בחירת שרת ל-AI להרצה מקומית: כל מה שצריך לדעת כדי לקבל החלטה מושכלת
בימינו, כשהבינה המלאכותית (AI) תופסת מקום מרכזי בכל תחום, מהעסקים ועד המחקר, היכולת להריץ מודלים מתקדמים מקומית היא נכס יקר ערך. בין אם אתם סטארט-אפ חדשני, מוסד מחקרי, או תאגיד גדול, בחירת השרת המתאים היא קריטית להצלחה שלכם. במאמר זה, נדריך אתכם כיצד לבחור את השרת המתאים עבור צרכי ה-AI שלכם, ונספק כלים לשאול את השאלות הנכונות כדי להבטיח שאתם מקבלים את ההחלטה הטובה ביותר.

למה לבחור בשרת AI מקומי?
שרתי AI מקומיים מציעים מגוון יתרונות, ביניהם:

ביצועים גבוהים: אימון והסקת מודלים מהירים יותר הודות לגישה ישירה לחומרה מתקדמת.
שליטה ובקרה: גישה מלאה למערכת ולנתונים, ללא תלות בספקים חיצוניים.
אבטחה: הנתונים שלכם נשמרים מקומית, מה שמפחית את הסיכון לחשיפה לא מורשית.
גמישות: התאמת המערכת לצרכים הייחודיים שלכם, בין אם מדובר במודלים של NLP, ראייה ממוחשבת, או כל תחום אחר.
שאלות קריטיות לבחירת השרת המתאים
1. מהו סוג המודלים שאתם מריצים?
הצעד הראשון בבחירת השרת הוא להבין את אופי המודלים שאתם מריצים. האם מדובר במודלים קטנים ובינוניים כמו YOLO או BERT, או במודלים גדולים ומורכבים כמו GPT-3 ו-AlphaFold? מודלים גדולים דורשים כוח מחשוב וזיכרון רב יותר, ולכן ייתכן שתזדקקו לכרטיסי GPU מתקדמים כמו NVIDIA A100 או H100.

2. כמה זיכרון GPU (VRAM) אתם צריכים?
הזיכרון ב-GPU משחק תפקיד מרכזי בביצועי המודל, במיוחד במודלים גדולים שדורשים מקום רב לזיכרון. אם אתם מריצים מודלים גדולים, חפשו שרתים עם כרטיסי GPU בעלי זיכרון של לפחות 24GB כמו NVIDIA RTX 3090 או יותר. עבור מודלים בינוניים, ייתכן ו-12GB יספיקו.

3. האם אתם זקוקים לכוח עיבוד נוסף מהמעבד (CPU)?
למרות שה-GPU הוא הרכיב המרכזי בהרצת מודלים של AI, המעבד (CPU) גם כן משחק תפקיד חשוב, במיוחד בניהול משימות מרובות או בטרום-עיבוד נתונים. אם אתם מתכננים להריץ משימות נוספות על השרת, כדאי להשקיע במעבד מרובה ליבות כמו Intel Xeon או AMD EPYC.

4. מהו התקציב שלכם?
כמו בכל השקעה, חשוב להגדיר תקציב ברור. שרתים עם כרטיסי GPU מתקדמים כמו NVIDIA H100 יכולים להיות יקרים יותר, אך מספקים ביצועים חסרי תחרות. עם זאת, אם התקציב מוגבל, כרטיסים כמו RTX 3060 או 3080 Ti יכולים להוות פיתרון מצוין עבור מודלים קטנים עד בינוניים.

5. האם אתם זקוקים להרחבות עתידיות?
חשבו על הצרכים העתידיים שלכם. אם אתם מתכננים להרחיב את הפעילות או להריץ מודלים מורכבים יותר בעתיד, כדאי לבחור בשרת שמאפשר הרחבת חומרה בקלות, כמו הוספת כרטיסי GPU נוספים או שדרוג זיכרון.

בחירת השרת המושלם: מדוע אנחנו?
כשמדובר בשרתים להרצת AI מקומית, אנחנו מבינים את החשיבות של ביצועים אמינים, אבטחה וגמישות. החברה שלנו מציעה מגוון רחב של שרתים מותאמים אישית, עם כרטיסי GPU מתקדמים, מעבדים עוצמתיים, ותמיכה טכנית מקצועית שתסייע לכם לבחור ולהתאים את השרת המושלם לצרכים שלכם.

לסיכום
בחירת השרת המתאים להרצת AI מקומית היא משימה שמחייבת מחשבה ותכנון. על ידי שאילת השאלות הנכונות ובחינת הצרכים הספציפיים שלכם, תוכלו להבטיח שאתם משקיעים בשרת שיספק לכם ביצועים מרביים ויאפשר לכם להוביל את התחום בו אתם פועלים.

