Хостинг для AI та машинного навчання: що потрібно знати?

Основні вимоги до серверів для штучного інтелекту

Для роботи з моделями штучного інтелекту потрібні сервери, здатні швидко обробляти великі обсяги даних. Ось ключові характеристики:

Обчислювальна потужність (CPU та GPU)

Проєкти штучного інтелекту потребують значних обчислювальних ресурсів. Центральні процесори (CPU), як-от Intel Xeon Scalable чи AMD EPYC, ефективні для послідовних обчислень. Графічні процесори (GPU), наприклад NVIDIA RTX 3090, A100 або H100, ідеально підходять для паралельної обробки, яка необхідна для тренування нейронних мереж.

• CPU: Для підготовки даних і легких моделей.
• GPU: Для складних нейронних мереж.

Обсяг оперативної пам’яті (RAM)

Великі моделі, як-от системи комп’ютерного зору чи мовні моделі, потребують значного обсягу оперативної пам’яті. Для середніх проєктів вистачить 64–128 ГБ RAM, а для масштабних — 256 ГБ і більше.

Сховище даних (SSD, NVMe)

Швидке сховище прискорює доступ до великих наборів даних. NVMe SSD перевершують традиційні SSD завдяки вищим показникам IOPS (операцій введення-виведення за секунду) і пропускній здатності, що зменшує час читання/запису для великих датасетів.

• NVMe переваги: До 6 разів вища швидкість порівняно з SATA SSD, IOPS до 1 млн.
• Рекомендація: NVMe-диски від 1 ТБ для великих датасетів.

Швидкість мережі та пропускна здатність

AI-системи активно передають великі обсяги даних, що потребує високої пропускної здатності мережі. Мережа з пропускною здатністю від 10 Гбіт/с і низькою затримкою забезпечує швидке завантаження даних і стабільну роботу.

Вибір обладнання: CPU vs GPU

Ваш вибір між CPU та GPU залежить від того, які саме задачі ви плануєте вирішувати:

• Обробка табличних даних (наприклад, регресійні моделі): CPU, як-от AMD EPYC 7313, достатньо через послідовний характер обчислень.
• Обробка зображень або відео (комп’ютерний зір): GPU, наприклад NVIDIA A100, завдяки паралельній обробці великих масивів даних.
• Обробка природної мови (NLP): GPU для тренування великих мовних моделей, таких як BERT.

Порівняння продуктивності CPU і GPU

Для проєктів із високими вимогами до обчислень найкращий хостинг для відеокарт для проєктів штучного інтелекту — це сервери з GPU, які значно прискорюють тренування моделей.

Фреймворки та інструменти для штучного інтелекту

Найпопулярніші інструменти для роботи з AI

Для створення та тренування моделей штучного інтелекту використовуються такі інструменти:

• TensorFlow: Універсальний фреймворк для побудови моделей.
• PyTorch: Гнучкий і зручний, особливо для досліджень.
• Scikit-learn: Для простих моделей і попередньої обробки даних.

Вибір операційної системи

• Linux (наприклад, Ubuntu): Стандарт для проєктів штучного інтелекту завдяки підтримці фреймворків і стабільності.
• Windows: Рідше використовується, переважно для специфічного ПЗ.

Інструменти для управління та автоматизації

• Docker: Для контейнеризації моделей і забезпечення переносимості.
• Kubernetes: Для масштабування великих проєктів.
• Ansible: Для автоматизації налаштувань серверів.

Вибір типу хостингу для AI

Виділений сервер — це основний вибір для проєктів штучного інтелекту, де потрібна максимальна продуктивність і повний контроль. Такі сервери дозволяють налаштувати обладнання під конкретні задачі: установити кілька GPU для тренування нейронних мереж чи підібрати NVMe-диски для швидкої обробки великих датасетів. Вони ідеально підходять для компаній із чіткими вимогами до обчислень, хоча й потребують певних технічних навичок для управління.

Інші типи хостингу, як-от віртуальний або shared-хостинг, не відповідають потребам AI. Їхні ресурси обмежені, продуктивність низька, а можливість налаштування GPU відсутня, що робить їх непридатними для обчислювально інтенсивних задач. Саме тому більшість серйозних AI-проєктів обирають виділені сервери.

Наприклад, один із клієнтів Hostiserver розробляв систему комп’ютерного зору для аналізу медичних зображень. Для цього використовувався виділений сервер із двома GPU NVIDIA A100, 256 ГБ RAM і NVMe SSD на 4 ТБ. Ця конфігурація прискорила тренування моделей на 60% порівняно з попереднім сервером клієнта і забезпечила стабільну обробку великих датасетів.

Безпека та захист даних у AI-хостингу

Проєкти штучного інтелекту часто працюють із конфіденційними даними, тому безпека є критично важливою. Основні заходи:

• Шифрування: SSL/TLS для передачі даних і шифрування дисків (AES-256).
• Фаєрволи та DDoS-захист: Для захисту від кібератак.
• Резервне копіювання: Щоденні автоматичні бекапи для збереження даних.
• Обмеження доступу: Двофакторна автентифікація та ролеві моделі доступу.

Оптимальний хостинг для AI-проєктів — це поєднання потужних GPU, швидких NVMe-дисків та надійного захисту даних. Hostiserver пропонує гнучкі рішення з виділеними серверами, які допоможуть досягти максимальної продуктивності. Розкрийте повний потенціал ваших AI-проєктів разом із Hostiserver!

FAQ