سلام به رسام خوش آمدید.
سرورهای هوش مصنوعی قدرتمند مانند NVIDIA HGX H200 به عنوان زیرساخت اصلی آموزش مدلهای بزرگ و پردازش های پیچیده AI مورد استفاده قرار می‌گیرند. این سیستم‌ها با وجود توان پردازشی فوق‌العاده، چالش‌های مهمی در هزینه، مصرف برق، خنک سازی، شبکه سازی و نگهداری دارند. در ادامه به بررسی نکات کلیدی و ملاحظات عملی مرتبط با این نوع سرور هوش مصنوعی می‌پردازیم.
برای مشاوره رایگان با متخصصان رسام تماس بگیرید
گفت‌وگو در واتساپ
۱. هزینه و لجستیک بالای سرورهای هوش مصنوعی
- یک مجموعه Nvidia HGX H200 8-GPU (مانند AIver R 6288) قیمتی نزدیک به یک خودروی فراری مدل پایه دارد.
- این سرورها بسیار بزرگ هستند و بسته بندی و حمل و نقل آن‌ها ساعت‌ها طول می کشد.
هزینه و ظرفیت بالا
- یک سرور NVIDIA HGX H200 8-GPU (مانند AIver R 6288) تقریباً به‌اندازه یک فراری مدل پایه قیمت دارد.
- هر GPU هاپر H200 دارای ۱۴۱ گیگابایت حافظه HBM3e است که در مجموع بیش از ۱.۱ ترابایت حافظه ارائه می‌دهد. (عدد ۱۴۱ گیگابایت به دلیل مسائل مربوط به بازده تولید انتخاب شده است.)
۲. مصرف برق و نوسانات شدید انرژی
- هر سرور میتواند بیش از ۱۰ کیلووات برق مصرف کند.
- هر GPU مدل SXM H200 به طور مستقل حدود ۷۰۰ وات انرژی مصرف میکند.
- اجزای دیگر مانند فن‌ها (۱۵% مصرف انرژی)، کارت‌های شبکه پرسرعت (مانند Nvidia BlueField 3 با مصرف ۱۵۰ وات) و حافظه سیستم نیز سهم بالایی در مصرف برق دارند.
- نوسانات شدید توان GPUها بین حالت کم‌مصرف و تمام‌بار، برای مراکز داده قدیمی مشکل‌ساز است.
تمام GPUها از طریق NVLink به هم متصل هستند؛ فناوری‌ای که تنها در پلتفرم‌های انویدیا وجود دارد و شامل چهار تراشه سوئیچ پرقدرت روی برد است. این طراحی، تبادل داده بین GPUها را به‌شدت سریع و بدون نیاز به CPU انجام می‌دهد.
۳. خنک سازی و سر و صدای بالا
- این سرورها به شش ماژول فن قدرتمند برای خنکسازی نیاز دارند.
- محیط کاری در «راهروی داغ» بسیار پر سروصدا و نیازمند محافظ گوش دو لایه است.
طراحی ماژولار و ساده برای سرویس‌دهی
- سینی GPU از جلوی سرور بیرون کشیده میشود و نیازی به خارج کردن کل دستگاه از رک نیست.
- فن‌ها، پاورها و حتی کارت‌های شبکه به‌راحتی از پشت سیستم تعویض می‌شوند و فرایند نگهداری را ساده می‌کنند.
۴. قابلیت نگهداری و سرویس‌دهی ساده‌تر
- سینی GPUها از جلو خارج میشود و نیاز به خارج کردن کل سرور نیست.
- فن‌ها، منابع تغذیه و کارت‌های شبکه به‌صورت ماژولار از پشت سرور تعویض می‌شوند.
- وجود پورت‌های VGA و USB امکان اتصال KVM را فراهم میکند.
این سرور قادر به ارائه ۳.۶ ترابیت بر ثانیه پهنای باند شبکه است.
هر GPU یک کارت شبکه ۴۰۰ گیگابیتی Nvidia ConnectX-7 دارد که از اترنت یا InfiniBand پشتیبانی میکند.
سوئیچ‌های PCIe داخلی امکان اتصال مستقیم GPUها به کارت‌های شبکه را بدون عبور از CPU فراهم می‌کنند.
