سیستم محاسباتی برای داده کاوی

سیستم های محاسباتی قوی برای داده کاوی؛ نمونه‌ها، مزایا و مقایسه خرید و اجاره

Rate this post

1. مقدمه

در دوران تحول دیجیتال و رشد نمایی داده‌ها ، توان محاسباتی نه تنها یک مزیت رقابتی، بلکه یک الزام برای بقای سازمانها محسوب می‌شود. فرآیند داده کاوی (Data Mining)، که شامل استخراج دانش و الگوهای مفید از انبوهی از داده‌هاست، به سخت‌افزار ها و زیرساختهای پیشرفته نیاز دارد تا بتواند در زمانی معقول نتایج دقیقی ارائه دهد .

داده ها امروزه از منابع متنوعی نظیر شبکه‌ها ی اجتماعی، سنسورهای صنعتی، ابزارهای پوشیدنی ، تراکنش‌های مالی، و سیستم‌های مانیتورینگ تولید می‌شوند و تحلیل این داده‌ها نیازمند توان محاسباتی خیلی بالا، حافظه وسیع و زیرساختهای مطمئن و پایدار است. در این مقاله، علاوه بر معرفی انواع سیستم‌ های محاسباتی و نمونه‌ها ی قدرتمند، به مقایسه دقیق بین خرید و اجاره این سیستم‌ها می‌پردازیم

سیستم محاسباتی برای داده کاوی

2. انواع سیستم‌های محاسباتی برای داده‌کاوی

  1. محاسبات موازی (Parallel Computing): این نوع سیستم‌ها با تقسیم مسئله به بخش‌های کوچکتر و پردازش همزمان آن‌ها روی چندین هسته، موجب افزایش سرعت اجرای الگوریتم‌ ها می‌شوند. برای مثال الگوریتمهای طبقه‌ بندی یا خوشه بندی در یادگیری ماشین می‌توانند روی هسته‌ها ی مختلف به صورت هم‌زمان اجرا شوند.
  2. محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing): در این روش داده‌ ها و فرآیند ها بین چندین ماشین فیزیکی یا مجازی توزیع می‌شوند. این مدل برای پردازش داده های بزرگ در مقیاس پتابایت بسیار مناسب است . ابزارهایی مثل Apache Hadoop و Apache Spark برای این نوع معماری طراحی شده‌اند.
  3. محاسبات ابری (Cloud Computing): استفاده از زیرساختهای شرکت‌های بزرگی مانند AWS، Azure، Google Cloud به تحلیل‌ گران این امکان را می‌دهد که بدون خرید سخت‌افزار ، از منابع قدرتمند برای دوره زمانی موردنیاز خود بهره‌مند شوند . این نوع سیستمها مناسب برای پروژه‌هایی هستند که به مقیاس‌ پذیری دینامیک نیاز دارند.
  4. GPU و ASIC تسریع‌شده: برای الگوریتمهایی که نیاز به پردازش‌های برداری سنگین دارند، مانند یادگیری عمیق یا پردازش تصویر ، استفاده از واحد پردازش گرافیکی (GPU) یا مدارهای اختصاصی مانند TPU و FPGA سرعت اجرای مدلها را به‌ شدت افزایش می‌دهد.
  5. محاسبات لبه (Edge Computing): در مواردی که نیاز به تصمیم‌ گیری در لحظه وجود دارد (مثلاً خودروهای خودران)، بخشی از پردازش در محل جمع‌آوری داده انجام می‌شود. این امر موجب کاهش تاخیر و پهنای باند مصرفی می‌شود.

3. نمونه‌های قدرتمند سیستم‌های داده کاوی

3.1 سوپرکامپیوترها (Supercomputers)

  • Fugaku (ژاپن): یکی از سریعترین ابرکامپیوترها ی جهان با بیش از 7 میلیون هسته پردازشی که برای تحلیل داده‌های زیستی ، هواشناسی و شبیه‌سازی‌های پیچیده کاربرد دارد.
  • Summit (ایالات متحده): شامل بیش از 27,000 GPU است و برای پروژه‌ هایی در حوزه فیزیک، ژنتیک، و هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

3.2 خوشه‌های محلی (On-Premise Clusters)

  • خوشه‌های HPC با GPU: سازمانها می‌توانند مجموعه‌ ای از سرورها با کارت‌های گرافیک پیشرفته مانند NVIDIA A100/H100 را راه‌ اندازی کرده و با نرم‌افزارهایی مانند Kubernetes یا Slurm مدیریت کنند.
  • سرورهای مولتی‌هسته‌ ای: مناسب برای کاربردها یی با داده‌ های ساختاریافته و عملیات آماری سنگین ؛ ترکیب چند CPU با رم بالا امکان اجرای همزمان هزاران تسک task را فراهم می‌کند.

3.3 سرویس‌های ابری (Cloud Services)

  • AWS EC2 P4 Instances: ایده‌آل برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با دیتاست‌های بزرگ .
  • Google Cloud TPU v4 Pods: سرعت بالا در پردازش مدل‌های زبان طبیعی و بینایی ماشین.
  • Azure Machine Learning Compute : ارائه محیط یکپارچه برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
سیستم محاسباتی برای داده کاوی

4. معیارهای انتخاب سیستم

هنگام انتخاب زیرساخت برای پروژه‌های داده‌کاوی، باید فاکتورهای زیر بررسی شوند :

  • توان پردازشی ( Compute Power): بررسی تعداد و نوع هسته‌ها یا GPUها.
  • حافظه (RAM/VRAM ): نیاز مدل‌ها به حافظه، خصوصاً در الگوریتم‌ها ی شبکه‌های عصبی عمیق.
  • ذخیره‌سازی ( Storage ): سرعت و ظرفیت ذخیره‌ سازی داده‌ها ؛ استفاده از NVMe می‌تواند سرعت بارگذاری را چند برابر کند.
  • پهنای باند شبکه (Network) : برای پردازش توزیع‌شده، تأخیر پایین و انتقال سریع داده اهمیت بالایی دارد
  • مقیاس‌پذیری (Scalability): توانایی گسترش منابع در صورت افزایش داده یا کاربر .
  • هزینه کلی (TCO ): بررسی هزینه خرید، نگهداری، خنک‌سازی، انرژی و نیروی انسانی.
  • پایداری و بازیابی (Fault Tolerance): وجود سیستم‌های بکاپ و High Availability

5. مقایسه خرید vs اجاره زیرساخت

معیارخرید سرور/سوپرکامپیوتراجاره ابری/کلود
سرمایه‌گذاری اولیهبسیار بالاکم یا صفر
هزینه ماهانهنگهداری، برق، خنک‌سازیپرداخت بر اساس مصرف
مقیاس‌پذیریمحدود به سخت‌افزار خریداری‌شدهتقریباً نامحدود
نگهداری و مدیریتنیاز به تیم فنی متخصصمدیریت توسط ارائه‌دهنده سرویس
امنیت و کنترل دادهکامل در اختیار سازمانبستگی به SLA و تنظیمات دارد
تخصص لازمنیاز به دانش شبکه، امنیت، سیستم عاملصرفاً دانش بهره‌برداری کافیست
زمان راه‌اندازیهفته‌ها تا ماه‌هاچند دقیقه تا چند ساعت
پشتیبانی فنیداخلی یا برون‌سپاری شدهدر دسترس و سریع از سمت ارائه‌دهنده

6. پیشنهادات و نکات پایانی

  1. اگر سازمان شما در مرحله رشد است و نیاز به اجرای پروژه‌ هایی با حجم داده زیاد اما محدودیت مالی دارد، اجاره سیستم‌های ابری گزینه‌ای مقرون‌ به‌ صرفه و سریع است.
  2. برای پروژه‌های طولانی‌ مدت یا مواردی که داده‌های بسیار حساس و طبقه‌ بندی‌شده دارید، راه‌ اندازی خوشه محلی می‌تواند امنیت و کنترل کامل را فراهم کند
  3. از مدل هیبریدی استفاده کنید؛ مثلاً داده‌های حیاتی را به‌ صورت محلی نگهدارید و مدل‌های یادگیری ماشین را روی کلود اجرا کنید.
  4. همیشه بر اساس نیاز واقعی تحلیل و تست انجام دهید ؛ صرف هزینه بالا همیشه به معنای کارایی بالاتر نیست.
سیستم محاسباتی برای داده کاوی

7. نتیجه‌گیری

در عصر انفجار داده ها، انتخاب زیرساخت محاسباتی مناسب یکی از مهمترین تصمیمات فنی هر سازمان است. این تصمیم بر سرعت تحلیل، دقت پیش‌بینی‌ ها ، هزینه‌ها و حتی مزیت رقابتی در بازار تأثیرگذار است. با شناخت دقیق انواع سیستم‌ های محاسباتی، نمونه‌ های مطرح جهانی و بررسی مزایا و معایب خرید یا اجاره، می‌ توانید تصمیمی آگاهانه و هدفمند اتخاذ کنید.

همین امروز نیازهای پروژه خود را ارزیابی کنید، منابع خود را بسنجید، و زیرساختی را انتخاب کنید که بهترین توازن بین هزینه، کارایی ، امنیت و مقیاس‌ پذیری را برای شما فراهم کند. آیندهٔ داده‌ ها متعلق به کسانی است که آماده‌ بهره‌ برداری سریع، هوشمندانه و انعطاف‌پذیر از آن هستند.

