Wat is een AI-server?
In tegenstelling tot traditionele servers die ontworpen zijn voor algemene computertaken zoals het hosten van websites of het managen van databases, zijn AI-servers gespecialiseerde systemen die ontworpen zijn om de specifieke computervereisten van AI-workloads aan te kunnen.
Deze supercomputersystemen zijn ontworpen om complexe algoritmen uit te voeren, enorme datasets te verwerken en applicaties te ondersteunen zoals machine learning, deep learning en natuurlijke taalverwerking, die opmerkelijk snel en efficiënt werken.
AI-servers betekenen een aanzienlijke sprong voorwaarts in computerinfrastructuren. Ze zijn uitgerust met de allernieuwste hardware en software, geoptimaliseerd voor taken die AI-specifiek computing vereisen.
Dit omvat het trainen van modellen voor artificiële intelligentie om patronen in gegevens te herkennen en realtime voorspellingen of beslissingen te maken op basis van nieuwe inputs. De opkomst van AI-servers heeft organisaties in staat gesteld de kracht van artificiële intelligentie te benutten, door ruwe data om te zetten in bruikbare inzichten en processen te automatiseren die ooit onvoorstelbaar waren.
Nu AI zich blijft ontwikkelen, worden deze servers de ruggengraat van de moderne technologische vooruitgang. Ze ondersteunen alles, van gepersonaliseerde aanbevelingen op streamingplatforms tot levensreddende medische diagnoses.
Hoe AI-servers werken
AI-servers werken door een combinatie van krachtige hardware en geoptimaliseerde software te gebruiken om de intensieve rekeneisen van AI-taken te managen.
In hun kern zijn deze servers ontworpen om grote hoeveelheden gegevens razendsnel te verwerken, waardoor de training en implementatie van AI-modellen mogelijk wordt.
Het proces begint met het invoegen van gegevens, waarbij grote datasets in het systeem worden ingevoerd voor analyse en verwerking. Tijdens de training gebruikt de server algoritmen om patronen te identificeren en modelparameters aan te passen om de nauwkeurigheid te verbeteren. Na training kan de server conclusies trekken en deze geleerde kennis toepassen op nieuwe gegevens voor realtime voorspellingen of beslissingen.
De architectuur van een AI-server verschilt van die van een traditionele server. Het geeft prioriteit aan parallelle verwerkingsmogelijkheden om meerdere taken tegelijk te verwerken, een noodzaak voor AI-workloads waar vaak miljarden berekeningen mee gemoeid zijn.
GPU versus CPU in AI-servers
Een van de fundamentele verschillen in het ontwerp van AI-servers ligt in de keuze tussen GPU's en CPU's als een krachtige rekeneenheid. CPU's zijn processors voor algemene doeleinden die bedreven zijn in het snel verwerken van opeenvolgende taken.
Ze blinken uit in het beheren van een verscheidenheid aan berekeningen en zijn essentieel voor het totale serverbeheer. Als het echter gaat om de parallelle verwerking die vereist is voor AI-workloads, schieten CPU's echter tekort vanwege het beperkte aantal cores en de lagere geheugenbandbreedte, die in moderne systemen rond de 50 GB/s ligt.
GPU's daarentegen zijn specifiek ontworpen voor parallelle verwerking en deep learning, met duizenden cores die meerdere datapunten tegelijk kunnen verwerken. Dit maakt ze ideaal voor het trainen van diepe neurale machine learning netwerken, waar taken zoals matrixoperaties aan de orde van de dag zijn. Top GPU's bieden geheugenbandbreedten tot 7,8 TB/s, een essentieel voordeel voor gegevensintensieve AI-applicaties.
Rol van AI-accelerators en geheugen
Naast GPU's en CPU's spelen AI-versnellers zoals TPU's, in de praktijk programmeerbare gate arrays (FPGA's) en applicatiespecifieke geïntegreerde schakelingen (ASIC's) een cruciale rol bij het verbeteren van de prestaties van AI-servers.