یک DPU Nvidia BlueField 3 با ۱۶ هسته ARM، مدیریت ارتباطات “شمال-جنوب” و کارهای پیچیده شبکه مانند بوت از طریق شبکه را انجام می‌دهد.
۵. شبکه سازی پیشرفته در سرورهای NVIDIA HGX H200
- هر سرور میتواند تا ۳.۶ ترابیت بر ثانیه پهنای باند شبکه ارائه دهد.
- شامل ۸ کارت شبکه Nvidia ConnectX-7 با سرعت ۴۰۰ گیگابیت بر ثانیه است.
- کارت Nvidia BlueField 3 DPU ارتباط CPU و خوشههای شبکه را مدیریت میکند.
طراحی برق ۵۴ ولتی با پاورهای اختصاصی، امکان تغذیه مستقیم برد GPU را فراهم کرده و کارایی بالاتری ارائه می‌دهد.
۶. ذخیره سازی و حافظه در سرورهای AI
- پشتیبانی از ۸ درگاه NVMe 2.5 اینچی و یک M.2 Riser برای بوت.
- استفاده از SSDهای پرسرعت برای دادههای موقت و ذخیره‌سازی شبکه‌ای برای دادههای پتابایتی.
- پشتیبانی از پردازنده‌های Intel Xeon نسل چهارم و پنجم و ۳۲ DIMM رم.
وجود ۸ درگاه NVMe پرسرعت در جلو، دسترسی سریع به دادههای حجیم را ممکن میکند. پشتیبانی از پردازنده‌های Intel Xeon نسل چهارم و پنجم و ۳۲ ماژول رم DIMM، انعطاف بالایی در ارتقا فراهم میکند.
۷. طراحی منبع تغذیه مدرن
- این سرورها دارای ۸ منبع تغذیه هستند.
- از طراحی ۵۴ ولتی جدید برای تغذیه مستقیم GPUها استفاده میشود که کارایی و پایداری را افزایش می‌دهد.
مقایسه NVIDIA (HGX H200، HGX H100، DGX GH200)
حافظه و پهنای باند: تفاوت اصلی در سطح تراشه بین H200 و H100، ارتقاء حافظه HBM به HBM3e است که ظرفیت و پهنای باند بسیار بیشتری را فراهم میکند. این امر به‌ویژه برای استنتاج (Inference) مدلهای زبان بزرگ (LLM) که محدود به حافظه هستند، حیاتی است و H200 را برای این کار بیش از ۲ برابر سریع‌تر میکند.
معماری شبکه (NVLink): هر دو HGX H200 و HGX H100 از NVLink نسل ۴ برای ارتباط داخلی ۸ GPU با پهنای باند ۹۰۰ گیگابایت بر ثانیه در هر GPU استفاده می‌کنند. NVLink نسل ۵ مربوط به محصولات جدیدتر Blackwell (مثل B200) است و در این مدل‌ها استفاده نشده است.
DGX GH200: این پلتفرم یک “ابررایانه” است که از ۲۵۶ تراشه GH200 (ترکیب CPU Grace و GPU Hopper) استفاده میکند و از طریق NVLink Switch System تمامی حافظه‌های CPU و GPU را به یک فضای آدرس مشترک ۱۴۴ ترابایتی تبدیل میکند، که آن را برای توسعه مدل‌هایی که از ظرفیت حافظه یک سرور فراتر می‌روند (مدلهای Exascale) منحصر به فرد می‌سازد.
