隨著人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 應用程式變得越來越複雜和資料量密集，對加速訓練和預測的需求也隨之增加。服务器集群提供了可擴充性和計算能力，可以滿足這些需求，使企業能夠處理大量資料並快速開發高效的 AI/ML 模型。
本文探討了服务器集群在 AI/ML 訓練和預測中的優點，並重點介紹了：
服务器集群架構及其如何支援 AI/ML 應用程式分散式訓練和預測技術服务器集群中 AI/ML 的最佳實務業界範例
服务器集群架構
服务器集群是一種並行計算環境，由多個互連的服务器組成，每台服务器都運行自己的作業系統和應用程式。這種架構提供以下優點：
可擴充性：可以根據需要輕鬆地新增或移除服务器，以滿足變動的工作負載要求。容錯能力：如果一台服务器發生故障，其他服务器可以接管其工作負載，從而確保系統的持續運作。高性能：通過將任務分佈在多個服务器上，可以顯著提高計算性能。
分散式訓練和預測
在服务器集群中，AI/ML 訓練和預測通常通過分散式技術進行。分散式訓練將訓練資料分佈到多個服务器上，並並行執行訓練演算法。這可以大大減少訓練時間。分散式預測類似，但它將預測任務分佈到多個服务器上，從而提高預測速度。
服务器集群中 AI/ML 的最佳實務
實施服务器集群中 AI/ML 應遵循以下最佳實務：
使用適當的硬體：選擇具有足夠計算能力和記憶體的服务器。考虑使用 GPU 加速來進一步
