Sự khác biệt giữa Máy chủ AI và Máy trạm AI

Đăng bởi: Máy Chủ Hà Nội - 18/04/2023 | Lượt xem: 500

Sự khác biệt cụ thể: Máy chủ và máy trạm cho AI

Máy chủ thường chạy HĐH được thiết kế cho trường hợp sử dụng máy chủ, trong khi máy trạm chạy HĐH dành cho trường hợp sử dụng máy trạm. Ví dụ: hãy xem xét Microsoft Windows 10 dành cho máy tính để bàn và mục đích sử dụng cá nhân, trong khi Microsoft Windows Server chạy trên các máy chủ dành riêng cho các dịch vụ mạng được chia sẻ.

Nguyên tắc là giống nhau đối với các máy chủ và máy trạm AI. Phần lớn các máy trạm AI được sử dụng cho học máy, học sâu và phát triển AI đều dựa trên Linux. Điều này cũng đúng với các máy chủ AI. Do mục đích sử dụng của máy trạm và máy chủ là khác nhau nên máy chủ có thể được trang bị cụm bộ xử lý, tài nguyên bộ nhớ CPU và GPU lớn hơn, nhiều lõi xử lý hơn cũng như khả năng mạng và đa luồng lớn hơn.

Lưu ý rằng do các máy chủ có nhu cầu cao về tài nguyên dùng chung, nên thường có nhu cầu lớn hơn liên quan đến dung lượng lưu trữ, hiệu suất lưu trữ flash và cơ sở hạ tầng mạng.

GPU: Một thành phần thiết yếu

GPU đã trở thành một yếu tố thiết yếu trong các máy trạm AI và máy chủ AI hiện đại. Không giống như CPU, GPU có khả năng tăng thông lượng dữ liệu và số phép tính đồng thời trong một ứng dụng.

GPU ban đầu được thiết kế để tăng tốc kết xuất đồ họa. Vì GPU có thể xử lý đồng thời nhiều phần dữ liệu nên chúng đã tìm thấy những ứng dụng hiện đại mới trong học máy, chỉnh sửa video, lái xe tự động, v.v.

Mặc dù khối lượng công việc AI có thể chạy trên CPU nhưng thời gian cho ra kết quả với GPU có thể nhanh hơn gấp 10 đến 100 lần. Chẳng hạn, sự phức tạp của học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, công cụ đề xuất và phân loại hình ảnh, được hưởng lợi rất nhiều từ việc tăng tốc GPU.

Hiệu suất là cần thiết để đào tạo ban đầu các mô hình học máy và học sâu. Hiệu suất cũng là bắt buộc khi phản hồi thời gian thực (như đối với AI đàm thoại) đang chạy ở chế độ suy luận.

Doanh nghiệp sử dụng

Điều quan trọng là các máy chủ và máy trạm AI phải hoạt động liền mạch với nhau trong một doanh nghiệp–và với đám mây. Và mỗi người có một vị trí trong một tổ chức doanh nghiệp.

Máy chủ AI

Trong trường hợp máy chủ AI, các mô hình lớn được đào tạo hiệu quả hơn trên các máy chủ và cụm máy chủ hỗ trợ GPU. Chúng cũng có thể được đào tạo một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các phiên bản đám mây hỗ trợ GPU, đặc biệt đối với các tập dữ liệu và mô hình lớn yêu cầu độ phân giải cực cao. Các máy chủ AI thường được giao nhiệm vụ hoạt động như các nền tảng suy luận AI chuyên dụng cho nhiều ứng dụng AI.

Máy trạm AI

Các nhà khoa học dữ liệu cá nhân, kỹ sư dữ liệu và nhà nghiên cứu AI thường sử dụng máy trạm khoa học dữ liệu hoặc AI cá nhân trong quá trình xây dựng và duy trì các ứng dụng AI. Điều này có xu hướng bao gồm chuẩn bị dữ liệu, thiết kế mô hình và đào tạo mô hình sơ bộ. Các máy trạm được tăng tốc GPU cho phép xây dựng các nguyên mẫu mô hình hoàn chỉnh bằng cách sử dụng một tập hợp con thích hợp của tập dữ liệu lớn. Điều này thường được thực hiện trong vài giờ đến một hoặc hai ngày.

Khả năng tương thích phần cứng được chứng nhận cùng với khả năng tương thích liền mạch giữa các công cụ AI là rất quan trọng. Máy trạm và Máy chủ được NVIDIA chứng nhận mang đến sự ổn định và mạnh mẽ đã được thử nghiệm cho doanh nghiệp trên các nền tảng được chứng nhận.

Quý khách hàng có nhu cầu mua máy chủ, máy trạm, linh kiện vui lòng liên hệ với Phòng Kinh doanh của chúng tôi hoặc Liên hệ:

——–

CÔNG TY CPTM MÁY CHỦ HÀ NỘI

Trụ sở Hà Nội: