نماد اعتماد
نماد اعتماد
برای اطلاع از قیمت رم سرور HPE ProLiant DL380 G10 Plus باید به مشخصات دقیق رم نیازمندی‌های خود، مانند نوع رم (DDR4 و ... )، حجم (گیگابایت) و سرعت رم نیازمندی‌های خود را مشخص کنید. همچنین می‌توانید با مراجعه به سایت‌های فروش آنلاین، قیمت رم‌های مختلف را بررسی کرده و با هم مقایسه کنید. لازم به ذکر است که قیمت رم سرور ها به دلیل نوع و کیفیت متفاوت بودن، ممکن است بسیار متغیر باشد.
سرور HPE ProLiant DL380 G10 Plus با پشتیبانی از حداکثر 24 اسلات رم، از نوع رم DDR4 استفاده می‌کند و حداکثر ظرفیت رم قابل پشتیبانی آن، 3 ترابایت (3000 گیگابایت) میباشد. همچنین، سرعت رم‌های پشتیبانی شده توسط این سرور، تا سرعت 2933 مگاهرتز (MHz) است. به طور کلی، سرورهای G10 Plus از رم های با فرکانس بالا و با کیفیت برای دستیابی به عملکرد بهینه استفاده می کنند.
برندهای مختلفی رم‌های سرور G10 Plus پشتیبانی می‌کنند، از جمله:
هر یک از این برندها رم‌هایی با مشخصات و قابلیت‌های متفاوتی ارائه می‌دهند که بسته به نیاز و بودجه مورد استفاده، می‌توان برند مناسبی را انتخاب کرد.
پر کاربرد ترین رم های نسل ده پلاس برای این سرور رم های 32 گیگ و 64 گیگی میباشد که می توانید خریداری کرده و روی سرور های پلاس خود نصب کنید این رم های معمولا به دوصورت چینی و اصلی خود اچ پی وارد کشور می شود ولی متاسفانه اصلی پیدا نمیشود و همه چینی هست ولی بنام اصلی در بازار ما به فروش می رسد می توان گفت رم های نسل ده پلاس سری ddr4 هستند و می توانید روی سرور dl380 g10 plus , سرور dl380 g10 plus استفاده بکنید.
در سال‌های اخیر تعداد محققان و کسب‌وکارهای علاقه‌مند به یادگیری ماشین افزایش یافته است. ما به برنامه های کامپیوتری نیاز داریم که بتوانند داده ها را تجزیه و تحلیل کنند و نتیجه گیری کنند. تکنیک های یادگیری ماشینی در بسیاری از زمینه ها از جمله اقتصاد، مهندسی و پزشکی کاربرد دارند. با بهبود نرم افزار و سخت افزار کامپیوتر، یادگیری ماشینی گسترش یافته است. در این پست به بررسی نیازهای رم برای یادگیری ماشین و سایر مشخصات می پردازیم.
RAM یا حافظه با دسترسی تصادفی یک نوع حافظه کامپیوتری است که امکان دسترسی سریع به داده ها را فراهم می کند. مقدار RAM مورد نیاز برای یادگیری ماشین متناسب با داده های در حال پردازش است.
اگر با حجم کمی از داده ها سروکار دارید، یک سرو 8 گیگابایتی می تواند فراوان باشد. با این حال، 16 گیگابایت رم یا بیشتر برای مجموعه داده‌های بزرگ‌تر توصیه می‌شود، و مقادیر زیادی RAM اغلب برای سیستم‌های یادگیری ماشین برای ذخیره و پردازش مجموعه‌های داده عظیم مورد نیاز است.
رم ناکافی باعث می شود برنامه ها کندتر اجرا شوند، زمان بیشتری برای تکمیل شدن طول بکشد و حتی باعث یخ زدن کامپیوتر شود.
الزامات CPU
CPU یا واحد پردازش مرکزی، "مغز" کامپیوتر است و وظیفه آن اجرای کد و اجرای دستورات است. واحد پردازش مرکزی (CPU) یک جنبه جدایی ناپذیر از یادگیری ماشین است زیرا الگوریتم ها را پردازش می کند و داده ها را تجزیه و تحلیل می کند.
اکثر نرم افزارهای یادگیری ماشینی برای اجرای کارآمد به چهار یا چند رشته CPU نیاز دارند. "هسته" یک کامپیوتر هر جزء کاربردی است که قادر به اجرای یک برنامه باشد. یک CPU چند هسته ای، با توانایی خود در اجرای دستورات متعدد به طور همزمان، به سرعت بخشیدن به محاسبات عددی کمک می کند.
با این حال، یک CPU با هشت هسته یا بیشتر برای کارهای سخت‌تر مانند یادگیری عمیق توصیه می‌شود.
الزامات واحد پردازش گرافیک
واحدهای پردازش گرافیکی تصاویر (GPU) کامپیوترهای تخصصی هستند که برای مدیریت بسیاری از وظایف مربوط به تولید ویدئو ساخته شده اند. این محاسبات هم برای روز و هم شب حساب می شود. در سال‌های اخیر، پردازنده‌های گرافیکی به عنوان یکی از اجزای مفید زیرساخت یادگیری ماشین ظاهر شده‌اند.
آنها برای تسهیل پردازش موازی، که برای اجرای کارآمد تکنیک‌های یادگیری ماشینی حیاتی است، توسعه داده شدند. یک GPU با 4 گیگابایت رم ویدیویی یا بیشتر برای اکثر کارهای یادگیری ماشینی توصیه می شود و VRAM مخفف "حافظه دسترسی تصادفی ویدئو" است و نوعی حافظه است که توسط GPU ها استفاده می شود.
مقادیر بیشتر داده و کارهای پیچیده تر برای یک GPU با حافظه مجازی (VRAM) بیشتر متفاوت است. با این حال، یک GPU با 8 گیگابایت VRAM یا بیشتر برای بارهای کاری سخت‌تر مانند یادگیری عمیق توصیه می‌شود.