مقاله مادر:

سرور محاسباتی

سرور محاسباتی برای هوش مصنوعی

بهترین سرور محاسباتی برای هوش مصنوعی در ۲۰۲۵: راهنمای کامل و مقایسه‌

5/5 - (1 امتیاز)

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق (Deep Learning) نیازمند توان پردازشی بسیار بالایی هستند، انتخاب سرور مناسب می‌تواند تفاوت بین آموزش مدلها در چند روز یا چند هفته را رقم بزند. در این راهنمای جامع ، با معیارهای فنی، مقایسه بهترین گزینه ها و نکات کلیدی خرید سرور آشنا خواهید شد.

سرور محاسباتی برای هوش مصنوعی

فهرست مطالب

  1. چرا به سرور محاسباتی قدرتمند نیاز داریم؟
  2. معیار های کلیدی در انتخاب سرور AI
  3. مقایسه بهترین سرور های محاسباتی برای هوش مصنوعی
    • 3.1. Nvidia DGX A100
    • 3.2. Google Cloud TPU v5
    • 3.3. AWS EC2 P4d
    • 3.4. سرورهای اختصاصی GPU (مثلاً Lambda Labs)
  4. GPU، CPU، حافظه و شبکه : چه چیزهایی مهم است؟
  5. سرور ابری یا اختصاصی؛ کدام بهتر است ؟
  6. نکات پایانی و راهنمای خرید
  7. سوالات متداول ( FAQ )

چرا به سرور محاسباتی قدرتمند نیاز داریم؟

  • حجم داده‌ها : پروژه‌های یادگیری عمیق معمولاً از چند صد گیگابایت تا ده‌ها ترابایت داده استفاده می‌کنند.
  • مدل‌های بزرگ: معماری‌های مدرن مثل GPT، BERT و Vision Transformer دارای صد ها میلیون تا میلیارد ها پارامتر هستند
  • زمان آموزش: با سرورهای ضعیف، آموزش یک مدل NLP ساده می‌تواند هفته ها طول بکشد که از نظر اقتصادی و زمانی اصلا به صرفه نیست .
بهترین سرور محاسباتی برای هوش مصنوعی

معیارهای کلیدی در انتخاب سرور AI

  1. GPU یا TPU
    • تعداد هسته‌های CUDA (برای Nvidia) یا TPU
    • حافظه VRAM حداقل ۳۲ – ۴۰ گیگابایت
  2. پردازنده (CPU)
    • حداقل ۱۲–۱۶ هسته فیزیکی
    • معماری مدرن (Intel Xeon یا AMD EPYC)
  3. حافظه اصلی (RAM)
    • حداقل ۱–۲ ترابایت برای داده‌های بزرگ
  4. سرعت و پهنای باند دیسک
    • SSD NVMe با سرعت خواندن/نوشتن بالا
    • امکان استفاده از RAID برای افزونگی
  5. شبکه (Networking)
    • اینتر کانکت های ۴۰–۱۰۰ گیگابیتی برای خوشه‌های توزیع شده
  6. قابلیت مقیاس‌پذیری
    • پشتیبانی از k8s، SLURM یا سیستم‌های مدیریت خوشه
  7. پشتیبانی و سرویس‌دهی
    • سرویس SLA، مانیتورینگ، به روزرسانی درایورها و فریم‌ورک‌ ها

مقایسه بهترین سرورهای محاسباتی برای هوش مصنوعی

سرورپردازنده‌های گرافیکیحافظه اصلیشبکهقیمت تقریبی
Nvidia DGX A100۸× Nvidia A100 (۶۴ گیگابایت VRAM)۱٫۵ ترابایتاینترکانکت NVLink~$200,000
Google Cloud TPU v5۴–۸ TPU v5مدیریت‌شدهشبکه گوگل داخلیاز $32/ساعت
AWS EC2 P4d۸× Nvidia A100۱٫۲ ترابایتENA 400Gbpsاز $32.77/ساعت
Lambda Labs GPU Servers۴× RTX 6000 Ada (۴۸ گیگابایت VRAM)۵۱۲ گیگابایت۱۰–۴۰Gbps~$20,000–$40,000
سرور Nvidia DGX A100

3.1. Nvidia DGX A100

– ویژگی‌ها: ۸ کارت A100 ، حافظه ۶۴ گیگابایتی هر کارت، اینترکانکت NVLink با سرعت فوق‌العاده
– مناسب برای: مراکز تحقیقاتی و سازمان‌های بزرگ با بودجه‌ی سنگین.

سرور Google Cloud TPU v5

3.2. Google Cloud TPU v5

– ویژگی‌ها : واحدهای TPU کاملاً مدیریت شده، یکپارچگی با اکوسیستم TensorFlow.
– مناسب برای : کاربرانی که زیر ساخت on-premise ندارند و به‌دنبال انعطافپذیری ابری هستند

سرور AWS EC2 P4d

3.3. AWS EC2 P4d

– ویژگی‌ها : ۸ کارت A100، شبکه پرسرعت ۴۰۰Gbps، ذخیره سازی انعطاف‌پذیر.
– مناسب برای: تیم‌های توسعه و استارت‌آپ‌های AI که نیاز به مقیاسپذیری سریع دارند .

سرور Lambda Labs

3.4. سرورهای اختصاصی GPU (مثلاً Lambda Labs)

– ویژگی‌ها: کانفیگهای متنوع از ۴ تا ۱۶ کارت، قیمت رقابتی، پشتیبانی تخصصی
– مناسب برای : توسعه دهندگان مستقل و شرکت‌های میانی که به دنبال هزینه کمتر و سخت‌افزار قابل ارتقا هستند

GPU، CPU، حافظه و شبکه: چه چیزهایی مهم است؟

  • GPU: هسته های CUDA/Tensor، حافظه VRAM
  • CPU: تعداد هسته ها و فرکانس و توان مصرفی
  • حافظه (RAM): ظرفیت و عدد کانالها ( مثلاً ۸×64GB DDR4)
  • شبکه: تأخیر (Latency ) و پهنای باند ( Bandwidth) برای آموزش توزیع‌شده.

نکته: بهبود عملکرد مدل‌های بزرگ بیشتر وابسته به GPU و شبکه پرسرعت است تا CPU

سرور ابری یا اختصاصی؛ کدام بهتر است؟

معیارسرور ابریسرور اختصاصی
هزینه پیش‌پرداختصفر یا حداقلبالا
مقیاس‌پذیریبسیار آسان (افزایش/کاهش بر حسب نیاز)نیاز به خرید و نصب سخت افزار
نگهداری و به‌روزرسانیتوسط ارائه‌دهنده ابری انجام می‌شودنیاز به تیم فنی داخلی
سفارشی‌سازی سخت‌افزارمحدودکاملاً ممکن

نکات پایانی و راهنمای خرید

  1. بودجه خود را مشخص کنید: هزینه خرید در مقابل هزینه ساعتی ابری را مقایسه کنید
  2. نوع پروژه را در نظر بگیرید : آموزش یکباره مدل بزرگ یا استقرار مداوم inference.
  3. پشتیبانی فنی: SLA و خدمات پس از فروش برای اطمینان از آپ‌تایم سرور
  4. مقیاس‌پذیری: اگر رشد پروژه برایتان مهم است، گزینه ابری یا خوشه بندی را انتخاب کنید.

سوالات متداول (FAQ)

۱. بهترین GPU برای یادگیری عمیق چیست؟
در حال حاضر Nvidia A100 با ۶۴ گیگابایت حافظه VRAM و هسته‌های Tensor قدرتمند، گزینه ی طلایی برای پروژه‌های AI است.

۲. آیا می‌توانم از کارت‌های مصرفی مثل RTX 4090 استفاده کنم؟
بله؛ برای پروژه‌های پژوهشی و توسعه کوچک مناسب است، اما برای آموزش مدل‌های بزرگ و توزیع‌شده، سرورهای حرفه‌ای با اینترکانکت NVLink بهتر عمل می‌کنند

۳. هزینه‌ی استفاده از TPU در گوگل چقدر است؟
قیمت TPU v5 از حدود ۳۲ دلار در ساعت شروع می‌شود و بسته به منطقه و تعهد مصرف ، امکان تخفیف نیز وجود دارد.

با رعایت معیار ها و نکات فوق، می‌توانید بهترین سرور محاسباتی متناسب با نیازهای هوش مصنوعی خود را انتخاب کرده و زمان و هزینه‌ آموزش مدلها را به صورت چشمگیری کاهش دهید.

کلمات مرتبط:

سرور محاسباتی هوش مصنوعی، بهترین سرور برای هوش مصنوعی، سرور GPU برای AI، سرور یادگیری ماشین، سرور deep learning ، سرور NVIDIA A100، سرور DGX A100، سرور Google TPU، سرور AWS برای هوش مصنوعی، سرور ابری برای AI، GPU مناسب برای یادگیری عمیق، مقایسه سرورهای هوش مصنوعی، سرور مناسب برای دیتا ساینس، سرور RTX برای یادگیری عمیق، سرور Lambda Labs

مقاله مادر:

سرور محاسباتی

انواع سرور محاسباتی

راهنمای جامع انواع سرور محاسباتی + معرفی معروفترین برندها

Rate this post

مقدمه

امروز نیاز به سرورهای محاسباتی قدرتمند بیش از پیش احساس می‌شود . سرورهای محاسباتی به ماشین‌هایی گفته می‌شود که با پردازنده‌های قوی و منابع سخت افزاری پیشرفته ، توان انجام محاسبات سنگین و پردازش داده‌های کلان را دارند. در این مقاله با انواع مختلف این سرورها، کاربردهای آن‌ها و معروفترین برندهای موجود در بازار آشنا می‌شوید

انواع سرور محاسباتی

سرور محاسباتی چیست؟

سرور محاسباتی یا Computational Server، سروری است که با هدف انجام پردازش‌های سنگین علمی، مهندسی، آماری و هوش مصنوعی طراحی شده است. این سرورها معمولا دارای پردازنده‌های چند هسته‌ای قوی، کارت‌های گرافیک تخصصی و حافظه RAM بالا هستند تا بتوانند محاسبات پیچیده را با سرعت و دقت بالا انجام دهند .

