Khác biệt to lớn giữa máy chủ AI và máy trạm AI

Trên thị trường công nghệ hiện nay, có hai loại máy tính được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đó là máy chủ AI và máy trạm AI. Mặc dù cả hai loại máy tính này đều được sử dụng để xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình, nhưng chúng có những khác biệt to lớn về cấu trúc, tính năng và ứng dụng. Hãy theo chân Máy Chủ Việt để khám phá những điểm khác biệt tiêu biểu của 2 loại máy này các bạn nhé!

Máy chủ AI là một hệ thống máy tính lớn, được sử dụng để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, có khả năng đào tạo và triển khai các mô hình AI phức tạp. Máy chủ AI thường được sử dụng trong các ứng dụng công nghiệp hoặc thương mại, nơi có nhu cầu xử lý dữ liệu lớn và các mô hình AI có độ phức tạp cao.

Trong khi đó, máy trạm AI là một loại máy tính đơn giản hơn, được sử dụng để đào tạo và phát triển các mô hình AI nhỏ và trung bình. Máy trạm AI thường được sử dụng trong các nghiên cứu khoa học, các dự án phát triển phần mềm, hoặc các ứng dụng AI có quy mô nhỏ hơn.

Khi nói đến khối lượng công việc AI thì đòi hỏi dòng máy chủ hoặc máy trạm chúng phải được tích hợp GPU lớn mạnh và GPU chính là phần thiết yếu trong việc so sánh điểm khác biệt của 2 loại máy này.

GPU đã trở thành một yếu tố thiết yếu trong các máy trạm AI và máy chủ AI hiện đại. Không giống như CPU, GPU có khả năng cho phép gia tăng thông lượng dữ liệu và số lượng các phép tính đồng thời trong một ứng dụng.

GPU ban đầu được thiết kế để tăng tốc độ kết xuất/render đồ họa. Bởi vì GPU có thể xử lý đồng thời nhiều phần dữ liệu, chúng đã tìm thấy những ứng dụng hiện đại mới trong học máy, chỉnh sửa video, lái xe tự động và rất nhiều thứ khác.

Mặc dù khối lượng công việc của AI có thể được chạy trên CPU, nhưng thời gian cho kết quả với GPU có thể nhanh hơn từ 10 lần đến 100 lần. Ví dụ, sự phức tạp của việc học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, công cụ đề xuất và phân loại hình ảnh, được hưởng lợi rất nhiều từ việc tăng tốc qua GPU.

Hiệu suất là cần thiết để đào tạo ban đầu về mô hình học máy và học sâu. Hiệu suất cũng là bắt buộc khi phản hồi thời gian thực (như đối với AI đàm thoại) đang chạy ở chế độ suy luận.

Trong trường hợp máy chủ AI, các mô hình lớn được đào tạo hiệu quả hơn trên các máy chủ và cụm máy chủ hỗ trợ GPU. Chúng cũng có thể được đào tạo hiệu quả bằng cách sử dụng các phiên bản đám mây hỗ trợ GPU, đặc biệt là đối với các bộ dữ liệu lớn và các mô hình yêu cầu độ phân giải cao. Máy chủ AI thường được giao nhiệm vụ hoạt động như nền tảng hội nghị AI chuyên dụng cho nhiều ứng dụng AI khác nhau.

Các nhà khoa học dữ liệu cá nhân, kỹ sư dữ liệu và nhà nghiên cứu AI thường sử dụng máy trạm khoa học dữ liệu hoặc AI cá nhân trong quá trình xây dựng và duy trì các ứng dụng AI. Điều này có xu hướng bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu, thiết kế mô hình và đào tạo mô hình sơ bộ. Các máy trạm được tăng tốc GPU giúp bạn có thể xây dựng các nguyên mẫu mô hình hoàn chỉnh bằng cách sử dụng một tập hợp con thích hợp của một tập dữ liệu lớn. Điều này thường được thực hiện trong vài giờ đến một hoặc hai ngày.