انواع سرور GPU – بررسی انواع سرور گرافیکی براساس برند، کاربرد و کارت گرافیک

انواع سرور GPU

با گسترش هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های کلان، دیگر سرورهای معمولی پاسخگوی نیاز کاربران حرفه‌ای نیستند. امروز، بسیاری از پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و حتی شرکت‌های کوچک برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و پروژه‌های سنگین، به سراغ سرورهایی می‌روند که قلب تپنده آن‌ها GPU است. سرورهای جی پی یو با توان پردازشی بی‌نظیر خود، تحولی بزرگ در دنیای محاسبات ایجاد کرده‌اند و عملاً به ستون اصلی فناوری‌های نوین تبدیل شده‌اند. در این مطلب از ایران GPU قصد داریم انواع سرورهای GPU را بهتر بشناسیم، تفاوت آن‌ها را با سرورهای CPU بررسی کنیم و به شما نشان دهیم چرا انتخاب درست سرور، می‌تواند مسیر موفقیت پروژه شما را تعیین کند.

همچنین بخوانید: GPU چیست؟

 

 

سرور GPU چیست؟

سرور GPU نوعی سرور قدرتمند است که از کارت‌های گرافیکی (GPU) برای انجام محاسبات سنگین و پردازش داده‌های پیچیده استفاده می‌کند. این سرورها برخلاف سرورهای معمولی که تنها بر پردازنده مرکزی (CPU) متکی هستند، با بهره‌گیری از چندین هسته پردازش گرافیکی، سرعت اجرای پروژه‌های مرتبط با هوش مصنوعی، رندرینگ سه‌بعدی، یادگیری عمیق و تحلیل داده را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهند. برای آشنایی کامل با ویژگی‌ها، کاربردها و نحوه انتخاب این سرورها، پیشنهاد می‌کنیم مقاله جامع ما درباره سرور GPU را مطالعه کنید.

همچنین بخوانید: سرور GPU چیست؟

 

تفاوت سرور GPU با سرور CPU

تفاوت اصلی بین سرور گرافیکی و CPU در نوع پردازش آن‌ها است. در حالی که CPU برای پردازش‌های متوالی و عمومی طراحی شده، پردازنده گرافیکی قابلیت انجام محاسبات موازی و هم‌زمان را دارد. این ویژگی باعث می‌شود سرورهای GPU در پروژه‌هایی که حجم داده و محاسبات بالا دارند، چندین برابر سریع‌تر از سرورهای CPU عمل کنند.

به نقل از IBM

پردازنده مرکزی (CPU) در واقع «مغز» کامپیوتر است که وظیفه پردازش دستورها، هماهنگی عملیات و تبدیل داده‌ها به نتایج معنی‌دار را برعهده دارد.

سرور CPU چیست؟

سرور CPU نوعی سرور سنتی است که بر پایه پردازنده مرکزی (Central Processing Unit) فعالیت می‌کند. این نوع سرور برای پردازش وظایف عمومی، اجرای نرم‌افزارهای سازمانی، وب‌سرویس‌ها و مدیریت داده‌های معمولی استفاده می‌شود. هرچند CPU ها ازنظر دقت و سازگاری با انواع برنامه‌ها عالی هستند، اما در مقایسه با GPU ها، برای کارهای سنگین مبتنی‌بر یادگیری ماشین یا رندرینگ سه‌بعدی، سرعت کمتری دارند.

ویژگی‌ها	سرور GPU	سرور CPU
نوع پردازش	موازی (پردازش هم‌زمان چند داده)	متوالی (پردازش مرحله‌به‌مرحله)
قدرت پردازش	بسیار بالا برای کارهای سنگین	مناسب برای وظایف عمومی
کاربرد اصلی	یادگیری ماشین، رندرینگ، تحلیل داده	میزبانی وب، دیتابیس، نرم‌افزارهای سازمانی
مصرف انرژی	بیشتر به‌دلیل چند پردازنده گرافیکی	کمتر
هزینه تهیه و نگهداری	بالا	کمتر
سرعت در پروژه‌های AI	بسیار سریع	کندتر
انعطاف‌پذیری در ارتقا	محدود به جی پی یو های خاص	انعطاف‌پذیرتر در ارتقای CPU و رم

 

انواع سرور GPU بر اساس برند و سخت افزار

انتخاب برند و سخت‌افزار مناسب در سرور گرافیکی، یکی از تصمیم‌های کلیدی برای هر کسب‌وکاری است. برندهای معتبر با طراحی دقیق سخت‌افزاری، تضمین می‌کنند که سیستم در شرایط سنگین کاری، پایداری و عملکرد بهتری داشته باشد. در ادامه، انواع سرور GPU شاخص بازار بر اساس برند را بررسی می‌کنیم.

