जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसके व्यावहारिक अनुप्रयोगों के विकास के साथ, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए सर्वर बनाना विभिन्न उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण हो गया है - ऑटोमोटिव विनिर्माण से लेकर चिकित्सा तक, साथ ही शैक्षिक और सरकारी संस्थानों के लिए भी।  आइए सबसे महत्वपूर्ण घटकों पर विचार करें जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए सर्वर के चयन को प्रभावित करते हैं: सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू) और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू)। उपयुक्त प्रोसेसर और ग्राफिक्स कार्ड का चयन करने से आप एक उच्च-प्रदर्शन प्लेटफ़ॉर्म स्थापित करने में सक्षम होंगे और एक समर्पित या वर्चुअल (वीपीएस) सर्वर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित गणनाओं को काफी तेज़ कर पाएंगे।  या एक सर्वर के साथ  व्यावसायिक-ग्रेड NVIDIA Tesla H100 / H100 80Gb या RTX A5000 / A4000 कार्ड के साथ।  भी उपलब्ध हैं.   तत्काल तैनाती के साथ GPU सर्वर किराए पर लें   कस्टम कॉन्फ़िगरेशन   गेम RTX4090 कार्ड के साथ GPU सर्वर  आप अपने AI सर्वर के लिए सही प्रोसेसर का चयन कैसे करते हैं?  प्रोसेसर मुख्य "कैलकुलेटर" है जो उपयोगकर्ताओं से आदेश प्राप्त करता है और "कमांड चक्र" निष्पादित करता है, जिससे वांछित परिणाम प्राप्त होंगे। इसलिए, एक AI सर्वर को इतना शक्तिशाली बनाने का एक बड़ा हिस्सा इसका CPU है।  आप AMD और Intel प्रोसेसर के बीच तुलना की उम्मीद कर सकते हैं। हाँ, ये दो उद्योग नेता प्रोसेसर निर्माण में सबसे आगे हैं, Intel 5वीं पीढ़ी के Intel® Xeon® (और पहले से घोषित 6वीं पीढ़ी) और AMD EPYC™ 8004/9004 की लाइनअप x86-आधारित CISC प्रोसेसर के शिखर का प्रतिनिधित्व करती है।  यदि आप एक परिपक्व और सिद्ध पारिस्थितिकी तंत्र के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन की तलाश कर रहे हैं, तो इन चिप निर्माताओं से शीर्ष-स्तरीय उत्पादों का चयन करना सही विकल्प होगा। यदि बजट एक चिंता का विषय है, तो Intel® Xeon® और AMD EPYC™ प्रोसेसर के पुराने संस्करणों पर विचार करें।  यहां तक कि AMD या Nvidia के उच्च-स्तरीय मॉडल के डेस्कटॉप CPU भी AI के साथ काम करने के लिए एक अच्छा शुरुआती बिंदु होंगे यदि आपके कार्यभार को बड़ी संख्या में कोर और मल्टीथ्रेडिंग क्षमताओं की आवश्यकता नहीं है। व्यवहार में, जब भाषा मॉडल की बात आती है, तो ग्राफिक्स एक्सेलेरेटर या सर्वर में स्थापित RAM की मात्रा का चुनाव CPU प्रकारों के बीच चुनाव से अधिक प्रभाव डालेगा।  जबकि मिक्सट्रल के 8x7B जैसे कुछ मॉडल, CPU पर चलने पर वीडियो कार्ड में पाए जाने वाले टेंसर कोर की कम्प्यूटेशनल शक्ति के बराबर परिणाम दे सकते हैं, उन्हें CPU + GPU बंडल की तुलना में 2-3 गुना अधिक RAM की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, 16 GB RAM और 24 GB GPU वीडियो मेमोरी पर चलने वाले मॉडल को केवल CPU पर चलने पर 64 GB तक RAM की आवश्यकता हो सकती है।  AMD और Intel के अलावा, अन्य विकल्प भी उपलब्ध हैं। ये ARM आर्किटेक्चर पर आधारित समाधान हो सकते हैं, जैसे NVIDIA Grace™, जो ARM कोर को पेटेंट NVIDIA सुविधाओं के साथ जोड़ता है, या Ampere Altra™।  आप अपने AI सर्वर के लिए सही ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) का चयन कैसे करते हैं?  GPU आज AI सर्वर संचालन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह एक त्वरक के रूप में कार्य करता है जो CPU को तंत्रिका नेटवर्क के अनुरोधों को अधिक तेज़ी से और अधिक कुशलता से संसाधित करने में मदद करता है। GPU कार्यों को छोटे खंडों में विभाजित कर सकता है और समानांतर कंप्यूटिंग या विशेष कोर का उपयोग करके उन्हें एक साथ निष्पादित कर सकता है। उदाहरण के लिए, NVIDIA के टेंसर कोर ट्रांसफॉर्मर इंजन, टेंसर फ्लोट 32 (TF32) और FP16 के साथ 8-बिट फ़्लोटिंग-पॉइंट (FP8) गणनाओं में उच्च प्रदर्शन के आदेश प्रदान करते हैं, जो उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (HPC) में उत्कृष्ट परिणाम दिखाते हैं।  यह विशेष रूप से अनुमान (तंत्रिका नेटवर्क के संचालन) के दौरान नहीं, बल्कि प्रशिक्षण के दौरान ध्यान देने योग्य होता है, उदाहरण के लिए, FP32 वाले मॉडल के लिए, इस प्रक्रिया में कई सप्ताह या महीने भी लग सकते हैं।  