انواع سرور محاسباتی

1. سرور CPU محور

این سرورها مجهز به پردازندههای مرکزی با تعداد هسته زیاد هستند. برای پردازش‌هایی که نیاز به محاسبات متوالی و سریال دارند، بسیار مناسب‌اند.

  • ویژگی‌ها : تعداد هسته زیاد ، سرعت کلاک بالا، پشتیبانی گسترده نرم افزاری
  • کاربردها: شبیه سازی های مهندسی ، تحلیل‌های آماری، اجرای برنامه‌های سنتی محاسباتی
  • نمونه پردازنده‌ها: Intel Xeon, AMD EPYC

2. سرور GPU محور

این سرورها از کارت‌ گرافیک پیشرفته برای پردازش‌های موازی استفاده می‌کنند، برای هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش داده‌های تصویری بسیار کاربردی هستند

  • ویژگی‌ها: توان محاسباتی موازی بسیار بالا، مناسب برای پردازش‌های گرافیکی
  • کاربردها: یادگیری ماشین، پردازش ویدئو ، شبیه سازی موازی
  • نمونه کارت‌ها: NVIDIA Tesla, AMD Radeon Instinct

3. سرور ترکیبی

ترکیبی از CPU و GPU است که امکان انجام همزمان محاسبات سریال و موازی را فراهم می‌کند

4. سرور کلان‌داده

مناسب برای پردازش و ذخیره سازی داده ها ی حجیم است و اغلب به سیستم‌های توزیع شده و فناوری‌های ذخیره سازی سریع مجهز است.

  • کاربردها : تحلیل داده‌های بزرگ، داده‌کاوی، گزارش‌گیری پیشرفته.

5. سرور ابری (Cloud)

این سرور ها به صورت مجازی و در بستر ابر (cloud) ارائه می‌شوند و دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمند را از طریق اینترنت فراهم می‌کنند .

سرور محاسباتی

نکات مهم در انتخاب سرور محاسباتی

هدف و نوع پردازش : ابتدا نیاز خود را مشخص کنید؛ پردازش سریال (CPU) یا موازی (GPU) ؟

  • میزان حافظه RAM: بر اساس حجم داده‌ها و نوع نرم‌افزار انتخاب کنید
  • فضای ذخیره‌سازی : برای داده‌های بزرگ، فضای زیاد و سرعت بالا اهمیت دارد
  • سازگاری نرم‌افزاری: مطمئن شوید سرور با نرم افزارهای شما سازگاری دارد.
  • بودجه: هزینه های خرید، نگهداری و مصرف انرژی را دقت کنید.

معرفی معروف ترین برندهای سرور محاسباتی

سرور محاسباتی dell

Dell Technologies

سرور های شرکت Dell با سری PowerEdge شناخته می‌شود. این سرورها قابلیت شخصی‌سازی بالا، پشتیبانی قوی و سخت‌افزارهای به روز را ارائه می‌دهند.

سرور محاسباتی Lenovo

Lenovo

Lenovo در بازار سرورهای محاسباتی به خصوص با مدلهای ThinkSystem محبوبیت یافته است، قیمت مناسب و کیفیت ساخت بالا از ویژگی‌های آن است

سرور محاسباتی Cisco

Cisco

به خصوص در محیط‌های شبکه و دیتاسنترهای بزرگ سرورهای Cisco مطرح اند و پشتیبانی عالی ای دارند.

سرور محاسباتی HPE ProLiant

HPE (Hewlett Packard Enterprise)

سرورهای HPE ProLiant به خاطر پایداری و کارایی بالا در محیط‌ ها ی کاری بزرگ مشهور هستند.

سرور محاسباتی Supermicro

Supermicro

سرورهای Supermicro به خاطر انعطافپذیری و طراحی برای کاربری‌ها ی تخصصی در محاسبات علمی و کلان داده مورد توجه قرار گرفته‌اند

کاربردهای سرور محاسباتی

  • انجام شبیه سازی‌های پیچیده مهندسی و علمی
  • آموزش و توسعه مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • تحلیل داده های بزرگ و داده کاوی
  • پردازش و رندرینگ گرافیکی و سه بعدی
  • محاسبات مالی و مدیریت ریسک

نتیجه‌گیری

سرورهای محاسباتی پایه و اساس پردازش‌های فناوری مدرن هستند که با توجه به نیازهای متفاوت انواع متنوعی دارند. انتخاب درست سرور می‌تواند کیفیت و سرعت پروژه‌های شما را چندین برابر کند، بنابرین هنگام خرید حتما به نوع پردازش، حافظه، سازگاری و برند و دیگر ویژگی های آن توجه داشته باشید.

سوالات متداول درباره سرور محاسباتی

سرور محاسباتی چه تفاوتی با سرور معمولی دارد؟
سرور محاسباتی دارای پردازنده‌ها و سخت‌افزارهای قویتر است که برای محاسبات سنگین طراحی شده‌اند، در حالی که سرور معمولی بیشتر برای ذخیره سازی و مدیریت اطلاعات به کار می‌رود.

آیا می‌توان از سرور ابری به جای سرور فیزیکی استفاده کرد؟
بله، سرور ابری مزایای زیادی مثل مقیاس پذیری و کاهش هزینه دارد اما برای پردازش‌های خاص ممکن است سرور فیزیکی بهتر باشد

کلمات مرتبط:

انواع سرور، انواع سرور محاسباتی، سرور لنوو ، سرور سیسکو ، سرور اچ پی ، سرور lenovo ، سرور cisco ، سرور دل ، سرور dell ، سرور Supermicro ، سرور سوپرمیکرو ، سرور PowerEdge ، سرور ThinkSystem

مقاله مادر:

سرور محاسباتی
اجاره سرور محاسباتی

🌐 اجاره سرور محاسباتی | راهکار پیشرفته برای پروژه های سنگین و محاسباتی

Rate this post

با پیشرفت روزافزون علم و فناوری، حجم داده‌ها و پیچیدگی محاسبات به شدت افزایش یافته است. از شبیه سازی‌های صنعتی گرفته تا آموزش مدل‌ ها ی هوش مصنوعی، همه و همه به منابع سخت افزاری قدرتمند و قابل‌اعتماد نیاز دارند . در این میان، اجاره سرور محاسباتی به‌عنوان یک گزینه‌ هوشمندانه و مقرون‌ به‌صرفه، مورد توجه بسیاری از پژوهشگران ، شرکت‌ها و فعالان حوزه فناوری قرار گرفته است

در این مقاله، با مفهوم سرور محاسباتی، کاربردها، مزایا، ویژگی‌ها، تفاوت آن با VPS، و نکات مهم در زمان اجاره آشنا می‌شویم.

اجاره سرور محاسباتی

💡 سرور محاسباتی چیست؟

سرور محاسباتی (High Performance Computing Server یا HPC Server) به نوعی از سرورها گفته می‌شود که با داشتن سخت افزار بسیار قدرتمند، قابلیت اجرای پردازش‌های سنگین و پیچیده را دارند این سرورها برای اجرای محاسباتی نظیر:

  • شبیه‌سازی‌های فیزیکی و مهندسی
  • مدل‌سازی‌های ریاضی و علمی
  • تحلیل داده‌ های عظیم (Big Data)
  • آموزش مدلهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

طراحی و بهینهسازی شده‌اند.

❓ چرا باید سرور محاسباتی اجاره کنیم؟

خرید سرور محاسباتی با مشخصات بالا هزینه ای سنگین به همراه دارد. همچنین نگهداری، پشتیبانی، ارتقا و مصرف برق چنین سرور هایی بسیار بالاست در مقابل، اجاره سرور محاسباتی به شما اجازه می‌دهد تا :

  • 💰 در هزینه‌های اولیه خود صرفه جویی کنید
  • 📈 تنها به اندازه مصرف خودتان پرداخت کنید
  • 🔧 بدون دغدغه فنی از سخت‌افزار قدرتمند استفاده کنید
  • 🌍 از هرجای دنیا به منابع خود دسترسی داشته باشید

✅ مزایای اجاره سرور محاسباتی

مزیتتوضیحات
💸 صرفه‌جویی اقتصادیبدون نیاز به خرید سخت افزار گران قیمت
🔄 انعطاف‌پذیری بالاامکان افزایش یا کاهش منابع با توجه به نیاز کاربر
🧑‍💻 دسترسی از راه دوراز هر مکان و هر سیستم عاملی
🛠️ بدون نیاز به نگهداری فنیهمه چیز توسط شرکت ارائه دهنده مدیریت می‌شود
⚙️ سازگاری با نرم افزارهای تخصصیاجرای نرم‌افزارهایی مانند گوسین، Ansys، MATLAB، COMSOL، Abaqus و …
🧠 قابلیت استفاده از GPUبرای کاربردهای AI، رندرینگ، یادگیری عمیق، مدل سازی سه بعدی
سرور محاسباتی