אנחנו כאן כדי לעזור! צרו קשר עם המומחים שלנו לקבלת ייעוץ והתאמה אישית של השרת המושלם עבורכם.

כרטיסי GPU לצרכנים (Consumer GPUs)
NVIDIA GeForce RTX 4090

זיכרון GPU (VRAM): 24GB GDDR6X
שימושים: עיבוד גרפי מתקדם, למידה עמוקה, מודלים גדולים.
NVIDIA GeForce RTX 4080

זיכרון GPU (VRAM): 16GB GDDR6X
שימושים: משחקים, למידה עמוקה, מודלים בינוניים.
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti

זיכרון GPU (VRAM): 12GB GDDR6X
שימושים: משחקים, עיבוד תמונה, מודלים קטנים ובינוניים.
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti

זיכרון GPU (VRAM): 12GB GDDR6X
שימושים: עיבוד גרפי, למידה עמוקה, מודלים בינוניים.
NVIDIA GeForce RTX 3070

זיכרון GPU (VRAM): 8GB GDDR6
שימושים: משחקים, עיבוד תמונה, מודלים קטנים.
AMD Radeon RX 6900 XT

זיכרון GPU (VRAM): 16GB GDDR6
שימושים: עיבוד גרפי מתקדם, מודלים קטנים ובינוניים.
AMD Radeon RX 6800 XT

זיכרון GPU (VRAM): 16GB GDDR6
שימושים: משחקים, עיבוד תמונה, למידה עמוקה.
כרטיסי GPU מקצועיים (Professional GPUs)
NVIDIA RTX A6000

זיכרון GPU (VRAM): 48GB GDDR6
שימושים: עיבוד גרפי מקצועי, למידה עמוקה, אנימציה, ויישומים תעשייתיים.
NVIDIA RTX A5000

זיכרון GPU (VRAM): 24GB GDDR6
שימושים: עיבוד גרפי מקצועי, מחקר, למידה עמוקה.
NVIDIA Quadro RTX 8000

זיכרון GPU (VRAM): 48GB GDDR6
שימושים: עיבוד גרפי מקצועי, מדע נתונים, אנימציה.
AMD Radeon Pro W6800

זיכרון GPU (VRAM): 32GB GDDR6
שימושים: עיבוד גרפי מקצועי, עיצוב תעשייתי.
AMD Radeon Pro W5700

זיכרון GPU (VRAM): 8GB GDDR6
שימושים: עיבוד גרפי מקצועי, עריכת וידאו, עיצוב גרפי.
כרטיסי GPU למרכזי נתונים (Data Center GPUs)
NVIDIA H100 Tensor Core

זיכרון GPU (VRAM): 80GB HBM2e
שימושים: מודלים גדולים של AI, למידת מכונה, דטה סנטרים.
NVIDIA A100 Tensor Core

זיכרון GPU (VRAM): 40GB או 80GB HBM2e
שימושים: אימון והסקה של מודלים גדולים, דטה סנטרים, בינה מלאכותית.
NVIDIA V100 Tensor Core

זיכרון GPU (VRAM): 16GB HBM2
שימושים: למידה עמוקה, עיבוד נתונים, דטה סנטרים.
AMD MI250X

זיכרון GPU (VRAM): 64GB HBM2
שימושים: למידה עמוקה, חישובים מדעיים, דטה סנטרים.
AMD MI100

זיכרון GPU (VRAM): 32GB HBM2
שימושים: חישובים מתקדמים, למידה עמוקה, דטה סנטרים.
כרטיסים נוספים לשיקול
NVIDIA T4 Tensor Core

זיכרון GPU (VRAM): 16GB GDDR6
שימושים: יישומים של בינה מלאכותית, הסקה, עיבוד נתונים.
NVIDIA Titan RTX

זיכרון GPU (VRAM): 24GB GDDR6
שימושים: למידה עמוקה, עיבוד תמונה, מחקר מדעי.
NVIDIA RTX 3060

זיכרון GPU (VRAM): 12GB GDDR6
שימושים: עיבוד תמונה, מודלים

הנה רשימה של המודלים המובילים בתוספת הצעות לחומרה שיכולה לתמוך בהרצתם בצורה מיטבית:

עיבוד שפה טבעית (NLP)
XLNet

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100 / A40, לפחות 16GB VRAM.
DistilBERT

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / 3070, לפחות 8GB VRAM.
ALBERT

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX A5000, לפחות 12GB VRAM.
ELECTRA