ASUS GPU Servers

ASUS یکی از پیشروترین برندها در تولید سرورهای مجهز به GPU است. این شرکت مدل‌هایی را عرضه می‌کند که از چندین کارت گرافیک پرقدرت (مانند NVIDIA H200 یا RTX 6000 Ada) پشتیبانی می‌کنند. سرورهای ASUS برای پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی و آموزش مدل‌های بزرگ طراحی شده‌اند.

 

 

مزایا:

• پشتیبانی از حداکثر ۸ کارت GPU در یک رک و قابلیت پردازش هم‌زمان داده‌های حجیم
• طراحی ماژولار برای ارتقا آسان پردازنده، رم و کارت گرافیک
• استفاده از سیستم خنک‌کننده حرفه‌ای برای کنترل دمای واحد پردازش گرافیک در بار سنگین
• پایداری بالا در اجرای طولانی‌مدت مدل‌های یادگیری عمیق

معایب:

• قیمت بالا به دلیل استفاده از قطعات سازمانی و تخصصی
• نیاز به خنک‌سازی قوی در محیط‌های بسته
• پیچیدگی در پیکربندی اولیه و نیاز به نیروی متخصص

کاربردها:

1. آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی مانند GPT و Stable Diffusion
2. پردازش گرافیکی و رندرینگ در صنایع فیلم و گیمینگ
3. تحلیل داده‌های پیچیده در مراکز تحقیقاتی
4. اجرای نرم‌افزارهای یادگیری ماشین در محیط‌های سازمانی

Supermicro Multi-GPU Servers

Supermicro یکی از شناخته‌شده‌ترین برندها در زمینه سرورهای چند GPU است. این شرکت برای پروژه‌های Deep Learning، HPC و مراکز داده، راهکارهایی ارائه می‌دهد که ترکیب قدرت، سرعت و مقیاس‌پذیری را به همراه دارد.

 

 

مزایا:

• پشتیبانی از ۸ تا ۱۰ جی پی یو هم‌زمان با فناوری NVLink برای ارتباط سریع بین آن‌ها
• قابلیت نصب حافظه‌های NVMe و شبکه‌های پرسرعت برای انتقال داده سریع‌تر
• طراحی ماژولار با پردازنده‌های Xeon یا EPYC برای بارهای پردازشی سنگین
• سازگاری عالی با پلتفرم‌های TensorFlow ،PyTorch و CUDA

به نقل از NVIDIA

NVLink یک اتصال با سرعت بالا برای کارت‌های گرافیک و پردازنده‌هاست که این امکان را به پردازنده‌ها می‌دهد تا داده‌ها را از حافظه‌های مشترک با سرعت برق‌آسا ارسال و دریافت کنند.

معایب:

• مصرف انرژی بالا به دلیل استفاده از چند پردازنده گرافیکی
• نیاز به فضای رک زیاد در مراکز داده
• هزینه نگهداری بیشتر نسبت به سرورهای کوچک‌تر

کاربردها:

1. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
2. شبیه‌سازی‌های علمی و مهندسی
3. توسعه شبکه های عصبی هوش مصنوعی به شکل پیچیده و مدل‌های بینایی ماشین
4. استفاده در ابررایانه‌ها و پروژه‌های کلان‌محاسباتی

سرورهای Dell PowerEdge

سرورهای GPU برند Dell PowerEdge با طراحی ماژولار و پشتیبانی از کارت‌های گرافیکی قدرتمند مانند NVIDIA A100، یکی از گزینه‌های محبوب در مراکز داده و سازمان‌های تحقیقاتی هستند. این سرورها برای اجرای پروژه‌های یادگیری عمیق، رندرینگ و تحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌شوند.

 

 

مزایا:

• کیفیت ساخت بسیار بالا و پایداری در عملکرد طولانی‌مدت
• پشتیبانی از چند GPU و حافظه گسترده
• سیستم خنک‌کننده حرفه‌ای و قابل تنظیم
• سازگاری با محیط‌های ابری و دیتاسنتری

معایب:

• هزینه نگهداری بالا
• نیاز به فضای فیزیکی زیاد
• مصرف انرژی نسبتاً زیاد

کاربردها:

1. مراکز داده و دانشگاه‌ها
2. شرکت‌های تحقیقاتی و هوش مصنوعی
3. تحلیل داده‌های کلان و مدل‌های یادگیری عمیق

مدل‌های یادگیری عمیق مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مبتنی‌بر شبکه‌های عصبی چندلایه هستند که برای تحلیل و درک الگوهای پیچیده در داده‌ها به‌کار می‌روند. هر مدل با ساختار و هدف خاصی طراحی می‌شود؛ برای مثال، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش تصویر، شبکه‌های بازگشتی (RNN) در تحلیل داده‌های متوالی مانند گفتار یا متن و ترنسفورمرها (Transformers) در مدل‌های زبانی پیشرفته مانند ChatGPT کاربرد دارند. همچنین مدل‌های خودرمزگذار (Autoencoder) برای کاهش ابعاد داده و شبکه‌های مولد تقابلی (GAN) برای تولید محتوای مصنوعی مانند تصاویر واقع‌نما استفاده می‌شوند. این مدل‌ها با یادگیری عمیق از داده‌های بزرگ، به سیستم‌ها امکان می‌دهند تا به شکلی هوشمند و خودکار، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی کنند.

سرورهای HPE ProLiant

سرورهای HPE ProLiant از محبوب‌ترین گزینه‌های سازمانی برای اجرای پردازش‌های گرافیکی سنگین هستند. این مدل‌ها با پشتیبانی از کارت‌های NVIDIA ،AMD و حتی راهکارهای ترکیبی، انتخابی مناسب برای کسب‌وکارهای بزرگ به شمار می‌روند.

 

 

مزایا:

• مدیریت هوشمند سخت‌افزار با نرم‌افزار iLO
• امنیت بالا در سطح فریم‌ورک سخت‌افزاری
• پشتیبانی از چند کارت GPU هم‌زمان
• قابلیت ارتقا و سفارشی‌سازی بالا

به نقل از Hewlett Packard Enterprise

HPE iLO پایه‌گذار مدیریت سرور هوشمند و ساده شده است که به تیم‌های IT امکان می‌دهد از هر‌جا سرورها را به‌طور ایمن مدیریت کنند، بینش‌های لحظه‌ای دریافت کنند و سریع‌تر به مسائل پاسخ دهند.

معایب:

• قیمت اولیه بالا
• پیچیدگی در پیکربندی برای کاربران غیرحرفه‌ای
• محدودیت در مدل‌های قابل نصب GPU در برخی نسخه‌ها

کاربردها:

1. زیرساخت‌های کلان ابری و مجازی‌سازی
2. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی سازمانی
3. پردازش گرافیکی در سطح صنعتی

در جدول زیر، مقایسه انواع سرورهای GPU بر اساس برند آورده شده است:

برند	تعداد GPU قابل پشتیبانی	قدرت پردازش و عملکرد	مناسب برای چه نوع پروژه‌ای	سطح کاربری	محدوده قیمت تقریبی
ASUS GPU Servers	تا ۸ عدد	بسیار بالا – مناسب مدل‌های AI سنگین	یادگیری عمیق، رندرینگ، داده‌کاوی	سازمانی و تحقیقاتی	بالا
Supermicro Multi-GPU	۸ تا ۱۰ عدد	فوق‌العاده بالا با NVLink و NVMe	شبکه‌های عصبی، HPC، شبیه‌سازی	مراکز داده و ابررایانه‌ها	متوسط تا بالا
Dell PowerEdge	تا چند پردازنده گرافیکی	پایدار و ماژولار	آموزش مدل‌های ML و AI، تحلیل داده	سازمانی و صنعتی	بالا

 

انواع سرور GPU بر اساس نوع کارت گرافیک

نوع کارت گرافیکی که در سرور گرافیکی استفاده می‌شود، تعیین‌کننده سرعت آموزش، حجم حافظه، ارتباط بین کارت‌ها و در نتیجه، هزینه کلی کار است. در ادامه انواع سرور GPU را بر اساس نوع کارت گرافیک بررسی می‌کنیم. همچنین پیشنهاد می‌کنیم برای آشنایی با انواع کارت گرافیک، مقاله انواع GPU را بخوانید.