🧠 کاربردهای سرور محاسباتی

سرورهای محاسباتی در طیف وسیعی از حوزه‌ها کاربرد دارند، که برخی از کاربردهای رایج عبارت‌اند از :

🎓 پژوهش‌های دانشگاهی و آکادمیک

  • شبیه‌سازی جریان سیالات (CFD)
  • تحلیل المان محدود (FEM، FEA)
  • تحلیل ساختاری و دینامیکی
  • محاسبات کوانتومی و مولکولی

🤖 هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

  • آموزش شبکه ها ی عصبی با TensorFlow و PyTorch
  • اجرای مدلهای زبان طبیعی (NLP)
  • پردازش تصویر و ویدئو با OpenCV
  • استفاده از GPU های قدرتمند مانند NVIDIA A100 و RTX 4090

🎮 طراحی گرافیکی و رندرینگ

  • طراحی سه بعدی با نرم‌افزارهایی مانند Blender، Maya و 3ds Max
  • رندر پروژه های انیمیشن و سینمایی
  • استفاده همزمان از چند GPU برای افزایش سرعت پردازش

📊 تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)

  • پردازش داده‌های پزشکی، ژنتیکی، صنعتی
  • تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندها
  • استفاده از Hadoop ، Spark و سایر ابزارهای داده کاوی

🆚 تفاوت سرور محاسباتی با VPS یا سرور مجازی

بسیاری از افراد تصور می‌کنند که VPS یا سرور مجازی می‌تواند جایگزین سرور محاسباتی باشد؛ اما این دو تفاوت‌های بنیادینی دارند مانند :

ویژگیسرور محاسباتیVPS
توان پردازشیبسیار بالامتوسط تا پایین
منابع سخت‌افزاریاختصاصی و حرفه‌ ایاشتراکی
GPUداردمعمولاً ندارد
کاربریشبیه‌سازی، AI، تحلیل دادهمیزبانی سایت، بک‌آپ، اسکریپت‌های ساده
قیمتبالاتر، ولی به صرفه برای پروژه‌های سنگینارزان‌تر ولی محدود
اجاره سرور محاسباتی

🔍 ویژگی‌های مهم در انتخاب سرور محاسباتی

هنگام اجاره یک سرور محاسباتی، به موارد زیر توجه ویژه داشته باشید :

1. 🚀 پردازنده (CPU)

  • از نوع Xeon یا AMD EPYC
  • تعداد هسته بالا (16 تا 128 هسته)
  • مناسب برای پردازش‌های چند رشته ای (Multi-threaded)

2. 🧠 حافظه RAM

  • حداقل 64 گیگابایت برای پروژه‌های متوسط
  • برای شبیه سازی‌های سنگین تا 1 ترابایت رم نیز لازم است

3. 💾 فضای ذخیره‌سازی

  • استفاده از هارد SSD یا NVMe برای سرعت بیشتر
  • امکان ذخیره سازی داده‌های بزرگ و حجیم

4. 🎮 پردازنده گرافیکی (GPU)

  • برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و رندرینگ
  • ترجیحاً کارت‌های NVIDIA A100، RTX 4090، V100

5. 🔒 امنیت

  • اتصال امن (VPN، SSH)
  • فایروال اختصاصی و رمزنگاری داده‌ها
  • تهیه نسخه های پشتیبان به صورت منظم

6. 🌐 سرعت و پهنای باند

  • پورت‌های 1Gbps یا بیشتر
  • پینگ پایین و آپ‌تایم بالا برای دسترسی سریع و پایدار

🌍 اجاره سرور محاسباتی ایران یا خارج از کشور؟

این تصمیم بستگی به نوع پروژه شما ، موقعیت جغرافیایی و نیاز به سرعت اتصال دارد:

🌐 سرور خارج از کشور:

  • مزایا: دسترسی به سخت‌افزارهای جدیدتر، اتصال پایدار جهانی
  • معایب: تاخیر بیشتر برای کاربران ایرانی، پرداخت ارزی

🇮🇷 سرور داخل ایران:

  • مزایا: پینگ بسیار پایین برای کاربران داخل کشور، پرداخت ریالی
  • معایب: گاهی محدودیت در سخت‌افزارهای به روزتر

⚠️ نکات مهم قبل از اجاره سرور محاسباتی

  1. نیازهای پروژه را تحلیل کنید: CPU، RAM، GPU، نوع نرم‌افزار
  2. نوع سیستم عامل را مشخص کنید: ویندوز، لینوکس (اوبونتو، سنت‌اواس).
  3. پشتیبانی فنی بررسی شود : آیا در تمام مراحل پشتیبانی دارید؟
  4. امکان ارتقا وجود دارد؟ : در صورت نیاز به منابع بیشتر در آینده
  5. امنیت داده‌ها و محرمانگی: مخصوصاً در پروژه‌های تحقیقاتی حساس
سرور محاسباتی

📣 جمع‌بندی

اجاره سرور محاسباتی انتخابی هوشمندانه برای تمام افرادی است که با پروژه‌های سنگین، تحلیل‌های پیچیده، هوش مصنوعی یا شبیه‌سازی‌های علمی سروکار دارند. با این روش، شما نه تنها در هزینه‌ها صرفه‌جویی می‌کنید، بلکه به زیرساختی حرفه‌ای و ایمن نیز دست پیدا می‌کنید .

📈 کلمات مرتبط

اجاره سرور محاسباتی، سرور GPU برای هوش مصنوعی، اجاره سرور برای یادگیری ماشین، سرور HPC ایران، سرور مخصوص کامسول، اجاره سرور برای رندرینگ، اجاره سرور RTX 3090، سرور برای پایان‌نامه، اجاره سرور برای CFD، اجاره سرور مخصوص Ansys

مقاله مادر:

سرور محاسباتی

آموزش قطع کردن اینترنت برای نصب برنامه ها بدون قطع شدن اتصال ریموت

Rate this post

مراحل ایجاد Outbound Rule در فایروال ویندوز برای قطع اینترنت به‌جز RDP

✅ مرحله 1: باز کردن Windows Defender Firewall

  1. در منوی Start تایپ کنید:
    Windows Defender Firewall with Advanced Security
    و آن را باز کنید.

✅ مرحله 2: ساخت قانون جدید

  1. در پنل سمت چپ، روی Outbound Rules کلیک کنید.

  2. در پنل سمت راست، روی New Rule… کلیک کنید.

✅ مرحله 3: انتخاب نوع Rule

  1. در پنجره‌ای که باز می‌شود، گزینه Port را انتخاب کنید.
    (چون می‌خواهیم بر اساس پورت‌ها تنظیم کنیم.)

  2. روی Next کلیک کنید.

✅ مرحله 4: مشخص کردن پورت

  1. انتخاب کنید: TCP

  2. گزینه‌ی: Specific remote ports را فعال کنید و بنویسید:
    3389

  3. Next بزنید.

✅ مرحله 5: مشخص کردن اجازه دسترسی

  1. گزینه Allow the connection را انتخاب کنید.

  2. روی Next کلیک کنید.

✅ مرحله 6: انتخاب پروفایل‌ها

✔ بهتر است هر سه گزینه را تیک بزنید:

  • Domain

  • Private

  • Public
    سپس روی Next کلیک کنید.

✅ مرحله 7: نام‌گذاری Rule

  1. یک نام واضح برای Rule انتخاب کنید، مثل:
    Allow RDP only

  2. روی Finish کلیک کنید.

✅ مرحله 8: مسدود کردن سایر ترافیک‌ها

حالا برای اینکه تمام دیگر ارتباطات اینترنتی را قطع کنیم:

  1. دوباره روی Outbound Rules کلیک کنید.

  2. گزینه New Rule… را بزنید.

  3. این بار گزینه Custom را انتخاب کرده و Next بزنید.

  4. در بخش برنامه، می‌توانید All programs را انتخاب کنید → Next.

  5. در بخش Protocol and Ports → بدون تغییر → Next.

  6. در بخش Scope → بدون تغییر → Next.

  7. در بخش Action → گزینه Block the connection را انتخاب کنید.

  8. در بخش Profile → هر سه را انتخاب کنید.

  9. در نهایت، نامی مثل: Block All Outbound برای آن بگذارید → Finish.

🔁 نتیجه نهایی:

  • شما یک قانون برای اجازه دادن فقط به پورت 3389 ساخته‌اید.

  • و یک قانون برای مسدود کردن سایر ارتباطات خروجی دارید.

  • پس ریموت دسکتاپ کار می‌کند، ولی سیستم دیگر به اینترنت دسترسی ندارد.

ابررایانه برای هوش مصنوعی

استفاده از ابررایانه برای هوش مصنوعی

Rate this post

مقدمه
با رشد بی سابقه حجم داده ها و پیچیدگی مدلهای یادگیری عمیق ، نیاز به توان محاسباتی فراتر از ابر واحد های سنتی بیش از همیشه احساس می‌شود ابررایانه‌ ها ( High-Performance Computing یا HPC) با ارائه توان محاسباتی در مقیاس اگزافلاپ (۱۰^۱۸ عملیات در ثانیه) و حتی بیش از آن، بستر مناسبی برای توسعه و به کارگیری هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ را فراهم کرده‌اند. در این مقاله به بررسی معماری ، کاربردها، چالش‌ها و چشم‌انداز آینده استفاده از ابررایانه ها در کاربردهای هوش مصنوعی AI می‌پردازیم.

