随着生成人工智能及其实际应用的发展，创建人工智能服务器对于各个行业（从汽车制造到医药，以及教育和政府机构）都变得至关重要。 让我们考虑影响人工智能服务器选择的最重要的组件：中央处理器 (CPU) 和图形处理单元 (GPU)。选择合适的处理器和显卡将使您能够建立高性能平台，并显著加快专用或虚拟 (VPS) 服务器上与人工智能相关的计算。 或具有 配备专业级 NVIDIA Tesla H100 / H100 80Gb 或 RTX A5000 / A4000 卡。 也可用。 租用 GPU 服务器，即时部署 自定义配置 带有游戏 RTX4090 卡的 GPU 服务器 如何为您的 AI 服务器选择合适的处理器？ 处理器是主要的“计算器”，它接收用户的命令并执行“命令循环”，从而产生所需的结果。因此，人工智能服务器如此强大的很大一部分原因在于它的 CPU。 您可能希望将 AMD 和 Intel 处理器进行比较。是的，这两个行业领导者处于处理器制造的最前沿，其第五代 Intel® Xeon®（以及已发布的第六代）和 AMD EPYC™ 8004/9004 代表了基于 x86 的 CISC 处理器的巅峰。 如果您正在寻找出色的性能以及成熟且经过验证的生态系统，那么选择这些芯片制造商的顶级产品将是正确的选择。如果预算是一个问题，请考虑旧版本的 Intel® Xeon® 和 AMD EPYC™ 处理器。 如果您的工作负载不需要大量内核和多线程功能，那么即使是 AMD 或 Nvidia 的高端台式机 CPU 也是使用 AI 的良好起点。实际上，当涉及到语言模型时，图形加速器的选择或服务器中安装的 RAM 数量将比 CPU 类型的选择产生更大的影响。 虽然某些模型（例如 Mixtral 的 8x7B）在 CPU 上运行时可以产生与视频卡中张量核心的计算能力相当的结果，但它们所需的 RAM 也比 CPU + GPU 捆绑包多 2-3 倍。例如，在 16 GB RAM 和 24 GB GPU 视频内存上运行的模型在仅在 CPU 上运行时可能需要高达 64 GB 的 RAM。 除了 AMD 和英特尔，还有其他选择。这些可以是基于 ARM 架构的解决方案，例如将 ARM 内核与 NVIDIA 专利功能相结合的 NVIDIA Grace™，或 Ampere Altra™。 如何为您的 AI 服务器选择合适的图形处理单元 (GPU)？  GPU 在当今的 AI 服务器运行中扮演着越来越重要的角色。它充当加速器，帮助 CPU 更快、更高效地处理对神经网络的请求。GPU 可以将任务分解为更小的部分，并使用并行计算或专用核心同时执行它们。例如，NVIDIA 的张量核心在 Transformer Engine、Tensor Float 32 (TF32) 和 FP16 的 8 位浮点 (FP8) 计算中提供了高出几个数量级的性能，在高性能计算 (HPC) 中表现出色。 这在推理（神经网络的运行）过程中尤其明显，但在训练过程中则不然，例如，对于具有 FP32 的模型，这个过程可能需要数周甚至数月。 为了缩小搜索条件，请考虑以下问题： 您的 AI 服务器的工作负载性质会随着时间的推移而改变吗？大多数现代 GPU 都是为非常具体的任务而设计的。其芯片的架构可能适合某些 AI 开发或应用领域，而新的硬件和软件解决方案可以在短短几年内 (1-2-3) 淘汰前几代 GPU。 你会主要关注训练 AI 还是推理（使用）？这两个过程是所有现代 AI 在内存预算有限的情况下迭代的基础。 在训练过程中，AI模型需要处理数十亿甚至数万亿个参数的大量数据，不断调整算法的“权重”，直到能够持续生成正确的结果。 在推理模式下，人工智能依靠其训练的“记忆”来响应现实世界中的新输入数据。这两个过程都需要大量的计算资源，因此安装了 GPU 和扩展模块来加速。 图形处理单元 (GPU) 专为训练深度学习模型而设计，具有专门的核心和机制，可以优化此过程。例如，NVIDIA 的 H100 具有 8 个 GPU 核心，在 FP8 深度学习中提供超过 32 petaflops 的性能。每个 H100 都包含第四代张量核心，使用一种名为 FP8 的新数据类型和一个用于优化的“Transformer Engine”。最近，NVIDIA 推出了下一代 GPU B200，它将更加强大。  AMD Instinct™ MI300X 是 AMD 解决方案的有力替代品。其特点是内存容量大、数据带宽高，这对于基于推理的生成式 AI 应用（如大型语言模型 (LLM)）非常重要。AMD 声称他们的 GPU 比 NVIDIA 的解决方案效率高 30%，但软件不太成熟。 如果您需要牺牲一点性能以适应预算限制，或者用于训练 AI 的数据集不是太大，则可以考虑 AMD 和 NVIDIA 的其他选择。对于推理任务或不需要全天候连续运行进行训练的情况，基于 Nvidia RTX 4090 或 RTX 3090 的“消费者”解决方案可能比较合适。 如果您正在寻找模型训练的长期计算稳定性，可以考虑 NVIDIA 的 RTX A4000 或 A5000 卡。虽然带有 PCIe 总线的 H100 可能提供更强大的解决方案，性能提升 60-80%，具体取决于任务，但 RTX A5000 是一个更易于使用的选项，并且可能是某些任务的最佳选择（例如使用 8x7B 等模型）。 对于更奇特的推理解决方案，您可以考虑 AMD Alveo™ V70、NVIDIA A2/L4 Tensor Core 和 Qualcomm® Cloud AI 100 等卡。在不久的将来，AMD 和 NVIDIA 计划在 AI 训练市场上超越英特尔的 GPU Gaudi 3。 考虑到所有这些因素，并考虑到 HPC 和 AI 的软件优化，我们建议使用配备 Intel Xeon 或 AMD Epyc 处理器和 NVIDIA GPU 的服务器。对于 AI 推理任务，您可以使用从 RTX A4000/A5000 到 RTX 3090 的 GPU，而对于训练和处理多模态神经网络，建议为从 RTX 4090 到 A100/H100 的解决方案分配预算。  或具有 配备专业级 NVIDIA Tesla H100 / H100 80Gb 或 RTX A5000 / A4000 卡。 也可用。 租用 GPU 服务器，即时部署 自定义配置 带有游戏 RTX4090 卡的 GPU 服务器 本文发布于 HackerNoon 的商业博客计划下。了解有关该计划的更多信息 。 这里

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