هوش مصنوعی را مثل یک مغز دیجیتال تصور کنید که باید خیلی سریع فکر کند و این فکر کردن یعنی انجام محاسبه‎های بسیار سنگین. برای اینکه این مغز به خوبی کار کند به یک بدن قوی هم نیاز دارد که این بدن همان سخت‌افزار است! مثلا اگر بخواهید برنامه‌ای بنویسید که عکس سگ و گربه را به طور خودکار از هم تشخیص دهد، برای این کار به جای یک لپ‌تاپ ساده به یک کامپیوتر قوی مجهز به یک GPU قدرتمند نیاز دارید.همین موضوع در پروژه‌های سنگین‌تر مثل توسعه سرویس‌های متن به صوت هم صدق می‌کند؛ چون مدل باید حجم زیادی از داده‌های صوتی و زبانی را به‌صورت هم‌زمان پردازش کند.

وقتی یک مدل هوش مصنوعی آموزش می‌بیند، باید میلیون‌ها عدد را با هم جمع، ضرب و تقسیم کند، روی داده‌های بزرگ مانند تصاویر، صداها یا متن کار کند، بارها و بارها روی داده‌ها تمرین کند تا بهترین نتیجه را بگیرد، برای همین به سخت‌افزارهایی قدرتمند و قطعاتی قوی نیاز دارد که این محاسبات را سریع و بدون هنگ کردن انجام دهد. 

این قطعات شامل CPU به عنوان مغز اصلی، GPU برای پردازش‌های سنگین موازی، RAM برای نگهداری داده‌های موقتی و SSD برای ذخیره‌سازی سریع داده‌هاست. در ادامه همراه ما باشید تا به بررسی پیش‌نیازهای سخت افزاری هوش مصنوعی بپردازیم.

چرا پیش نیاز های سخت افزاری هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

همان‌طور که می‌دانید، برای توسعه و آموزش یک مدل هوش مصنوعی باید حجم زیادی از داده‌ها بررسی و محاسبات پیچیده‌ای انجام شود. این محاسبات درست مثل حل کردن هزاران معادله پیچیده در هر ثانیه است. حالا تصور کنید همین کار با یک لپ‌تاپ ساده انجام شود. سرعت آن بسیار پایین می‌آید، زمان آموزش طولانی می‌شود و حتی ممکن است انجام آن غیر ممکن باشد و سیستم شما هنگ کند.

سخت‌افزار مناسب باعث می‌شود فرایندهای پیچیده هوش مصنوعی سریع‌تر، دقیق‌تر و با مصرف انرژی کمتر انجام شود و توسعه یک مدل تشخیص تصویر با یک سیستم قوی در چند ساعت آموزش امکان‌پذیر شود. همچنین بعضی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی به منابعی مانند حافظه بالا، پردازنده گرافیکی قوی و فضای ذخیره‌سازی سریع نیاز دارند و اگر سخت‌افزارها این نیازها را تامین نکنند، مدل اصلا اجرا نمی‌شود یا با خطا کار می‌کند. 

بیشتر بخوانید: AI Agent چیست؟

به خاطر همین هم بسیاری از شرکت‌های بزرگ تکنولوژی، سالانه میلیون‌ها دلار برای خرید و ارتقای سخت‌افزارهای مخصوص هوش مصنوعی خرج می‌کنند. به طوری که آمارها نشان می‌دهد که میزان بازار سخت افزار هوش مصنوعی به طور صعودی رشد خواهد کرد و ارزش بازار این حوزه در سال 2034 به حدود 210.50 دلار خواهد رسید. 

بنابراین اگر می‌خواهید وارد حوزه هوش مصنوعی شوید، باید بدانید که سخت افزار مناسب برای یادگیری عمیق چیست و حتی هزینه سخت‌افزار هوش مصنوعی چقدر است. با ما باشید تا به زبان ساده هر کدام از این موارد را برای شما توضیح دهیم.

تفاوت‌های اصلی بین زیرساخت هوش مصنوعی و زیرساخت IT

قبل از اینکه به معرفی سخت‌افزار مناسب برای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی بپردازیم، ابتدا بیایید با هم به تفاوت‌های اصلی زیرساخت‌های هوش مصنوعی و IT بپردازیم.

