سرور اچپی هوش مصنوعی HP DL380 G10

  آینده برای هوش مصنوعی و دنیای ربات ها می باشد. در مقاله سرور اچپی هوش مصنوعی HP DL380 G10 میخواهیم کانفیگی برای کاربردهای هوش مصنوعی پیشنهاد بدهیم. همانطور که می دانید هوش مصنوعی ابزاری جدید برای کاربران عمومی و خصوصی می باشد که با اقبال زیادی هم روبرو شده است.  

سرور اچپی برای هوش مصنوعی AI

کانفیگ سرور HP پیشنهادی ما برای هوش مصنوعی را ببینید تا در مورد آن بیشتر صحبت کنیم.

HP DL380 G10 – 8SFF New 2x Gold 6254 8x HP 32GB 3200A DDR4 Ram 2X 1.92 sas mu new HP P408i-a 2GB Raid Controller 2x HP 2.4TB 12G 10K SAS HDD 1x HP 562FLR 2P 10GB Flexible LOM NIC 2x Nvidia K80 24GB GDDR5 PCIe 3.0 GPU 2x HP 800w PS G10 HP Rail kit 2U SFF G10 / CMA

حافظه رم و هوش مصنوعی

بهترین باس برای سرور DL380 G10 NEW باس 2933Y و 3200AA می باشد. ظرفیت های 16 گیگ 32 گیگ 64 گیگ و 128 گیگابایت باتوجه به توان مالی و نیازی که دارین مناسب می باشد. مادر این سرور از باس 3200AA استفاده کرده ایم. میتوانید در لینک زیر خصوصیات این رم را مطالعه کنید.

• رم سرور اچپی 64GB PC4-DDR4-3200AA-R
   

پردازنده 6254 و هوش مصنوعی

کارت گرافیک NVIDIA K80 یکی از گرافیک های قدرتمند در حوزه پردازش موازی و محاسبات گرافیکی است. در اینجا به نقش و ویژگی‌های کلیدی K80 در زمینه هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم. یکی از ویژگی های سرور مناسب AI هوش مصنوعی داشتن کارت گرافیک قدرتمند و 24GB می باشد. بدون کارت گرافیک انتظار پردازش های عمیق و مفهومی را از سرور اچپی نباید داشت.

 

• معماری CUDA و پردازش موازی

معماری CUDA: K80 از معماری CUDA پشتیبانی می‌کند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا از توان پردازشی موازی GPU برای تسریع محاسبات استفاده کنند. این امر به ویژه در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق که نیاز به محاسبات گسترده دارند، بسیار مهم است.

• حافظه و توان محاسباتی

حافظه ۲۴ گیگابایتی GDDR5: این حافظه اجازه می‌دهد که مدل‌های بزرگ و دیتاست‌های حجیم به‌طور همزمان در حافظه GPU قرار بگیرند. این ویژگی به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد که در حین آموزش مدل‌های پیچیده، از بارگذاری مکرر داده‌ها جلوگیری کنند.

• کاربردهای هوش مصنوعی

آموزش مدل‌های یادگیری عمیق: K80 به‌ویژه برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق و مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین مناسب است. به دلیل توان پردازشی بالا، می‌تواند سرعت آموزش را به طرز قابل توجهی افزایش دهد.

• پشتیبانی از فریم‌ورک‌های محبوب AI

سازگاری با فریم‌ورک‌ها: K80 با فریم‌ورک‌های محبوب هوش مصنوعی مانند TensorFlow، PyTorch و Caffe به‌خوبی کار می‌کند. این سازگاری به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا از مزایای محاسبات GPU برای تسریع روند توسعه و آموزش مدل‌ها بهره‌برداری کنند. به طور کلی، NVIDIA K80 با ارائه قدرت پردازشی بالا و ظرفیت حافظه کافی، یکی از گزینه‌های مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی است که نیاز به پردازش‌های سنگین و تحلیل داده‌های بزرگ دارند.

 

در نهایت برای دریافت مشاوره در زمینه خرید جدید ترین سرور های روز موجود در ایران یا خرید سرور مناسب هوش مصنوعی می توانید با شماره زیر تماس بگیرید.یا به این لینک مراجعه نمایید.