Deze hardwareversnellers zijn op maat gemaakt voor specifieke AI-taken en optimaliseren snelheid en efficiëntie. TPU's zijn bijvoorbeeld ontworpen voor machine learning-workloads, die enorme versnelling voor tensorbewerkingen bieden. FPGA's en ASIC's bieden met hun aanpasbare architecturen nauwkeurige prestaties in gespecialiseerde toepassingen, hoewel ze zorgvuldige geheugenplanning vereisen om de bandbreedte te maximaliseren.
Geheugenoptimalisatie is net zo belangrijk voor AI-servers. AI-workloads vereisen veel geheugen om grote datasets en complexe modellen te verwerken. RAM met hoge capaciteit, vaak 64 GB of meer, zorgt ervoor dat de gegevens snel toegankelijk zijn tijdens de verwerking, wat knelpunten voorkomt.
Voordelen van AI-servers
AI-servers bieden talloze voordelen, waardoor ze onmisbaar zijn voor organisaties die gebruikmaken van artificiële intelligentie in private cloud of public clouds.
Een ander significant voordeel van AI-oplossingen is de mogelijkheid om gepersonaliseerde ervaringen te leveren. AI-servers maken gebruik van aanbevelingssystemen die inhoud, producten of services aanpassen aan individuele voorkeuren, wat de gebruikerstevredenheid ten goede komt.
Dedicated AI-servers bieden duidelijke voordelen, met name voor organisaties die op zoek zijn naar robuuste en gecontroleerde omgevingen voor hun artificiële intelligentieworkloads, in private of public clouds. In tegenstelling tot algemene AI-voordelen vloeien deze voordelen rechtstreeks voort uit de gespecialiseerde aard van de hardware en infrastructuur.
Een van de belangrijkste voordelen is verbeterde beveiliging en vertrouwelijkheid. Dedicated AI-servers zorgen ervoor dat uw gevoelige gegevens en bedrijfseigen AI-modellen afgeschermd zijn van de gegevens van andere gebruikers. Dit reduceert het risico van inbreuken en ongeoorloofde toegang, wat essentieel is voor sectoren die vertrouwelijke informatie of intellectuele eigendom verwerken.
Bovendien bieden dedicated servers gegarandeerde resources. Dit betekent dat u exclusieve toegang hebt tot de rekenkracht van de server (CPU's, GPU's, TPU's), het geheugen en de opslag. Dit elimineert het ‘noisy neighbour’-probleem, dat vaak voorkomt in gedeelde omgevingen, waar de prestaties van uw AI-taken kunnen worden beïnvloed door de eisen van andere gebruikers. Met dedicated resources krijgt u consistente en voorspelbare prestaties, zodat uw AI-modellen efficiënt trainen en implementeren zonder onverwachte vertragingen.
De mogelijkheid om uw eigen software te gebruiken en op maat te maken is een ander belangrijk voordeel. Dedicated AI servers bieden de flexibiliteit om specifieke besturingssystemen, bibliotheken, frameworks en tools te installeren en te configureren, precies afgestemd op uw behoeften aan AI-ontwikkeling en -implementatie. Dit aanpassingsniveau is van onschatbare waarde voor het optimaliseren van prestaties, het integreren met bestaande systemen en het zonder beperkingen experimenteren met geavanceerde AI-technologieën.
Use cases van AI-servers
AI-servers transformeren industrieën door een breed scala aan toepassingen mogelijk te maken die gebruikmaken van artificiële intelligentie. Hun vermogen om complexe gegevens te verwerken en geavanceerde algoritmen te gebruiken, maakt ze van onschatbare waarde op verschillende gebieden. Van gezondheidszorg tot entertainment: AI-servers boeken vooruitgang door problemen op te lossen die immense rekenkracht en precisie van hoge prestaties vereisen.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing is een belangrijk gebied waar AI-servers uitblinken. NLP bestaat uit het ontwikkelen van modellen die menselijke taal begrijpen en genereren, waarmee toepassingen zoals chatbots voor klantenservice in staat worden gesteld gebruikersvragen op te lossen en tools voor de analyse van financiële gevoelens waarmee markttrends kunnen worden gevolgd.