این دو سیستم معمولا از نظر قدرت پردازش، مقیاس‌پذیری، نرم‌افزارها و ابزارهای خاص و ذخیره‌سازی داده‌ها با هم فرق می‌کنند. به‌طور مثال، سیستم‌های IT معمولی از CPU استفاده می‌کنند که برای کارهای عمومی عالی است؛ اما زیرساخت هوش مصنوعی از GPU و TPU استفاده می‌کند که برای انجام چند کار هم‌زمان و با سرعت بالا طراحی شده‌اند. سیستم‌های IT هنگام افزودن منابع جدید برای کارهای هوشمندانه، معمولا مشکل دارند. در مقابل، زیرساخت هوش مصنوعی بر بستر ابر است و می‌تواند بر اساس نیاز برنامه‌ها، به‌راحتی بزرگ یا کوچک شود.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی مولد چیست؟

از طرف دیگر، باید گفت زیرساخت هوش مصنوعی شامل نرم‌افزارها و ابزارهای مخصوص یادگیری ماشین است. سیستم‌های IT معمولی این ابزارهای پیشرفته را ندارند در حالی که کارهای هوشمند، نیازمند سیستم‌های سریع و قدرتمند برای نگهداری داده‌های بزرگ هستند. سیستم‌های IT معمولا از راه‌حل‌های کندتر و کمتر انعطاف‌پذیر استفاده می‌کنند، اما زیرساخت هوش مصنوعی از فضای ابری برای سرعت، انعطاف و گسترش استفاده می‌کند.

بهترین پردازندها برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

اگر پروژه هوش مصنوعی در دست دارید یا در فکر تاسیس یک استارتاپ AI هستید، باید بدانید که به پردازنده مناسبی برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی نیاز دارید که بتوانند حجم بالایی از محاسبات را بسیار سریع و همزمان انجام دهند. در این قسمت همراه ما باشید تا با مهم‌ترین پیش نیازهای سخت افزاری هوش مصنوعی آشنا شوید.

CPU: مغز اصلی کامپیوتر

واحد پردازش مرکزی (Central Processing Unit) یا همان CPU یک ریزپردازنده است که در کامپیوترها، گوشی‌ها و سرورها وجود دارد و وظیفه‌ی اجرای دستورات و فرمان‌ها را در نرم‌افزارهای مختلف بر عهده دارد. این پردازنده‌ی مرکزی، یک تراشه‌ی کوچک روی مادربرد است که دستورات اصلی را اجرا می‌کند؛ درست مثل مغز کامپیوتر که محاسبات ریاضی را انجام می‌دهد و تصمیم می‌گیرد کدام کار باید انجام شود.

در پروژه‌های هوش مصنوعی، CPUها مسئول اجرای بخش‌های مختلف برنامه هستند و برای محاسبات سریالی یا همان یک‌به‌یک، گزینه‌ای بسیار مناسب محسوب می‌شوند. اما برای انجام حجم زیادی از محاسبات هم‌زمان، سرعت پایینی دارند و به همین دلیل برای پردازش‌های بسیار سنگین مناسب نیستند. در چنین شرایطی، به GPU یا همان کارت گرافیک نیاز داریم.

بیشتر بخوانید: بررسی جدید ترین نسخه هوش مصنوعی Grok3

GPU : پردازنده گرافیکی

واحد پردازش گرافیکی (Graphics Processing Unit) یا همان GPU، در ابتدا برای نمایش تصاویر و انیمیشن‌ها توسعه داده شد؛ اما امروزه این ابزار قدرتمند، به دلیل توانایی بالا در انجام محاسبات موازی (parallel processing)، به قلب تپنده‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است.

GPU  گزینه‌ای عالی برای کارهای سنگین مانند یادگیری ماشین و پردازش داده‌های بزرگ است. در حوزه‌ی هوش مصنوعی، GPU می‌تواند هزاران محاسبه را به‌صورت هم‌زمان انجام دهد که برای آموزش مدل‌های AI کاملا ضروری است. در این زمینه، NVIDIA شناخته‌شده‌ترین و معروف‌ترین برند به شمار می‌رود.

TPU : واحد پردازش تنسور

واحد پردازش تنسور (Tensor Processing Unit) یا به اختصار TPU، فقط برای یک هدف طراحی شده است: اجرای سریع مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌هایی که با کتابخانه‌ی معروف TensorFlow توسعه داده شده‌اند.

این ابزار که توسط شرکت گوگل ساخته شده، قدرت پردازشی بسیار بالایی دارد و می‌تواند محاسبات مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را با سرعتی چشمگیر انجام دهد. بنابراین، در پروژه‌هایی که حجم داده‌ها بسیار بالاست یا آموزش مدل زمان‌بر می‌شود، استفاده از این ابزار  که عمدتا روی پلتفرم‌های ابری گوگل قابل دسترسی است، می‌تواند سرعت اجرای مدل را چندین برابر افزایش دهد.