| ویژگی | NVIDIA HGX H200 (8-GPU) | NVIDIA HGX H100 (8-GPU) | NVIDIA DGX GH200 (سیستم فوق‌العاده) |
| نوع پردازنده گرافیکی (GPU) | H200 Tensor Core GPU | H100 Tensor Core GPU | GH200 Grace Hopper Superchip |
| معماری | Hopper پیشرفته (Enhanced Hopper) | Hopper | Grace (CPU) + Hopper (GPU) |
| حافظه کلی GPU (به ازای هر سیستم) | ۱۱۲۸ گیگابایت (۸x 141GB) | 640 گیگابایت (۸x 80GB) | 144 ترابایت (حافظه مشترک برای ۲۵۶ تراشه) |
| نوع حافظه GPU | HBM3e | HBM3 | HBM3 (96GB در هر تراشه GH200) |
| پهنای باند حافظه (به ازای هر GPU) | 4.8 ترابایت بر ثانیه (TB/s) | 3.35 ترابایت بر ثانیه (TB/s) | 4.0 ترابایت بر ثانیه (TB/s) |
| توان مصرفی (TDP – برای H200/H100 SXM) | تا ۷۰۰ وات (قابل تنظیم) | تا ۷۰۰ وات (قابل تنظیم) | تا ۱۰۰۰ وات (برای GH200 Superchip) |
| معماری شبکه GPU-به-GPU | NVLink نسل ۴ با پهنای باند ۹۰۰GB/s | NVLink نسل ۴ با پهنای باند ۹۰۰GB/s | NVLink Switch System |
| کارایی در استنتاج LLM (مثال: Llama 2 70B) | تا ۱٫۹ برابر سریع‌تر از H100 | استاندارد نسل Hopper | عملکرد فوق‌العاده برای مدلهای بسیار بزرگ |
| مقیاس‌پذیری | سرورهای ۴ یا ۸ GPU | سرورهای ۴ یا ۸ GPU | یک سیستم فوق‌العاده با ۲۵۶ تراشه GH200 |
| نکته کلیدی | بهبود حافظه و پهنای باند برای تسریع استنتاج LLM. | اولین نسل Hopper، یک پلتفرم قدرتمند و تثبیت‌شده. | پلتفرم CPU-GPU مجتمع با حافظه مشترک عظیم برای ابرمدل‌ها. |
ملاحظات زیرساختی برای نصب سرورهای HGX H200 در مراکز داده ایران
نصب و بهره‌برداری از پلتفرم‌هایی با توان محاسباتی بالا مانند HGX H200 در مراکز داده داخلی ایران، با چالش‌های زیرساختی خاصی همراه است. از مهم‌ترین این چالش‌ها می‌توان به نیاز فزاینده به خنک سازی مایع (Liquid Cooling) اشاره کرد. از آنجا که توان مصرفی (TDP) این نسل از پردازنده‌های گرافیکی بسیار بالاست (تا ۷۰۰ وات برای یک GPU)، خنک‌کننده‌های هوای سنتی در اغلب موارد ناکافی بوده و مراکز داده را نیازمند به سرمایه‌گذاری سنگین در زیرساخت‌های خنک‌کننده پیشرفته می‌کنند. علاوه بر این، تأمین برق پایدار سهفاز با ظرفیت بالا و کیفیت لازم، در بسیاری از نقاط کشور، یک گلوگاه جدی محسوب میشود. در نهایت، با توجه به تحریم‌های موجود، مشکلات گارانتی، خدمات پس از فروش و واردات مستقیم سخت افزارهای تخصصی از شرکت‌هایی مانند NVIDIA، ریسک‌های عملیاتی و مالی پروژه‌های بزرگ هوش مصنوعی را برای شرکت‌های داخلی به‌شدت افزایش می‌دهد.
کاربردهای عملی سرور HGX H200: شتاب دهنده نسل بعدی هوش مصنوعی
سرور NVIDIA HGX H200 با بهره‌گیری از حافظه فوق‌سریع HBM3e و پهنای باند بالاتر، به‌طور اختصاصی برای غلبه بر چالش‌های محاسباتی در سنگین‌ترین بارهای کاری عصر هوش مصنوعی طراحی شده است. این سیستم‌ها در قلب مراکز داده پیشرفته قرار می‌گیرند و در حوزه‌های زیر، که نیاز به حافظه بسیار بالا و توان پردازشی عظیم دارند، یک جهش کوانتومی ایجاد می‌کنند:
۱. آموزش و استنتاج مدل های زبان بزرگ (LLM)
- آموزش مدلهای پارامتر-تعداد بالا: حافظه ۱۴۱ گیگابایتی HBM3e در هر GPU، این امکان را فراهم میکند که مدل‌هایی با ۱۰۰ میلیارد پارامتر یا بیشتر به‌طور کامل در حافظه یک سیستم HGX H200 (با مجموع ۱٫۱ ترابایت حافظه) بارگذاری شوند.
