مقدمه

در دنیای امروز که مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، شبکه‌های عصبی عمیق، یادگیری ماشین و بینایی ماشین در حال گسترش سریع هستند، انتخاب سخت‌افزار مناسب برای تسریع این محاسبات از اهمیت بالایی برخوردار است. یکی از بهترین گزینه‌ها برای کاربردهای پیشرفته‌ی هوش مصنوعی، کارت گرافیک قدرتمند NVIDIA RTX 8000 است که با بهره‌گیری از معماری Turing توانسته جایگاه ویژه‌ای در بین متخصصان AI، پژوهشگران و توسعه‌دهندگان پیدا کند.

مشخصات فنی کارت RTX 8000

کارت گرافیک RTX 8000 با استفاده از معماری Turing TU102 طراحی شده و دارای ویژگی‌هایی است که آن را برای کاربردهای سنگین علمی، تصویری و هوش مصنوعی ایده‌آل می‌کند:

• CUDA Cores: 4608 هسته

• Memory: 48GB GDDR6 ECC

• Memory Bandwidth: 672 GB/s

• Tensor Cores: دارد (نسل اول Tensor Core)

• RT Cores: برای تسریع پردازش‌های Ray Tracing

• NVLink: پشتیبانی از اتصال دو کارت با ظرفیت مشترک حافظه 96GB

• توان مصرفی (TDP): 295 وات

با 48 گیگابایت حافظه ECC، این کارت برای بارهای کاری مدل‌های زبانی بزرگ یا مدل‌هایی مانند GPT، BERT یا Stable Diffusion بسیار مناسب است. همچنین قابلیت Floating Point 16 (FP16) و Tensor Float 32 (TF32) باعث افزایش کارایی در آموزش مدل‌های AI می‌شود.

عملکرد RTX 8000 در سرورهای HPE DL380 G10 و DL380 G11

سرور DL380 G10

سرور HPE DL380 G10 یکی از رایج‌ترین مدل‌های سازمانی است که برای پردازش‌های سنگین طراحی شده. این سرور از پردازنده‌های Intel Xeon Scalable نسل دوم (Cascade Lake) پشتیبانی می‌کند و با اسلات‌های PCIe 3.0 می‌تواند به راحتی کارت RTX 8000 را پشتیبانی کند.

نکات مهم در استفاده از RTX 8000 روی G10:

• نیاز به Riser مناسب برای تأمین توان و فضای نصب کارت

• محدودیت PCIe 3.0 در مقایسه با نسل 4، که پهنای باند کمتری ارائه می‌دهد

• مناسب برای آموزش مدل‌های سنگین ولی ممکن است در inferencing real-time با تأخیر کمی مواجه شود

با این حال، DL380 G10 همچنان می‌تواند عملکرد قابل قبولی را ارائه دهد و اگر منابع بودجه‌ای محدود باشد، گزینه‌ای اقتصادی‌تر در مقایسه با نسل بعدی محسوب می‌شود.

سرور DL380 G11

نسل یازدهم سرورهای HPE، یعنی DL380 G11، بر پایه پردازنده‌های Intel Xeon Scalable نسل چهارم (Sapphire Rapids) طراحی شده‌اند و از PCIe Gen 5.0 پشتیبانی می‌کنند. این یعنی پهنای باند دو برابری نسبت به نسل قبل، که برای کارت‌هایی مانند RTX 8000 یک مزیت بزرگ محسوب می‌شود.

مزایای اجرای RTX 8000 روی DL380 G11:

• بهره‌برداری کامل از پهنای باند کارت از طریق PCIe 5.0

• پردازنده‌های قوی‌تر و حافظه DDR5 برای آموزش سریع‌تر مدل‌ها

• طراحی جدیدتر شاسی برای تهویه بهتر گرمای کارت‌های رده بالا

در تست‌های عملی، DL380 G11 به دلیل معماری جدید CPU و پشتیبانی از PCIe 5.0، در عملیات‌هایی مانند fine-tuning مدل‌های LLM یا inferencing سریع در حجم بالا، حدود 20 الی 30 درصد عملکرد بهتری نسبت به G10 ارائه می‌دهد.

جمع‌بندی: کدام سرور برای RTX 8000 مناسب‌تر است؟

اگر بودجه محدود دارید و تنها نیاز به یک سیستم قدرتمند برای توسعه و آزمایش مدل‌های AI دارید، DL380 G10 با RTX 8000 همچنان گزینه‌ای مناسب و قابل‌اتکاست. اما اگر به دنبال بهترین کارایی و سرعت پردازش برای اجرای مدل‌های بزرگ و تولیدی در مقیاس سازمانی هستید، حتماً DL380 G11 را انتخاب کنید.

مشاوره رایگان برای راه‌اندازی سیستم‌های هوش مصنوعی

اگر قصد دارید یک زیرساخت حرفه‌ای برای اجرای پروژه‌های AI راه‌اندازی کنید و در انتخاب کارت گرافیک مناسب، شاسی سازگار، پاور و کولینگ دچار تردید هستید، تیم تخصصی ما در فروشگاه ServerSwitch.ir آماده‌ی ارائه‌ی مشاوره و طراحی زیرساخت مناسب برای هوش مصنوعی است.

برای دریافت راهنمایی بیشتر با ما در تماس باشید و از تجربه‌ی ما در زمینه‌ی سخت‌افزارهای حرفه‌ای بهره‌مند شوید.