خوادم الذكاء الإصطناعي: أجهزتها ومهامها وخيارات الإعدادات

مع ظهور أدوات الذكاء الإصطناعي للأعمال في كل مكان يتبادر إلى أذهان الكثيرين منا سؤال مُهم وجديد وهو هل ستحتاج حقًا إلى خادم عادي، أو قد حان الوقت لتحصل على خادم ذكاء إصطناعي مُخصص؟

ولو كُنت مُهتم ببناء التطبيقات أو التعمّق في تحليل البيانات أو الإطلاع على خيارات الذكاء الإصطناعي المُتاحة لأعمالك، فإن هذا الدّليل يُفصّل ماهيّة خادم الذّكاء الإصطناعي وأهميّته، وطريقة تَحديد ما لو كان إستثمار ذكي لك.

في البداية

يُمكنك أن ترى بوضوح كيف تتجه الشركات نحو الذكاء الإصطناعي عن طريق أدوات مثل روبوتات الدردشة والأَتمتة والتنبؤ، والتعرّف على الصّور، وتَحليل تدفّقات البيانات. لكن عبء العَمل الناتج عن هذه التطبيقات لا يُمكن التعامل معه من خلال الخوادم المشتركة الأساسية المعتادة المستخدمة لإستضافة المواقع أو التطبيقات البسيطة.

ببساطة فإن خادم الذكاء الإصطناعي هو جهاز كمبيوتر فائق القوة مُخصص للتعامل مع مهام تَدريب أو تنفيذ الذكاء الإصطناعي الشاقة. وتتطلب هذه المَهام تدريب مُكثف أو تَشغيل لنَماذج الذكاء الإصطناعي، لذا فهي تتطلب ذاكرة كبيرة ومُعدات متطورة. وتُحدث أدوات الذكاء الإصطناعي تغيير جذري في العديد من القطاعات.

في هذه الأيام، لا يهم إن كنت تدير شركة كبيرة أو صغيرة أو تعمل في مجال تكنولوجيا المعلومات أو تعمل بشكل مستقل أو جزءًا من فريق إبداعي، فالجميع ينضم إلى موجة أدوات الذكاء الإصطناعي لتعزيز الإنتاجيّة وأتمتة المهام. هذا هو الوضع الراهن.

حسنًا لنبدأ بشرح ماهيّة خادم الذكاء الإصطناعي، ونفهم إختلافه عن الخادم العادي وأين تجده بالمعتاد.

تعريف خادم الذكاء الإصطناعي

خادم الذكاء الإصطناعي هو في الأساس جهاز كُمبيوتر مُصمم للتعامل مع مهام محددة لتشغيل تطبيقات الذكاء الإصطناعي. لا يتعلق الأمر عادةً بإستضافة المواقع الإلكترونية أو مُعالجة التّطبيقات. يتولى خادم الذكاء الإصطناعي إدارة نماذج التدريب والإستدلال في الوقت الآني وإدارة تدفقات البيانات الضّخمة التي تتطلّب الطاقة والمعالجة المتوازية الأكبر بكَثير من الخادم العادي.

تختلف خوادم الذكاء الإصطناعي إختلاف كبير عن الخوادم التقليدية التي تعمل كأجهزة كمبيوتر سطح المكتب وتستخدم وحدات المُعالجة المركزية (CPUs) بشكل أساسي. عادةً ما تأتي مزودة بمسرعات متخصصة عالية الأداء مثل وحدات مُعالجة الجرافيكس (GPUs) أو وُحدات مُعالجة الرسومات (TPUs) أو وحدات FPGAs للتعامل مع مَجموعات البيانات الضّخمة.

وأيضاً ستلاحظ أنها توفّر ذاكِرة ذات نطاق ترددي عالي وتَخزين أسرع وشَبكات أفضل لتضمن أن تدفّق البَيانات يجري بسهولة لنماذج الذكاء الإصطناعي الحالية.

وهذا التّصميم سيجعل خَوادم الذكاء الإصطناعي مثالية لأمور مثل:

• العمل على تدريب نماذج تعلم آلي ضخمة.
• روبوتات الدَردشة والذكاء الإصطناعي التفاعُلي الذي يُجري محادثات آنية.
• تَجميع مجموعة من الصور أو الفيديوهات في دفعة كبيرة.
• إستخدام أنظمة الذكاء الإصطناعي على الحافة لإستجابات فائقة السرعة.