کارت گرافیک مصرفی

کارت‌های گرافیکی مصرفی، مانند سری‌های گیمینگ شرکت‌ها، برای پروژه‌های کوچک یا آزمایشی مناسب‌اند. استفاده از این کارت‌ها هزینه اولیه را کاهش می‌دهد ولی ممکن است برخی ویژگی‌های حرفه‌ای را نداشته باشند.

مدل‌هایی مانند NVIDIA GeForce RTX 4090 و NVIDIA GeForce RTX 5090 برای این منظور مناسب هستند و گزینه‌ای ایده‌آل برای پروژه‌های کوچک یا آزمایشی در یادگیری عمیق به شمار می‌روند.

 

 

مزایا:

• هزینه خرید پایین‌تر نسبت به کارت‌های سازمانی
• مناسب برای توسعه‌دهندگان مستقل یا شرکت‌های نوپا
• قابلیت ارتقا سریع‌تر به مدل‌های جدیدتر
• توان کافی برای پروژه‌های یادگیری عمیق با مقیاس متوسط

معایب:

• ممکن است فاقد حافظه ECC یا لینک‌های پیشرفته باشند.
• عملکرد کلی و طول عمر در محیط‌های سنگین ممکن است کمتر باشد.
• پشتیبانی رسمی و سازگاری با زیرساخت سازمانی ممکن است محدود باشد.

حافظه ECC یا Error-Correcting Code Memory نوعی رم پیشرفته است که می‌تواند خطاهای جزئی در داده‌ها را هنگام ذخیره یا انتقال تشخیص داده و به‌صورت خودکار اصلاح کند. این ویژگی باعث می‌شود سیستم در برابر خطاهای تصادفی ناشی از نویز الکتریکی، خرابی سخت‌افزار یا پرتوهای کیهانی مقاوم‌تر باشد. حافظه ECC معمولاً در سرورها، مراکز داده، ایستگاه‌های کاری حرفه‌ای و سیستم‌های علمی یا مالی حساس استفاده می‌شود؛ زیرا حتی یک خطای کوچک در این محیط‌ها می‌تواند منجر به ازدست‌رفتن داده یا اختلال در پردازش شود. در نتیجه، ECC حافظه‌ای است که به جای تمرکز صرف بر سرعت، پایداری و اطمینان بالا را در اولویت قرار می‌دهد.

کاربردها:

1. آموزش مدل‌های کوچک یا آزمایشی
2. استارتاپ‌هایی با بودجه محدود
3. محیط‌های تحقیقاتی دانشگاهی
4. توسعه اولیه و تست سریع الگوریتم‌ها

کارت گرافیک سازمانی دیتاسنتری

کارت‌های سازمانی که مخصوص مراکز داده‌ طراحی شده‌اند، امکانات ویژه‌ای برای آموزش مدل‌های بزرگ، پردازش سریع و مقیاس‌پذیری بالا دارند. این کارت‌ها حافظه بیشتر و پهنای باند بالا ، ارتباط بین کارت‌ها را بهتر فراهم می‌کنند.

برای این منظور، مدل‌هایی مانند NVIDIA A100 ،NVIDIA H100 ،AMD Instinct MI300X و Intel Data Center GPU Max Series مناسب هستند و به‌طور ویژه برای مراکز داده، آموزش مدل‌های زبانی بزرگ، شبیه‌سازی‌های علمی و زیرساخت‌های ابری طراحی شده‌اند.

 

 

مزایا:

• حافظه بسیار بزرگ (مثلاً 40/80 گیگابایت) و پهنای باند بالا
• پشتیبانی از اتصال مستقیم بین GPU ها (مثلاً NVLink)
• طراحی‌شده برای بارهای کاری سنگین و زمان آموزش کوتاه
• پایداری بالا، قابلیت مانیتورینگ و سرویس سازمانی

معایب:

• هزینه بسیار بالا برای خرید و نگهداری
• نیاز به زیرساخت‌های قدرتمند (خنک‌سازی، برق)
• برای پروژه‌های کوچک ممکن است هزینه اضافی باشد.