अपने खोज मानदंड को सीमित करने के लिए, निम्नलिखित प्रश्नों पर विचार करें:  क्या आपके AI सर्वर के कार्यभार की प्रकृति समय के साथ बदल जाएगी? अधिकांश आधुनिक GPU बहुत विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उनके चिप्स की वास्तुकला AI विकास या अनुप्रयोग के कुछ क्षेत्रों के लिए उपयुक्त हो सकती है, और नए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर समाधान कुछ ही वर्षों में GPU की पिछली पीढ़ियों को अप्रचलित कर सकते हैं (1-2-3)।  क्या आप मुख्य रूप से AI के प्रशिक्षण या अनुमान (उपयोग) पर ध्यान केंद्रित करेंगे? ये दो प्रक्रियाएँ सीमित मेमोरी बजट के साथ सभी आधुनिक AI पुनरावृत्तियों की नींव हैं।  प्रशिक्षण के दौरान, AI मॉडल अरबों या खरबों मापदंडों के साथ बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करता है। यह अपने एल्गोरिदम के "वज़न" को तब तक समायोजित करता है जब तक कि यह लगातार सही परिणाम उत्पन्न न कर सके।  अनुमान मोड में, AI वास्तविक दुनिया में नए इनपुट डेटा पर प्रतिक्रिया देने के लिए अपने प्रशिक्षण की "स्मृति" पर निर्भर करता है। दोनों प्रक्रियाओं के लिए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, इसलिए त्वरण के लिए GPU और विस्तार मॉड्यूल स्थापित किए जाते हैं।  ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) विशेष रूप से विशेष कोर और तंत्र के साथ डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो इस प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, 8 GPU कोर वाला NVIDIA का H100 FP8 डीप लर्निंग में 32 पेटाफ्लॉप से अधिक प्रदर्शन प्रदान करता है। प्रत्येक H100 में FP8 नामक एक नए प्रकार के डेटा और अनुकूलन के लिए "ट्रांसफॉर्मर इंजन" का उपयोग करके चौथी पीढ़ी के टेंसर कोर होते हैं। हाल ही में, NVIDIA ने अपने GPU की अगली पीढ़ी, B200 पेश की, जो और भी अधिक शक्तिशाली होगी।  AMD समाधानों का एक मजबूत विकल्प AMD Instinct™ MI300X है। इसकी विशेषता बड़ी मेमोरी क्षमता और उच्च डेटा बैंडविड्थ है, जो बड़े भाषा मॉडल (LLM) जैसे अनुमान-आधारित जनरेटिव AI अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। AMD का दावा है कि उनके GPU NVIDIA के समाधानों की तुलना में 30% अधिक कुशल हैं, लेकिन उनका सॉफ़्टवेयर कम परिपक्व है।  यदि आपको बजट की सीमाओं के भीतर फिट होने के लिए प्रदर्शन का थोड़ा त्याग करने की आवश्यकता है या यदि AI को प्रशिक्षित करने के लिए आपका डेटासेट बहुत बड़ा नहीं है, तो आप AMD और NVIDIA के अन्य विकल्पों पर विचार कर सकते हैं। अनुमान लगाने के कार्यों के लिए या जब प्रशिक्षण के लिए 24/7 मोड में निरंतर संचालन की आवश्यकता नहीं होती है, तो Nvidia RTX 4090 या RTX 3090 पर आधारित "उपभोक्ता" समाधान उपयुक्त हो सकते हैं।  यदि आप मॉडल प्रशिक्षण के लिए दीर्घकालिक गणनाओं में स्थिरता की तलाश कर रहे हैं, तो आप NVIDIA के RTX A4000 या A5000 कार्ड पर विचार कर सकते हैं। हालाँकि PCIe बस वाला H100 कार्यों के आधार पर 60-80% प्रदर्शन के साथ अधिक शक्तिशाली समाधान प्रदान कर सकता है, RTX A5000 एक अधिक सुलभ विकल्प है और कुछ कार्यों (जैसे 8x7B जैसे मॉडल के साथ काम करना) के लिए एक इष्टतम विकल्प हो सकता है।  अधिक अनोखे अनुमान समाधानों के लिए, आप AMD Alveo™ V70, NVIDIA A2/L4 Tensor Core, और Qualcomm® Cloud AI 100 जैसे कार्डों पर विचार कर सकते हैं। निकट भविष्य में, AMD और NVIDIA AI प्रशिक्षण बाजार में Intel के GPU Gaudi 3 से बेहतर प्रदर्शन करने की योजना बना रहे हैं।  इन सभी कारकों को ध्यान में रखते हुए और HPC और AI के लिए सॉफ़्टवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन को ध्यान में रखते हुए, हम Intel Xeon या AMD Epyc प्रोसेसर और NVIDIA के GPU वाले सर्वर की सलाह देते हैं। AI इनफ़रेंसिंग कार्यों के लिए, आप RTX A4000/A5000 से लेकर RTX 3090 तक के GPU का उपयोग कर सकते हैं, जबकि मल्टी-मोडल न्यूरल नेटवर्क पर प्रशिक्षण और काम करने के लिए, RTX 4090 से लेकर A100/H100 तक के समाधानों के लिए बजट आवंटित करना उचित है।   या एक सर्वर के साथ  व्यावसायिक-ग्रेड NVIDIA Tesla H100 / H100 80Gb या RTX A5000 / A4000 कार्ड के साथ।  भी उपलब्ध हैं.   तत्काल तैनाती के साथ GPU सर्वर किराए पर लें   कस्टम कॉन्फ़िगरेशन   गेम RTX4090 कार्ड के साथ GPU सर्वर  यह कहानी HackerNoon के बिजनेस ब्लॉगिंग प्रोग्राम के तहत वितरित की गई थी। प्रोग्राम के बारे में अधिक जानें  .   यहाँ

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