ابرکامپیوتر هوش مصنوعی

۱. ابررایانه چیست و چرا برای هوش مصنوعی AI ضروری است؟

  • تعریف ابررایانه : سیستمی متشکل از هزاران پردازنده (CPU/GPU) که با معماری موازی و شبکه‌های میانگره‌ای ، سرعت فوق‌العاده بالا را تضمین می‌کنند.
  • اهمیت در هوش مصنوعی :
    • تسریع آموزش مدل‌های بزرگ: مدل‌های چندصد میلیارد پارامتری مانند GPT و PaLM به صدها پتافلاپ اگزافلاپ‌ زمان نیاز دارند
    • شبیه‌سازی و تولید داده: شبیه سازی‌های فیزیکی و تولید داده‌های مصنوعی برای تقویت مدلها در مسایل علمی و مهندسی .

۲. معماری و فناوری های کلیدی در ابررایانه‌های AI

  1. پردازنده‌های تخصصی
    • GPU: انویدیا H100 و AMD Instinct MI250X برای شتابدهی محاسبات ماتریسی و تنسوری به کار می‌روند (TOP500).
    • TPU/FPGA: برخی مراکز پژوهشی از پردازنده‌های تانسور شخصی‌سازی شده نیز بهره می‌برند
  2. شبکه‌های پرسرعت
    • InfiniBand NDR400 و Slingshot-11 با تأخیر کم و پهنای باند بالا ارتباط گره‌ها را بهینه می‌کنند (TOP500, TOP500)
  3. سیستم‌های خنک‌سازی و مدیریت انرژی
    • خنکسازی مایع و هوایی برای مصرف بهینه تا ۲۹ مگاوات انرژی در ابررایانه‌هایی مانند Frontier ضروری میباشد (Reddit) .

۳. معرفی برخی از ابررایانه های برجسته در حوزه AI هوش مصنوعی

نام سیستممکانقدرت محاسباتیکاربرد AI برجستهمنبع
FrontierORNL, آمریکا1.206 اگزافلاپ/sتوسعه مدل‌های علمی(TOP500)
El CapitanLLNL, آمریکافراتر از 1.5 اگزافلاپشبیه‌سازی مواد نوین(TOP500)
FugakuRIKEN, ژاپن442 پتافلاپ/sتحلیل ژنوم و داروشناسی—
ColossusxAI (مِمفیس)>100,000 GPUآموزش Grok چت‌بات(Financial Times)
HPC6 (Eni)Ferrera Erbognone, ایتالیا477 پتافلاپ/sاکتشاف نفت و انرژی پاک(Financial Times)
VirgaCSIRO، استرالیانامشخص (~500 پتافلاپ)تصویربرداری پزشکی(The Australian)

۴. کاربردهای اصلی ابررایانه‌ها در هوش مصنوعی

  1. آموزش مدل‌های زبان بزرگ ( LLMs )
    • کاهش چشمگیر زمان آموزش از ماه‌ها به چند هفته یا روز.
  2. یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
    • شبیه سازی محیط‌های پیچیده برای روبات‌ها و سیستم‌های خودران
  3. بینایی ماشین و تحلیل تصویر
    • پردازش نقشه‌های سه بعدی و تصاویر پزشکی با رزولوشن بالا.
  4. شبیه‌سازی علمی و مهندسی
    • مدلسازی پروتئین‌ها ، مواد پیشرفته و دینامیک سیالات با دقت بالا .
  5. تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ
    • پردازش در لحظه ( real-time) جریان داده‌های IoT و شبکه‌های اجتماعی.
ابررایانه برای هوش مصنوعی

۵. چالش‌ها و موانع پیش‌رو

  • هزینه ساخت و نگهداری : سرمایه‌گذاری میلیارد دلاری و هزینه‌های برق و خنک‌سازی بالا.
  • مصرف انرژی و اثرات زیست‌محیطی : ابررایانه‌ها می‌توانند تا ده‌ها مگاوات برق مصرف کنند که نیازمند منابع پایدار است
  • پیچیدگی نرم‌افزاری: برنامه‌نویسی موازی و بهینه‌سازی کدها برای بهره‌برداری کامل از سخت‌افزار.
  • دسترسی و عدالت محاسباتی: بیشتر مراکز ابررایانه در چند کشور متمرکز است و دسترسی محدود به جامعه محققان جهانی .

۶. چشم‌انداز آینده

  • روند شرقی‌سازی: رشد سرمایه‌گذاری چین و ژاپن در پروژه‌های اگزاسکیل AI
  • رایانش کوانتومی هیبرید: ترکیب ابررایانه‌های کلاسیک و کوانتومی برای مسائلی که از الگوریتم‌های کوانتومی بهره می‌برند
  • پایدارسازی انرژی: استفاده از خنکسازی با گاز طبیعی و منابع انرژی تجدید پذیر
  • توسعه معماری‌های اختصاصی AI: تراشه ها ی نورومورفیک و پردازنده‌های تانسوری نسل جدید

نتیجه‌گیری

ابررایانه ها به عنوان ستون فقرات فناوری هوش مصنوعی در حال تحول دنیای علم ، صنعت و زندگی روزمره انسان ها هستند. از توسعه نسل جدید داروها تا بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی و حمل‌ ونقل هوشمند، بدون بهره از توان محاسباتی HPC، سرعت نوآوری به مراتب کند تر خواهد بود. با وجود چالش‌ های مالی، زیست‌محیطی و نرم‌افزاری، سرمایه‌ گذاری در زیرساخت‌های ابررایانه‌ ای و توسعه معماری‌های نوین، ضامن پیشرفت چشمگیر در هوش مصنوعی خواهد شد

برای مشاهده مقالات بیشتر در زمینه ابررایانه و هوش مصنوعی، دیگر مقالات ما را مطالعه فرمایید 😉

کلمات مرتبط:

ابررایانه، هوش مصنوعی، ابررایانه برای AI، محاسبات پیشرفته، یادگیری عمیق، آموزش مدل‌های بزرگ زبان، GPU برای هوش مصنوعی، TPU چیست، پردازنده‌های موازی، مصرف انرژی در ابررایانه‌ها، معماری HPC، شتاب‌دهنده هوش مصنوعی، ابررایانه‌های جهان، مزایای استفاده از ابررایانه برای هوش مصنوعی، ابررایانه‌ها چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش می‌دهند، نقش GPU در ابررایانه‌های AI، مقایسه ابررایانه‌های معروف برای یادگیری ماشین، بهترین ابررایانه‌های دنیا برای هوش مصنوعی، مصرف برق ابررایانه‌های AI چقدر است؟، آینده استفاده از ابررایانه در توسعه هوش مصنوعی

ابررایانه شبکه عصبی

استفاده از ابررایانه برای پردازش شبکه عصبی

Rate this post

مقدمه

با رشد روز افزون حجم داده‌ها و پیچیدگی مدل‌ های یادگیری عمیق، توان محاسباتی معمولی به تنهایی پاسخگوی نیازهای پژوهشگران و مهندسان هوش مصنوعی نیست. ابررایانه ها با فراهم‌کردن مقیاس‌های عظیم پردازشی (تا چندین اگزا فلاپس)، امکان آموزش و استنتاج مدل‌های بزرگ را در زمانی معقول فراهم می‌کنند. در این مطلب ، به صورت مفصل به معماری، مزایا ، چالشها و نکات عملی استفاده از ابررایانه در پردازش شبکه عصبی میپردازیم

شبکه عصبی

فهرست مطالب

  1. ابررایانه چیست؟
  2. چرا به ابررایانه برای شبکه عصبی نیاز داریم ؟
  3. معماری ابررایانه‌ ها برای یادگیری عمیق
    • پردازنده‌های گرافیکی ( GPU/TPU)
    • شبکه بین‌گِره‌ای با پهنای باند بالا
    • ذخیره‌سازی توزیع‌شده
  4. مزایای استفاده از ابررایانه در پردازش شبکه عصبی
  5. چالش‌ ها و محدودیت‌ها
  6. نکات عملی برای بهره‌برداری بهینه
  7. نتیجه‌گیری

ابررایانه چیست ؟

ابررایانه ( Supercomputer ) سیستمی است که با تعداد بسیار زیاد پردازنده و شتاب‌دهنده (GPU /TPU) سرعت محاسبات را تا چندین پتافلاپس یا اگزا فلاپس افزایش می‌دهد. این سامانه‌ها معمولاً در پژوهش‌های علمی، هواشناسی، شبیه‌سازی اقلیمی و اکنون در یادگیری عمیق استفاده می‌شوند .

چرا به ابررایانه برای شبکه عصبی نیاز داریم؟

  1. ابعاد عظیم داده
    • دیتاست‌های تصویر، ویدئو و متن ممکن است شامل صدها میلیون نمونه باشند
  2. معماری‌های عمیق و بزرگ
    • مدل‌ های Transformer با میلیاردها پارامتر (مانند GPT، BERT ) نیازمند حافظه و محاسبات سنگین هستند.
  3. زمان آموزش
    • آموزش یک مدل بزرگ روی یک GPU تک‌ هسته‌ ای ممکن است هفته‌ها طول بکشد؛ ابررایانه این زمان را به ساعت یا حتی دقیقه کاهش می‌دهد.
استفاده از ابررایانه برای شبکه عصبی

معماری ابررایانه‌ ها برای یادگیری عمیق

پردازنده‌های گرافیکی (GPU / TPU)

  • GPU: کارت‌های سری NVIDIA A100/A800 یا AMD MI250 برای محاسبات ماتریسی ماشین‌برداری، کارت های عالی ای هستند.
  • TPU: شتاب‌ دهنده‌های اختصاصی شرکت‌های بزرگ تکنولوژی برای عملیات ماتریس و تنسور

شبکه بین‌گره‌ ای با پهنای باند بالا

  • سوییچ‌های InfiniBand با تاخیر ( latency ) بسیار کم و پهنای باند چند صد گیگابیت بر ثانیه.
  • پیاده‌سازی مدل توزیع‌شده در چند صد یا هزار گره

ذخیره‌سازی توزیع شده

  • سیستم‌های فایل مقیاس پذیر مانند Lustre یا GPFS برای دسترسی هم‌زمان صدها گره.
  • لایه‌ های کش (cache) محلی روی هر گره جهت کاهش ترافیک ذخیره‌سازی مرکزی.

مزایای استفاده از ابررایانه در پردازش شبکه عصبی

  1. افزایش سرعت آموزش
    • موازی سازی داده (data parallelism ) و مدل (model parallelism) باعث کاهش چشمگیر زمان آموزش می‌شود.
  2. امکان ساخت مدل‌های بزرگ‌تر
    • حافظه مشترک GPU و توزیع پارامترها بین گره‌ ها امکان آموزش مدل‌های با چند ده میلیارد پارامتر را فراهم می‌کند.
  3. کاهش هزینه درازمدت
    • اگرچه هزینه اولیه بالا است، اما با تسریع زمان پژوهش و توسعه، هزینه کل پروژه کاهش می‌یابد
  4. مقیاس‌پذیری افقی
    • با افزودن گره‌های بیشتر می‌توان بار کاری را توازن کرد و بدون تغییر کد اصلی، قدرت محاسبات را افزایش داد

چالش‌ها و محدودیت‌ ها

  • پیچیدگی مدیریت: نیاز به تیم DevOps متخصص برای راه‌اندازی و نگهداری
  • مصرف انرژی بالا: هزینه انرژی و خنک‌سازی سرورها بسیار زیاد است
  • هزینه سرمایه‌گذاری اولیه: خرید و راه‌اندازی ابررایانه هزینه‌ بر است
  • محدودیت شبکه: در صورتی که پهنای باند بین گره‌ها کافی نباشد عملکرد مدل‌های موازی کاهش می‌یابد.
ابررایانه برای شبکه عصبی

نکات عملی برای بهره‌برداری بهینه

  1. پروفایلینگ مدل
    • از ابزارهایی مانند NVIDIA Nsight و TensorBoard برای شناسایی گلوگاه‌ها استفاده کنید.
  2. انتخاب استراتژی موازی‌سازی
    • بسته به اندازه مدل و داده، ترکیبی از Data Parallelism و Model Parallelism را انتخاب کنید
  3. تنظیم اندازه Batch
    • افزایش Batch Size تا حد حافظه GPU و سپس تنظیم نرخ یادگیری (learning rate ) متناسب.
  4. به‌روز نگه‌داشتن درایورها
    • نسخه‌های CUDA و cuDNN را با نسخه‌های سازگار فریم‌ورک ( TensorFlow/PyTorch) هماهنگ نگه دارید .
  5. استفاده از Checkpoint و Resume
    • ذخیره نتایج میانی (checkpoint) برای جلوگیری از از دست رفتن محاسبات در صورت قطع برق یا خطا.

نتیجه‌گیری

استفاده از ابررایانه ها در پردازش شبکه عصبی انقلابی در سرعت و ابعاد پروژه‌های یادگیری عمیق ایجاد کرده است ، با درک معماری، مزایا و چالش‌های این سامانه‌ها و رعایت نکات عملی، می‌توان مدل‌های پیچیده و بزرگ را در زمان معقول به مرحله تولید رساند. با سرمایه‌گذاری در ابررایانه و تیم متخصص، سازمان‌ها قادر خواهند بود از داده‌های عظیم حداکثر بهره را ببرند و نوآوری‌های شگرفی در حوزه هوش مصنوعی خلق کنند.

کلمات مرتبط:

  • ابررایانه
  • پردازش شبکه عصبی
  • یادگیری عمیق
  • شتاب دهی با GPU
  • محاسبات توزیع شده

☀️ مرکز ابر رایانه✔️سیستان و بلوچستان✔️

5/5 - (1 امتیاز)

در خواست ابر رایانه شبیه سازان امیرکبیر

ابر رایانه سیستان و بلوچستان

ابر رایانه سیستان و بلوچستان، یک سامانه ابر رایانه (HPC) و سیستم محاسباتی عظیم با کارایی بالاست که در مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICTC)سیستان و بلوچستانواقع شده است. این سیستم دارای بیش از 1000 گره محاسباتی می‌باشد که توسط یک شبکه پر سرعت به یکدیگر متصل شده‌اند.

کلمات کلیدی مرتبط: ابر رایانه سیستان و بلوچستان، مرکز ابر رایانه سیستان و بلوچستان، ابر رایانه سیستان و بلوچستان، خدمات ابر رایانه سیستان و بلوچستان

تعرفه خدمات ابر رایانه سیستان و بلوچستان

تعرفه خدمات ابر رایانه سیستان و بلوچستان بر اساس عواملی مانند نوع پردازنده، مقدار حافظه، زمان استفاده و سایر امکانات مورد نیاز کاربر محاسبه می‌شود.

نحوه سفارش ابر رایانه سیستان و بلوچستان

برای سفارش ابر رایانه سیستان و بلوچستان، ابتدا باید به سایت مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطاتسیستان و بلوچستانمراجعه و ثبت نام کنید. پس از ثبت نام، با مراجعه به سامانه HPC دانشگاه، می‌توانید درخواست خود را برای استفاده از ابر رایانه ثبت نمایید. پس از ثبت درخواست، کارشناسان مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطات دانشگاهسیستان و بلوچستاندرخواست شما را بررسی و در صورت تایید، اعتبار لازم را به حساب کاربری شما در سامانه HPC واریز خواهند کرد. با دریافت اعتبار، می‌توانید از خدمات ابر رایانه سیستان و بلوچستان استفاده کنید. برای این کار، می‌بایست نرم‌افزار مدیریت ابر رایانه (HPC Manager) را بر روی کامپیوتر خود نصب کنید. با استفاده از این نرم‌افزار، می‌توانید به ابر رایانه متصل شوید و پروژه یا تحقیقات خود را اجرا نمایید.

مزایای استفاده از سرورهای محاسباتی سیستان و بلوچستان

برخی از محاسبات به قدری پیچیده هستند که نمی‌توان برای پردازش آن‌ها از کامپیوترهای معمولی استفاده کرد. موسسات علمی و پژوهشی برای شبیه‌سازی آزمایشات خود و پردازش اطلاعات از ابر کامپیوترها استفاده می‌کنند. این تجهیزات از هزاران واحد پردازش تشکیل شده‌اند و توانایایی پردازش پیچیده‌ترین داده‌ها را دارند. از معمول‌ترین کاربردهای ابر رایانه ‌ها، می‌توان به مسائل فیزیک کوانتوم، پیش‌بینی هواشناسی، مدل‌سازی مولکولی، شبیه‌سازی هواپیما، شبیه‌سازی انفجار سلاح‌های هسته‌ای و… اشاره کرد.

شبیه‌سازی آزمایشات و پردازش داده‌های پیچیده، تنها با استفاده از ابر کامپیوترها امکانپذیر است.

خدمات ابر رایانه سیستان و بلوچستان

خدمات ابر رایانه سیستان و بلوچستان به طور اختصار شامل موارد زیر می‌شود.

ماشین مجازی کارا

ماشین مجازی کارا یک سرویس ابری ارائه شده توسط ابر رایانه سیستان و بلوچستان است که به کاربران امکان می‌دهد یک ماشین مجازی با دسترسی کامل مدیر در اختیار داشته باشند. این ماشین مجازی می‌تواند برای انجام طیف وسیعی از کارها از جمله پردازش داده‌های سنگین، توسعه نرم‌افزار، انجام محاسبات علمی و مهندسی مورد استفاده قرار گیرد.

کاربردها

  • پردازش داده‌های سنگین
  • انجام محاسبات علمی و مهندسی
  • توسعه نرم‌افزار
  • شبیه‌سازی
  • هوش مصنوعی
  • یادگیری ماشین

ویژگی‌های ماشین مجازی کارا

  • دسترسی کامل مدیر: کاربر، کنترل کاملی بر ماشین مجازی خود دارد و می‌تواند هرگونه تغییری در سیستم‌عامل، نرم‌افزارها و تنظیمات آن ایجاد کند.
  • انتخاب سیستم‌عامل: کاربر می‌تواند بر اساس نیاز خود یکی از سیستم‌عامل‌های ویندوز، لینوکس و یونیکس، را انتخاب نماید.
  • قابلیت نصب نرم‌افزارها: در صورت نیاز کاربر می‌تواند نرم‌افزارهای خود را بر روی ماشین مجازی نصب کند.
  • دسترسی از راه دور: ماشین مجازی در هر نقطه از جهان در دسترس است و محدودیت جغرافیایی ندارد.
  • ثبت سفارش بر اساس نیازمندی منابع: کاربر می‌تواند بر اساس نیاز خود، تعداد هسته‌های پردازشی، میزان حافظه اصلی و نوع کارت گرافیکی را انتخاب کند.

ماشین مجازی کارا می‌تواند برای پردازش داده‌های سنگین، توسعه نرم‌افزار، انجام محاسبات علمی مورد استفاده قرار گیرد.

