ابر گرافیکی (GPU Cloud) برای هوش مصنوعی و رندر
سرور گرافیکی ابری آراد، منابع GPU را برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، پردازش تصویر و رندرینگ در اختیار پروژه قرار می‌دهد تا پیکربندی ابر گرافیکی را بر اساس حافظه موردنیاز، سازگاری نرم‌افزار و حجم محاسبات انتخاب کنید
A100
NVIDIA GPU · 80GB HBM2e
سرور گرافیکی ابری؛ یک ماشین مجهز به GPU برای پردازش‌های سنگین
در سرور گرافیکی آراد، کارت NVIDIA GPU همراه با پردازنده، RAM، فضای ذخیره‌سازی و شبکه در اختیار یک ماشین ابری قرار می‌گیرد. این ساختار برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، پردازش تصویر، رندرینگ و محاسبات موازی طراحی شده و از پنل AradCloud مدیریت می‌شود.
بدون خرید سخت‌افزار
به توان GPU دیتاسنتری دسترسی پیدا کنید، بدون سرمایه‌گذاری اولیه برای خرید، نگهداری و ارتقای کارت فیزیکی.
LOWER CAPEXمنابع متناسب با پروژه
مدل GPU و منابع CPU، RAM و Disk را متناسب با آموزش مدل، inference، رندر یا محاسبات علمی انتخاب کنید.
RIGHT-SIZEDمدیریت ابری یکپارچه
ساخت سرور، دسترسی، شبکه، Firewall، Snapshot و وضعیت سرویس را از مسیر پنل مدیریت کنید.
CLOUD CONTROLقدرت پردازش GPU در کنار کنترل کامل زیرساخت
سرور گرافیکی، منابع پردازشی و ابزارهای مدیریت شبکه و دسترسی را در یک محیط ابری یکپارچه در اختیار تیم شما قرار می‌دهد.
پردازنده‌های NVIDIA GPU
انتخاب A100 80GB، H100 80GB یا RTX 8000 48GB متناسب با هوش مصنوعی، محاسبات سنگین و رندرینگ.
پنل مدیریتی اختصاصی
ساخت و مدیریت سرورهای گرافیکی و منابع همراه از پنل آنلاین AradCloud.
Firewall ابری
کنترل و مدیریت ترافیک شبکه با تعریف قوانین امنیتی، برای محدودسازی دسترسی‌ها و افزایش امنیت سرویس‌ها.
IPsec و Static Route
اتصال رمزگذاری‌شده و مسیر اختصاصی برای سناریوهای سازمانی و شبکه‌های ترکیبی.
کنسول وب، SSH و RDP
دسترسی مدیریتی متناسب با سیستم‌عامل و سناریوی کاری از مسیرهای اعلام‌شده در صفحه رسمی.
افزایش منابع و انتخاب GPU
امکان ارتقای منابع و انتخاب GPU متناسب با نیاز پروژه، بر اساس موجودی و پیکربندی‌های قابل‌ارائه.
ساخت و مدیریت چند سرور
امکان ایجاد و مدیریت همزمان چندین سرور ابری متناسب با نیاز و رشد پروژه.
Snapshot و Backup
امکان تهیه Snapshot و Backup از سرورها برای حفاظت از داده‌ها، بازگردانی سریع و مدیریت تغییرات در محیط ابری.
انتخاب سرور گرافیکی A100، H100 یا RTX 8000
مدل GPU را با توجه به حجم مدل، VRAM موردنیاز، نوع محاسبه و بودجه انتخاب کنید. قیمت نهایی به GPU و منابع همراه بستگی دارد و باید در پیکربندی جاری پنل بررسی شود.
NVIDIA A100 80GB
برای آموزش مدل، پردازش داده و بارهای کاری AI با نیاز جدی به VRAM.
- مناسب آموزش مدل و پردازش داده
- مدیریت سرور از پنل AradCloud
- دسترسی از کنسول وب، SSH یا RDP
NVIDIA H100 80GB
برای مدل‌های بزرگ‌تر، آموزش سنگین و پروژه‌هایی که زمان پردازش در آن‌ها حیاتی است.
- مناسب مدل‌های بزرگ و پردازش سنگین
- مدیریت سرور از پنل AradCloud
- دسترسی از کنسول وب، SSH یا RDP
NVIDIA RTX 8000 48GB
برای رندرینگ، طراحی سه‌بعدی، پردازش تصویر و بارهای گرافیکی حرفه‌ای.
- مناسب رندرینگ و پردازش تصویر
- مدیریت سرور از پنل AradCloud
- دسترسی از کنسول وب، SSH یا RDP
ابر گرافیکی (GPU Cloud) برای هوش مصنوعی، رندرینگ و محاسبات موازی
توان پردازش موازی GPU زمان اجرای بارهای محاسباتی سنگین را کاهش می‌دهد و منابع موردنیاز هر پروژه را در یک محیط ابری قابل‌مدیریت فراهم می‌کند.
هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
آموزش، Fine-tuning و اجرای مدل‌های Machine Learning و Deep Learning روی منابع GPU.
پردازش تصویر و ویدئو
توان پردازشی مناسب برای بینایی ماشین، تحلیل تصویر و Pipelineهای رسانه‌ای.
- Computer Vision
- Image Processing
- Video Encoding
- Generative AI
- Object Detection
- Media Pipeline
رندرینگ و طراحی سه‌بعدی
اجرای پروژه‌های معماری، انیمیشن، مدل‌سازی و رندر محتوای سه‌بعدی روی GPU.
محاسبات علمی و مهندسی
پردازش موازی برای شبیه‌سازی، تحلیل داده، HPC و پروژه‌های پژوهشی.
