Serwery do sztucznej inteligencji

Serwery AI są wykorzystywane do przetwarzania ogromnych ilości danych i wykonywania zaawansowanych obliczeń w różnych dziedzinach. Służą m.in. do trenowania modeli sztucznej inteligencji, analizy danych, automatyzacji procesów biznesowych, rozpoznawania obrazów i mowy, a także generowania treści. Znajdują zastosowanie w medycynie, finansach, e-commerce, grach komputerowych oraz w tworzeniu chatbotów i systemów rekomendacyjnych. Dzięki nim AI może działać szybko i efektywnie w chmurze oraz lokalnych centrach danych.


Czekamy na Państwa pytania pod numerem infolinii: 510 000 320

lub adresem mailowym: serwery@ntt.pl

Zastosowanie serwerów AI

Serwery AI (Artificial Intelligence) to zaawansowane systemy obliczeniowe zaprojektowane do obsługi złożonych zadań związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Znajdują one szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak:

  • Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – analiza tekstu, tłumaczenie maszynowe, chatboty.
  • Wizja komputerowa – rozpoznawanie obrazów, analiza wideo, diagnostyka medyczna.
  • Automatyzacja procesów biznesowych – optymalizacja produkcji, analiza danych rynkowych.
  • Autonomiczne pojazdy – analiza otoczenia, nawigacja, podejmowanie decyzji.
  • Medycyna i farmacja – analiza genomu, odkrywanie nowych leków, wspomaganie diagnozy.
  • Cyberbezpieczeństwo – wykrywanie anomalii, ochrona przed atakami hakerskimi.

Cechy serwerów AI

Serwery AI wyróżniają się kilkoma kluczowymi cechami, które pozwalają na efektywne wykonywanie skomplikowanych obliczeń:

  • Wysoka moc obliczeniowa – wyposażone w procesory graficzne (GPU) i układy specjalizowane (TPU, FPGA), które przyspieszają przetwarzanie danych.
  • Duża przepustowość pamięci – wykorzystanie szybkiej pamięci RAM (np. HBM, DDR5) i dużej ilości pamięci VRAM.
  • Równoległe przetwarzanie danych – możliwość wykonywania wielu operacji jednocześnie, co jest kluczowe dla algorytmów AI.
  • Skalowalność – możliwość łączenia wielu jednostek obliczeniowych w klastry, co zwiększa wydajność i elastyczność systemu.
  • Zaawansowane systemy chłodzenia – specjalne rozwiązania chłodzenia powietrzem lub cieczą, które zapobiegają przegrzewaniu się komponentów.
  • Efektywne zarządzanie energią – zoptymalizowane zużycie energii, co jest kluczowe dla dużych centrów danych i zrównoważonego rozwoju.

Budowa serwerów AI

Serwery AI różnią się od tradycyjnych serwerów głównie ze względu na swoje komponenty dostosowane do obliczeń związanych ze sztuczną inteligencją:

  • Procesory (CPU i GPU) – podczas gdy CPU (np. Intel Xeon, AMD EPYC) obsługuje zadania ogólnego przeznaczenia, GPU (np. NVIDIA A100, AMD Instinct) oraz układy specjalistyczne (TPU, FPGA) przyspieszają operacje AI.
  • Pamięć RAM – często stosuje się moduły o pojemności 512 GB lub więcej, z wysoką przepustowością, aby wspierać intensywne operacje obliczeniowe.
  • Nośniki danych (SSD, NVMe) – szybkie dyski zapewniają błyskawiczny dostęp do ogromnych ilości danych, co jest kluczowe dla procesów uczenia maszynowego.
  • Interfejsy sieciowe – szybkie połączenia (np. InfiniBand, 100GbE) umożliwiają efektywne przesyłanie danych w klastrach obliczeniowych.
  • Systemy chłodzenia – zarówno chłodzenie powietrzem, jak i cieczą, zapewnia stabilność pracy serwera nawet przy ekstremalnym obciążeniu.
Gdzie kupić