کاربردها:

1. آموزش مدل‌های بزرگ زبان یا بینایی ماشین
2. مراکز داده AI و زیرساخت‌های سرویس ابری
3. شرکت‌های بزرگ با تیم‌های هوش مصنوعی
4. شبیه‌سازی‌های علمی و مهندسی با داده‌های حجیم

کارت گرافیک مختص استنتاج و کاربردهای سبک

کارت‌هایی که برای استنتاج (inference) مدل‌های یادگیری عمیق یا ترکیبی از آموزش و استنتاج طراحی شده‌اند، معمولاً مصرف انرژی کمتری دارند و برای محیط‌هایی با بار متوسط مناسب‌اند.

در این رابطه مدل‌هایی مانند NVIDIA T4 ،NVIDIA L4 و Intel Flex Series 170 برای این منظور مناسب هستند. این کارت‌ها به‌طور ویژه برای استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق، پردازش تصویر و سرویس‌های هوش مصنوعی با بار کاری سبک تا متوسط طراحی شده‌اند و با مصرف انرژی پایین، عملکرد بهینه و سازگاری بالا با زیرساخت‌های ابری، گزینه‌ای اقتصادی و کارآمد برای کسب‌وکارها و استارتاپ‌ها محسوب می‌شوند.

 

 

مزایا:

• توان مناسب برای استنتاج سریع مدل‌های آموزش‌دیده
• مصرف انرژی کمتر نسبت به کارت آموزشی سنگین
• گزینه‌ای اقتصادی‌تر برای سرویس‌های تولیدی و خروجی
• سازگاری خوب با زیرساخت ابری و استفاده ترکیبی

معایب:

• ممکن است در آموزش مدل‌های بزرگ، عملکرد کمی کاهش یابد.
• حافظه کارت ممکن است کمتر از کارت‌های سنگین باشد.
• برای محیط‌های آموزشی سطح بالا یا HPC گزینه اول نیست.

به نقل از IBM

High‑Performance Computing (HPC) فناوری‌ای است که از خوشه‌ای از پردازنده‌های قدرتمند استفاده می‌کند تا داده‌های عظیم چند‌بعدی را پردازش کرده و مسائل پیچیده را با سرعت بسیار بالا حل کند.

کاربردها:

1. سرویس‌های تولیدی هوش مصنوعی (مثلاً چت‌بات، تشخیص تصویر)
2. استارتاپ‌هایی که مدل را قبلاً آموزش داده‌اند و نیاز به اجرا دارند.
3. مراکز داده با بار استنتاج بالا ولی آموزش کمتر
4. ترکیب با سایر سرورها برای بهینه‌سازی هزینه

نوع کارت گرافیک	مناسب برای	هزینه تقریبی	عملکرد کلی	مصرف انرژی
مصرفی (Consumer-grade)	پروژه‌های کوچک، توسعه اولیه	پایین	متوسط	پایین تا متوسط
سازمانی داده‌مرکزی (Enterprise)	آموزش مدل‌های بزرگ، مراکز داده	خیلی بالا	بسیار بالا	بالا
استنتاج / کاربرد سبک (Inference)	سرویس تولید، استارتاپ، بار متوسط	متوسط	خوب	متوسط تا پایین

 

انواع سرور گرافیکی بر اساس نوع استفاده

نوع کاری که یک سرور GPU قرار است انجام دهد، تعیین‌کننده‌ نوع پیکربندی، هزینه، نگهداری و بازگشت سرمایه آن است. در ادامه، سه نوع متداول استفاده را بررسی می‌کنیم.

سرور جی پی یو برای آموزش مدل ها

این نوع سرور گرافیکی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ طراحی می‌شود؛ یعنی زمانی که حجم دیتا زیاد است، مدل پیچیده بوده و زمان آموزش اهمیت دارد، این نوع سرورها اهمیت زیادی پیدا خواهند کرد. مدل‌هایی مانند مدل NVIDIA A100 و AMD Instinct MI300X در این دسته قرار می‌گیرند.

