و کارهای علمی مناسب هستند و قابلیت حمل آسان را فراهم می‌کنند.

کلام آخر

انتخاب سیستم مورد نیاز هوش مصنوعی به عواملی مانند نوع پروژه، قدرت پردازشی مورد نیاز، و بودجه بستگی دارد. برای کارهای ابتدایی و یادگیری ماشین، سیستم‌های اقتصادی با پردازنده‌های میان‌رده و کارت‌های گرافیک مناسب می‌توانند عملکرد خوبی ارائه دهند، در حالی که برای پروژه‌های پیشرفته‌تر و پردازش‌های سنگین، سیستم‌های حرفه‌ای با پردازنده‌های قدرتمند از نسل‌های جدید اینتل و AMD و کارت‌های گرافیک حرفه‌ای مانند NVIDIA RTX 4090 بهترین انتخاب هستند. همچنین، برای کسانی که به جابجایی نیاز دارند، لپ‌تاپ‌های قدرتمند با پردازنده‌های Intel Core i9 و کارت‌های گرافیک RTX 3080 می‌توانند گزینه مناسبی باشند.