مقدمه

امروزه پردازش‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند دارند. شرکت‌هایی که از سرورهای HPE برای بارهای کاری هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌توانند از NVIDIA TensorRT و AMD ROCm برای بهینه‌سازی و شتاب‌دهی به مدل‌های یادگیری عمیق بهره ببرند. در این مقاله، به بررسی این دو فناوری، نحوه استفاده از آن‌ها روی سرورهای HPE و مزایای هر کدام می‌پردازیم.

معرفی TensorRT

NVIDIA TensorRT یک بهینه‌ساز و موتور استنتاج یادگیری عمیق است که برای اجرای سریع‌تر مدل‌های هوش مصنوعی روی GPUهای NVIDIA طراحی شده است. این ابزار به طور خاص برای Inference (استنتاج) طراحی شده و عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق را روی کارت‌های NVIDIA Tensor Core بهینه می‌کند.

مزایای TensorRT

• افزایش سرعت استنتاج: اجرای سریع‌تر مدل‌های یادگیری عمیق نسبت به PyTorch و TensorFlow.
• کاهش مصرف حافظه و پردازش: بهینه‌سازی لایه‌های مدل و فشرده‌سازی وزن‌ها.
• پشتیبانی از INT8 و FP16: برای افزایش کارایی و کاهش مصرف انرژی.
• سازگاری با HPE GPU Servers: سرورهای HPE مانند HPE Apollo 6500 که از کارت‌های NVIDIA A100 یا RTX 6000 پشتیبانی می‌کنند، برای اجرای TensorRT ایده‌آل هستند.

نصب TensorRT روی سرورهای HPE

برای نصب TensorRT روی سرورهای HPE DL380 G10 یا Apollo 6500 که دارای کارت‌های NVIDIA هستند، می‌توان از Docker و NVIDIA Container Toolkit استفاده کرد:

# نصب درایورهای NVIDIA
sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-driver-525

# نصب Docker و NVIDIA Container Toolkit
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit

# اجرای TensorRT در کانتینر
docker run --gpus all -it nvcr.io/nvidia/tensorrt:latest bash

معرفی ROCm

AMD ROCm یک پلتفرم متن‌باز برای اجرای برنامه‌های محاسباتی و یادگیری عمیق روی GPUهای AMD است. سرورهایی که از کارت‌های AMD Instinct MI250 استفاده می‌کنند، می‌توانند از ROCm برای شتاب‌دهی به مدل‌های هوش مصنوعی بهره ببرند.

مزایای ROCm

• پشتیبانی از PyTorch و TensorFlow: امکان اجرای مستقیم مدل‌های یادگیری عمیق روی کارت‌های AMD Radeon Pro و Instinct.
• بهینه‌سازی برای سرورهای HPE: سرورهای HPE Cray EX و HPE Apollo 6500 Gen10 Plus که از کارت‌های AMD استفاده می‌کنند، بهترین گزینه برای ROCm هستند.
• قابلیت Multi-GPU و HPC: مناسب برای دیتاسنترهایی که نیاز به محاسبات سنگین دارند.

نصب ROCm روی سرورهای HPE

برای نصب ROCm روی سرورهای HPE DL380 G10 که دارای کارت‌های AMD Instinct MI100/MI250 هستند، مراحل زیر را انجام دهید:

# اضافه کردن مخازن ROCm
wget https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg -O - | sudo apt-key add -
echo 'deb [arch=amd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/5.6 ubuntu main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list
sudo apt update

# نصب ROCm
sudo apt install -y rocm-dev rocm-libs miopen-hip

# بررسی نصب
rocminfo

مقایسه TensorRT و ROCm روی سرورهای HPE

نتیجه‌گیری

انتخاب بین TensorRT و ROCm بستگی به سخت‌افزار سرور HPE و نیازهای پردازشی دارد. اگر از NVIDIA GPUs استفاده می‌کنید، TensorRT بهترین گزینه برای استنتاج سریع‌تر مدل‌های یادگیری عمیق است. اما اگر سرورهای شما از AMD GPUs بهره می‌برند، ROCm یک راه‌حل متن‌باز و قدرتمند برای اجرای پردازش‌های هوش مصنوعی است. سرورهای HPE Apollo 6500 و DL380 G10 بهترین گزینه‌ها برای اجرای این فناوری‌ها هستند و می‌توانند پردازش‌های هوش مصنوعی را بهینه‌تر و سریع‌تر انجام دهند.