- استنتاج با ظرفیت بالا (High-Throughput Inference): بزرگ‌ترین مزیت H200 در استنتاج (اجرای مدل) است. افزایش پهنای باند ۱٫۴ برابری نسبت به H100، به‌طور چشمگیری زمان پاسخ‌دهی (Latency) را کاهش داده و توان عملیاتی (Throughput) را برای سرویس‌دهی به حجم عظیمی از کاربران به‌طور همزمان، تا ۲ برابر افزایش می‌دهد.
- پردازش زمینه طولانی (Long-Context Processing): با افزایش طول ورودی (Context Length) در LLMها، نیاز به حافظه GPU به‌شدت بالا می‌رود. حافظه HBM3e بزرگ‌تر H200 امکان پردازش زمینه‌های متنی بسیار طولانی‌تر را بدون تقسیم بندی پیچیده مدل، فراهم می‌آورد.
۲. شبیه سازی‌های علمی و محاسبات با کارایی بالا (HPC)
- مدل‌سازی آب‌وهوا و فیزیک هسته‌ای: برای شبیهسازیهای فیزیکی پیچیده که نیازمند دقت بالا (مانند FP64) و پردازش مجموعه‌های داده حجیم در یک محیط مشترک هستند، پهنای باند بالای H200 گلوگاه‌های انتقال داده را از بین می‌برد و نتایج را بسیار سریع‌تر ارائه می‌دهد.
- دینامیک مولکولی: در حوزه‌هایی مانند طراحی مواد جدید یا توسعه دارو، شبیه‌سازی رفتار هزاران اتم برای مدت‌زمان‌های طولانی نیازمند حافظه و توان محاسباتی شدید است. H200 سرعت این شبیه‌سازی‌ها را چندین برابر میکند.
۳. پردازش دادههای زیستی (Bioinformatics) و ژنومیک
- تجزیه و تحلیل توالی ژنوم: الگوریتم‌های نقشه‌برداری ژنوم و مونتاژ توالی‌ها ازجمله بارهای کاری هستند که هم به حافظه زیاد و هم به توان محاسباتی بالا نیاز دارند. HGX H200 میتواند این فرآیندها را که قبلاً روزها طول می‌کشیدند، در عرض چند ساعت تکمیل کند.
۴. طراحی خودکار تراشه‌ها (EDA) و نیمه‌رساناها
- تأیید و شبیه‌سازی مدارهای الکترونیکی: تولید و شبیه‌سازی مدلهای پیچیده نیمه‌رساناها و مدارهای مجتمع (IC) نیازمند میلیاردها نقطه داده است. HGX H200 با حافظه بزرگ خود، این شبیهسازیهای زمان‌بر را سرعت می‌بخشد و زمان ورود به بازار (Time-to-Market) تراشه‌های جدید را کاهش می‌دهد.
HGX H200 به‌عنوان یک ارتقاء ساده (Drop-in Replacement) برای HGX H100، یک انتخاب منطقی برای هر مرکز داده‌ای است که به دنبال به حداکثر رساندن بهره‌وری در استنتاج LLM و افزایش کارایی در حجم بالای داده بدون نیاز به تغییرات عمده در زیرساخت توان و خنک‌کننده موجود خود است.
قبل از خرید بخوانید
برای آشنایی بیشتر با معیارهای انتخاب و هزینه های این سرورها، پیشنهاد می کنیم مقاله راهنمای جامع خرید سرور هوش مصنوعی را مطالعه کنید تا انتخابی آگاهانه تر داشته باشید.اگر به دنبال سروری برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی با دادههای بسیار حجیم هستید، HGX H200 گزینه‌ای ممتاز است، اما برای پروژه‌های کوچک‌تر یا تحقیقاتی، مدلهای DGX A100 یا حتی H100 اقتصادیتر و در دسترس‌تر هستند.
قیمت سرور هوش مصنوعی را از رسام استعلام کنید!
اگر قصد خرید یا دریافت مشاوره تخصصی در مورد سرورهای هوش مصنوعی مانند NVIDIA HGX H200 یا NVIDIA DGX A100 640GB را دارید، تیم فروش سخت افزار رسام آماده است تا شما را در انتخاب بهترین راهکار متناسب با نیازتان راهنمایی کند.