شرایط و ضوابط استفاده

  • حداقل زمان سفارش برای ماشین مجازی کارا 3 روز است.
  • زمان آماده‌سازی ماشین مجازی کارا بین 4 تا 10 ساعت است.
  • سرعت اینترنت ارائه شده بر روی ماشین مجازی کارا 8 مگابیت بر ثانیه است.
  • داده‌های ماشین مجازی کارا حداکثر تا 2 روز پس از اتمام سرویس در دسترس خواهد بود.
  • در صورت قطعی سرویس از سوی مرکز ابر رایانه ، زمان سرویس به کاربر تعلق می‌گیرد.

خدمات مبتنی بر کلاستر ابر رایانه سیستان و بلوچستان

مرکز ابر رایانه سیستان و بلوچستان، بستری یکپارچه مبتنی بر کلاستر پردازشی بر اساس سیستم‌عامل لینوکس را برای سرویس‌دهی به کاربران فراهم نموده‌ است. این خدمات گزینه مناسبی برای کاربرانی هستند که به منابع پردازشی با هزینه‌های پایین و انعطاف‌پذیری بالا نیاز دارند.

  • ارسال کار پردازشی: کاربران می‌توانند از طریق پرتال به صورت برخط، حساب کاربری ایجاد کرده و کارهای خود را برای اجرا به زمانبند کلاستر ارسال نمایند.
  • نحوه اجرای کارهای پردازشی: کارهای پردازشی ارسالی بر اساس زمان درخواست، به صورت اولویت‌بندی اول درخواست – اول اجرا، اجرا می‌گردند. بدیهی است که در بازه‌های زمانی خاص، امکان تشکیل صف برای اجرای کارها وجود دارد.

مزایای خدمات مبتنی بر کلاستر ابر رایانه سیستان و بلوچستان

  • هزینه‌ی پایین: هزینه‌های استفاده از خدمات مبتنی بر کلاستر ابر رایانه سیستان و بلوچستان نسبت به سایر روش‌های دسترسی به منابع پردازشی، پایین‌تر است.
  • دسترسی آسان: کاربران می‌توانند از طریق پرتال به صورت برخط، اکانت خود را ساخته و کارهای خود را به زمانبند کلاستر ارسال نمایند.
  • انعطاف‌پذیری بالا: کاربران می‌توانند با توجه به نیاز خود، منابع پردازشی مورد نیاز را درخواست دهند.

کلاستر ابر رایانه سیستان و بلوچستاننسبت به سایر روش‌های دسترسی به منابع پردازشی، هزینه پایین‌تری دارد.

خدمات داده ابر رایانه سیستان و بلوچستان

مرکز خدمات ابر رایانه سیستان و بلوچستان مجموعه‌ای از داده‌های گردآوری‌شده در حوزه هوش مصنوعی را به صورت رایگان در اختیار کاربران خود قرار می‌دهد. این داده‌ها شامل طیف وسیعی از داده‌های تصویری، صوتی، متنی و… هستند. از این داده‌ها در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌توان از این داده‌ها برای آموزش مدل‌های تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تشخیص اشیا و تشخیص بیماری‌ها استفاده کرد.

خدمات داده ابر رایانه سیستان و بلوچستان منبع ارزشمندی برای دانشجویان، پژوهشگران و استادان است و می‌تواند به انجام تحقیقات و پروژه‌های هوش مصنوعی کمک کند. این خدمات با ارائه طیف وسیعی از داده‌های با کیفیت بالا و دسترسی آسان، امکان انجام تحقیقات و توسعه‌های نوآورانه در حوزه هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.

خدمات ابر رایانه سیستان و بلوچستانگزینه مناسبی برای کاربرانی هستند که به منابع پردازشی با هزینه‌ی پایین نیاز دارند.

خدمت هم‌پژوهی سیستان و بلوچستان(Colab)

خدمت هم‌پژوهی ابر رایانه سیستان و بلوچستان یا Colab یک سرویس ابر رایانه آنلاین قدرتمند است که می‌تواند برای طیف گسترده‌ای از کاربردها از جمله یادگیری ماشین، پردازش تصویر و پردازش داده استفاده شود. این سرویس با ارائه امکاناتی نظیر اجرای کدها به‌صورت آنلاین، پشتیبانی از پردازنده و پردازشگر گرافیکی، فراخوانی و ارسال کدها از گیت هاب و گوگل درایو و اجرای کدها در پس‌زمینه، دسترسی آسان و سریع و… را برای کاربران فراهم می‌آورد. این سرویس به کاربران کمک می‌کند تا کدهای خود را به‌صورت آنلاین نوشته و اجرا نمایند. کولب از پردازنده و پردازشگر گرافیکی برای پردازش کدهای کاربران استفاده می‌کند. همچنین، می‌تواند کدها را از گیت هاب و گوگل درایو فراخوانی یا به آن‌ها ارسال نماید.

کولب ابر رایانه سیستان و بلوچستان در دو نسخه رایگان و پرو ارائه می‌شود. در نسخه رایگان، دسترسی کاربران به منابع محدودتر است. این منابع شامل پردازنده، حافظه اصلی، دیسک و پردازنده گرافیکی می‌شوند. در نسخه پرو، کاربران به منابع بیشتری دسترسی دارند.

  • امکان اجرای کدها به‌صورت آنلاین: کاربران می‌توانند بدون نیاز به نصب نرم‌افزارهای خاص، کدهای خود را به‌صورت آنلاین نوشته و اجرا نمایند.
  • پشتیبانی از پردازنده و پردازشگر گرافیکی: کولب از چندین پردازنده منطقی و گرافیکی برای پردازش کدهای کاربران استفاده می‌کند. این قابلیت امکان اجرای کدهای سنگین و پیچیده را فراهم می‌سازد. استفاده از پردازشگر گرافیکی، سرعت اجرای کدها را به‌طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد.
  • امکان فراخوانی و ارسال کدها از گیت هاب و گوگل درایو: کولب می‌تواند کدها را از گیت هاب و گوگل درایو فراخوانی یا به آن‌ها ارسال نماید.
  • امکان اجرای کدها در پس‌زمینه: در نسخه پرو کولب، امکان اجرای کدها در پس‌زمینه فراهم شده است. این قابلیت امکان اجرای کدها بدون نیاز به حضور مداوم کاربر را فراهم می‌کند.

ثبت سفارش نسخه پرو

برای ثبت سفارش نسخه پرو، ابتدا می‌بایست یک حساب کاربری در قسمت ماشین مجازی کارا ایجاد و فعال کنید و پس از ورود، در قسمت ثبت سفارش، نوع سیستم‌عامل کولب و سایر سخت‌افزارهای مدنظر را انتخاب نمایید. اطلاعات ورود پس از آماده‌سازی در اختیار کاربر قرار خواهد گرفت.

در نسخه کولب ابر رایانه سیستان و بلوچستانپرو، کاربران به منابع بیشتری دسترسی دارند.


در خواست ابر رایانه شبیه سازان امیرکبیر

☀️ مرکز محاسبات سنگین✔️بهشتی✔️

5/5 - (1 امتیاز)

در خواست ابر رایانه شبیه سازان امیرکبیر

ابر رایانه بهشتی

ابر رایانه بهشتی، یک سامانه ابر رایانه (HPC) و سیستم محاسباتی عظیم با کارایی بالاست که در مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICTC)بهشتیواقع شده است. این سیستم دارای بیش از 1000 گره محاسباتی می‌باشد که توسط یک شبکه پر سرعت به یکدیگر متصل شده‌اند.

کلمات کلیدی مرتبط: ابر رایانه بهشتی، مرکز ابر رایانه بهشتی، ابر رایانه بهشتی، خدمات ابر رایانه بهشتی

تعرفه خدمات ابر رایانه بهشتی

تعرفه خدمات ابر رایانه بهشتی بر اساس عواملی مانند نوع پردازنده، مقدار حافظه، زمان استفاده و سایر امکانات مورد نیاز کاربر محاسبه می‌شود.

نحوه سفارش ابر رایانه بهشتی

برای سفارش ابر رایانه بهشتی، ابتدا باید به سایت مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطاتبهشتیمراجعه و ثبت نام کنید. پس از ثبت نام، با مراجعه به سامانه HPC دانشگاه، می‌توانید درخواست خود را برای استفاده از ابر رایانه ثبت نمایید. پس از ثبت درخواست، کارشناسان مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطات دانشگاهبهشتیدرخواست شما را بررسی و در صورت تایید، اعتبار لازم را به حساب کاربری شما در سامانه HPC واریز خواهند کرد. با دریافت اعتبار، می‌توانید از خدمات ابر رایانه بهشتی استفاده کنید. برای این کار، می‌بایست نرم‌افزار مدیریت ابر رایانه (HPC Manager) را بر روی کامپیوتر خود نصب کنید. با استفاده از این نرم‌افزار، می‌توانید به ابر رایانه متصل شوید و پروژه یا تحقیقات خود را اجرا نمایید.

مزایای استفاده از سرورهای محاسباتی بهشتی

برخی از محاسبات به قدری پیچیده هستند که نمی‌توان برای پردازش آن‌ها از کامپیوترهای معمولی استفاده کرد. موسسات علمی و پژوهشی برای شبیه‌سازی آزمایشات خود و پردازش اطلاعات از ابر کامپیوترها استفاده می‌کنند. این تجهیزات از هزاران واحد پردازش تشکیل شده‌اند و توانایایی پردازش پیچیده‌ترین داده‌ها را دارند. از معمول‌ترین کاربردهای ابر رایانه ‌ها، می‌توان به مسائل فیزیک کوانتوم، پیش‌بینی هواشناسی، مدل‌سازی مولکولی، شبیه‌سازی هواپیما، شبیه‌سازی انفجار سلاح‌های هسته‌ای و… اشاره کرد.