ببساطة فإن خادم الذكاء الإصطناعي هو أكثر بكثير من مُجرد جهاز كُمبيوتر سريع. بل هو نظام حَوسبة مُصمم خصّيصًا لهذا الغَرض ومُعدّل بدقة لتَلبية إحتياجات الذكاء الإصطناعي الحديث.

خادم الذكاء الإصطناعي أم الخادم القياسي؟

الخاصية	الخادم القياسي	خادم الذكاء الإصطناعي
الإستخداما لرئيسي	المواقع والتطبيقات	تدريب الذكاء الإصطناعي والاستدلال ومعالجة البيانات المكثفة
حوسبة أساسية	وحدات المعالجة المركزية فقط	وحدات مُعالجة الجرافيكس وحدات معالجة الرسومات وحدات FPGA + وحدات المُعالجة المركزية
الذاكرة	متوسطة	كبيرة جداً
التخزين	قرص SSD قياسي	ذاكرة NVMe عالية السّرعة ومجموعة بيانات كَبيرة
الشبكات	عَرض نطاق تردّدي عادي	سُرعة عالية وزمن إستجابة منخفض
أحمال العمل	الإستضافة وتطبيقات الأعمال	روبوتات الدردشة والذكاء الإصطناعي التوليدي والرؤية وتدريب النماذج

خوادم الذكاء الإصطناعي: ما فائدتها؟

لم تعُد خوادم الذكاء الإصطناعي حَكر على شَركات التكنولوجيا العملاقة. يدرك المزيد والمزيد من الشّركات والوكالات والموظفين المُستقلين أن تَشغيل عناصر الذكاء الإصطناعي بشكل محلي أو على خَوادمهم الخاصة أَسرع وأَرخص وأَكثر مُرونة من مجرد الإعتماد على واجِهات بَرمجة التطبيقات السّحابية.

هنا تبرز أهمية خوادم الذّكاء الإصطناعي.

التخمين الفوري

لو كُنت تُشغّل روبوتات الدّردشة أو مُحركات التّوصيات أو أدوات الدّعم الآلي أو أَنظمة الرؤية الحاسوبية فعليك أن تكون سريع.

فيمكنك أن تحصل على ردود وتنبّؤات سريعة لمُستخدميك بإستخدام خَوادم الذكاء الإصطناعي بحيث لا يوجد تأخير ناتج عن موارد السّحابة المُشتركة أو قَفزات الشبكة.

على سَبيل المثال يُمكن لوكالة إنترنت تُقدّم أداة دَردشة أو بحث بإستخدام الذكاء الإصطناعي الحِفاظ على سرعة العمل والتحكّم في التكاليف عن طريق تَشغيل عناصر الذكاء الإصطناعي على خادمها الخاص.

تدريب نموذج الذّكاء الإصطناعي

لم تعُد العَديد من الشّركات تَعتمد فقط على واجِهات بَرمجة تَطبيقات الذكاء الإصطناعي من جِهات خارجية بل تُعدّل نماذجها وتُجري تغييرات لتعزيز الدقة.

للقيام بذلك، سوف تحتاج إلى خادم ذكاء إصطناعي يتمتع بقوة حوسبة هائلة وذاكرة واسعة وعمليّات إدخال وإخراج سَريعة.

لهذا يُمكن لفريق المنتج أن يحصل على دفعة قوية من خلال وجود حَوسبة مُباشرة ومُتحكّم بها لضبط مساعدهم الدّاخلي عن طريق تعديل بَرنامج ماجستير في القانون مفتوح المَصدر.

نشر الذكاء الإصطناعي في المَوقع

بعض المهام لا تتحمل بطء الحوسبة السحابية أو نشر معلومات حساسة على الإنترنت. خَوادم الذكاء الإصطناعي الطّرفية مُفيدة عِند الحاجة إليها.

• القرارات المتخذة بسرعة (كما هو الحال في الروبوتات والأَتمتة الصّناعية).
• قواعد صارِمة للغاية لحماية خصوصية البيانات.
• إجراء بعض عمليات المعالجة لإنترنت الأشياء أو محتوى الفيديو مُباشرةً في المَوقع.

على سَبيل المثال يمكن لشركة تَصنيع تستخدم أنظمة الرؤية لإكتشاف العيوب أن تُنشئ خادم ذَكاء إصطناعي في الموقع مباشرةً.

