سخت افزار مورد نیاز برای اجرای هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی (AI) در دهه‌های اخیر رشد چشم‌گیری داشته، هوش مصنوعی به یکی از اصلی‌ترین فناوری‌های جهان تبدیل شده است. بسیاری از افراد علاقه‌مند استفاده از این فناوری پیشرفته هستند اما نمی‌دانند آیا برای استفاده نیاز به سخت‌افزار خاص یا گران قیمت وجود دارد یا خیر؟ در این مقاله، به بررسی این موضوع می‌پردازیم و تفاوت بین استفاده از ابزارهای آماده و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی اختصاصی می‌پردازیم.

انواع سخت افزارهای مورد نیاز هوش مصنوعی

انتخاب سخت‌افزار مناسب برای اجرای پروژه‌ها به یکی از دغدغه‌های کاربران تبدیل شده است. از دانشجویانی که به دنبال اجرای مدل‌های ساده هوش مصنوعی روی لپ‌تاپ شخصی خود هستند تا سازمان‌هایی که نیازمند سرورهای قدرتمند برای پردازش داده‌های حجیم‌اند، همه به دنبال یافتن بهترین سخت‌افزاری هستند.
‌

1. استفاده از هوش مصنوعی بدون نیاز به سخت‌افزار

اگر شما علاقه‌مند به استفاده از هوش مصنوعی هستید اما دسترسی به سخت‌افزارهای پیشرفته ندارید نگران نباشید. بسیاری از سایت‌ها ابزارهایی را برای استفاده از هوش مصنوعی را فراهم کرده‌اند که بدون نیاز به تجهیزات خاص تنها با داشتن یک موبایل یا کامپیوتر میتوانید از قدرت هوش مصنوعی بهره‌مند شوید. برای مثال میتوانید از هوش مصنوعی ChatGPT یا جمنای به صورت رایگان و بدون خرید هیچ گونه سخت‌افزاری از آن‌ها استفاده کنید و بسیاری از وظایف روزمره خود را به هوش مصنوعی بسپارید.

• بهترین ابزار رایگان هوش مصنوعی برای تولید محتوا
  
• بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای نوشتن پایان نامه
  ‌

2. بهترین سخت افزار برای برنامه نویسان هوش مصنوعی

برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگانی که قصد دارند مدل‌های هوش مصنوعی را روی سیستم‌های شخصی خود اجرا یا توسعه دهند انتخاب سخت‌افزار مناسب اهمیت زیادی دارد. بسته به نیازمندی، بودجه و نوع پروژه انتخاب بهترین لپ‌تاپ یا کامپیوتر برای محاسبات هوش مصنوعی می‌تواند متفاوت باشد.

• استخدام در شرکت عامر اندیش
  ‌

• پردازنده CPU : یک پردازنده چند هسته‌ای نسل جدید مانند Intel Core i7 برای محاسبات سریعتر
  ‌
• رم RAM : میزان رم باید حداقل 16 گیگابایت باشد، در حالت ایده آل 32 گیگابایت مناسب است در صورتی مجموعه داده‌های شما بسیار بزرگ است رم بیشتر از 32 گیگابایت نیاز خواهید داشت.
  ‌
• فضای ذخیره سازی : شما به یک SSD (512 گیگابایت تا 1 ترابایت یا بیشتر) برای دسترسی سریع به داده‌ها نیاز خواهید داشت.
  ‌
• کارت گرافیک GPU : داشتن یک GPU اختصاصی برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بسیار حیاتی است.
  
  مقاله تفاوت CPU و GPU در چیست؟
  ‌

چند نکته مهم که در خرید کارت گرافیک باید در نظر داشته باشید:

• هسته‌های CUDA: این هسته‌ها موتور اصلی پردازش‌های موازی در کارت‌های گرافیک NVIDIA هستند و برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق بسیار حیاتی‌اند. تعداد بیشتر هسته‌های CUDA به معنای سرعت بالاتر در آموزش مدل‌هاست.
• حافظه VRAM: حافظه VRAM به عنوان حافظه اختصاصی کارت گرافیک عمل می‌کند و برای ذخیره داده‌ها و مدل‌های در حال آموزش استفاده می‌شود. حجم بیشتر VRAM به شما اجازه می‌دهد مدل‌های بزرگتر و پیچیده‌تر را آموزش دهید و با داده‌های بیشتری کار کنید.
• معماری کارت گرافیک: معماری‌های جدیدتر معمولاً بهبودهایی در عملکرد، مصرف انرژی و پشتیبانی از ویژگی‌های جدید دارند.
  ‌

معرفی بهترین کارت گرافیکی برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

برای برنامه‌نویسانی که به تازگی وارد دنیای هوش مصنوعی شده‌اند و به دنبال گزینه‌های مقرون‌به‌صرفه‌تر هستند، کارت‌های زیر می‌توانند انتخاب‌های خوبی باشند:

• NVIDIA GeForce RTX 3060/3060 Ti: این کارت‌ها با قیمت مناسب، تعداد قابل قبولی هسته CUDA و حافظه VRAM (12GB در RTX 3060 و 8GB در RTX 3060 Ti) ارائه می‌دهند و برای شروع و کار با پروژه‌های کوچک و متوسط بسیار مناسب هستند.
• NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti: این کارت جدیدتر با معماری Ada Lovelace، عملکرد بهتری نسبت به نسل قبل ارائه می‌دهد و با 8 یا 16 گیگابایت VRAM عرضه می‌شود. مدل 16 گیگابایتی برای پروژه‌های سنگین‌تر مناسب‌تر است.