NPU : واحد پردازش عصبی

واحد پردازش عصبی (Neural Processing Unit) یا به اختصار NPU، یک نوع پردازنده‌ی مخصوص است که برای انجام محاسبات مربوط به شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

معماری خاص این پردازنده باعث می‌شود عملیات سنگینی مانند ضرب ماتریسی را با مصرف انرژی کمتر و سرعت بیشتری نسبت به CPUها یا GPUها انجام دهد.

این نوع پردازنده معمولا در دستگاه‌های کم‌مصرفی مانند گوشی‌های هوشمند، به‌ویژه سری‌های بالای Huawei یا Apple، همچنین تبلت‌ها و تجهیزات IoT تعبیه می‌شود تا امکاناتی مانند تشخیص چهره، پردازش تصویر، ترجمه‌ی زنده و… را به‌صورت سریع و کم‌مصرف فراهم کند.

تفاوت بین GPU، TPU و NPU چیست؟

GPU، TPU و NPU هر سه از پیش‌نیازهای سخت‌افزاری هوش مصنوعی هستند که برای اجرای مدل‌های AI مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ اما طراحی، عملکرد و محل استفاده‌ی هر یک از آن‌ها با یکدیگر متفاوت است.

همان‌طور که گفتیم، GPU در  اصل برای رندر کردن گرافیک بازی‌ها و ویدیوها ساخته شده است؛ اما از آنجا که می‌تواند به صورت همزمان هزاران محاسبه را انجام دهد، برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی گزینه‌ای عالی است. این ابزار بیشتر در ترین کردن مدل‌های یادگیری عمیق به کار می‌رود، مخصوصا در لپ‌تاپ‌ها، کامپیوترهای دسکتاپ یا سرورهای مجهز و از آنجایی که ابزاری همه‌کاره و انعطاف‌پذیر محسوب می‌شود، برای پژوهشگران گزینه‌ای بسیار مناسب محسوب می‌شود.

بیشتر بخوانید: بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵

TPU که توسط گوگل توسعه داده شده، برای اجرای برخی از مدل‌های خاص، به‌ویژه مدل‌های ساخته‌شده با TensorFlow، بسیار مناسب است و برای مصرف انرژی پایین بهینه‌سازی شده است. این پردازنده، برای عملیات ماتریسی و تنسوری در شبکه‌های عصبی طراحی شده و معمولا در پروژه‌های بزرگ یادگیری عمیق و زمانی که حجم مدل بسیار بالاست، کاربرد دارد. بیشترین استفاده از TPU در فضای ابری Google Cloud صورت می‌گیرد.

NPU نیز به‌عنوان یک واحد پردازش عصبی، زمانی به کار می‌رود که نیاز به قدرت پردازشی بالا در کنار مصرف انرژی پایین وجود داشته باشد؛ مانند اجرای هوش مصنوعی در گوشی‌های هوشمند، تبلت‌ها و تجهیزات IoT، این ابزار به دلیل سرعت بالا، مصرف کم انرژی و اندازه‌ی کوچک، شهرت زیادی پیدا کرده است.

روند تکامل سخت‌افزارهای مخصوص هوش مصنوعی

از دهه‌ها پیش، دانشمندان درباره الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحقیق کرده‌اند؛ اما چیزی که باعث شد هوش مصنوعی به شکل حیرت‌انگیز امروزی رشد کند، قدرت سخت‌افزارها بوده است. در ادامه، همراه ما باشید تا مسیر تکامل سخت افزار هوش مصنوعی را از اوایل دهه 1990 تا امروز بررسی کنیم.

دهه 1990 تا 2000 دوره یکه‌تازی  CPU ها

در ابتدای ظهور هوش مصنوعی، که بیشتر مدل‌های AI بسیار ساده بودند؛ اکثر پردازش‌ها با CPU ها انجام می‌شد، اما با پیشرفته شدن مدل‌ها، سرعت این نوع پردازنده مناسب برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی  کافی نبود.

اواخر 2000، دوره ورود GPU ها به دنیای AI

در این دوره، استفاده از کارت‌های گرافیکی (GPU) در بازی‌های کامپیوتری بسیار رواج پیدا کرد. در همین دوران پژوهشگران متوجه شدند که همین کارت‌های گرافیکی می‌توانند میلیون‌ها محاسبه موازی را به راحتی انجام دهند. از این جا به بعد بود که GPU ها به ابزار اصلی آموزش و ترین کردن مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل شدند.