لو كُنت تتعمق في مزايا الذكاء الإصطناعي، أو تتعامل مع كمّيات هائلة من البَيانات، أو تُطلق خَدمات الذكاء الإصطناعي، فإن فريقك يحتاج حقًا إلى فهم خوادم الذكاء الإصطناعي للبقاء في هذا المجال.

البُنية الأساسيّة والمكوّنات

قد تَبدو خوادم الذكاء الإصطناعي كخوادم عاديّة من الخارج لكنّها مُصممة بشَكل مُختلف كثيراً من الدّاخل. يُتيح لك هذا الإعداد إرسال كمّيات كَبيرة من البَيانات بسُرعة وتَشغيل البرامج بالتوازي بكفاءة عالية والتعامل مع المهام الشاقة للتدريب والإستنتاج بسلاسة.

إليك هذا الشرح المبسط لطريقة عَمل خادم الذكاء الإصطناعي، مع الحفاظ على هدوءه وتجنب الانغماس في التفاصيل التقنية.

محتويات الأجهزة

تستخدم أحمال عَمل الذّكاء الإصطناعي مَجموعة من محتويات الأجهزة المتخصصة المختلفة. وقت إختيار خادم ذكاء إصطناعي أو التحقق منه، من المهم جدًا الإنتباه إلى أجزائه الرئيسية.

وحدات المُعالجة المركزيّة ومسرعات الذكاء الإصطناعي

تُعدّ وحدة المُعالجة المركزية العنصر الرئيسي في خادم الذّكاء الإصطناعي ولكنها لا تقوم بكل المهام الشاقة. فتعتمد مَهام الذكاء الإصطناعي كلّيًا على مسرعات الذّكاء الإصطناعي مثل:

1. وحدات مُعالجة الرسومات (GPUs) رائعة للتعامل مع المعالجة المتوازية وتشغيل الشبكات العَصبية.
2. وحدات مEعالجة الرسومات (TPUs) مصممة خصيصًا لمهام التعلّم العَميق.
3. يُمكنك إعداد وحدات FPGA بالكامل لتطوير إجراءات الذكاء الإصطناعي الخاصة بك.

تتولّى المسرعات مَهام التدريب والإستنتاج بينما تتولى وِحدة المُعالجة المَركزية تنسيق المهام وتشغيل النظام.

الذاكرة والتخزين

تحتاج أنظمة الذّكاء الإصطناعي إلى الوصول السريع إلى كمّيات هائِلة من البيانات. ولهذا السبب، يستخدم الناس خوادِم الذكاء الإصطناعي.

1. تُعدّ ذاكرة HBM، أو ذاكِرة النّطاق التردّدي العالي، ضروريةً للمساعدة في تذليل الاختناقات عند إجراء مَهام التدريب.
2. تخزين NVMe أو SSD لدَورات قِراءة/كِتابة فائقة السرعة.

تُسهّل هذه الميزات نَقل البيانات خاصّةً عند العمل مع نَماذج أكبر.

الشّبكات والإدخال/الإخراج

البيانات في حالة تنقل دائم وغالبًا ما تتنقل مهام الذكاء الإصطناعي بين أنظمة مختلفة. تَعتمد خوادِم الذكاء الإصطناعي بشكل كامل على:

1. إتصالات إيثرنت أو ألياف ضَوئية سريعة.
2. تُعد الكابلات المخصصة (مثل NVLink) موثوقة للغاية لإجراء محادثات سريعة مع وحدة مُعالجة الرسومات.
3. مَسارات إدخال/إخراج سريعة لضمان سلاسة العمل.

تَضمن الشّبكات الجيدة تَشغيل النّموذج بسُرعة وأن يكون الإستنتاج سريع.

إعدادات النشر وأنواع الأجهزة

ليست جميع خوادم الذكاء الإصطناعي مُجمدة في مراكز البيانات الضخمة. كيفية ومكان إعداد خوادم الذكاء الاصطناعي تؤثر بشكل كبير على الأداء والتكلُفة والجدوى.

الإعدادات المحلية مقابل السحابية مقابل الهجينة مقابل الحافَة

في الموقع

• لو كان لديك إعدادك الخاص لاستضافة خوادم الذكاء الإصطناعي، فستتمكن من اتخاذ القرارات المتعلقة بالبيانات والأمان وكيفية تخصيصها.
• مثالي للأماكن التي ترغب في مُعالجة محلية سريعة بدون أي متاعب.