اگر بودجه بیشتری دارید و به دنبال عملکرد بالاتری هستید، گزینه‌های زیر را در نظر بگیرید:

• NVIDIA GeForce RTX 4070: این کارت با عملکرد بسیار خوب و مصرف انرژی بهینه، برای پروژه‌های جدی‌تر یادگیری عمیق مناسب است.
• NVIDIA GeForce RTX 4080: این کارت عملکرد بسیار بالایی دارد و برای آموزش مدل‌های بزرگ و پیچیده و کار با داده‌های حجیم ایده‌آل است.

در صورتی که پول کافی برای خرید سخت افزار مورد نیاز خود را ندارید همچنان می‌توانید همچنان راه‌های دیگری هم وجود دارد. می‌توانید از نسخه رایگان سرویس‌های ابری استفاده کنید:

• Google Cloud: حساب رایگان پلتفرم گوگل کلود داری 300 دلار اعتبار رایگان برای مشتریان جدید است.
• AWS: سرویس وب آمازون داری یک سال استفاده رایگان از خدمات منتخب برای کاربران جدید است.
• Microsoft Azure: مایکروسافت آژور یک سرویس محاسبات ابری با 12 ماه خدمات رایگان و 200 دلار اعتبار اولیه برای کاربران جدید است.
  
  همچنین میتوانید از نوت‌بوک‌های آنلاین استفاده کنید که یک محیط آماده برنامه نویسی به شما می‌دهند.
  ‌
• گوگل کولب: گوگل کولب یک نوت بوک ژوپیتر است که صورت آنلاین میتوانید شروع به کد نویسی کنید. همچنین این سرویس به صورت رایگان کارت گرافیک در اختیار شما قرار می‌هد. البته استفاده رایگان به صورت ساعتی است. اگر به استفاده دایم از کارت گرافیک نیاز دارید،‌ میتوانید اشتراک ماهانه آن را خریداری کنید. مدل کارت گرافیک گوگل کولب در نسخه رایگان NVIDIA Tesla K80 است که ۱۲ گیگابایت حافظه گرافیک دارد.
  ‌

3. سخت افزار مورد نیاز برای اجرای پروژه‌های بزرگ هوش مصنوعی در سازمان‌ها

شرکت‌های خصوصی و سازمان‌هایی دولتی که قصد اجرای پروژه‌های بزرگ مبتنی بر هوش مصنوعی را دارند نیازمند سخت‌افزارهای قدرتمند و حرفه‌ای برای پردازش حجم وسیعی از داده‌ها و تحلیل‌های پیچیده هستند. خرید سرور اختصاصی و نصب آن در ایران می‌تواند مزایای زیادی از جمله کاهش هزینه‌ها و کنترل بیشتر بر زیرساخت‌ها را به همراه داشته باشد.

• سرورهای مجهز به GPU یا TPU
  سرورهای حرفه‌ای برای پروژه‌های هوش مصنوعی معمولاً به کارت‌های گرافیکی (GPU) یا واحدهای پردازش تنسور (TPU) مجهز هستند. این سخت‌افزارها برای انجام پردازش‌های موازی و سریع در مدل‌های یادگیری عمیق ضروری هستند انتخاب سرورهایی با کارت گرافیک برند NVIDIA گزینه خوبی است.
  
• حافظه و ذخیره‌سازی با ظرفیت بالا
  با توجه به حجم بالای داده‌ها و پیچیدگی‌های مدل‌های هوش مصنوعی سازمان‌ها به حافظه رم بالا (حداقل 128 گیگابایت) و ذخیره‌سازی قدرتمند (چندین ترابایت) نیاز دارند. سرورهای اختصاصی با امکانات ذخیره‌سازی مانند NAS یا SAN می‌توانند این نیازها را برآورده کنند.
  
• پشتیبانی از زیرساخت‌های ابری
  کسب و کارها برای بهره‌مندی از مقیاس‌پذیری و کاهش هزینه‌های سازمان می‌توانند به استفاده از سرویس‌های ابری مانند AWS، Google Cloud یا Microsoft Azure روی آورند. البته بسیاری از سازمان‌های دولتی نمی‌توانند از پلتفرم‌های خارجی استفاده کنند و مجبور هستند تا زیرساخت‌های مورد نیاز را در داخل کشور پیاده‌سازی کنند تا از امنیت و عملکرد بهینه‌تری برخوردار باشند.
  
  روش دیگر این است که بدانید قصد استفاده از کدام مدل هوش منصوعی را دارید و API آن را خریداری کنید. شرکت‌های متعددی وجود دارند که مدل‌های هوش مصنوعی را بر روی سرور‌های خود اجرا می‌کنند و به کاربران اجازه می‌هند که از طریق API از آن ها استفاده کنند. دو مورد شرکت Groq و Deepinfra هست که مدل‌های زبانی مانند Llama یا مدل‌های تولید تصویر را در اختیار کاربران قرار داده‌اند.