AI-servers verzorgen de intensieve training voor deze modellen. Ze verwerken grote hoeveelheden tekst om de taal beter te begrijpen. Zo kan een medische AI bijvoorbeeld conversaties tussen arts en patiënt nauwkeurig transcriberen of een juridische AI complexe juridische documenten efficiënt samenvatten.
Computervisie en beeldherkenning
Op het gebied van computervisie spelen AI public cloud-servers een cruciale rol bij taken als beeldherkenning en objectdetectie. Deze toepassingen worden veel gebruikt, bijvoorbeeld in de gezondheidszorg, waar AI-servers MRI-scans analyseren om vroege tekenen van tumoren met hoge precisie te detecteren, of bij de productie, waar ze in realtime microscopische defecten op een productielijn identificeren, wat kwaliteitscontrole garandeert. Ze ondersteunen ook autonome drone-inspecties van infrastructuur en spotten potentiële problemen op bruggen of hoogspanningslijnen.
Autonome systemen en robotica
AI-servers zijn cruciaal voor de ontwikkeling van autonome systemen en robotica, waarbij realtime besluitvorming van het grootste belang is. Autonome voertuigen vertrouwen bijvoorbeeld op AI-servers om live-sensorgegevens te verwerken en beslissingen in split-second te nemen om veilig door complex stadsverkeer te navigeren. In robotica trainen AI-servers modellen waarmee industriële robots ingewikkelde montagetaken met precisie kunnen uitvoeren of zelfs chirurgen kunnen helpen bij delicate bewerkingen, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd en menselijke fouten worden verminderd.
Belangrijkste kenmerken van een goede AI-server
Een AI-server van hoge kwaliteit wordt gedefinieerd door verschillende kritieke functies die ervoor zorgen dat deze aan de eisen van AI-workloads kan voldoen. De belangrijkste hiervan zijn krachtige hardware, waaronder GPU's of TPU's voor parallelle verwerking, robuuste CPU's voor algemene berekeningen en RAM met hoge capaciteit om grote datasets te beheren.
Snelle opslagoplossingen, zoals NVMe SSD's, zijn ook essentieel om latency bij gegevenstoegang te minimaliseren. Schaalbaarheid is een andere essentiële functie, die de server in staat stelt zich aan te passen aan wisselende workloads, van kleine experimenten tot enorme trainingstaken met miljoenen berekeningen.
Aangepaste AI-frameworks zijn kenmerkend voor een goede AI-server. Ze stroomlijnen het ontwerp, de training en de implementatie van modellen en optimaliseren tegelijk de interactie tussen hardware. Deze frameworks zorgen ervoor dat de server zijn resources efficiënt kan gebruiken, waardoor de prestaties worden verbeterd. Bovendien biedt een goede AI-server flexibiliteit bij de implementatie. Deze ondersteunt zowel on-premises configuraties als configuraties op basis van de cloud om aan verschillende organisatorische behoeften te voldoen. Beveiligingsfuncties, zoals gegevenscodering en industriestandaarden, zijn essentieel voor de bescherming van gevoelige informatie die door AI-modellen wordt verwerkt.
AI-server versus traditionele server
Het onderscheid tussen AI-servers en traditionele servers ligt in hun ontwerp en doel. Traditionele servers zijn ontworpen voor algemene taken, zoals het hosten van websites, het beheren van e-mail of het opslaan van gegevens. Ze zijn voor hun verwerking meestal afhankelijk van CPU's en zijn geoptimaliseerd voor opeenvolgende taken met gemiddelde verwerkingsvereisten. AI-servers zijn daarentegen ontworpen voor high-performance computing en richten zich op parallelle verwerking om de complexe berekeningen te verwerken die voor AI-workloads vereist zijn.