شبیه‌سازی آزمایشات و پردازش داده‌های پیچیده، تنها با استفاده از ابر کامپیوترها امکانپذیر است.

خدمات ابر رایانه بهشتی

خدمات ابر رایانه بهشتی به طور اختصار شامل موارد زیر می‌شود.

ماشین مجازی کارا

ماشین مجازی کارا یک سرویس ابری ارائه شده توسط ابر رایانه بهشتی است که به کاربران امکان می‌دهد یک ماشین مجازی با دسترسی کامل مدیر در اختیار داشته باشند. این ماشین مجازی می‌تواند برای انجام طیف وسیعی از کارها از جمله پردازش داده‌های سنگین، توسعه نرم‌افزار، انجام محاسبات علمی و مهندسی مورد استفاده قرار گیرد.

کاربردها

  • پردازش داده‌های سنگین
  • انجام محاسبات علمی و مهندسی
  • توسعه نرم‌افزار
  • شبیه‌سازی
  • هوش مصنوعی
  • یادگیری ماشین

ویژگی‌های ماشین مجازی کارا

  • دسترسی کامل مدیر: کاربر، کنترل کاملی بر ماشین مجازی خود دارد و می‌تواند هرگونه تغییری در سیستم‌عامل، نرم‌افزارها و تنظیمات آن ایجاد کند.
  • انتخاب سیستم‌عامل: کاربر می‌تواند بر اساس نیاز خود یکی از سیستم‌عامل‌های ویندوز، لینوکس و یونیکس، را انتخاب نماید.
  • قابلیت نصب نرم‌افزارها: در صورت نیاز کاربر می‌تواند نرم‌افزارهای خود را بر روی ماشین مجازی نصب کند.
  • دسترسی از راه دور: ماشین مجازی در هر نقطه از جهان در دسترس است و محدودیت جغرافیایی ندارد.
  • ثبت سفارش بر اساس نیازمندی منابع: کاربر می‌تواند بر اساس نیاز خود، تعداد هسته‌های پردازشی، میزان حافظه اصلی و نوع کارت گرافیکی را انتخاب کند.

ماشین مجازی کارا می‌تواند برای پردازش داده‌های سنگین، توسعه نرم‌افزار، انجام محاسبات علمی مورد استفاده قرار گیرد.

شرایط و ضوابط استفاده

  • حداقل زمان سفارش برای ماشین مجازی کارا 3 روز است.
  • زمان آماده‌سازی ماشین مجازی کارا بین 4 تا 10 ساعت است.
  • سرعت اینترنت ارائه شده بر روی ماشین مجازی کارا 8 مگابیت بر ثانیه است.
  • داده‌های ماشین مجازی کارا حداکثر تا 2 روز پس از اتمام سرویس در دسترس خواهد بود.
  • در صورت قطعی سرویس از سوی مرکز ابر رایانه ، زمان سرویس به کاربر تعلق می‌گیرد.

خدمات مبتنی بر کلاستر ابر رایانه بهشتی

مرکز ابر رایانه بهشتی، بستری یکپارچه مبتنی بر کلاستر پردازشی بر اساس سیستم‌عامل لینوکس را برای سرویس‌دهی به کاربران فراهم نموده‌ است. این خدمات گزینه مناسبی برای کاربرانی هستند که به منابع پردازشی با هزینه‌های پایین و انعطاف‌پذیری بالا نیاز دارند.

  • ارسال کار پردازشی: کاربران می‌توانند از طریق پرتال به صورت برخط، حساب کاربری ایجاد کرده و کارهای خود را برای اجرا به زمانبند کلاستر ارسال نمایند.
  • نحوه اجرای کارهای پردازشی: کارهای پردازشی ارسالی بر اساس زمان درخواست، به صورت اولویت‌بندی اول درخواست – اول اجرا، اجرا می‌گردند. بدیهی است که در بازه‌های زمانی خاص، امکان تشکیل صف برای اجرای کارها وجود دارد.

مزایای خدمات مبتنی بر کلاستر ابر رایانه بهشتی

  • هزینه‌ی پایین: هزینه‌های استفاده از خدمات مبتنی بر کلاستر ابر رایانه بهشتی نسبت به سایر روش‌های دسترسی به منابع پردازشی، پایین‌تر است.
  • دسترسی آسان: کاربران می‌توانند از طریق پرتال به صورت برخط، اکانت خود را ساخته و کارهای خود را به زمانبند کلاستر ارسال نمایند.
  • انعطاف‌پذیری بالا: کاربران می‌توانند با توجه به نیاز خود، منابع پردازشی مورد نیاز را درخواست دهند.

کلاستر ابر رایانه بهشتینسبت به سایر روش‌های دسترسی به منابع پردازشی، هزینه پایین‌تری دارد.

خدمات داده ابر رایانه بهشتی

مرکز خدمات ابر رایانه بهشتی مجموعه‌ای از داده‌های گردآوری‌شده در حوزه هوش مصنوعی را به صورت رایگان در اختیار کاربران خود قرار می‌دهد. این داده‌ها شامل طیف وسیعی از داده‌های تصویری، صوتی، متنی و… هستند. از این داده‌ها در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌توان از این داده‌ها برای آموزش مدل‌های تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تشخیص اشیا و تشخیص بیماری‌ها استفاده کرد.

خدمات داده ابر رایانه بهشتی منبع ارزشمندی برای دانشجویان، پژوهشگران و استادان است و می‌تواند به انجام تحقیقات و پروژه‌های هوش مصنوعی کمک کند. این خدمات با ارائه طیف وسیعی از داده‌های با کیفیت بالا و دسترسی آسان، امکان انجام تحقیقات و توسعه‌های نوآورانه در حوزه هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.

خدمات ابر رایانه بهشتیگزینه مناسبی برای کاربرانی هستند که به منابع پردازشی با هزینه‌ی پایین نیاز دارند.

خدمت هم‌پژوهی بهشتی(Colab)

خدمت هم‌پژوهی ابر رایانه بهشتی یا Colab یک سرویس ابر رایانه آنلاین قدرتمند است که می‌تواند برای طیف گسترده‌ای از کاربردها از جمله یادگیری ماشین، پردازش تصویر و پردازش داده استفاده شود. این سرویس با ارائه امکاناتی نظیر اجرای کدها به‌صورت آنلاین، پشتیبانی از پردازنده و پردازشگر گرافیکی، فراخوانی و ارسال کدها از گیت هاب و گوگل درایو و اجرای کدها در پس‌زمینه، دسترسی آسان و سریع و… را برای کاربران فراهم می‌آورد. این سرویس به کاربران کمک می‌کند تا کدهای خود را به‌صورت آنلاین نوشته و اجرا نمایند. کولب از پردازنده و پردازشگر گرافیکی برای پردازش کدهای کاربران استفاده می‌کند. همچنین، می‌تواند کدها را از گیت هاب و گوگل درایو فراخوانی یا به آن‌ها ارسال نماید.

کولب ابر رایانه بهشتی در دو نسخه رایگان و پرو ارائه می‌شود. در نسخه رایگان، دسترسی کاربران به منابع محدودتر است. این منابع شامل پردازنده، حافظه اصلی، دیسک و پردازنده گرافیکی می‌شوند. در نسخه پرو، کاربران به منابع بیشتری دسترسی دارند.

  • امکان اجرای کدها به‌صورت آنلاین: کاربران می‌توانند بدون نیاز به نصب نرم‌افزارهای خاص، کدهای خود را به‌صورت آنلاین نوشته و اجرا نمایند.
  • پشتیبانی از پردازنده و پردازشگر گرافیکی: کولب از چندین پردازنده منطقی و گرافیکی برای پردازش کدهای کاربران استفاده می‌کند. این قابلیت امکان اجرای کدهای سنگین و پیچیده را فراهم می‌سازد. استفاده از پردازشگر گرافیکی، سرعت اجرای کدها را به‌طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد.
  • امکان فراخوانی و ارسال کدها از گیت هاب و گوگل درایو: کولب می‌تواند کدها را از گیت هاب و گوگل درایو فراخوانی یا به آن‌ها ارسال نماید.
  • امکان اجرای کدها در پس‌زمینه: در نسخه پرو کولب، امکان اجرای کدها در پس‌زمینه فراهم شده است. این قابلیت امکان اجرای کدها بدون نیاز به حضور مداوم کاربر را فراهم می‌کند.

ثبت سفارش نسخه پرو

برای ثبت سفارش نسخه پرو، ابتدا می‌بایست یک حساب کاربری در قسمت ماشین مجازی کارا ایجاد و فعال کنید و پس از ورود، در قسمت ثبت سفارش، نوع سیستم‌عامل کولب و سایر سخت‌افزارهای مدنظر را انتخاب نمایید. اطلاعات ورود پس از آماده‌سازی در اختیار کاربر قرار خواهد گرفت.

در نسخه کولب ابر رایانه بهشتیپرو، کاربران به منابع بیشتری دسترسی دارند.


در خواست ابر رایانه شبیه سازان امیرکبیر

مطالب مرتبط:

مرکز محاسبات سنگین