نقش سرورهای اچ‌پی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امروزه در مرکز تحول دیجیتال قرار دارند و مسیر فعالیت بسیاری از صنایع را تغییر داده‌اند. از تولید تا سلامت و خدمات مالی، این فناوری‌ها بیشتر به‌عنوان موتور نوآوری شناخته می‌شوند. با این حال، بسیاری از سازمان‌ها در مرحله اجرا با چالش‌هایی مانند پیچیدگی زیرساخت، زمان‌بر بودن راه‌اندازی و دشواری گسترش روبه‌رو هستند. در چنین شرایطی، نقش زیرساخت پردازشی مناسب پررنگ می‌شود و انتخاب بستر درست می‌تواند فاصله میان ایده و بهره‌برداری عملی را کوتاه‌تر کند.

اچ‌پی به‌عنوان یکی از بازیگران اصلی حوزه زیرساخت و رایانش ابری، راهکارهایی ارائه می‌دهد که برای پاسخ به نیازهای واقعی کسب‌وکارها طراحی شده‌اند. سبد متنوع این شرکت، از سرور تا پلتفرم‌های مرتبط با هوش مصنوعی، به سازمان‌ها کمک می‌کند مسیر توسعه را با انعطاف و کنترل بیشتری طی کنند. همچنین تمرکز بر سادگی مدیریت و پشتیبانی از رشد تدریجی، استفاده موثر از هوش مصنوعی را دست‌یافتنی‌تر می‌کند.

زیرساخت پردازشی قدرتمند برای آموزش مدل‌های AI/ML

آموزش و اجرای مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی، به‌ویژه در حوزه‌های Generative AI، Agentic AI و Physical AI، به زیرساختی متکی است که بتواند محاسبات سنگین را با شتاب بالا انجام دهد. اچ‌پی با ارائه سرورهای HPE ProLiant Compute مجهز به پردازنده‌های گرافیکی پیشرفته، این نیاز را به‌صورت مستقیم هدف قرار داده است.

سرورهای HPE ProLiant Compute به‌عنوان زیرساخت‌های پردازشی قدرتمند، برای پاسخ‌گویی به طیف گسترده‌ای از بارهای کاری طراحی شده‌اند و نیاز رو‌به‌رشد سازمان‌ها به توان پردازشی شتاب‌یافته مبتنی بر GPU را پوشش می‌دهند. این سرورها با فراهم‌سازی انعطاف‌پذیری و توان پردازشی مناسب، مسیر نوآوری در سطح سازمان را هموار می‌کنند و دستیابی به بهره‌وری، امنیت و کارایی عملیاتی بالاتر را ساده‌تر می‌سازند.

اچ‌پی در همکاری با انویدیا، در کنار دیگر سرورهای نسل 11 و 12 مانند DL380 Gen11 و DL380 Gen12 که راهکارهایی کارآمد برای بارهای کاری متنوعی نظیر هوش مصنوعی، رایانش ابری و تحلیل کلان داده‌ها به شمار می‌روند، به‌تازگی سرورهای DL385 Gen11 و DL380a Gen12 را با پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition عرضه کرده است. ، بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی Blackwell در ساختار این سرورها موجب می‌شود حجم‌های کاری مختلف در قالب یک پلتفرم واحد، یکپارچه و آماده برای استفاده سازمانی با سرعت و کارایی بیشتری اجرا شوند.

• سرور HPE ProLiant DL385 Gen11:

این سرور در فرم‌فکتور 2U RTX PRO Server طراحی شده و از حداکثر دو پردازنده گرافیکی NVIDIA RTX PRO 6000 پشتیبانی می‌کند. DL385 g11 با تمرکز بر شتاب‌دهی GPU در سطح سازمانی و خنک‌سازی مبتنی بر هوا، گزینه‌ای مناسب برای مراکز داده و بارهای کاری هوش مصنوعی است.

• سرور HPE ProLiant Compute DL380a Gen12:

سرور DL380a g12 در فرم‌فکتور U 4 ارائه شده و قابلیت پشتیبانی از حداکثر هشت پردازنده گرافیکی NVIDIA RTX PRO 6000 را دارد. این سرور برای اجرای متمرکز و مقیاس‌پذیر بارهای پردازشی سنگین طراحی شده و به‌عنوان یک راهکار قدرتمند سازمانی شناخته می‌شود.

ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های عظیم

یکی از چالش‌های کلیدی در پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی، ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های عظیم است؛ به‌ویژه زمانی که حجم بالایی از داده‌های ویدئویی، صنعتی و شبیه‌سازی تولید و پردازش می‌شود. سرورهای HPE در کنار توان پردازشی شتاب‌یافته، امکان مدیریت موثر این داده‌ها را فراهم می‌کنند. پشتیبانی از زیرساخت‌های ذخیره‌سازی پرسرعت و یکپارچه با محیط‌های پردازش GPU محور، به کاهش گلوگاه‌ها و حفظ پیوستگی جریان داده کمک می‌کند.

