שיקולים בבחירת שרת ליישומי בינה מלאכותית

28 אפריל, 2025

מאמר מומחה: מה הם הגורמים שיש לקחת בחשבון כאשר צריכים להחליט האם להריץ את המערכת על-גבי שרת ייעודי למטלות בינה מלאכותית, או על-גבי שרת כללי בעל יכולות בינה מלאכותית

מאת: סער בליץ, CVP of Technology בחברת הייפר גלובל

בעידן שבו טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) צוברות תאוצה, חברות טכנולוגיה בתעשיות כמו תעשיות המכשור הרפואי, הביטחון, המוליכים למחצה ועוד, נדרשות להחליט בין שימוש בשרתים ייעודיים המותאמים ליישומי בינה מלאכותית, לבין שרתים כלליים המתאימים למגוון רחב של יישומים, כולל בינה מלאכותית. כיום, זו אחת מהשאלות המרכזיות בהן נתקלים כאשר צריך לבחור את סוג השרת עבור היישום הספציפי, מכיוון שלכל החלטה כזו יתרונות וחסרונות. חשוב לזכור: איפיון ובחירת הפתרון הטכנולוגי האופטימלי בשלב מוקדם ככל שניתן, עשויים להיות מרכיב קריטי בפיתוח מוצר מצליח, ועמידה בתקציב ובלוחות הזמנים.

שרת ייעודיי ליישומי בינה מלאכותית:

שרתי AI ייעודיים הם שרתים שתוכננו במיוחד במטרה להריץ יישומי בינה מלאכותית לדוגמא: מודלים של ML, עיבוד נתונים כבדים ולמידת עומק. בניגוד לשרתים כלליים המריצים משימות נוספות כגון אתרי אינטרנט, מסדי נתונים וכדומה, שרתי AI ייעודיים בנויים מראש עם חומרה ומערכות קירור ייעודיות המותאמות לעבודה עם כמויות עצומות של מידע וחישובים כבדים.

הם מיועדים לתמוך בעומסים גבוהים ובצרכים טכנולוגיים מדויקים. בדרך-כלל הם כוללים מעבדי GPU חזקים, RAM בנפח גדול, התקני אחסון מהיר, תוכנה מותאמת וקירור מוגבר. ההבדל בין שרתי AI ייעודיים לבין שרתים כלליים הוא בעיקר בצורת ההתאמה של החומרה ובמבנה השרתים.

היתרונות של שרתי AI ייעודיים:

• מדובר בהשקעה שמחזירה את עצמה כאשר AI הוא ליבת הפעילות.
• ביצועים אופטימליים והספק עיבוד: שרתים אלו מספקים ביצועים גבוהים במיוחד לעיבוד מקבילי ומותאמים למשימות אינטנסיביות של עיבוד נתונים ותרגום אלגוריתמים מורכבים למציאות יומיומית. הם בדרך כלל כוללים חומרה מתקדמת יותר ועובדים בצורה אופטימלית בחישובי בינה מלאכותית. החומרה של השרתים האלו מותאמת למשימות AI ספציפיות כמו עיבוד תמונה, שפה, וידאו בזמן אמת, או עבודה עם מודלים גנרטיביים כמו GPT ו-Stable Diffusion.
• חיסכון בזמן ושליטה מלאה על המידע ועל השרת: זיכרון ורוחב פס המיועדים לעמוד בעומסי עבודה עם מודלים מורכבים. מתאימים למטלות אשר צפויות להתרחב, למשל כשמפתחים פלטפורמה שתשרת בעתיד מאות אלפי משתמשים. מתאימים לארגונים שבהם הבינה המלאכותית נמצאת בליבת הפעילות.
• מהירות ויעילות: מהירים משמעותית משרתים כלליים, וכוללים גמישות מובנית להתמודדות עם עומסים גדלים.
• כשמשתמשים בשרתים ייעודיים יש לשים לב שהם דורשים השקעה ראשונית גבוהה בשל הצורך ברכיבים מתקדמים וגם בשל התמיכה והתחזוקה השוטפת שמצריכה עדכונים תכופים, קירור וגיבויים. ראוי לזכור שהם פחות מתאימים למשימות שאינן קשורות לבינה מלאכותית, ולא תמיד גמישים דיים ליישומים מגוונים או לצורכי פיתוח כללי.

שרת כללי (General-Purpose Server):

שרתים כלליים מציעים גמישות רבה יותר בהשוואה לשרתי AI ומתאימים לביצוע מגוון משימות בנוסף לבינה מלאכותית. השרת הכללי מבוסס על חומרת מחשבים סטנדרטית, כמו מעבדים מרכזיים (CPU), מעבדים גרפיים (GPU) וזכרונות RAM רגילים. הם מתאימים לעבודה ברוב הארגונים, במיוחד במשימות שאינן מתמקדות ב-AI וזקוקות לתשתית יציבה ונוחה. כלומר הם מתאימים לארגונים העובדים עם מודלים פשוטים של למידת מכונה ועיבוד נתונים פחות אינטנסיבי.

היתרונות של שרתים כלליים:

• גמישות מובנית: מבצע מגוון רחב של משימות דוגמת אירוח, אחסון, ניהול מסדי נתונים ועוד, על-גבי על אותה תשתית, ומספק גמישות בהתרחבות ושימוש במחלקות ותחומים שונים בארגון.
• עלות נמוכה: החומרה הכללית זולה יותר כיוון שאינה זקוקה להתאמה מיוחדת לתמיכה במעבדי GPU יעודיים. מתאים לארגונים המחפשים פתרונות חסכוניים ומאפשר להם לשלוט בעלויות בצורה טובה יותר.
• תחזוקה פשוטה: אין צורך במומחיות מיוחדת וניתן להסתמך על התמיכה הקיימת.
• קלות התקנה ושימוש: מדובר במערכות מוכרות ונפוצות, ולכן לעיתים קל יותר להטמיע ולהפעיל אותן.

סיכום

למרות ששרתים כלליים יכולים לבצע משימות רבות, הם לא תמיד מספקים את היעילות הנדרשת למשימות בינה מלאכותית אינטנסיביות, מכיוון שאין בהם חומרה המותאמת לעיבוד רשתות לימוד עומק (Neural Networks), הם מתקשים לבצע עיבוד מקבילי מאסיבי. השרת הכללי מתאים לפרויקטים הנמצאים בשלבים ראשוניים, כשעדיין בוחנים את יכולות ה-AI ואין צורך בהשקעה מאסיבית או כשיש תקציב מוגבל ואין הצדקה כלכלית להקצות שרת ייעודי. לכן ניתן למקד את השרת הכללי לחברות שהן בתחילת הדרך, חברות המעוניינות להריץ ניסויים, לעבוד בעומס משתנה או כאלו המעוניינות להשתמש ביכולות AI בסיסיות מבלי לבנות תשתית מיוחדת עבורן.

הבחירה בשרת המתאים תלויה בצרכים וביעדים של כל ארגון. התאמת השרת לצרכים וליעדים הארגוניים היא קריטית, וחשוב להיעזר בשותף טכנולוגי דוגמת חברת הייפר גלובל ׁׂ(HIPER Global), המסייע לארגון באיפיון הצרכים הטכנולוגיים והעסקיים, תכנון פתרון מותאם דוגמת בחירה בשרת ייעודי או כללי, או אולי פתרון היברידי מסוג שונה, בחירה ואופטימיזציה של רכיבים מתקדמים כמו התאמת GPU זיכרון, אחסון, רשת ועוד ומתן שירותי ליווי ותחזוקה לאורך זמן.

פורסם בקטגוריות: חדשות