2015 به بعد ظهور TPU ها و NPU ها

در این دوران بود که شرکت گوگل TPU ها را معرفی کرد، پردازنده‌ای که برای اجرای مدل‌های TensorFlow طراحی شده و بسیار سریع‌تر و کم مصرف‌تر از کارت‌های گرافیک است. در این زمان بود که همزمان شرکت‌های فعال در حوزه موبایل به این فکر افتادند که این پردازنده‌ها و قابلیت‌ها را به گوشی‌ها و دستگاه‌های کوچک وارد کنند. این روند منجر به ظهور NPUها در گوشی‌های هوشمند و تجهیزات سبک شد.

انتخاب سرور مناسب برای پروژه‌های AI

هنگامی که حجم داده‌ها و پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی بالا باشد، دیگر یک لپ‌تاپ یا کامپیوتر شخصی پاسخگو نیست. مثلا در پروژه‌هایی مثل متن به صوت که مدل باید صداهای طبیعی و بلادرنگ تولید کند، سرور باید قدرت پردازش بالایی برای محاسبات پیوسته و ذخیره‌سازی سریع داده‌های صوتی داشته باشد. در اینجاست که باید به انتخاب سرور مناسب برای پروژه‌های AI فکر کرد. سرورهای ویژه هوش مصنوعی ویژگی‌های منحصر به فردی دارند که مخصوص نیازهای یادگیری ماشین و پردازش سنگین طراحی شده‌اند. در ادامه، همراه ما باشید تا به این ویژگی‌ها بپردازیم:

GPU محور بودن

مهم‌ترین ویژگی یک پردازنده مناسب برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی، پشتیبانی قوی از کارت گرافیک یا همان (GPU) است. چون اکثر مدل‌های یادگیری عمیق روی GPU آموزش داده می‌شوند، بنابراین سرور باید بتواند چند کارت گرافیک قدرتمند را به طور همزمان اجرا کند. جالب است بدانید که بعضی سرورها حدود 8 تا 10 کارت گرافیک را هم ساپورت می‌کنند.

RAM بالا

برای مدل‌های سنگین و داده‌های حجیم، به رم‌هایی با حافظه‌های بالا نیاز است. معمولا برای پروژه‌های هوش مصنوعی، رم کمتر از 64 گیگابایت مناسب نیست و برای بعضی پروژه‌ها بزرگ حتی ممکن است به چند ترابایت رم هم نیاز داشته باشیم. 

پردازنده CPU قوی و چندهسته‌ای

با اینکه اکثر وظایف هم اکنون بر عهده GPU هاست؛ اما همچنان برای مدیریت جریان داده به CPUهای قوی و چند هسته‌ای نیاز است که این پردازنده‌ها معمولا دارای ۱۶ یا ۳۲ هسته هستند تا از پس وظایف سنگین بربیایند.

حافظه SSD پرسرعت

از آنجایی که مدل‌ها و داده‌های  هوش مصنوعی باید خیلی سریع بارگذاری شوند، حافظه SSD نسبت به هارددیسک‌های قدیمی خیلی سریع‌تر و موثرتر است. برای پروژه‌های AI بهتر است حداقل یک ترابایت  SSD NVMe داشته باشید.

قابلیت ارتقاء و تهویه مناسب

وقتی کارت‌های گرافیک برای توسعه مدل‌ها و پروژه‌های هوش مصنوعی با قدرت تمام کار کند، سیستم به شدت داغ می‌شود. در چنین شرایطی، سیستم باید خنک‌کننده خوبی داشته باشد تا قطعات آسیب نبیند و همینطور باید قابلیت ارتقاء را داشته باشد تا بتوان در آینده رم و GPU های قدرتمندتری را نیز به آن‌ها اضافه کرد.

پشتیبانی از پلتفرم‌های ابری

در مواقعی که نمی‌خواهید سرور فیزیکی بخرید یا فضای لازم برای آن ندارید، می‌توانید از سرورهای ابری مثل Amazon AWS، Google Cloud یا Microsoft Azure استفاده کنید که منابع مورد نیاز برای AI را به صورت اجاره‌ای در اختیار شما قرار می‎دهند.