 

 

مزایا:

• آموزش سریع‌تر و بیشتری از مدل‌ها در مدت زمان کمتر
• امکان استفاده از چند GPU به‌صورت موازی
• مناسب برای پروژه‌های تحقیقاتی و تولیدی بزرگ
• توان پردازشی بالا و حافظه زیاد برای داده‌های سنگین

معایب:

• هزینه اولیه بسیار بالا
• نیاز به زیرساخت قوی (خنک‌کننده، برق، فضای رک)
• پیچیدگی بیشتر در نصب، پیکربندی و نگهداری

کاربردها:

1. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ مثل LLM ها
2. آموزش شبکه‌های بینایی ماشین در صنعت‌­های بزرگ
3. پروژه‌های تحقیقاتی و دانشگاهی با دیتا زیاد
4. تیونینگ و فاین‌تیون مدل‌های پایه

استقرار برای استنتاج

در این نوع، سرور GPU قرار است مدل‌ آموزش‌دیده را اجرا کند و پاسخ بلافاصله بدهد. تمرکز روی تأخیر (latency) کم، مصرف انرژی بهینه و سرویس مستمر است. مدل‌هایی مانند مدل NVIDIA L4 و NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell برای این منظور مناسب هستند.

 

 

مزایا:

• پاسخ‌دهی سریع در سرویس‌های تولیدی
• مصرف انرژی کمتر نسبت به حالت آموزش کامل
• هزینه کمتر برای استقرار نسبت به سیستم‌های آموزشی کامل
• مناسب برای مقیاس‌پذیری افقی (افزودن تعداد سرور)

معایب:

• عملکرد محدودتر در آموزش مدل‌های جدید
• ممکن است حافظه یا توان خام کمتر از سرورهای آموزشی داشته باشد.
• برای پروژه‌های مبتنی‌بر آموزش مداوم، گزینه اول نیست.

کاربردها:

1. سرویس‌های چت‌بات، تشخیص تصویر / صوت به صورت بلادرنگ
2. استفاده در اپلیکیشن‌ها یا وب‌سایت‌هایی با تعامل زیاد
3. استارتاپ‌ها و شرکت‌هایی که مدل آماده دارند و فقط اجرا می‌کنند.
4. ترکیب با سایر سرورها برای هزینه‌اثر بهتر

استقرار برای رندرینگ، تولید محتوا و HPC

این دسته سرورهای GPU برای رندر سه‌بعدی، شبیه‌سازی، پردازش داده‌های حجیم و پروژه‌های محاسبات سنگین طراحی شده‌اند. کاربرد آن‌ها ممکن است در صنایع گرافیک، مهندسی یا علمی باشد که دو مورد از مدل‌های معروف این دسته مدل NVIDIA H100 و NVIDIA A100 هستند.

 

 

مزایا:

• زمان رندر کمتر و افزایش سرعت تولید محتوا
• امکان پردازش موازی بالا، کاهش زمان شبیه‌سازی
• انعطاف‌پذیری بیشتر در ترکیب سخت‌افزار با نرم‌افزار
• مناسب برای محیط‌هایی که پروژه‌محور هستند.

معایب:

• هزینه رندر یا محاسبه در مقیاس زیاد ممکن است بالا شود.
• نیاز به هماهنگی ذخیره‌سازی، شبکه و نرم‌افزارهای جانبی
• ممکن است برای کاربردهای ساده استفاده بیش از اندازه باشد.

کاربردها:

1. صنعت فیلم، انیمیشن و بازی
2. طراحی معماری، مهندسی و واقعیت مجازی
3. شبیه‌سازی علمی، مهندسی سازه، دینامیک سیالات
4. تولید سریع و تحویل پروژه با توان بالا

نوع استفاده	اولویت طراحی	شاخص کلیدی	مناسب برای	هزینه/مصرف	نکته انتخاب
آموزش مدل‌ها	توان خام، چند GPU، پهنای باند بالا	زمان آموزش	LLM ها، بینایی ماشین در مقیاس بزرگ	بسیار بالا	ارتباط بین کارت‌ها و حافظه
استنتاج (Inference)	تأخیر کم، بهره‌وری انرژی	زمان پاسخ	سرویس‌های تولیدی، اپلیکیشن بلادرنگ	متوسط تا پایین	تراکم پردازشی و مصرف انرژی
تولید محتوا / HPC	پردازش موازی، ذخیره‌سازی و شبکه قوی	زمان رندر یا شبیه‌سازی	فیلم، انیمیشن، محاسبات علمی	بالا	ترکیب سخت‌افزار و نرم‌افزار

