محصولات و راهکارهای انویدیا (NVIDIA) برای هوش مصنوعی و مراکز داده
محصولات و راهکارهای انویدیا (NVIDIA) برای هوش مصنوعی و مراکز داده
محصولات و راهکارهای انویدیا (NVIDIA) برای هوش مصنوعی و مراکز داده
انویدیا (NVIDIA) پیشرو جهانی در پردازش گرافیکی و محاسبات شتابدادهشده است؛ از کارتهای گرافیک برای بازی و رندرینگ حرفهای تا پلتفرمهای کامل هوش مصنوعی و مراکز داده. سبد محصولات این شرکت شامل GPUهای دیتاسنتر برای هوش مصنوعی و HPC، سیستمهای آمادهی NVIDIA DGX و HGX، پلتفرم نرمافزاری NVIDIA AI Enterprise و راهکارهای شبکه و لبه مبتنی بر DPU و InfiniBand است. در این صفحه، محصولات و راهکارهای اصلی انویدیا را از منظر زیرساخت سازمانی، هوش مصنوعی و مراکز داده مرور میکنیم و به مزایا، کاربردها و چالشهای پیادهسازی آنها در شبکههای مدرن میپردازیم.
چهار مزیت راهبردی انویدیا برای زیرساخت هوش مصنوعی
رهبری تکنولوژیک در GPU و هوش مصنوعی
انویدیا سالهاست استاندارد طلایی پردازندههای گرافیکی و محاسبات شتابدادهشده را تعیین میکند. معماریهای مدرن آن برای بارهای کاری هوش مصنوعی، HPC و تحلیل داده طراحی شدهاند و توان محاسباتی بسیار بالایی را در فضای محدود رک ارائه میدهند. نتیجه، کوتاه شدن زمان آموزش مدلهای پیچیده، افزایش تراکم پردازشی و بهرهوری بالاتر در مراکز داده است.
پلتفرم یکپارچه سختافزار، نرمافزار و شبکه
انویدیا فقط GPU عرضه نمیکند؛ بلکه یک پلتفرم کامل از سیستمهای آمادهی NVIDIA DGX و HGX تا استک نرمافزاری CUDA و NVIDIA AI Enterprise و راهکارهای شبکهای مبتنی بر InfiniBand و Ethernet را ارائه میدهد. این یکپارچگی باعث میشود طراحی، پیادهسازی و بهرهبرداری از «کارخانه هوش مصنوعی» با ریسک کمتر و سرعت بیشتر انجام شود.
مقیاسپذیری از لبه تا ابر
از ماژولهای کوچک NVIDIA Jetson برای لبه و رباتیک تا سرورهای پرقدرت HGX در دیتاسنتر و سرویسهای ابری مبتنی بر GPU، اکوسیستم انویدیا طیف کامل سناریوها را پوشش میدهد. شما میتوانید یک معماری منسجم از لبه تا ابر بسازید و مدلهای هوش مصنوعی را در نزدیکترین نقطه به منبع داده یا در مراکز دادهی متمرکز اجرا کنید بدون آنکه استک خود را عوض کنید.
اکوسیستم گستردهی همکاران و ISVها
هزاران تولیدکننده نرمافزار مستقل، سازندگان سرور، استارتآپ و ارائهدهنده سرویس، راهکارهای خود را روی پلتفرم انویدیا بهینهسازی کردهاند. این اکوسیستم گسترده باعث میشود برای اغلب نیازهای هوش مصنوعی، پردازش تصویر، شبیهسازی و تحلیل داده، راهکاری آماده و تستشده در دسترس داشته باشید و پیادهسازی پروژهها را با ریسک کمتر و زمان کوتاهتر انجام دهید.
چهار چالش کلیدی در پیادهسازی زیرساخت هوش مصنوعی
کمبود توان پردازشی برای آموزش مدلهای بزرگ
مدلهای زبانی بزرگ و شبکههای عمیق، به توان محاسباتی بسیار بالا نیاز دارند و اغلب زیرساختهای سنتی فقط با CPU نمیتوانند این بار را تحمل کنند. نتیجه، زمانهای آموزش چند هفتهای یا چند ماهه و محدود شدن تعداد آزمایشها و تکرارهاست. ترکیب سرورهای استاندارد با GPUهای پرقدرت انویدیا و معماریهای بهینه، این چالش را به فرصتی برای تسریع چرخه توسعه و استقرار مدلهای هوش مصنوعی تبدیل میکند.
تاخیر شبکه و مقیاسپذیری کلاسترهای GPU
در معماریهای مدرن هوش مصنوعی، دهها یا صدها GPU باید با کمترین تاخیر ممکن با هم تبادل داده کنند. شبکههای معمولی اترنت با تاخیر و سربار زیاد، سرعت آموزش توزیعشده را بهشدت کاهش میدهند و منابع گرانقیمت را بلااستفاده میگذارند. طراحی صحیح شبکهی پرسرعت و کمتاخیر بر پایه راهکارهای شبکهای انویدیا، پیشنیاز واقعی ساخت کلاسترهای مقیاسپذیر GPU است.