خوادم الذّكاء الإصطناعي في السحابة

• يوفر لك مزوّدو الخَدمات السّحابية حَوسبة ذكاء إصطناعي مريحة ومرنة، قابلة للتوسع أو التقليص حسب الحاجة.
• الفَرق التي تعمل على تعديل أَعباء عملها أثناء التّنقل تُعدّ خيار مثالي.

النّشر الممزوج

• تمزج بَعض الشركات بين الأنظمة السّحابية والأنظمة المحلّية بحيث تَستخدم السّحابة لتوفير قوة حوسبة إضافية وأجهزة محلية للمهام اليومية.
• تتمحور الإعدادات الممزوجة حول إيجاد التوازن الأمثل بين التكلُفة والأداء والتحكّم.

خوادِم الذكاء الإصطناعي على الحافة

• تُعد عمليّات النّشر على الحافّة عمليات مثالية لـ تطبيقات الوقت الآني بالنسبة لقُربها من مصادر البيانات.
• إستخدام الروبوتات، وتقنيات الإنترنت في الصّناعات ومُعالجة الفيديو ميدانيًا.

إحتياجات البُنية التحتية

تحتاج خوادم الذكاء الإصطناعي إلى أكثر من مُجرد مكان على الرّف. قبل إطلاق أي منها فكّر في:

1. تَستهلك مُسرّعات الذكاء الإصطناعي طاقة أكبر بكَثير.
2. يجب الحفاظ على برودة الأجهزة (التحكّم في دَرجة الحَرارة أمر بالغ الأهمية).
3. الرف والمساحة، يا صديقي.
4. ترقية الشّبكة لتجربة مركز بيانات قوية.

تحديد ما لو كُنت بحاجة إلى خادم

يتمتع خادم الذكاء الإصطناعي بقدرة هائلة، ولكن هذا لا يَعني أنك بحاجة إليه دائمًا. قَبل إتخاذ أي قرار عليك التفكير في تَكاليف تَغييرات الأجهزة والبُنية التحتية مُقارنةً بأعباء عملك وأهدافك وميزانيتك.

تعرّف على إحدى أسهل الطّرق للقيام بذلك!

إبدأ بالأسئلة الصّحيحة

أولًا فكّر في طريقة إستخدامك للذكاء الإصطناعي حاليًا أو كيف تخطط لإستخدامه.

ما حجم العمل الذي لديك حاليًا؟

• يَحتاج التّدريب إلى مُسرّعات قوية وذاكرة عالية النطاق الترددي. فنحتاج إلى نَماذج مُخصّصة وكَبيرة.
• للإستنتاج يُمكن أن يُؤدي إستخدام خوادِم محلّية أو نُسخ سَحابية أصغر حجمًا إلى زيادة كفاءة العمل بشكل كبير.

ما نوع عبء العمل الذي تتوقعه؟

• يُمكنك تعلم أشياء جديدة في السحابة لتلك المهام العشوائية.
• لو كُنت تُفكر في القيام بمهام أكثر كثافة أو مُنتظمة، فإن إستخدام نموذج تعلم على أجهزة مُخصصة عادةً ما يُوفر لك بعض المال.

لماذا يُهم زَمن الوصول للمُهمة؟

• حسناً قد تَحتاج أدوات العمل عند الطّلب أو الوقت الفعلي إلى بعض الخوادم المحلية أليس كذلك؟ أشياء مثل الرُؤية وروبوتات الدّعم والرّوبوتات، وما إلى ذلك تندرج ضمن هذه الفئة.
• في مثل هذهِ الأمور، يُمكن أن يُوفر لك إستخدام موارِد السّحابة بعض المال. مُجرّد تنبيه، هذه المَهام مُهمة للغاية ويُمكنها تحمّل بَعض التأخير في مُعالجتها.

هل سنحتاج حقًا إلى تحكم كامل في البَيانات لهذه المُهمة؟

• بعض الصناعات تُولي أهمية كبيرة للخصوصية، لذا تميل إلى إستخدام خوادم الذكاء الإصطناعي الخاصة أو الموجودة في المَوقع بدلاً من السحابة.

تأكد من جاهزيتك للتكاليف والإعداد!

تُشكّل خَوادم الذكاء الإصطناعي ضغط كبير على البنية التحتية. تعرّف على هذه الخيارات:

• هل يمكنك تلبية احتياجات الطاقة للخوادم التي تَعتمد بشَكل كَبير على وحدات مُعالجة الجرافيكس؟
• كيف يعمل نظام التبريد والتّكييف لديك؟
• هل لَديك مَساحة تخزين فعليّة أو إعداد إستضافة جيد؟
• هل إعدادك جاهِز لتَكاليف الأجهزة والصّيانة؟
• إذن، هل يستطيع فريقك التعامل مع الإعداد؟

التحقق من خَياراتك

الخيار	مثالي لـ	الإيجابيات	السلبيات
إستضافة مُشتركة قياسية	مواقع إلكترونية ومُدونات	أسعار مَعقولة وَسهلة الإدارة	غير مُناسبة لأحمال عمل الذكاء الإصطناعي
إستضافة الـ VPS	أدوات صَغيرة	تحكّم أكبر وإعدادات مُخصصة	مَحدود للتّدريب
خادم ذكاء إصطناعي مُخصص	تدريب وإستدلال الذكاء الإصطناعي	تحكّم كامِل وأداء مُتوقع	الطاقة والتبريد والصيانة
الذكاء الإصطناعي السّحابي	أحمال عَمل مَرنة أو قَصيرة المدى	مرنة ولا تتطلّب إستثمار في الأجهزة	تكلُفة أعلى

لو كان عِبء العَمل لديك مُشتتًا فإن إختيار خَيارات السّحابة مثل وحدات معالجة الجرافيكس أو خدمات التعلم الآلي المُدارة يُعدّ خيار أذكى. ولكن، لو كُنت تتعامل دائمًا مع أحمال عَمل كثيفة، فإن الحصول على خادم ذكاء إصطناعي يُعدّ خيار أذكى على المدى الطويل.

قائمة مرجعية لإتخاذ القرارات

الإيجابيات والسلبيات

خوادِم الذكاء الإصطناعي فائقة القوة، ولكن هناك بعض الجوانب السلبية التي يجب على كُل شَركة أو وكالة أو موظف مستقل التفكير فيها. لا تنسَ هذه التّنازلات الرئيسية:

1. قد تكون أجهزة الذكاء الإصطناعي، مثل وحدات مُعالجة الجرافيكس (GPUs) ووحدات مُعالجة الطاقة الحرارية (TPUs) ذات السعر الغالي وعندما تُضيف التكاليف المُستمرة مثل التّبريد والكَهرباء والصّيانة فقد تُكلف أكثر من الخادِم العادي.
2. لو كانت مَهام الذّكاء الإصطناعي لديك هادئة نسبيًا ولا تُنفذ بإستمرار أو موسمية فقط، فقد تُبذر أموالك على شراء أجهزة لخدمات السحابة. قد يوفر لك ترك هذه المهام هادئة بعض الموارد المهمة.
3. نحن بحاجة إلى تطوير أدائنا من خلال تحسين الكادر البشري وتحسين إعدادات الخوادم وإجراء تعديلات طفيفة عليها، نظرًا لتزايد تعقيد البنية التحتية.
4. تشغل أجهزة الذّكاء الإصطناعي مِساحة كَبيرة وتحتاج إلى تبريد مكثف، خاصّةً لعَناصر الذكاء الإصطناعي الأساسيّة. يُدرك المزيد والمزيد من الشركات أهميّة الإستدامة وإنتاج الحَرارة، والتحكم في بَصمتها الكربونية التّشغيلية لتقليل تَأثيرها البيئي.

لو كانت حُمولة خادم الذكاء الإصطناعي وموارده وخُطة طرحه الطويلة الأجل في محلها فيمكن أن تُعزز الإنتاج التشغيلي بشكل كبير. وإن لم يكُن الأمر كذلك فربما يَكون الحَل التّجاري المزيج المُبرد نقطة إنطلاق أفضل.

ما هو القادم والتوقعات المستقبلية

يُحدث الذكاء الإصطناعي ثورة في البُنية التّحتية الأساسية ممّا يؤثر على الجميع من المُستقلين إلى أكبر الشركات. في السّنوات القليلة القادمة ستَتغير طريقة وصولنا إلى قوة حَوسبة الذكاء الإصطناعي وإستخدامنا لها بشكل كبير.

