איך לבחור חומרה לבינה מלאכותית AI?

בעולם בו הבינה המלאכותית נהיית חשובה בכל תחום, מעסקים ועד מחקר, היכולת להריץ מודלים חדישים ישירות על החומרה שלכם מהווה יתרון ברור. בין אם אתם סטארט-אפ, מעבדת מחקר או תאגיד גדול, בחירת החומר הבינה המלאכותית הנכונה חיונית להצלחתכם. במאמר זה, ננחה אתכם כיצד לבחור את השרת המושלם וניתן לכם את הכלים לשאול את השאלות הנכונות כדי לקבל את ההחלטה הטובה ביותר

למה לבחור בשרת מקומי?

שרתי AI LAN מציעים מגוון יתרונות, כולל:

ביצועים גבוהים: אימון מהיר יותר של מודלים בזכות גישה ישירה לחומרה מתקדמת

שליטה: גישה מלאה למערכת ולנתונים, ללא תלות בספקים חיצוניים

אבטחה: הנתונים מאוחסנים באופן מקומי, ומפחיתים את הסיכון לחשיפה בלתי מורשית

גמישות: התאמה אישית של המערכת לצרכים הספציפיים, בין אם מדובר בעיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת או תחום אחר

איזה סוג של מודלים של בינה מלאכותית אתם משתמשים בהם?

הדבר הראשון שיש לקחת בחשבון בבחירת שרת הוא סוג המודלים שאתם משתמשים בהם: האם מדובר במודלים קטנים יותר כמו YOLO ו-BERT, או במודלים גדולים ומורכבים כמו GPT-3 ו-AlphaFold? מודלים גדולים יותר דורשים חומרה חזקה יותר, ולכן ייתכן שתצטרכו שרתים עם מעבדים גרפיים מתקדמים כמו TYAN AMD EPYC

כמה זיכרון VRAM צריכים?

זיכרון ה-GPU ממלא תפקיד קריטי בביצועי המודל, במיוחד עבור מודלים גדולים הדורשים כמות משמעותית של זיכרון. אם אתה מפעיל מודלים גדולים, חפש שרתים עם GPUs בעלי לפחות 24GB, כגון NVIDIA RTX 3090 או גבוה יותר. עבור מודלים בגודל בינוני, 12GB עשוי להיות מספיק.

זקוק ליותר כוח מהמעבד?

בעוד שה-GPU הוא הרכיב העיקרי להרצת מודלים של בינה מלאכותית, גם ה-CPU ממלא תפקיד קריטי, במיוחד בניהול משימות מרובות או טיפול מוקדם של נתונים. אם אתם מתכננים להריץ משימות נוספות על השרת, מומלץ להשקיע במעבד רב-ליבות כגון אינטל XEON

מה התקציב שלך

כמו בכל השקעה, חשוב להגדיר תקציב ברור. שרתים המצוידים ב-GPUs מתקדמים כמו NVIDIA H100 יכולים להיות יקרים יותר אך מציעים ביצועים חסרי תקדים. עם זאת, אם התקציב שלך מוגבל, כרטיסים כמו RTX 3060 או 3080 Ti יכולים להיות פתרון מצוין עבור מודלים קטנים עד בינוניים

האם תהיו זקוקים להרחבה? 

שקלו את הצרכים העתידיים. אם אתם מתכננים להרחיב את הפעילות או להריץ מודלים מורכבים יותר בעתיד, מומלץ לבחור שרת המאפשר הרחבה קלה של החומרה, כגון הוספת כרטיסי מסך נוספים (GPUs) או שדרוג הזיכרון.

הבנת ההבדלים בין מחשוב מקומי לענן

כיום, הפעלת מודלים של בינה מלאכותית היא כמו המנוע שמניע חדשנות וצמיחה עסקית. מהבנת שפה ועד ראיית העולם כמו מחשב, החומרה הנכונה היא המפתח להצלחת פרויקטי הבינה המלאכותית שלך. בסעיף זה, נפרק מה לחפש בחומרת בינה מלאכותית, נחקור את היתרונות והחסרונות של הפעלת בינה מלאכותית באופן מקומי או בענן, ונתבונן אל עתיד טכנולוגיית הבינה המלאכותית.

