急速に進化する今日のテクノロジー環境において、企業は増大するデータと計算ニーズを管理するためにサーバーにますます依存するようになっています。従来のサーバーは数十年にわたって それ インフラストラクチャのバックボーンとなってきましたが、人工知能 (人工知能) の台頭により、人工知能 ワークロードの処理に特化した新しいタイプのサーバーが登場しました。この記事では、人工知能 サーバーと従来のサーバーの主な違いについて説明し、どちらがビジネス ニーズに適しているかを理解するのに役立ちます。

人工知能 サーバーを使用する場合、特に本番環境で複雑なモデルを実行するときは、スムーズな操作を保証するために信頼性が重要です。快適なUI 人工知能 サーバーが停止すると、ワークフローが中断され、ダウンタイムや生産性の低下につながる可能性があります。この記事では、快適なUI 人工知能 サーバーが停止する原因となる可能性のある 8 つの一般的な問題を検討し、それぞれの詳細な解決策を示します。

グーグル 人工知能 サーバーは、グーグル が開発した高性能な機械学習および人工知能 (人工知能) インフラストラクチャです。大規模なニューラル ネットワークのトレーニングからリアルタイム推論の実行まで、幅広い 人工知能 ワークロードをサポートします。これらのサーバーは、テンソル 処理 ユニット (ＴＰＵ) や グラフィックプロセッサ などの最先端のハードウェアを活用して、膨大なデータ セットを処理し、複雑なアルゴリズムを効率的に実行できるように設計されています。

デル AIサーバシリーズには、人工知能（人工知能）とハイパフォーマンスコンピューティング（高性能コンピューティング）の分野で企業のニーズを満たすように設計された複数のモデルが含まれています。最も人気のあるモデルには、パワーエッジ RシリーズとCシリーズがあり、特にPowerEdge R750xaと ge R750xa は、人工知能 および機械学習タスク向けに特別に設計された高性能サーバーで、第 3 世代 インテル ゼオン スケーラブル プロセッサーと最大 8 基の NVIDIA A100 テンソル コア グラフィックプロセッサ をサポートし、人工知能 モデルのトレーニングと推論を高速化します。パワーエッジ C6520 は、最大 4 つのデュアル ソケット ノードをサポートする高密度サーバーで、ディープラーニングや大規模データ分析など、高密度コンピューティングを必要とする 人工知能 タスクに最適です。

AI サーバーの売上が伸びるという言葉は、今後数年間で AI に最適化されたサーバーの需要が大幅に増加することを示しています。この成長は、機械学習、深層学習、AI 推論などのテクノロジーの急速な導入によって促進されています。 GPU や TPU などの特殊なハードウェアを備えた AI サーバーは、AI アプリケーションが必要とする大量のデータを処理するために不可欠です。アナリストは、AI サーバー市場は今後 5 年間で 20 ～ 30% の年間平均成長率 (CAGR) を経験すると予測しています。この急増は、サービスを向上させるために AI をますます活用しているヘルスケア、金融、自動運転などの業界によって支えられています。

人工知能 サーバーは、機械学習やディープラーニングのタスクを実行するために最適化されたコンピューティング デバイスです。従来のサーバーと比較すると、人工知能 サーバーは通常、複数の高性能グラフィック プロセッシング ユニット (グラフィックプロセッサ) またはテンソル プロセッシング ユニット (ＴＰＵ) を備えており、並列処理を可能にして計算を高速化します。たとえば、NVIDIA の A100 グラフィックプロセッサ は、最大 312 テラフロップスの単精度コンピューティング パワーを提供し、複雑なディープラーニング モデルを処理できます。人工知能 サーバーは通常、大規模なデータセットとモデル パラメータを管理するために、256 イギリス から 2 結核 の ラム までの範囲のより大きなメモリ構成を備えています。さらに、人工知能 サーバーは、データ アクセス速度を高速化するために、ストレージに NVMe ソリッドステートドライブ を使用することがよくあります。