تعرّف على بعض التّغييرات المهمة القادمة قريبًا:

الإتجاهات	التّأثيرات التجارية
النّمو في خَوادم الذكاء الإصطناعي الطّرفية	أداء حَوسبة الذكاء الإصطناعي مع كَفاءة الطّاقة التشغيلية يُطلق العَنان لقُدرات الذكاء الإصطناعي المُتقدمة للفرق الصغيرة
السّحابة المزيجة والحافّة	سيتم تدريب الحَوسبة المزيجة في السّحابة والإستدلال على الحافة أو في مَوقع خاصّ.
الإبتكارات الناشئة	سيَسمح تقليل إنبعاث الحَرارة وتَطوير الهندسة في المَباني أو مَراكز البَيانات بإنجاز العَمل بشَكل أكثر إستدامة. يُصبح تَشغيل أحمال عَمل الذكاء الإصطناعي أقل تكلُفة تشغيلية وأكثر إستدامة في الوقت نَفسه.
تَطورات الإستدامة	سيَسمح تقليل إنبعاث الحَرارة وتَطوير الهُندسة في المَباني أو مَراكز البَيانات بإنجاز العَمل بشَكل أَكثر إستدامة. يُصبح تَشغيل أحمال عَمل الذكاء الإصطناعي أقل تكلُفة تَشغيلية وأكثر إستدامة.
إستضافة وخَدمات مُدارة “جاهِزة للذّكاء الإصطناعي”	تتمتّع هذه الخَدمات المُضيفة بحَوسبة الذكاء الإصطناعي المُدارة، ممّا يَجعل دُخول سوق الذكاء الإصطناعي أكثر جدوى وإقتصادية بشَكل كبير.

ستزداد سرعة خَوادم الذكاء الإصطناعي وتطورها وإنتشارها، مما يُسهّل على الشركات تطبيق الذكاء الإصطناعي بدون تكلفة غالية.

فحص سريع – هل تَحتاج إلى خادم ذكاء إصطناعي؟

اطلع على هذه القائِمة البَسيطة للتحقق مما لو كان خادم الذكاء الإصطناعي مُناسب لشركتك. لنجعلها بسيطة ومباشرة وعملية للغاية مع التركيز فقط على الخيارات اليومية.

كيف يتناسب مع الواقع؟

• هل لديك بعض نماذج الذكاء الإصطناعي التي تَحتاج إلى تَدريب أو ضبط داخلي؟
• هل أجرت إستدلالات واسعة النّطاق للدردشة والرؤية والتوصيات؟
• مرحبًا، هل تَحتاج إلى مُعالجة منخفضة الإستجابة أو محلّية لأمور الامتثال أو الخُصوصية؟

ما هو الحَجم التقريبي؟

• ما هو حَجم الطّلبات المُتوقع في الثانية أو الدقيقة؟
• تعقيد النموذج وحجمه، مثل نَماذج الرؤية ونَماذج إدارة التعلم (LLM).
• إذن، ما هي مشكلة الإستجابة؟ هل نتحدث عن الوقت الآني أو شبه الآني أو مُجرد دُفعات؟

تجهيز البُنية التحتية

• ما مِقدار الطّاقة والتّبريد ومِساحة الرّفوف المتوفرة لديك؟
• هل يوجد أحد يتولى الإعداد والصّيانة والمُراقبة؟
• هل يدعم إعدادك وحدات مُعالجة الجرافيكس (GPU) أو مسرعات البيانات؟

ميزانية العمل

• ما هي تَكاليف الأجهزة المرتبطة بالنّفقات التشغيلية، مثل الطّاقة والتّبريد والإصلاحات؟
• ماذا عن تكاليف البرامج، مثل أدوات المُراقبة والتّرخيص والدعم؟
• حسناً كيف تُقارن هذه التّكاليف بتكاليف السحابة؟ مع كل هذا الإستخدام، هل يستحق إمتلاك الأجهزة حقًا؟

الإستعداد للمستقبل

• هل الإعداد مناسب للتوسع بسهولة مع المزيد من مُسرّعات/وحدات مُعالجة الرسومات (GPU) وإتصالات أسرع؟
• هل لا يزال بإمكانك الإنتقال إلى نظام مزيج أو نظام حافة في مرحلة لاحقة؟
• هل تبحث عن نظام معياري أو قابل للتّرقية؟

بالتأكيد،تساعدك هذه القائِمة في إختيار خادم ذكاء إصطناعي يناسب عبء عَملك وميزانيتك وخططك المستقبلية تمامًا.

أسئلة شائعة