Share

 

Nu mai e un secret că Inteligența Artificială schimbă regulile jocului în business: automatizează sarcinile repetitive, extrage informații valoroase din volume uriașe de date și ajută companiile să rămână relevante în fața competiției. Toate aceste aplicații au însă nevoie de un hardware dedicat (server AI) o fundația pe care se construiește totul. Și cum tot mai multe companii vor să integreze AI în mai toate acivitățile, cererea pentru hardware-ul specializat, capabil să susțină aceste tehnologii crește de la o zi la alta. Analiștii Gartner estimează că până în 2027, vor fi livrate 2,7 milioane de servere AI, generând cheltuieli de 81 de miliarde de dolari din partea utilizatorilor finali.

Vrei să afli mai multe despre ce înseamnă un server AI? Aruncă o privire pe articolul de mai jos.

Ce este un server AI și ce tehnologii are în spate?     

Un server AI este în esență un supercomputer bazat pe tehnologie de top utilizabil pentru antrenarea modelelor de Machine Learning, procesarea limbajului natural (NLP), recunoașterea imaginilor și a obiectelor, analiza video în timp real, detecția fraudelor, generarea de conținut, traducerea automată, sistemele de recomandare (în e-commerce, platforme de streaming etc.), recunoașterea vocală, automatizarea proceselor industriale sau modelarea comportamentului utilizatorilor (înțelegerea și anticiparea acțiunilor).

Cum funcționează? În primul rând, serverele AI au nevoie de GPU-uri de înaltă performanță – cum sunt NVIDIA A100, H100, H200 sau AMD Instinct MI300 – care pot procesa milioane de operații simultan, esențiale pentru antrenarea modelelor mari de AI. La capitolul procesoare, serverele AI folosesc și CPU-uri puternice, precum Intel Xeon Scalable (4th Gen) sau AMD EPYC, utilizate pentru sarcini generale și de orchestrare.

Pentru workloaduri AI specializate, cum sunt cele dezvoltate de Google, se folosesc acceleratoare dedicate precum TPU-urile (Tensor Processing Units). Serverele AI au nevoie și de memorie de mare viteză, precum HBM2e (High Bandwidth Memory) sau DDR5 RAM (Double Data Rate), pentru a susține viteza cu care datele sunt accesate și procesate. Pentru stocare, se merge pe SSD-uri NVMe ultra-rapide, iar pentru conectivitate, vorbim de networking de mare viteză – InfiniBand sau 100/400Gb Ethernet.

Și pentru că toată această putere de procesare generează o cantitate considerabilă de căldură, serverele au nevoie de sisteme performante de răcire, unele chiar de tip liquid cooling (Direct-to-Chip și Immersion Cooling), ca să poată funcționa la capacitate maximă. Totuși, hardware-ul performant este doar jumătate din ecuație. Pentru ca serverele AI să funcționeze la capacitate maximă, au nevoie și de un ecosistem software optimizat (CUDA, PyTorch, TensorFlow etc.), care să poată exploata eficient resursele disponibile.

De la teorie la practică. Ce pot face, de fapt, serverele AI?

Iată doar câteva dintre lucrurile pe care le pot face serverele AI cu ajutorul tehnologiilor prezentate mai sus:

  • Susțin modelele lingvistice mari (LLM), esențiale pentru Inteligența Artificială Generativă (GenAI), și implicit pentru generarea de texte, audio, imagini, cod, video, chiar și 3D.
  • Furnizează puterea de calcul necesară pentru antrenarea și rularea modelelor AI – de la învățarea pe seturi mari de date (training), până la generarea de răspunsuri și predicții (inferența propriu-zisă). De exemplu, un singur server AI poate reduce timpul de antrenare al unui model de Machine Learning de la câteva săptămâni, la doar câteva ore.
  • Permit procesarea și analiza limbajului natural sau audio pentru a răspunde în timp real în aplicații de Natural Language Processing (NLP) și recunoaștere vocală. În practică, asta se traduce prin utilizarea chatboților, asistenților virtuali, analiza sentimentelor sau recomandări personalizate.
  • Serverele AI susțin și optimizează rularea algoritmilor de Machine Learning și Deep Learning, fiind esențiale pentru aplicații precum detectarea fraudelor, mentenanța predictivă și image recognition. Serverele AI pot analiza milioane de tranzacții în timp real pentru a detecta fraude, ajutând instituțiile bancare să evite pierderi de miliarde.
  • Permit rularea aplicațiilor de AI, direct la marginea rețelei (Edge AI), procesarea datelor se face aproape de locul în care sunt generate, în loc să fie trimise la un server centralizat. Funcția este esențială în domenii precum Internetul Lucrurilor (IoT), și pentru mașini autonome, fabrici sau clădiri inteligente, unde timpii de reacție rapidă și eficiența procesării în timp real sunt cruciale.
  • Serverele AI furnizează puterea de calcul necesară pentru operarea agenților AI autonomi, care pot automatiza fluxuri de lucru complete, de la suportul pentru clienți la generarea de vânzări, procesând datele și luând decizii pe baza acestora.

De ce merită să investești în servere AI?

Sectoarele care au adoptat AI au înregistrat o creștere a productivității muncii de aproape 5 ori mai mare comparativ cu alte domenii, conform raportului PwC 2024 Global AI Jobs Barometer, citat de Forbes. Alte câteva beneficii oferite de serverele AI sunt următoarele:

  • Scalabilitate și adaptabilitate. Poți extinde rapid capacitățile AI pe măsură ce nevoile companiei cresc, fără a fi nevoie de modificări costisitoare ale infrastructurii, asigurându-te astfel că soluțiile AI utilizate rămân relevante pe termen lung.
  • Gestionarea și analiza datelor la scară mare. Serverele AI optimizează gestionarea și analiza datelor complexe, permițându-ți să extragi informații valoroase, să antrenezi modele de ML și să îmbunătățești procesul de luare a deciziilor. Ce înseamnă asta? Spre exemplu, spitalele analizează rapid datele medicale pentru diagnosticare precisă.
  • Optimizarea fluxurilor de lucru. Automatizarea sarcinilor permite echipelor să se concentreze pe activități strategice, reducând costurile operaționale. Un exemplu sunt companiile de logistică, care își automatizează gestionarea stocurilor și rutele vehiculelor, economisind timp și resurse.
  • Experiență îmbunătățită pentru clienți. AI poate fi utilizat pentru a crea soluții personalizate pentru clienți, prin analiza datelor și ajustarea serviciilor în funcție de preferințele acestora.
  • Inovație accelerată. Cu ajutorul serverelor AI, companiile pot dezvolta mai rapid noi soluții inovative, utilizând învățarea automată și algoritmi avansați.
  • Securitate și fiabilitate ridicate. Serverele AI sunt dotate cu funcții avansate de securitate, protejând datele sensibile ale organizației tale și asigurând un timp de funcționare constant, minimizând riscurile de întreruperi.

Dacă vă întrebați ce servere AI sunt disponibile pe piață, răspunsul este simplu. Majoritatea producătorilor au în portofoliu astfel de echipamente concepute pentru a accelera aplicațiile AI și High Performance Computing (HPC). Lenovo, spre exemplu, care este și unul dintre partenerii PRAS are peste 24 de modele de servere AI, disponibile în diverse configurații, pentru a răspunde nevoilor fiecărei organizații. Deci avem oricând un subiect de discuție.