处理器 (CPU) — 最好使用具有大量内核的服务器处理器（例如 AMD EPYC 或 Intel Xeon）。
图形处理单元 (GPU) — 将计算速度提高十倍，尤其适用于深度学习。NVIDIA A100、RTX 4090 和 H100 很受欢迎。
RAM 最小大小为 128 GB，但复杂模型需要 512 GB 及更高。
存储（NVMe SSD）—提供快速数据访问，最好从 2 TB 开始。
高速网络连接-10 Gbit/s 及更高速度用于集群解决方案。
许多行业的公司都使用神经网络服务器：
医学是从图像中识别疾病，开发新药。
金融——市场 英国电报数据 分析、识别欺诈计划。
零售——个性化推荐、需求预测。
自主系统——自动驾驶仪、工业机器人。
网络安全——网络流量分析和威胁检测。
MivoCloud 提供哪些服务器解决方案？
对于那些使用神经网络的人，我们 MivoCloud 准备了强大的服务器解决方案：
NVMe VPS——高数据处理速度和低延迟。
灵活扩展——随着任务的增长而增加容量的能力。
DDoS 保护——数据可靠性和安全性。
位于美国、罗马尼亚、摩尔多瓦和俄罗斯的服务器 — 选择更靠近您的客户的服务器。
使用加密货币支付是一种方便的支付方式。
结论
神经网络和人工智能是商业的未来，但如果没有强大的服务器，它们将无法有效工作。如果您正在寻找可靠的人工智能项目托管合作伙伴，MivoCloud 可提供针对复杂计算任务量身定制的服务器解决方案。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 不再是未来的技术——它们已经在改变业务流程、提高效率和降低成本。然而，它们需要能够处理大量数据和执行复杂计算的强大服务器。在本文中，我们将研究公司为 AI 和 ML 使用哪些服务器解决方案、它们解决了哪些任务，以及为什么选择正确的基础设施至关重要。本文将对那些即将开始学习人工智能并为自己的目的开发人工智能的人有所帮助。