Một phòng nghiên cứu AI cần sử dụng các phần cứng phù hợp để hỗ trợ các hoạt động nghiên cứu và phát triển của doanh nghiệp. Dưới đây là một số phần cứng cần thiết thường thấy trong các phòng nghiên cứu AI:
- Máy chủ tính toán hiệu năng cao (HPC Servers): Những máy chủ này là nền tảng của bất kỳ phòng nghiên cứu AI nào, cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để huấn luyện và chạy các mô hình AI phức tạp. Hãy xem xét sử dụng máy chủ trang bị CPU và GPU mạnh mẽ để tăng tốc các nhiệm vụ học sâu. Ví dụ bao gồm hệ thống NVIDIA DGX hoặc máy chủ với GPU NVIDIA A100 hoặc dòng RTX.
- GPU (Graphics Processing Units): GPU là thành phần quan trọng để tăng tốc các công việc AI, đặc biệt là các nhiệm vụ học sâu. GPU của NVIDIA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu AI và mang lại hiệu suất tốt. Hãy xem xét sử dụng các GPU như NVIDIA Tesla V100 hoặc dòng RTX 30 để đạt hiệu suất tối ưu.
- Hạ tầng lưu trữ: Công việc AI tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, vì vậy hạ tầng lưu trữ mạnh mẽ và có khả năng mở rộng là rất quan trọng. Hãy xem xét các giải pháp lưu trữ có khả năng lưu trữ lớn như lưu trữ gắn kết mạng (NAS) hoặc hệ thống lưu trữ khu vực (SAN). Ngoài ra, ổ đĩa rắn (SSD) có thể cung cấp tốc độ truy cập dữ liệu nhanh hơn và thời gian chờ giảm đi.
- Mạng kết nối Trung tâm dữ liệu: Mạng kết nối tốc độ cao là cần thiết để thuận tiện cho việc truyền dữ liệu và giao tiếp giữa các máy chủ và hệ thống lưu trữ. Đầu tư vào các switch và card mạng có băng thông cao để đảm bảo trao đổi dữ liệu hiệu quả.
- Workstation: Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển cần các máy trạm mạnh mẽ để phát triển, thử nghiệm và phân tích mô hình AI. Tìm kiếm các máy trạm có CPU hiệu năng cao, bộ nhớ RAM đủ và GPU. Đối với các máy trạm tập trung vào AI, hãy xem xét các mô hình với GPU NVIDIA Quadro hoặc GeForce RTX.
- Bo mạch phát triển: Đối với việc tạo mẫu và thử nghiệm các mô hình AI, hãy xem xét sử dụng bo mạch phát triển như NVIDIA Jetson hoặc Raspberry Pi. Những bo mạch nhỏ gọn này cung cấp khả năng AI và có thể tích hợp vào các hệ thống nhúng hoặc dự án robot.
- Dịch vụ Đám mây: Hãy xem xét sử dụng các nền tảng đám mây như Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) hoặc Microsoft Azure. Những nền tảng này cung cấp truy cập vào tài nguyên tính toán có khả năng mở rộng, các công cụ AI được cấu hình trước và các dịch vụ quản lý cho phát triển AI.
- Công cụ đánh dấu dữ liệu: Tùy thuộc vào dự án AI của bạn, bạn có thể cần các công cụ để đánh dấu và chú thích dữ liệu. Những công cụ này giúp tạo ra các bộ dữ liệu được đánh dấu chất lượng cao để huấn luyện các mô hình AI. Ví dụ bao gồm Labelbox, Scale AI hoặc Amazon Mechanical Turk.
- Phần mềm ảo hóa: Các công cụ ảo hóa như Docker hoặc Kubernetes có thể giúp quản lý và triển khai ứng dụng AI trên nhiều máy chủ hoặc các phiên bản đám mây. Chúng cung cấp cách cô lập và linh hoạt khi chạy đồng thời các công việc AI khác nhau.
- Hệ thống dự phòng điện và làm mát: Đảm bảo phòng nghiên cứu AI của bạn có hệ thống dự phòng điện đủ, chẳng hạn như nguồn dự phòng không gián đoạn (UPS), để bảo vệ trước những mất điện đột ngột. Hệ thống làm mát đủ, chẳng hạn như HVAC hoặc làm mát bằng chất lỏng, cũng là cần thiết để ngăn chặn quá nhiệt của phần cứng hiệu năng cao.
Yêu cầu phần cứng cụ thể có thể thay đổi tùy thuộc vào quy mô và mục tiêu của phòng nghiên cứu AI. Kính mời quý khách liên hệ Công Ty TNHH Nextech Việt Nam để được tư vấn theo các nhu cầu đặc thù của từng ngành nghề.