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX 3090, לפחות 12GB VRAM.
ERNIE

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
GPT-Neo

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX A100 / H100, לפחות 24GB VRAM.
GPT-J

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
BLOOM

חומרה מומלצת: NVIDIA A100 / H100, לפחות 40GB VRAM.
T5-11B

חומרה מומלצת: NVIDIA A100 / H100, לפחות 40GB VRAM.
MarianMT

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX A4000, לפחות 12GB VRAM.
Longformer

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX 3090, לפחות 12GB VRAM.
PEGASUS

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
BERTology

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX A5000 / A100, לפחות 24GB VRAM.
SpanBERT

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX A100, לפחות 12GB VRAM.
Reformer

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX A100 / H100, לפחות 24GB VRAM.
ראייה ממוחשבת (Computer Vision)
YOLOv4

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
YOLOv5

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX 3090, לפחות 12GB VRAM.
EfficientDet

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / 3070, לפחות 8GB VRAM.
DeepLabV3+

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX 3090, לפחות 12GB VRAM.
U-Net

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
Faster R-CNN

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 / RTX A5000, לפחות 12GB VRAM.
RetinaNet

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX 3090, לפחות 12GB VRAM.
Mask R-CNN

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
SqueezeNet

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / 3070, לפחות 8GB VRAM.
MobileNetV2

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
InceptionV3

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
VGG16

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX 3070, לפחות 8GB VRAM.
ResNet50

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
DenseNet

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
NasNet

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX 3090, לפחות 12GB VRAM.
מודלים גנרטיביים (Generative Models)
CycleGAN

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
Pix2Pix

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX 3070, לפחות 8GB VRAM.
StyleGAN2

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
StarGAN

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
BigGAN

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
DCGAN

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
VAE (Variational Autoencoder)

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
AAE (Adversarial Autoencoder)

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
Conditional GAN (cGAN)

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX A5000, לפחות 12GB VRAM.
Pix2PixHD

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
למידה עמוקה (Deep Learning)
DeepAR

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
DeepLabV3

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3080 / RTX 3090, לפחות 12GB VRAM.
AutoML

חומרה מומלצת: תלוי במודל ובנתונים, בדרך כלל NVIDIA RTX 3090 או RTX A100, לפחות 12GB VRAM.
TPU (Tensor Processing Unit)

חומרה מומלצת: חומרה ייעודית המוצעת ב-Google Cloud, ניתן להשתמש גם ב-GPU מתקדם (כמו RTX A100) במקום.
Faster Transformer

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
Swin Transformer

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
GloVe

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
Word2Vec

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
FastText

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
TextCNN

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
DeepPavlov

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
OpenAI Codex

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3090 / RTX A100, לפחות 24GB VRAM.
למידה מסודרת (Reinforcement Learning)
DQN (Deep Q-Network)

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3060 / RTX A4000, לפחות 8GB VRAM.
DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)

חומרה מומלצת: NVIDIA RTX 3070 /

כיצד לבחור חומרה עבור הרצת AI מקומית: הבדלים בין הרצה מקומית להרצה בענן ותחזיות לעתיד
בימינו, הרצת מודלים של אינטליגנציה מלאכותית (AI) הפכה לחלק מהותי בפיתוח טכנולוגיות חדשות ובשיפור תהליכים עסקיים. בין אם מדובר במודלים לעיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת, או למידה עמוקה, הבחירה הנכונה בחומרה יכולה להוות את ההבדל בין ביצועים גבוהים לפעולה איטית או לא אפקטיבית. במאמר זה נבחן את הקריטריונים לבחירת חומרה, נפרט את ההבדלים בין הרצה מקומית להרצה בענן, ונדון בכיוונים העתידיים בטכנולוגיה זו.

1. בחירת חומרה עבור הרצת AI מקומית
א. סוגי כרטיסי GPU:
כרטיסי גרפיקה (GPU) הם המרכיב הקרדינלי בשרתי AI מקומיים. הם עוסקים בחישובים מקבילים הנדרשים למודלים של למידה עמוקה. כרטיסים כמו NVIDIA RTX 3090, NVIDIA A100, ו- NVIDIA H100 מספקים ביצועים גבוהים עם יכולות VRAM גדולות. בחירה בין כרטיסי GPU תלויה בגודל ובמורכבות המודלים שברצונך להריץ.

ב. דרישות זיכרון ושטח אחסון:
מודלים מתקדמים דורשים כמות רבה של זיכרון RAM ושטח אחסון SSD מהיר. ככל שמודל ה-AI גדול ומסובך יותר, כך ידרשו יותר משאבים. חשוב לוודא שהשרת שלך מצויד בזיכרון מספק (לפחות 64GB RAM עבור מודלים גדולים) ושטח אחסון רחב (לפחות 1TB SSD).

