راهنمای خرید سرور برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

راهنمای خرید سرور برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) : با رشد روزافزون هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT، LLaMA و Mistral، نیاز به زیرساخت‌های محاسباتی قدرتمند بیش از پیش احساس می‌شود. سازمان‌هایی که قصد دارند این مدل‌ها را به‌صورت محلی (On-Premise) یا درون‌سازمانی اجرا کنند، باید در انتخاب سرور دقت زیادی به خرج دهند. در این مقاله، معیارهای کلیدی سخت‌افزاری برای اجرای LLMها بررسی شده و سرور HPE DL۳۸۰ G۱۰ به‌عنوان نمونه‌ای عملی معرفی می‌شود.

پردازنده (CPU): مغز متفکر پیش‌پردازش داده‌ها

گرچه اجرای مدل‌های LLM عمدتاً روی GPU انجام می‌شود، CPU همچنان نقش حیاتی دارد:

• مدیریت حافظه سیستم و Cache

• خواندن و نوشتن داده‌ها از/به دیسک

• اجرای پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی Batchها

• هماهنگی بین GPUها و پردازش موازی

توصیه فنی: استفاده از پردازنده‌های Intel Xeon Scalable نسل اول یا دوم با حداقل ۲۴ هسته فیزیکی و قابلیت Hyper-threading.

مثال عملی HPE DL۳۸۰ G۱۰:

• پشتیبانی از دو سوکت پردازنده

• مدل‌های پیشنهادی: Xeon Gold ۶۱۴۸، Xeon Gold ۶۱۵۴ برای عملکرد مطلوب در LLMها

حافظه رم (RAM): نگهدارنده مدل و داده

مدل‌های LLM بسیار حجیم هستند و به حافظه زیادی نیاز دارند تا هم مدل و هم داده‌های ورودی در RAM قرار گیرند:

نکته: سرور DL۳۸۰ G۱۰ دارای ۲۴ اسلات رم DDR۴ است و می‌تواند تا ۳ ترابایت حافظه رم پشتیبانی کند، که امکان ارتقاء آینده را فراهم می‌کند.

کارت گرافیک (GPU): قلب تپنده اجرای مدل

GPU مسئول اجرای محاسبات ماتریسی و عملیات موازی است. انتخاب GPU مناسب تأثیر مستقیمی بر سرعت آموزش و inference دارد.

پیشنهاد GPU بر اساس کاربرد:

• NVIDIA A۱۰۰ (۸۰GB) یا H۱۰۰: برای بارهای کاری سنگین

• NVIDIA RTX ۶۰۰۰ یا A۴۰: برای توسعه و تحقیقات

• NVIDIA Quadro RTX ۵۰۰۰: برای مدل‌های ساده یا آزمایشی

HPE DL۳۸۰ G۱۰:

• امکان نصب تا ۳ کارت دو اسلاتی GPU با استفاده از GPU Enablement Kits و PCIe x۱۶ riser kits

• نیاز به بررسی توان منبع تغذیه و خنک‌کننده

فضای ذخیره سازی (Storage): سرعت و ظرفیت

مدل‌های LLM و دیتاست‌های بزرگ به سرعت خواندن/نوشتن بالا و ظرفیت کافی نیاز دارند:

• SSDهای SAS با حداقل ظرفیت ۱.۹۲TB برای کش

• ترکیب SATA SSD یا SAS HDD برای ذخیره‌سازی آرشیو

• استفاده از RAID ۱۰ برای عملکرد و افزونگی

DL۳۸۰ G۱۰: پشتیبانی تا ۲۰ درایو SFF یا ۱۲ درایو LFF و امکان نصب NVMe drives در پیکربندی‌های خاص.

شبکه (Networking): انتقال سریع داده ها

اگر LLM به‌عنوان سرویس ارائه شود یا چند نود برای اجرای مدل استفاده شوند، شبکه اهمیت حیاتی دارد:

• کارت‌های شبکه ۱۰GbE یا بالاتر

• پشتیبانی از RDMA برای پردازش موازی

• سوئیچ‌های با پهنای باند بالا برای کلاسترهای چندسروری

DL۳۸۰ G۱۰: پشتیبانی از کارت‌های FlexibleLOM و PCIe NICs برای نصب شبکه ۱۰/۲۵/۴۰GbE.

منبع تغذیه و تهویه: پایداری و امنیت عملیاتی

GPUهای قدرتمند ممکن است تا ۳۰۰ وات مصرف کنند، بنابراین منبع تغذیه قوی و تهویه مناسب ضروری است:

• استفاده از منبع تغذیه ۱۶۰۰W یا ۲x۱۶۰۰W با Redundancy

• نصب High-Performance Fan Kits برای خنک‌کنندگی کارآمد

DL۳۸۰ G۱۰: پشتیبانی از منابع تغذیه HPE Flex Slot Platinum تا ۱۶۰۰W، مناسب برای اجرای LLMهای سنگین.

جمع بندی پیشنهادی پیکربندی DL۳۸۰ G۱۰ برای LLM

این پیکربندی امکان اجرای LLMهای متوسط تا سنگین به‌صورت On-Premise را با کارایی بالا و قابلیت ارتقاء در آینده فراهم می‌کند، بدون نیاز به مهاجرت کامل به فضای ابری.

اگر قصد خرید سرور HP را دارید، می‌توانید از کارشناسان فنی تجهیز شبکه فیدار مشاوره رایگان دریافت کنید و سپس با توجه به نیازهای کسب و کاری که دارید، بهترین گزینه موجود را انتخاب کنید.