בחירת חומרה עבור AI בשרת מקומי

סוגי כרטיסי GPU

יחידות עיבוד גרפי (GPUs) הן אבן היסוד של שרתים מקומיים ל-AI. הם מטפלים בחישובים מקבילים הנדרשים עבור מודלים של למידה עמוקה. כרטיסים כמו NVIDIA RTX 3090, NVIDIA A100 ו-NVIDIA H100 מציעים ביצועים גבוהים עם קיבולת VRAM גדולה. בחירת ה-GPU תלויה בגודל ובמורכבות של המודלים שאתם מתכוונים להריץ

דרישות זיכרון ואחסון

מודלים מתקדמים דורשים כמויות משמעותיות של זיכרון עבודה (RAM) ואחסון SSD מהיר. ככל שהמודל של הבינה המלאכותית גדל ונעשה מורכב יותר, כך גדלים גם המשאבים הנדרשים. חשוב לוודא שהשרת מצויד בזיכרון מספיק, לפחות 64 גיגהבייט RAM עבור מודלים גדולים, ואחסון נרחב, לפחות 1 טרהבייט SSD

מערכות קירור והספק

חומרה מתקדמת דורשת מערכת קירור יעילה ויכולת הספק גבוהה. רוב המעבדים הגרפיים והמעבדים החזקים ביותר מייצרים כמות משמעותית של חום, ולכן נדרש קירור הולם. בנוסף, חיוני לוודא כי המערכת החשמלית יכולה לתמוך בדרישות ההספק של החומרה

תשתית תוכנה

תפעול תקין של מודלים דורש תוכנות מנהלי התקנים מעודכנות ותמיכה בפלטפורמות פיתוח כגון TensorFlow, PyTorch ו-Keras. יש לוודא כי התוכנה המעודכנת תואמת לחומרת המחשב שנבחרה.

מקומי מול ענן

ביצוע מקומי

יתרונות כוללים:

שליטה מלאה: שליטה מלאה על כל היבטי החומרה והתוכנה.

אבטחת מידע: הנתונים נשארים בתוך הארגון, ומפחיתים את הסיכונים הפרטיות והפרת נתונים.

עלות חד-פעמית: תשלום חד-פעמי מראש עבור רכישת חומרה, ללא דמי מנוי חודשיים.

חסרונות כוללים:

עלות התחלתית גבוהה: השקעה ראשונית משמעותית בחומרה.

תחזוקה: דורש תחזוקה מתמדת ותצורה.

גמישות מוגבלת: שינויים או עדכונים לחומרה כרוכים בעלויות נוספות.

ביצוע בענן

ביצוע מבוסס ענן מתייחס לשימוש בשירותי ענן כגון AWS, Google Cloud או Microsoft Azure.

יתרונות כוללים:

גמישות גבוהה: יכולת להתרחב ולהסתגל לצרכים משתנים עם מודל תשלום לפי שימוש.

תחזוקה נמוכה: אין צורך לנהל או לתחזק את החומרה.

שירותים נוספים: גישה לכלי מתקדמים ותמיכה מקיפה.

חסרונות כוללים:

עלות: דמי מנוי חודשיים לשירותי ענן.

פרטיות: נתונים עשויים להיות מאוחסנים על שרתים של צד שלישי.

אינטרנט: דגמים זקוקים לחיבור אינטרנט יציב ומהיר.

עתיד טכנולוגיית החומרה של בינה מלאכותית

חידושים בתחום כרטיסי המסך

מעבדים גרפיים (GPUs) כמו NVIDIA H100 ו-A100 מציעים ביצועים גבוהים ויכולות עיבוד מקביליות יוצאות דופן, אך העתיד צופן בתוכו פתרונות נוספים כמו TPUs ותמיכה במודלים נוספים ממעבדים גרפיים של אינטל ו-AMD

 פתרונות קירור מתקדמים למחשבים

בשל עליית הביקוש לאנרגיה, פיתוחים מתקדמים בקירור שרתים, כגון קירור נוזלי וקירור ישיר לשבב, צפויים להיות יותר נפוצים

חומרה מותאמת אישית

חומרה מותאמת אישית, כמו FPGA, מספקת פתרונות מותאמים לצרכים ספציפיים של כל מודל, ומשפרת את הביצועים הכוללים

אינטגרציה של מחשוב קוונטי

המחשוב הקוונטי צפוי לפתוח אפשרויות חדשות בתחום החישובים, ולהעניק לנו כלים מהירים ויעילים יותר לפתרון בעיות מורכבות

אופטימיזציה של חומרה Lean ML

פיתוח מתמיד של טכנולוגיות חסכוניות במשאבים ישפר את ביצועי המודל ויקטינו את עלויות התפעול