Serwery dedykowane do obsługi procesów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

AI and machine learning dedicated servers OVHcloud

Serwery dedykowane OVHcloud do realizacji projektów AI i Machine Learning

Nasze rekomendacje

mHG-2019

Cena już od 948,99 PLN netto/miesiąc
Intel Xeon Silver 4110
8 cores / 16 threads - 2.1 GHz
96  GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Przepustowość do sieci publicznej: 1 Gbps
Wybierz

HG-2019

Cena już od 1 437,99 PLN netto/miesiąc
Intel Xeon Gold 6132
14 cores / 28 threads - 2.6 GHz
96  GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Przepustowość do sieci publicznej: 1 Gbps
Wybierz

BHG-2019

Cena już od 2 544,99 PLN netto/miesiąc
Intel 2x Xeon Gold 6132
28 cores / 56 threads - 2.6 GHz
192  GB DDR4 ECC
2×6 TB HDD SAS
Przepustowość do sieci publicznej: 1 Gbps
Wybierz

Sztuczna inteligencja i Machine Learning są potężnymi narzędziami biznesowymi, które dostarczają cennych informacji dotyczących potrzeb klienta i zapewniają zrównoważony wzrost. Ogromne ilości danych produkowanych przez firmy wymagają przetwarzania, klasyfikacji i analizy. Różnorodne podmioty, począwszy od firm rozpoczynających działalność, a skończywszy na globalnych liderach, badają, w jaki sposób sztuczna inteligencja i coraz bardziej zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do wielu zastosowań, takich jak:

  • Business intelligence
  • Analityka predykcyjna
  • Chatboty
  • Sztuczne sieci neuronowe
  • Rozpoznawanie obrazu
  • Analiza strukturalna
  • Rozpoznawanie mowy
  • Wykrywanie oszustw
  • Rozpoznawanie twarzy
  • Wykrywanie nieprawidłowości
  • Rozpoznawanie wzorców
  • Frameworki Deep Learning i biblioteki
  • Zautomatyzowane centrum danych i konserwacja
  • Modele graficzne
  • Modelowanie statystyczne
  • Przetwarzanie języka naturalnego
  • Specjalistyczne usługi finansowe, takie jak handel algorytmiczny, analiza rynku i zarządzanie portfelem
  • Badania naukowe, w tym genomika, chemia obliczeniowa oraz modelowanie i symulacja

Rozwiązania bare metal i/lub chmurowe do zastosowań związanych ze sztuczną inteligencją i Machine Learning

Obsługa procesów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wymaga bardzo dużych zasobów, ponieważ zbiory przetwarzanych danych są ogromne, dane są często nieuporządkowane, a do ich obróbki wykorzystywane są złożone modele matematyczne. Dlatego specjaliści zajmujący się danymi potrzebują najwyższego poziomu mocy obliczeniowej i wydajności. Dedykowane zasoby bare metal są idealne do projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję, istnieje ponadto kilka rozwiązań chmurowych - w tym opartych na kontenerach i algorytmach klastrowych - które mogą posłużyć do przekształcenia dużych ilości nieuporządkowanych danych w dane ustrukturyzowane.

Jeśli chcesz rozpocząć realizację projektów sztucznej inteligencji w chmurze - z myślą o późniejszej zmianie rozwiązania na serwery dedykowane lub infrastrukturę hybrydową - OVHcloud oferuje liczne opcje oprogramowania AI, zoptymalizowane pod kątem procesorów graficznych NVIDIA, w tym V100 Tensor Core.

Porada 1: Czy podczas tworzenia własnej platformy Machine Learning lepiej skorzystać z rozwiązania open-source czy oprogramowania data science udostępnianego komercyjnie?

Obecnie istnieje na rynku wiele rozwiązań AI/Machine Learning, zarówno komercyjnych, jak i open-source, które można wdrażać na serwerach HG od OVHcloud wraz z wybranym systemem operacyjnym, korzystając z dostępu root. Rozwiązania open-source (takie jak Kaggle, klastry Hadoop i związane z nimi narzędzia) są zdecydowanie bardziej rentowne niż oprogramowanie komercyjne i pozwalają uzyskać wymierne oszczędności, zwłaszcza w początkowych etapach projektów. Jest to korzystne na przykład w fazie proof-of-concept i pomaga w przeprowadzeniu inteligentnego skalowania oraz dostosowaniu rozwiązań do indywidualnych potrzeb (w tym dotyczących bezpieczeństwa danych). Z drugiej strony dostępne są również rozwiązania chmurowe SaaS, takie jak Data Analytics Platform od OVHcloud - są one sprawdzone i masz do nich zawsze szybki dostęp z każdego miejsca.

Porada 2: Zapewnij pełną redundancję rozwiązania

Jak w przypadku każdego dużego projektu IT, przygotowanie redundantnej infrastruktury jest kluczowe dla osiągnięcia wysokiej wydajności procesów AI. Po uruchomieniu systemu AI/Machine Learning w globalnej infrastrukturze OVHcloud uzyskasz dostęp do wszystkich naszych centrów danych, będziesz mógł wdrażać nowe serwery oraz instancje w chmurze, a także łączyć rozwiązania w ramach bezpiecznej prywatnej sieci vRack. Zapewnisz również pełną redundancję rozwiązań i wprowadzisz plany Disaster recovery. Dzięki temu będziesz cieszyć się optymalną wydajnością serwerów, najwyższym poziomem bezpieczeństwa oraz pełną zgodnością z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych.

Porada 3: Zastanów się, w jaki sposób planujesz w przyszłości skalować Twoje projekty AI/Machine Learning

Kiedy do realizacji projektów wykorzystujesz systemy AI oraz Machine Learning, ważne jest, abyś mógł skalować wybrane przez Ciebie rozwiązania zgodnie z wynikami analizy biznesowej. Jeśli do rozbudowy infrastruktury planujesz wykorzystać rozwiązania chmurowe i bare metal, będziesz potrzebował bezpiecznie przesyłać dane i łączyć rozwiązania fizyczne z wirtualnymi. Dostawca usług w chmurze powinien zapewnić Ci pełną swobodę w zakresie migracji danych, udostępnić narzędzia i rozwiązania gwarantujące płynność procesu, bezpieczeństwo oraz możliwość łączenia rozwiązań.