راه‌حل‌هایی برای کمبود GPU

احتمالا شما هم یادتان باشد که چقدر تب کارتونی کردن عکس‌های شخصی با هوش مصنوعی بالا گرفته بود. بعد از محبوب شدن چت‌بات‌های هوشمندی مانند ChatGPT و ابزارهای ساخت تصویر مانند Midjourney، تقاضا برای CPU ها بیشتر از همیشه شد؛ تا جایی که حتی شرکت‌های بزرگ نیز با کمبود کارت گرافیک مواجه شدند. در چنین شرایطی، راه‌حل‌های عملی مختلفی برای مدیریت این کمبود وجود دارد که در ادامه به هرکدام می‌پردازیم:

استفاده از پلتفرم‌های ابری (Cloud Services)

یکی از ساده‌ترین راهکارهای جایگزینی GPU، استفاده از سرورهای ابری است. شرکت‌هایی مانند Google Cloud، Amazon AWS، Microsoft Azure فضایی را فراهم می‌کنند تا فقط برای چند ساعت یا چند روز از کارت‌های گرافیک قدرتمند استفاده کنید، بدون آن‌که لازم باشد سخت‌افزار اختصاصی بخرید.

استفاده از Google Colab یا Kaggle Notebooks

اگر یک پروژه کوچک دانشگاهی در دستان دارید یا اینکه در حال برداشتن قدم‌های اولیه در مسیر هوش مصنوعی هستید، پیشنهاد ما به شما استفاده از Google Colab  یا Kaggle Notebooks  است.  این پلتفرم‌ها به شما امکان می‌دهند با هزینه کم و یا حتی به صورت رایگان به GPU ها دسترسی داشته باشید، البته ممکن است با محدودیت‌هایی در زمان اجرا یا قدرت پردازش مواجه شوید، اما برای شروع یا تست مدل‌ها، گزینه‌ای عالی هستند.

اجاره یا اشتراک‌گذاری منابع (GPU Sharing)

برخی توسعه‌دهندگان یا برنامه‌نویسان سیستم‌هایی با کارت گرافیک‌های قوی در اختیار دارند که همیشه از آن‌ها استفاده نمی‌کنند. در چنین شرایطی، این افراد می‌توانند منابع خود را روی یک پلتفرم قرار دهند تا دیگران بتوانند به‌صورت ساعتی یا روزانه به آن سیستم‌ها متصل شوند و با هزینه‌ی کمتر از GPU آن‌ها استفاده کنند.

بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا روی CPU یا GPU ضعیف‌تر

فرض کنید یک مدل هوش مصنوعی توسعه داده‌اید، اما لپ‌تاپ یا سیستم شما نمی‌تواند آن را به درستی اجرا کند، در چنین شرایطی بهتر است به جای خرید یک کارت گرافیک چند ده میلیونی، مدل خود را با تکنیک‎های مختلف فشرده‌سازی یا بهینه‌سازی سبک‌تر و کم‌مصرف‌تر کنید تا روی سخت‌افزار ضعیف‌تر نیز قابل اجرا باشد.

استفاده از کارت‌های گرافیک دست دوم

در نهایت اگر به صورت ضروری به کارت گرافیک نیاز دارید اما بودجه‌ بسیار محدودی در اختیار دارید، می‌توانید سراغ GPU های دست‌دوم بروید. فقط یادتان باشد که با احتیاط این کار را انجام دهید و حتما از فروشنده‌ای معتبر خرید کنید؛ چرا که برخی کارت‌های گرافیک، به‌ویژه آن‌هایی که برای ماینینگ استفاده شده‌اند، ممکن است آسیب‌دیده باشند.

بهترین GPU برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

NVIDIA RTX 4090

می‌توان گفت که قوی‌ترین کارت گرافیک برای مصرف‌کننده‌ها در حال حاضر، NVIDIA RTX 4090 است که درست مثل یک غول پردازشی قوی برای مدل‌های بسیار سنگین هوش مصنوعی عمل می‌کند. این کارت گرافیک پیشرفته می‌تواند مدل‌های پیچیده‌‌ای مانند GPT یا Stable Diffusion را به سرعت آموزش دهد. این مدل با اینکه قیمت بسیار زیادی دارد؛ اما در مقایسه با قدرت پردازشی‌اش، عملکرد بسیار خوبی دارد و و انتخاب مناسبی برای حرفه‌ای‌ها یا افرادی است که با پروژه‌های سنگین سر و کار دارند.