در این راستا، HPE Private Cloud AI به‌عنوان یک راهکار آماده سازمانی، مدیریت متمرکز داده‌ها را در طول چرخه عمر هوش مصنوعی ساده‌تر می‌سازد. این پلتفرم با پشتیبانی از تحلیل داده‌های عظیم و پاسخ‌گویی به نیازهای پردازش استنتاجی در مقیاس بالا، به سازمان‌ها امکان می‌دهد ضمن بهره‌برداری موثر از داده‌ها، کنترل و مالکیت کامل داده‌های حساس خود را حفظ کنند.

پلتفرم‌های نرم افزاری برای توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی

پلتفرم‌های نرم‌افزاری نقش تعیین‌کننده‌ای در تبدیل توان پردازشی به ارزش عملی برای کسب‌وکارها دارند. HPE Private Cloud AI به‌عنوان یک راهکار آماده سازمانی که با همکاری انویدیا توسعه یافته، بستری یکپارچه برای توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این پلتفرم از جدیدترین مدل‌های NVIDIA Nemotron برای هوش مصنوعی عامل‌محور، Cosmos Reason برای کاربردهای فیزیکی و رباتیک، و Blueprint مخصوص جست‌وجو و خلاصه‌سازی ویدئو پشتیبانی می‌کند و امکان استخراج بینش از حجم عظیم داده‌های ویدئویی را فراهم می‌سازد.

از طریق توسعه مستمر میان HPE و انویدیا، پلتفرم HPE Private Cloud AI به‌گونه‌ای طراحی شده است که سریع‌ترین مسیر استقرار سرویس‌های NVIDIA NIM را برای جدیدترین مدل‌های هوش مصنوعی و NVIDIA Blueprints فراهم کند. این پلتفرم با یکپارچگی عمیق در سطح رایانش شتاب‌یافته، شبکه و نرم‌افزارهای انویدیا، به سازمان‌ها امکان می‌دهد ظرفیت کامل هوش مصنوعی را با سرعت بالاتر به‌کار بگیرند. در نتیجه، کسب‌وکارها می‌توانند پاسخ‌گوی رشد تقاضای استنتاج هوش مصنوعی باشند، فرایند تولید AI را تسریع کنند و در عین حال کنترل کامل داده‌ها را در اختیار داشته باشند.

مقیاس‌پذیری

پروژه‌های AI ذاتا پویا هستند و با افزایش داده، کاربران و پیچیدگی مدل‌ها رشد می‌کنند. در چنین شرایطی، مقیاس‌پذیری زیرساخت نقش کلیدی در موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایفا می‌کند. سرورهای HPE ProLiant Compute با طراحی انعطاف‌پذیر سازمانی، امکان رشد تدریجی ظرفیت پردازشی را متناسب با نیازهای AI/ML فراهم می‌کنند. این رویکرد به سازمان‌ها کمک می‌کند بدون اختلال در عملیات، پاسخ‌گوی افزایش بارهای کاری، توسعه مدل‌ها و گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در محیط‌های Enterprise باشند.

امنیت برای داده‌های حساس

تامین امنیت داده‌های حساس در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به‌ویژه در محیط‌های سازمانی، باید یکی از اولویت‌های اصلی زیرساخت‌های پردازشی باشد. HPE با پیاده‌سازی امنیت چندلایه در سرورهای خود این چالش را به‌صورت مستقیم هدف قرار داده است. سرورهای DL380a g12 و HPE DL380 g12، به فناوری‌های HPE iLO 7 ، Silicon Root of Trust و محیط امن داخلی مجهز هستند، که امکان محافظت در برابر دست‌کاری firmware و حفظ یکپارچگی سیستم را از پایین‌ترین لایه فراهم می‌کنند. این رویکرد، بستر قابل اتکایی برای اجرای بارهای کاری حساس AI/ML ایجاد می‌کند.

در کنار این لایه‌های امنیتی، مدیریت هوشمند چرخه عمر سرورها نقش مهمی در کاهش ریسک‌های عملیاتی دارد. HPE Compute Ops Management با خودکارسازی متمرکز فرایندهای مدیریتی، به سازمان‌ها کمک می‌کند زمان صرف‌شده برای مدیریت زیرساخت و میزان ازکارافتادگی سیستم‌ها را کاهش دهند. این ترکیب از امنیت سخت‌افزاری و مدیریت متمرکز، اجرای پایدار و ایمن طیف متنوعی از کاربردهای هوش مصنوعی، از مدل‌های پیشرفته تا کاربردهای سازمانی را امکان‌پذیر می‌سازد.