ג. מערכת קירור וחשמל:
החומרה המתקדמת דורשת מערכת קירור יעילה ויכולת חשמלית גבוהה. כרטיסי GPU ומעבדים עוצמתיים פלטים חום רב ולכן יש צורך בקירור טוב. כמו כן, יש לוודא שהמערכת החשמלית תומכת בדרישות האנרגיה של החומרה.

ד. תשתית תוכנה:
תוכנות דרייברים עדכניות ותמיכה בפלטפורמות פיתוח כמו TensorFlow, PyTorch ו-Keras חיוניות לפעולה תקינה של מודלים. יש לוודא שהתוכנה המעודכנת תואמת לחומרה הנבחרת.

2. הרצה מקומית vs. הרצה בענן
א. הרצה מקומית:
הרצה מקומית מתייחסת לפעולה של מודלים של AI על חומרה שברשותך, כמו שרתים אישיים או מרכזי נתונים. היתרונות כוללים:

שליטה מלאה: שליטה על כל היבט של החומרה והתוכנה.
אבטחת מידע: נתונים לא יוצאים מהארגון, מה שמפחית סיכונים של פרטיות ודליפת מידע.
הוצאות חד פעמיות: תשלום חד פעמי עבור רכישת חומרה, ללא תשלומים חודשיים.
חסרונות כוללים:

עלות ראשונית גבוהה: השקעה ראשונית גבוהה בחומרה.
תחזוקה: צורך בתחזוקה שוטפת וקונפיגורציה.
גמישות מוגבלת: שינוי או עדכון החומרה כרוך בהשקעה נוספת.
ב. הרצה בענן:
הרצה בענן מתייחסת לשימוש בשירותי ענן כמו AWS, Google Cloud, או Microsoft Azure. היתרונות כוללים:

גמישות גבוהה: אפשרות להתאמה לפי הצורך עם תשלום לפי שימוש.
תחזוקה נמוכה: אין צורך לנהל או לתחזק את החומרה.
שירותים נוספים: גישה לכלים מתקדמים ותמיכה רחבה.
חסרונות כוללים:

עלות חודשית: תשלום עבור השימוש בשירותי הענן.
בקרת פרטיות: נתונים עלולים להיות מאוחסנים בענן של ספק צד שלישי.
תלות באינטרנט: הרצת מודלים מחייבת חיבור אינטרנט יציב ומהיר.
3. כיוונים עתידיים בטכנולוגיית חומרה ל-AI
א. התקדמות בכרטיסי GPU:
כרטיסי GPU כמו NVIDIA H100 ו-A100 מציעים ביצועים גבוהים ויכולת עיבוד מקבילית, אך העתיד טומן בחובו פתרונות נוספים כמו TPU (Tensor Processing Unit) ותמיכה במודלים נוספים כמו GPU של אינטל ו-AMD.

ב. פתרונות קירור מתקדמים:
בעקבות העלייה בצרכים האנרגטיים, פיתוחים בתחום הקירור החיוניים לשרתים כגון קירור נוזלי וקירור ישיר של רכיבים צפויים להיות נפוצים יותר.

ג. חומרה מותאמת אישית:
הופעת חומרה מותאמת אישית כמו FPGA (Field Programmable Gate Arrays) תספק פתרונות מותאמים אישית למודלים ספציפיים ותשפר את הביצועים הכוללים.

ד. אינטגרציה עם מחשוב קוונטי:
מחשוב קוונטי צפוי לשנות את הדרך בה אנו מבצעים חישובים עבור מודלים מורכבים, מה שיביא ליכולת פתרון בעיות בצורה מהירה יותר ויעילה יותר.

ה. אופטימיזציה של חומרה לתמיכה בלמידה חישובית רזה:
המשך פיתוח טכנולוגיות לחסכון במשאבים, שיפר את ביצועי המודלים ויביא לירידה בעלויות התפעול.

סיכום
בחירת החומרה הנכונה עבור הרצת מודלים של AI תלויה במגוון גורמים, כולל סוג המודל, דרישות ביצועים, ותקציב. הרצה מקומית ועננית כל אחת מציעה יתרונות וחסרונות, והבחירה ביניהן תלויה בצרכים הספציפיים שלך. הכיוונים העתידיים בחומרה מבטיחים שיפורים בביצועים ויעילות, ולכן חשוב להישאר מעודכן בהתפתחויות האחרונות בתחום כדי לבצע את הבחירה הנכונה.