مشخصه و تعرفه اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU
در گذشته واحد پردازش مرکزی (CPU) محاسبات را در یک کامپیوتر انجام می‌داد. با توسعه برنامه‌های کاربردی با گرافیک بیشتر و افزایش تقاضا از CPU، عملکرد آن کاهش می‌یافت. سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU به‌عنوان راهی برای بر عهده گیری آن وظایف از CPUها و بهبود نمایش تصاویر گرافیکی سه‌بعدی توسعه‌یافته‌اند. پردازنده‌های گرافیکی با استفاده از روشی به نام پردازش موازی کار می‌کنند که در آن چندین پردازنده قسمت‌های جداگانه‌ای از یک کار را اداره می‌کنند.
شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر متشکل از گروهی متخصص از دانشجویان امیرکبیر است که در زمینه شبیه‌سازی پروژهای صنعتی و اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPUفعالیت می‌کند.
واحد پردازش گرافیکی (GPU)
واحد پردازش گرافیکی (GPU) یک تراشه کامپیوتری است که با انجام محاسبات سریع ریاضی، وظیفه ارائه تصاویر، انیمیشن‌ها و ویدئوهای دوبعدی و سه‌بعدی را بر عهده دارد. سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU برای محاسبات حرفه‌ای و شخصی استفاده می‌شوند و در حال حاضر، دامنه کاربرد وسیع‌تری دارند.
پردازنده‌های گرافیکی در بازی‌های رایانه‌ای (رایانه شخصی) به‌خوبی شناخته‌شده‌اند و امکان رندر گرافیکی روان و باکیفیت را فراهم می‌کنند. توسعه‌دهندگان همچنین از سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU به‌عنوان راهی برای تسریع حجم کار در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی (AI) استفاده می‌کنند.
واحد پردازش گرافیکی (GPU) یک مدار الکترونیکی است ، که محاسبات ریاضی را سریع انجام می دهد
تاریخچه پردازنده‌های گرافیکی
تراشه‌های تخصصی برای پردازش گرافیک از آغاز بازی‌های ویدئویی در دهه ۱۹۷۰ وجود داشته است. در اوایل، قابلیت‌های گرافیکی به‌عنوان بخشی از کارت گرافیک، برد اختصاصی مجزا، تراشه سیلیکون و خنک‌کننده لازم که محاسبات دوبعدی، سه‌بعدی و حتی پردازش گرافیکی عمومی (GPGPU) را برای رایانه فراهم می‌کرد، گنجانده شدند.
واحدهای پردازش گرافیک در اواخر دهه ۱۹۹۰ وارد کامپیوترهای سازمانی با عملکرد بالا شدند و NVidia اولین GPU را برای رایانه‌های شخصی، GeForce 256، در سال ۱۹۹۹ معرفی کرد. با گذشت زمان، قدرت پردازش پردازنده‌های گرافیکی تراشه‌ها را به گزینه‌ای محبوب برای سایر وظایف مربوط به منابع غیر مرتبط با گرافیک تبدیل کرد. برنامه‌های اولیه شامل محاسبات علمی و مدل‌سازی بودند. در اواسط دهه ۲۰۱۰، محاسبات GPU همچنین از یادگیری ماشین و نرم‌افزار AI استفاده می‌کرد.
در سال ۲۰۱۲، NVidia یک GPU مجازی منتشر کرد که قدرت پردازش گرافیکی را از CPU سرور در زیرساخت رومیزی مجازی (VDI) بارگیری می‌کند. عملکرد گرافیک به‌طور سنتی یکی از رایج‌ترین شکایات در میان کاربران رایانه‌های رومیزی و برنامه‌های کاربردی بوده است و شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر قصد دارد با اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPUاین مشکل کاربران را برطرف کند.
NVidia دارای یک GPU مجازی است که قدرت پردازش گرافیکی را از CPU سرور در VDI بارگیری می‌کند.
GPUها امروزه برای چه مواردی استفاده می‌شوند؟
امروزه تراشه‌های گرافیکی مدرن به این دلیل که نسبت به گذشته قابل‌برنامه‌ریزی هستند با انواع بیشتری از وظایف سازگار شده‌اند. برخی از موارد استفاده از سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU عبارت‌اند از:
- پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند عملکرد برنامه‌های گرافیکی ۲ بعدی و سه‌بعدی را در real-time تسریع کنند.
- ویرایش ویدئو و ایجاد محتوای ویدیویی با سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU بهبود یافته‌اند.