مصرف انرژی و خنکسازی در رکهای پرتراکم
سرورهای مبتنی بر GPUهای پرقدرت انویدیا در هر رک، دهها کیلووات انرژی مصرف میکنند و گرمای زیادی تولید میشود. اگر طراحی تغذیه برق، کابلکشی و خنکسازی متناسب با این تراکم انجام نشود، پایداری سرویس و عمر تجهیزات دچار مشکل خواهد شد. برنامهریزی درست برای ظرفیت برق و سرمایش، شرط لازم برای بهرهگیری کامل از پلتفرمهای NVIDIA DGX و HGX است.
کمبود تخصص برای طراحی و بهرهبرداری از AI Factory
ساخت «کارخانه هوش مصنوعی» فقط خرید GPU نیست؛ باید معماری دیتاسنتر، شبکه، استوریج، امنیت و استک نرمافزاری انویدیا را در کنار هم طراحی و پیادهسازی کرد. بسیاری از تیمهای IT سنتی تجربه کافی در این حوزه ندارند و در انتخاب پلتفرم، اندازهگذاری، MLOps و بهرهبرداری ۲۴×۷ با چالش روبهرو میشوند. همکاری با شرکای متخصص و استفاده از رفرانس آرکیتکچرهای انویدیا، ریسک پروژه و زمان رسیدن به ارزش را بهطور محسوسی کاهش میدهد.
چهار کاربرد کلیدی انویدیا در زیرساخت هوش مصنوعی سازمانی
آموزش و استقرار GenAI و LLM با NVIDIA DGX
سیستمهای NVIDIA DGX و کلاسترهای مبتنی بر GPU قلب زیرساخت آموزش مدلهای مولد و مدلهای زبانی بزرگ هستند. با کنار هم قرار دادن چندین GPU قدرتمند، شبکهی داخلی پرسرعت و استک نرمافزاری بهینهشده برای PyTorch و TensorFlow، زمان آموزش مدلها از ماهها به روزها کاهش مییابد. سازمانها میتوانند از همان پلتفرم، برای استقرار (Inference) و ارائه سرویسهای GenAI به واحدهای مختلف کسبوکار استفاده کنند.
هوش مصنوعی در لبه و رباتیک با NVIDIA Jetson
خانواده NVIDIA Jetson امکان اجرای مدلهای هوش مصنوعی را روی دستگاههای لبهای فراهم میکند؛ از رباتها و ماشینآلات صنعتی تا حسگرهای هوشمند و سامانههای نظارت تصویری. مصرف انرژی پایین در کنار توان پردازشی بالا، این پلتفرم را برای پردازش همزمان چندین استریم ویدئویی، تشخیص اشیاء، ناوبری خودکار و تصمیمگیری بلادرنگ در محیطهای صنعتی و شهری ایدهآل میسازد.
شتابدهی شبیهسازی و محاسبات علمی در دیتاسنتر
بسیاری از کاربارهای HPC مانند شبیهسازیهای مهندسی، مالی، ژنتیک و هواشناسی، با استفاده از GPUهای انویدیا چندین برابر سریعتر اجرا میشوند. کتابخانههای شتابدادهشده مبتنی بر CUDA و یکپارچگی با ابزارهای رایج HPC کمک میکند کدهای موجود با کمترین تغییر روی GPU اجرا شوند؛ در نتیجه زمان اجرای پروژهها کوتاه شده و امکان انجام سناریوهای بیشتر و تحلیلهای عمیقتر فراهم میگردد.
پایش و تحلیل داده در مقیاس انبوه با NVIDIA AI Enterprise
بسته نرمافزاری NVIDIA AI Enterprise مجموعهای از ابزارها، فریمورکها و کانتینرهای آماده برای ساخت و استقرار اپلیکیشنهای تحلیلی و هوش مصنوعی روی زیرساخت مجازی یا ابری شماست. این پلتفرم با Kubernetes، هایپروایزرهای رایج و ابزارهای علم داده ادغام میشود و به تیمها اجازه میدهد خوشههای GPU را بهصورت کارآمد به اشتراک گذاشته، محیطهای توسعه و آزمایش استاندارد بسازند و چرخه MLOps را خودکار کنند.
محصولات و راهکارهای شرکت انویدیا (NVIDIA)
شرکت لاجورد تکوین (لاتک) مجموعهای کامل از محصولات و راهکارهای شرکت انویدیا (NVIDIA) را همراه با مشاوره تخصصی، طراحی معماری و استقرار حرفهای برای سازمانها و مراکز داده ارائه میکند. این سبد شامل GPUهای دیتاسنتر برای هوش مصنوعی و HPC، سیستمهای یکپارچه NVIDIA DGX و HGX، پلتفرم نرمافزاری NVIDIA AI Enterprise، راهکارهای شبکه و DPUهای انویدیا، و پلتفرمهای لبهای NVIDIA Jetson است. ما با تکیه بر تجربه در طراحی «کارخانههای هوش مصنوعی»، معماری مناسب GPU، شبکه و استوریج را متناسب با نیاز شما پیشنهاد میدهیم تا زیرساخت آموزش و استقرار مدلهای هوش مصنوعی، تحلیل داده و شبیهسازی علمی با حداکثر کارایی و مقیاسپذیری پیادهسازی شود و در عین حال، بهرهوری سرمایهگذاری و انطباق با بهترینعملهای صنعت تضمین گردد.
خدماتی که لاتک برای مشتریان خود انجام میدهد
مشاوره تخصصی و آموزش
تأمین محصولات
نصب و راهاندازی