 

بهترین کارت گرافیک هوش مصنوعی

برای هوش مصنوعی، NVIDIA RTX 4090 به‌عنوان بهترین کارت گرافیک مصرفی شناخته می‌شود؛ با حافظه بالا و هسته‌های Tensor مناسب آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق است. برای پروژه‌های بسیار سنگین یا مراکز داده، کارت‌هایی مانند NVIDIA H100 یا NVIDIA RTX A5880 عملکرد حرفه‌ای‌تری ارائه می‌دهند. برای آشنایی بیشتر، پیشنهاد می‎‌کنیم مقاله ما درباره بهترین GPU هوش مصنوعی را مطالعه کنید.

همچنین بخوانید: بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی

 

راهنمای خرید سرور GPU

در خرید سرور GPU، باید ابتدا هدف استفاده خود را مشخص کنید؛ زیرا نیازهای یک پروژه هوش مصنوعی با رندر گرافیکی یا ماینینگ متفاوت است. انتخاب مدل کارت گرافیک (مانند NVIDIA A100، RTX 4090 یا T4)، میزان حافظه RAM، نوع پردازنده (CPU) و فضای ذخیره‌سازی سریع (SSD یا NVMe) از مهم‌ترین معیارها هستند. علاوه‌بر سخت‌افزار، باید به پهنای باند شبکه، موقعیت دیتاسنتر، قابلیت ارتقا و پشتیبانی فنی نیز توجه کنید. اگر به انعطاف و پرداخت براساس میزان استفاده نیاز دارید، سرورهای جی پی یو ابری گزینه مناسب‌تری هستند، اما برای عملکرد مداوم و سنگین، سرور اختصاصی GPU انتخاب بهتری است. خرید از ارائه‌دهنده معتبر با پشتیبانی پایدار، کلید بهره‌وری و صرفه‌جویی در هزینه‌هاست.

همچنین بخوانید: راهنمای خرید سرور GPU

 

راهکار ایران GPU

اگر به دنبال قدرت پردازش واقعی برای پروژه‌های یادگیری عمیق، رندرینگ یا مدل‌های هوش مصنوعی هستید، همین حالا از سرویس‌های ابری ایران جی‌پی‌یو (IranGPU) استفاده کنید. با انتخاب زیرساخت ابری قدرتمند ایران GPU، بدون نیاز به خرید سخت‌افزار گران‌قیمت، از جدیدترین کارت‌های NVIDIA A100، RTX 6000 Ada و L40S بهره‌مند شوید و آموزش مدل‌های خود را چند برابر سریع‌تر انجام دهید.

خرید سرور GPU

 

جمع‌بندی: انواع سرور گرافیکی GPU

انتخاب بهترین سرور جی پی یو نیازمند درک درست از نوع پروژه، حجم داده و بودجه است. هر نوع سرور، چه سازمانی باشد یا مخصوص یادگیری عمیق، نقشی ویژه در بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی دارد. با شناخت دقیق انواع سرورهای GPU و نیازهای کاری، می‌توانید زیرساختی قدرتمند و اقتصادی بسازید.

---

 

سوالات متداول

• تفاوت سرور GPU و CPU در چیست؟

GPU توانایی پردازش موازی دارد و برای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مناسب‌تر است، در حالی که CPU برای پردازش‌های ترتیبی و عمومی کاربرد دارد.

• آیا سرورهای جی پی یو فقط برای یادگیری عمیق استفاده می‌شوند؟

خیر، از آن‌ها برای رندرینگ، تحلیل داده، شبیه‌سازی‌های علمی و حتی تولید محتوا با هوش مصنوعی نیز استفاده می‌شود.

• کدام برند سرور GPU عملکرد بهتری دارد؟

برندهای Supermicro، ASUS و Dell/HPE در حوزه پردازش سنگین و پایداری عملکرد، جزو برترین گزینه‌های بازار هستند.

• آیا خرید سرور GPU از نظر اقتصادی به‌صرفه است؟

در بسیاری از موارد، استفاده از سرورهای ابری ی پی یو نسبت به خرید سخت‌افزار فیزیکی هزینه‌ی کمتری دارد و انعطاف‌پذیری بیشتری فراهم می‌کند.