- گرافیک بازی‌های ویدئویی از لحاظ محاسباتی فشرده‌تر شده هستند.
- پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند یادگیری ماشین را تسریع کنند. با قابلیت محاسبات بالا GPU، حجم کاری مانند تشخیص تصویر را می‌توان بهبود بخشید.
- GPUها می‌توانند کار CPUها را به اشتراک بگذارند و شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق را برای برنامه‌های AI آموزش دهند.
همچنین از سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU برای استخراج بیت کوین و سایر ارزهای رمزنگاری‌شده مانند اتریوم استفاده شده‌اند.
سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU بر بازار هوش مصنوعی تاثیری شتاب‌دهنده دارند .
GPU در مقابل CPU
پردازنده‌های گرافیکی تقریباً مشابه معماری CPU هستند. بااین‌حال، CPUها برای پاسخگویی و پردازش دستورالعمل‌های اساسی که کامپیوتر را هدایت می‌کنند مورداستفاده قرار می‌گیرند، درحالی‌که GPUها به‌طور خاص برای ارائه سریع تصاویر و فیلم با وضوح‌بالا طراحی‌شده‌اند. در اصل، CPUها مسئول تفسیر بیشتر دستورات رایانه هستند، درحالی‌که پردازنده‌های گرافیکی روی ارائه گرافیک تمرکز می‌کنند.
به‌طورکلی، یک پردازنده گرافیکی برای موازی داده‌ها و استفاده از دستورالعمل یکسان برای چندین مورد داده (SIMD) طراحی‌شده است. یک CPU برای موازی کاری و انجام عملیات مختلف طراحی‌شده است.
پردازنده گرافیکی به دلیل معماری پردازش موازی، قادر است سریع‌تر از CPU تصاویر را ارائه دهد که به آن اجازه می‌دهد چندین محاسبه را هم‌زمان انجام دهد. یک پردازنده واحد این قابلیت را ندارد، اگرچه پردازنده‌های چندهسته‌ای می‌توانند با ترکیب بیش از یک پردازنده روی یک تراشه، محاسبات را به‌صورت موازی انجام دهند.
CPU همچنین دارای سرعت کلاک بالاتری است، به این معنی که می‌تواند محاسبه فردی را سریع‌تر از GPU انجام دهد، بنابراین اغلب برای انجام کارهای محاسباتی اولیه مجهزتر است.
GPU در مقابل کارت گرافیک: شباهت‌ها و تفاوت‌ها
GPU و کارت گرافیک دو اصطلاح هستند که گاهی اوقات به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند. بااین‌حال، تفاوت‌های مهمی بین این دو وجود دارند. تفاوت اصلی این است که GPU واحد خاصی در کارت گرافیک است. GPU چیزی است که پردازش واقعی تصویر و گرافیک را انجام می‌دهد. کارت گرافیک چیزی است که تصاویر را به واحد نمایش ارائه می‌دهد.
تعرفه و اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU
سؤالات متداول
در انتها قصد داریم به رایج‌ترین سؤالات در مورد سیستم پردازنده گرافیکی پاسخ دهیم.
- آیا GPU کارت گرافیک است؟
درحالی‌که اصطلاحات GPU و کارت گرافیک (یا کارت گرافیک) اغلب به‌جای یکدیگر به کار می‌روند، تمایز ظریفی بین این اصطلاحات وجود دارد. درست مانند یک مادربرد که دارای CPU است، یک کارت گرافیک به یک برد اضافی که دارای GPU است اشاره می‌کند.
- CPU بهتر است یا GPU؟
این بدان معناست که پردازنده گرافیکی تأثیر بیشتری بر نحوه اجرای یک بازی ویدیویی مدرن بر روی رایانه نسبت به پردازنده دارد (مگر اینکه CPU به‌طور قابل‌توجهی کمبود داشته باشد). بااین‌حال، اکثر کارهای محاسباتی غیر مرتبط با پردازش گرافیک به CPU دستگاه واگذار می‌شوند.
- چرا GPU سریع‌تر است؟
پهنای باند یکی از مهم‌ترین دلایلی است که باعث می‌شود پردازنده‌های گرافیکی نسبت به CPU سریع‌تر عمل کنند. به دلیل مجموعه داده‌های بزرگ، CPU هنگام آموزش مدل، حافظه زیادی را اشغال می‌کند. از طرف دیگر GPU مستقل دارای حافظه اختصاصی VRAM است.