راه‌اندازی سرور گرافیکی؛ از انتخاب مدل GPU تا اجرای پردازش
کارت گرافیک و پیکربندی متناسب با پروژه را بررسی کنید و سپس منابع، سیستم‌عامل، دسترسی و امنیت سرور را از پنل تنظیم کنید.
هزینه ثابت ۳۰ روزه
پیکربندی مشخص سرور گرافیکی را برای دوره ماهانه در اختیار دارید.
- مناسب آموزش و پردازش مستمر
- بودجه‌پذیری بهتر
- منابع مشخص و آماده استفاده
مراحل ساخت و راه‌اندازی
بررسی هزینه و مدت سرویس
هزینه و دوره سرویس را بر اساس پیکربندی قابل‌ارائه در پنل بررسی کنید.
انتخاب کارت GPU
A100، H100 یا RTX 8000 را بر اساس نوع پردازش و VRAM موردنیاز انتخاب کنید.
تخصیص منابع سرور
IP موردنیاز را مشخص کنید.
تنظیم دسترسی و امنیت
Firewall و مسیر اتصال از کنسول وب، SSH یا RDP را پیکربندی کنید.
مدیریت و نظارت بر منابع
کنترل کامل وضعیت سرور، بررسی میزان مصرف منابع و نظارت آنی بر فرایندها از طریق پنل کاربری.
کارت ابر گرافیکی (GPU Cloud) و منابع ماشین در پنل AradCloud
سرور گرافیکی مانند سایر ماشین‌های ابری از یک کارت سرویس مدیریت می‌شود؛ با این تفاوت که مدل کارت گرافیک و ظرفیت GPU نیز در کنار CPU، RAM و Storage نمایش داده می‌شود.
- نمایش مدل GPU و ظرفیت حافظه گرافیکی
- مشاهده CPU، RAM، Disk و وضعیت سرویس
- مدیریت دسترسی از کنسول وب، SSH یا RDP
- کنترل Firewall، Snapshot و چرخه عمر سرور
برای انتخاب GPU، VRAM و منابع همراه مشاوره بگیرید
نوع مدل یا نرم‌افزار، حجم داده، مدت پردازش و محدودیت بودجه را بگویید تا پیکربندی مناسب‌تر بررسی شود.
سرور گرافیکی یا ابر گرافیکی (GPU Cloud) چیست؟
یک سرور ابری یا فیزیکی مجهز به GPU است که پردازش‌های موازی مانند آموزش AI، رندرینگ، شبیه‌سازی و پردازش تصویر را سریع‌تر از CPU عمومی اجرا می‌کند.
تفاوت GPU، vGPU و ابر گرافیکی چیست؟
GPU سخت‌افزار پردازش گرافیکی است. vGPU روش مجازی‌سازی برای تخصیص تمام یا بخشی از ظرفیت GPU به ماشین مجازی است. ابر گرافیکی مجموعه GPU، ماشین مجازی، Storage، شبکه و کنترل ابری را به‌صورت یک سرویس ارائه می‌کند.
برای هوش مصنوعی A100 بهتر است یا H100؟
انتخاب به معماری مدل، Precision، حجم داده، ظرفیت VRAM، زمان مورد انتظار و بودجه بستگی دارد. H100 معمولاً برای بارهای جدید و بسیار سنگین‌تر بررسی می‌شود؛ A100 همچنان برای طیف گسترده‌ای از آموزش و پردازش AI مناسب است. Benchmark واقعی پروژه بهترین معیار تصمیم است.
RTX 8000 برای چه کاری مناسب است؟
پروفایل RTX 8000 48GB برای رندرینگ، طراحی سه‌بعدی، پردازش تصویر و برخی بارهای محاسباتی و AI قابل بررسی است. سازگاری نرم‌افزار و نیاز VRAM را پیش از سفارش کنترل کنید.
قیمت اجاره ابر گرافیکی (GPU Cloud) چطور محاسبه می‌شود؟
مدل GPU، ظرفیت VRAM، CPU، RAM، Disk، IP، ترافیک، مدت روشن‌بودن سرویس و خدمات تکمیلی روی هزینه اثر دارند. به همین دلیل قیمت قطعی باید برای پیکربندی جاری پنل بررسی شود.
چگونه به سرور گرافیکی متصل می‌شوم؟
طبق صفحه رسمی آراد، پنل و کنسول وب برای مدیریت سرویس در دسترس‌اند و بسته به سیستم‌عامل می‌توان از SSH یا RDP استفاده کرد.
راهنمای خرید سرور گرافیکی، اجاره GPU و انتخاب vGPU
در این راهنما با انتخاب مدل کارت گرافیک، ظرفیت VRAM، منابع همراه، روش دسترسی، کاربردهای GPU و عوامل مؤثر بر هزینه سرور گرافیکی آشنا می‌شوید.
مطالعه بیشتربستن راهنما
برای انتخاب سرور GPU چه چیزهایی مهم است؟
سرور GPU برای بارهای کاری نیازمند پردازش گرافیکی، مانند رندر و بعضی پردازش‌های هوش مصنوعی، بررسی می‌شود. حافظه گرافیکی، سازگاری نرم‌افزار و درایور و منابع CPU و RAM باید با پروژه تطبیق داشته باشند.
پیش از سفارش بررسی کنید
- نرم‌افزار و حافظه GPU موردنیاز را مشخص کنید.
- پروفایل و ظرفیت قابل سفارش را در پنل بررسی کنید.
- قبل از اجرای طولانی، یک نمونه کوچک از بار کاری را آزمایش کنید.