NVIDIA RTX 4070 Ti  یا 4080

اگر به دنبال یک کارت گرافیک قدرتمند با مصرف برق کمتر و قیمت مناسب‌تر می‌گردید، ما به شما NVIDIA RTX 4070 Ti یا 4080 را پیشنهاد می‌کنیم. این کارت گرافیک می‌تواند ابزار مناسبی باشد برای فریلنسرها، دانشجوهای جدی یا تیم‌های کوچکی که نمی‌خواهند هزینه زیادی را صرف کنند؛ اما همچنان به دنبال مدل‌هایی با کیفیت و کارایی بالا هستند.

کارت‌های گرافیکی نسل قبل هنوز هم برای بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی کاربردی‌اند. مدل‌هایی مانند RTX 3060 و 3070 برای آموزش مدل‌های سبک تا متوسط مانند دسته‌بندی تصویر یا پردازش متن مناسب هستند.
اگر به‌عنوان یک دانشجو یا فرد مبتدی پروژه‌های شخصی یا آموزشی در دست دارید، این کارت‌ها با توجه به قیمت مناسبشان می‌توانند انتخاب خوبی باشند.

NVIDIA A100 / H100

این دو مدل جزو کارت‌های گرافیکی حرفه‌ای و مخصوص دیتاسنترها و سرورها هستند و برای مصرف شخصی طراحی نشده‌اند.
اگر سیستم قدرتمندی در اختیار ندارید یا نمی‌خواهید مقدار زیادی را صرف هزینه سخت‌افزار هوش مصنوعی کنید، می‌توانید از قدرت این کارت‌ها در فضاهای ابری مانند Google Cloud یا Amazon AWS  بهره‌مند شوید.
به‌ویژه A100 برای آموزش مدل‌های حجیم و سنگین، عملکردی فوق‌العاده دارد.

جمع بندی

اولین قدم برای انتخاب پیش ‌نیاز های سخت ‌افزاری هوش مصنوعی این است که بدانید برنامه هوش مصنوعی شما قرار است چه کارهایی را انجام دهد. آیا پروژه شما معطوف به آموزش مدل‌های بنیادی است یا توسعه مدل‌های پردازش تصویر؟ حجم و پیچیدگی داده‌ها چقدر است؟ آیا به پردازش سریع و در لحظه نیاز دارید یا اینکه زمان چندان هم برای شما مهم نیست؟ به طور مثال اگر در حال آموزش دادن به یک مدل یادگیری عمیق هستید، ممکن است به کارت‌های گرافیکی قوی نیاز داشته باشید، اما برای کاربردهای ساده‌تر و سبک‌تر که در دستگاه‌های کوچک اجرا می‌شوند می‌توانید از پردازنده‌های کم‌مصرف‌تر استفاده کنید.

برای اینکه گزینه‌های مختلف سخت‌افزارها را با هم مقایسه کنید به معیارهای مختلفی نیاز دارید مانند بررسی توان و سرعت عملکردشان، اینکه برای کاربرد شما مناسب هستند یا خیر و همچنین می‌توانید نظر سایر کاربران و تست‌های آن‌ها را هم بررسی کنید.

همچنین برای بررسی قدرت سخت‌افزار باید به معیارهای فنی مانند قدرت پردازشی، بازدهی انرژی، سرعت پاسخ‌دهی و قابلیت گسترش آن توجه کنید. به طور مثال اگر در حال آموزش دادن به یک شبکه عصبی بزرگ هستید؛ باید سخت‌افزاری را بخرید که قدرت پردازشی بالا و تأخیر کم داشته باشد. در نهایت به غیر از همه این‌ها باید به هزینه سخت‌افزار هوش مصنوعی نیز فکر کنید. در واقع باید به این نکته توجه کنید که با توجه به بودجه، چه گزینه‌ای برای شما بهترین بازده را دارد. همچنین علاوه بر هزینه خرید، باید به هزینه نگهداری و برق هم توجه کنید.

البته اگر تازه‌کار هستید خبر خوب برای شما این است که بدون پیش ‌نیاز های سخت ‌افزاری هوش مصنوعی هم می‌توان وارد این حوزه شد. شروع کنید به یادگیری ماشین، لزومی ندارد از همان اول GPU گران‌قیمت برای خودتان بخرید و بعد هم می‌توانید به GPUهای اجاره‌ای فکر کنید. برای اینکه بهترین مسیر را پیدا کنید اول مطمئن شوید چه کاری می‌خواهید انجام بدهید، سپس طبق آن به پیش نیازهای سخت افزاری هوش مصنوعی و انتخاب سرور برای پروژه‌های  AI فکر کنید.