Nutzen Sie die technologische Innovation mit Servern, die sich der künstlichen Intelligenz widmen,

Wenn Sie sich seit ein paar Jahren für Informatik interessieren, haben Sie das wahrscheinlich in der Nähe erkanntKünstliche Erkenntnisse gewinnt schnell den Boden Und dass sie diese Fähigkeit hat, unsere Gewohnheiten täglich drastisch zu verändern. Wenn Sie jedoch nicht üblich sind, da Sie möglicherweise nicht wissen, dass hinter diesen technologischen Fähigkeiten ein technischer Punkt der Kapital Bedeutung versteckt: den dedizierten Server. Tatsache ist, dass diese Infrastruktur diese Fähigkeit hat, komplexe Modelle zu verursachen, aber nicht nur das. Um eine sehr große Anzahl von Daten zu verarbeiten, während diese Fähigkeit zur Gewährleistung eines bestimmten Stabilitätsniveaus in Bezug auf die Leistung wiederum ist. engagierte Server sind die besten Lösungen.

Dies ist genau das Thema dieses Artikels.

Warum sind engagierte Server für künstliche Intelligenz wesentlich?

Bevor wir uns in die Herzen engagierter Server für künstliche Intelligenz eintauchen, ist es wichtig zu erklären, was folgen wird. KI basiert auf 2 essentiellen Säulen. Es ist in der Tat Berechnungsleistung sowie Datenverwaltung. In diesem Zusammenhang werden gemeinsame Server oder Cloud -Lösungen sehr schnell überschritten, und sie erreichen ihre Grenzen, wenn sie über die sehr hohe Anforderung, die von künstlicher Intelligenz und ihrer Implementierung gefordert wird, berücksichtigt.

Ein dedizierter Server ist in der Lage, alle von künstlichen Intelligenz angeforderten spezifischen Bedingungen zu erfüllen, indem sie insbesondere eine sehr hohe Bereitstellung erhalten Datenverarbeitungsstufe. Dies ist dank der Kompatibilität mit vielen GPUs und vielen TPUs möglich, um sicherzustellen, dass das Modelltraining beschleunigt. Das Ergebnis ist eindeutig: Eine Aufgabe, die bis zu mehreren Tagen dank dieser Art von Gerät nur wenige Stunden reduziert wurde.

Ressourcenisolierung

Mit einem dedizierten Server müssen Sie keine CPU teilen oder sogar Ram und noch weniger die Bandbreite. Konkret verhindert diese Art von Situation Sie daran, Verlangsamungen zu haben, insbesondere wenn es darum geht, parallele Berechnungen auf intensive Weise durchzuführen.

Ein verstärktes Sicherheitsniveau

Dank dieser Lösung muss eine bestimmte Anzahl sensibler Daten in einem geschlossenen Stromkreis gehostet werden.

Die Beispiele sind unterschiedlich und dies kann insbesondere bei:

• medizinische Bildgebung;
• Finanzdaten;
• Gerichtsdaten.

Sie begrenzen also das Risiko einer Leckage.

Unser Rat ermöglicht es Ihnen, den dedizierten Server auszuwählen, der Ihrem Projekt für künstliche Intelligenz entspricht

Zuallererst müssen Sie sicherstellen Bevorzugen Sie einen Server mit aktuellen Grafikkarten Um Matrixberechnungen durchzuführen. Dies ist insbesondere bei den AMDMI 300X -Modellen oder beim NVIDIA RTX 6000 -Modell der Fall. In Bezug auf die RAM -Leistung und die Speichergrad ist es ratsam, sich für eine Installation mit mindestens 64 GB RAM und den SSD -NVME -Festplatten zu entscheiden Datenbankhandhabung mehrerer Teraoctets Ohne das Opfer des geringsten Phänomens der Latenz sein zu müssen. Schließlich muss Ihr Gastgeber diese Fähigkeit haben, sich weiterzuentwickeln. Es muss tatsächlich flexibel sein, wenn Sie GPU hinzufügen müssen oder wenn es um die Entwicklung seiner Speicherkapazität geht.