De juiste AI-server voor uw workload kiezen
Het selecteren van een AI dedicated server vereist een zorgvuldige afweging van de specifieke behoeften en doelen van uw AI-projecten. Factoren zoals budget, type workload en schaalbaarheid moeten afgewogen worden om optimale prestaties en een optimaal rendement van de investering te garanderen. De juiste server moet zijn afgestemd op de computervereisten van uw taken, of het nu gaat om het trainen van grote modellen of het implementeren van realtime inferentietoepassingen, en moet de flexibiliteit bieden om met uw organisatie mee te groeien.
Deep learning versus training versus inferenties
Inzicht in de verschillen tussen deep learning, training en deductie is essentieel bij het kiezen van een AI-server. Deep learning, een deelverzameling van machine learning, omvat neurale netwerken met meerdere lagen en vereist aanzienlijke rekenkracht voor training op grote datasets.
Training is het proces waarbij een model patronen herkent door de parameters aan te passen. Dit is een resource-intensieve taak die vaak wordt uitgevoerd op GPU dedicated server clusters. Daarentegen past deductie het getrainde model toe op nieuwe gegevens voor voorspellingen. Dit vereist minder rekenkracht, maar vraagt meestal lage latency voor realtime-toepassingen.
Servers voor training geven prioriteit aan brute verwerkingskracht, terwijl servers voor deductie zich kunnen richten op efficiëntie en snelheid, waarbij ze soms edge-apparaten of CPU's voor kleinere modellen gebruiken.
On-premises versus op de cloud gebaseerde AI-servers
Een andere belangrijke beslissing is of AI-servers on-premises of in de cloud moeten worden geïmplementeerd. On-premise servers bieden volledige controle over gegevens, zorgen voor naleving van strikte regelgevingen en maken maatwerk mogelijk.
Ze worden echter geleverd met hoge kosten vooraf en beperkingen qua schaalbaarheid, waardoor aanzienlijke investeringen in hardware en onderhoud nodig zijn. Op de cloud gebaseerde AI-servers daarentegen bieden bijna oneindig veel schaalbaarheid en kostenefficiëntie door pay-as-you-go-prijzen, waarbij providers instaan voor infrastructuurbeheer. Ze zijn ideaal voor start-ups of organisaties met variabele workloads, maar kunnen risico's voor gegevensbeveiliging en mogelijke vendor lock-in opleveren. Hybride benaderingen, die beide combineren, kunnen controle en flexibiliteit in balans brengen, afhankelijk van specifieke behoeften.
OVHcloud en AI servers
OVHcloud Public Cloud Computing
Belangrijke kenmerken van onze cloud computing zijn onder andere selfservice, elasticiteit, facturering volgens een meetwaarde en brede netwerktoegang. De voordelen omvatten flexibiliteit, snelle implementatie, kostenbeheersing, schaalbaarheid, robuuste beveiliging en vrijheid van locatie. OVHcloud levert verschillende cloud-modellen (IaaS, PaaS, SaaS) en implementatieopties (public, private, hybrid, multi-cloud), met nadruk op hun rol in AI-integratie voor gegevensverwerking en kostenefficiëntie.
OVHcloud Bare Metal Dedicated Servers
Belangrijkste voordelen bieden, waaronder snelle levering van 120 seconden, onbeperkt verkeer, schaalbaarheid en naleving van beveiligingsstandaarden zoals ISO/IEC 27001. OVHcloud legt de nadruk op prestaties, beschikbaarheid en transparantie, met extra functies zoals anti-DDoS-bescherming en een privévRack-netwerk. Deze servers ondersteunen use cases als virtualisatie, e-commerce en bedrijfstoepassingen.
OVHcloud GPU Dedicated Servers
Voordelen zijn verbeterde efficiëntie, schaalbaarheid, volledige controle en vereenvoudigd IT-beheer. OVHcloud biedt competitieve prijzen, wereldwijde infrastructuur, een duurzaamheidsfocus en 24x7 support door experts. Deze servers onderscheiden zich door hun vermogen om complexe berekeningen uit te voeren en leveren een aanzienlijke prestatieboost ten opzichte van reguliere CPU-gebaseerde servers.