کاربرد در حوزه‌های مختلف

کاربرد سرورهای اچ‌پی در حوزه‌های مختلف دیده می‌شود. این زیرساخت‌ها به‌طور خاص برای طیف متنوع و وسیعی از بارهای کاری طراحی شده‌اند، که شامل موارد استفاده صنعتی، محاسبات بصری، مدل‌های هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور تا کاربردهای مبتنی بر هوش مصنوعی فیزیکی هستند:

1-      هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

این حوزه به سیستم‌هایی اشاره دارد که قادر به تولید محتوای جدید بر اساس داده‌های آموخته‌شده هستند. مدل‌های زبانی، تولید تصویر، ویدئو، صدا و کد از مهم‌ترین نمونه‌های آن به شمار می‌روند. بارهای کاری Generative AI شامل آموزش و اجرای مدل‌های بزرگ، پردازش هم‌زمان داده‌های متنی و چندرسانه‌ای و پاسخ‌گویی بلادرنگ به کاربران است که به توان پردازشی بالا متکی هستند.

2-      هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI)

در این رویکرد، سیستم‌های هوشمند به‌صورت مستقل برای رسیدن به یک هدف عمل می‌کنند. این عامل‌ها قادر به برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری، یادگیری از تجربه و اجرای زنجیره‌ای از وظایف هستند. بارهای کاری Agentic AI شامل پردازش مداوم داده، تحلیل سناریوهای پیچیده، مدیریت چندوظیفه‌ای و اجرای طولانی‌مدت فرایندها بدون دخالت انسان است.

3-      دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins)

دوقلوی دیجیتال نسخه‌ای مجازی از یک دارایی فیزیکی است که با داده‌های واقعی به‌روزرسانی می‌شود. این فناوری برای شبیه‌سازی رفتار تجهیزات، خطوط تولید، زیرساخت‌ها یا حتی شهرها به کار می‌رود. بارهای کاری آن شامل پردازش داده‌های حسگرها، شبیه‌سازی بلادرنگ، تحلیل پیش‌بینانه و ارزیابی سناریوهای مختلف عملیاتی است.

4-      هوش مصنوعی فیزیکی و رباتیک

این حوزه بر تعامل مستقیم ماشین با دنیای واقعی تمرکز دارد. سیستم‌ها داده‌های محیطی را از حسگرهایی مانند دوربین، لیدار و رادار دریافت کرده و در لحظه تصمیم‌گیری می‌کنند. بارهای کاری شامل پردازش بلادرنگ داده‌های حسی، کنترل حرکت، مسیریابی، تشخیص موانع و هماهنگی میان نرم‌افزار و سخت‌افزار در محیط‌های پویا است.

5-      محاسبات بصری و بینایی ماشین

محاسبات بصری به پردازش، تحلیل و تولید اطلاعات دیداری می‌پردازد. بینایی ماشین، گرافیک کامپیوتری و تحلیل تصویر از اجزای اصلی آن هستند. بارهای کاری این حوزه شامل پردازش تصاویر و ویدئوهای حجیم، تشخیص الگو، ردیابی اشیا، تحلیل حرکات انسان و استخراج داده‌های معنایی از محتوای بصری است.

6-      شبیه‌سازی و محاسبات پیشرفته

این کاربردها برای مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده فیزیکی، صنعتی و علمی استفاده می‌شوند. شبیه‌سازی رفتار مواد، جریان سیالات، سیستم‌های مکانیکی یا سناریوهای مهندسی از نمونه‌های رایج آن هستند. بارهای کاری شامل محاسبات عددی سنگین، اجرای مدل‌های چندبعدی، پردازش موازی و تحلیل حجم بالای داده‌های خروجی هستند.

7-      مدل‌سازی سه‌بعدی

مدل‌سازی سه‌بعدی به ایجاد و ویرایش مدل‌های دیجیتال واقع‌گرایانه برای کاربردهای مختلف می‌پردازد. این فناوری در طراحی صنعتی، معماری، سرگرمی، پزشکی و آموزش استفاده می‌شود. بارهای کاری آن شامل رندرینگ پیشرفته، شبیه‌سازی نور و متریال، پردازش گرافیکی سنگین و تکرار سریع طراحی‌ها پیش از تولید نهایی است.

جمع‌بندی

سرورهای HPE ProLiant Compute مبتنی بر معماری NVIDIA Blackwell و پلتفرم HPE Private Cloud AI، نقشی کلیدی در توانمندسازی سازمان‌ها برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایفا می‌کنند. این راهکارها با فراهم ‌کردن توان پردازشی شتاب‌یافته، قابلیت‌هایی برای ذخیره و مدیریت داده‌های عظیم، مقیاس‌پذیری و امنیت پیشرفته، کل چرخه عمر AI را پوشش می‌دهند. در نتیجه، HPE تنها تامین کننده سرورها نیست، بلکه ارائه‌دهنده یک زیرساخت کامل و آماده برای آینده هوش مصنوعی در سطح سازمانی است.