کارت‌های گرافیک (GPU) به عنوان قلب تپنده محاسبات هوش مصنوعی، در سرعت و کارایی مدلهای AI نقش حیاتی ایفا می‌کنند. همانطور که نمی‌شود با یک خودروی آفرود در مسابقه سرعت شرکت کنیم؛ کارت گرافیکی هم که برای اجرای روان بازی‌های سنگین طراحی شده، لزوما برای محاسبات پیچیده هوش مصنوعی مناسب نیست. در دنیای هوش مصنوعی ما با حجم عظیمی از داده‌ها و الگوریتم‌های پیچیده سروکار داریم که محاسبه آنها به GPU (سرور gpu چیست؟) با مشخصات و معماری خاص نیاز دارد. برای آشنایی با بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی در ادامه همراه ما باشید.
چرا از GPU برای محاسبات هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟
دنیای هوش مصنوعی پر از عدد و رقم‌هایی است که باید در یک چشم به هم‌زدن پردازش شوند. مدلهای یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان ستون فقرات هوش مصنوعی از شبکه‌هایی تشکیل شده که پر از لایه‌های پیچیده است. هر لایه برای تولید خروجی میلیون‌ها محاسبه را انجام می‌دهد.
در گذشته این نوع محاسبات روی CPU انجام می‌شد اما وقتی صحبت از یادگیری عمیق می‌شود، CPU خیلی زود کند می‌شود چون این قطعه برای کارهای متنوع و سبک طراحی شده نه انجام محاسبات سنگین و موازی.
اینجاست که کارت گرافیک وارد میدان می‌شود. این قطعه برخلاف CPU نه چند هسته قوی بلکه هزاران هسته کوچک دارد که به صورت موازی کار می‌کنند. GPU به لطف این معماری خاص محاسباتی را که برای CPU چند ساعت طول می‌کشد، در چند دقیقه اجرا می‌کند.
اپراتور هوش مصنوعی کاربردی اهورا با ارائه خدماتی نظیر پردازش گرافیکی ابری ، ذخیره‌سازی هوش مصنوعی و مشاوره تخصصی، به‌طور همه‌جانبه پاسخگوی نیازهای متنوع مشتریان در حوزه هوش مصنوعی است. در اهورا بسته به نیازتان می‌توانید سرور gpu را با کارت گرافیک انویدیا RTX 2080 یا RTX 4090 و … برای پردازش هوش مصنوعی بسازید.
کارت گرافیک مناسب هوش مصنوعی چه ویژگی‌هایی دارد؟
کارت گرافیک مناسب هوش مصنوعی، با کارتی که برای گیمینگ یا رندر استفاده می‌کنید، تفاوت‌هایی دارد. البته خیلی از کارت‌های گرافیک می‌توانند در هر سه زمینه عملکرد خوبی داشته باشند. اما وقتی صحبت از هوش مصنوعی به میان می‌آید، چند ویژگی کلیدی اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند:
1. قدرت پردازشی مناسب
اولین و مهمترین ویژگی قدرت پردازشی کارت گرافیک است که با واحد ترافلاپس (TFLOPS) سنجیده می‌شود. هر چه تعداد هستههای پردازشی و سرعت کلاک بیشتر باشد، توانایی GPU در انجام محاسبات هوش مصنوعی بالاتر خواهد بود.
علاوه بر این در برخی پروژه‌های هوش مصنوعی، دقت بالای محاسبات اهمیت زیادی دارد. کارت‌های گرافیک حرفه‌ای معمولاً از دقت‌های محاسباتی بالا مانند FP64 پشتیبانی می‌کنند که برای کاربردهای علمی و مهندسی بسیار مهم است.
2. حافظه گرافیکی بالا
مدلهای هوش مصنوعی حجم زیادی از داده‌ها را به صورت همزمان پردازش می‌کنند. برای اینکه کارت گرافیک بتواند داده‌ها و پارامترها را ذخیره و پردازش کند، به حافظه کافی نیاز دارد. کارت‌هایی که حداقل ۸ گیگابایت VRAM دارند، برای پروژه‌های متوسط و کارت‌های با بیش از ۲۴ گیگابایت حافظه برای پروژه‌های پیچیده هوش مصنوعی مناسب‌تر هستند.
3. پهنای باند حافظه
پهنای باند حافظه میزان داده‌ای است که کارت گرافیک می‌تواند در واحد زمان به حافظه خود منتقل کند. هرچه این مقدار بیشتر باشد، سرعت پردازش داده‌ها بالاتر خواهد بود. این معیار هنگام پردازش حجم زیادی از داده‌ها، اهمیت زیادی پیدا می‌کند.
4. پشتیبانی از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها
اکثر فریم‌ورک‌های محبوب هوش مصنوعی مانند TensorFlow و PyTorch بهینه‌سازی‌های خاصی برای کارت گرافیک‌های انویدیا دارند. بنابراین انتخاب کارت گرافیک‌های سازگار با این فریم‌ورک‌ها برای پروژه‌های AI اهمیت زیادی دارد.
5. هستههای کودا و تنسور
هستههای CUDA در کارت‌های گرافیک انویدیا نقش اصلی را در پردازش موازی محاسبات هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. هر چه تعداد این هسته‌ها بیشتر باشد، سرعت پردازش نیز بالاتر خواهد رفت. علاوه بر این هستههای Tensor به طور خاص برای تسریع محاسبات یادگیری عمیق طراحی شده‌اند و عملکرد چشمگیری در این زمینه ارائه می‌دهند.
6. فناوریهای خاص
پشتیبانی کارت گرافیک از قابلیت‌هایی مثل MIG و NVLink یک مزیت محسوب می‌شود. فناوری MIG به شما اجازه می‌دهد یک کارت گرافیک را به چند GPU مجازی کوچک‌تر تقسیم کرده و به صورت همزمان چندین پروژه را اجرا کنید.
فناوری NVLink هم اتصال چند کارت گرافیک به یکدیگر را برای افزایش مقیاس‌پذیری محاسبات ممکن می‌کند.
بیشتر بخوانید: بهترین کارت گرافیک رندرینگ معماری در سال 2024
بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی
با توجه به ویژگی‌هایی که در بخش قبل گفتیم در ادامه لیستی از بهترین مدلهای کارت گرافیک برای هوش مصنوعی معرفی می‌کنیم:
1. انویدیا H100 NVL
انویدیا H100 نسخه NVL جدیدترین و قدرتمندترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی است که به‌طور خاص برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده است. این کارت گرافیک از معماری Hopper بهره برده و به لطف هستههای تنسور نسل چهارم، عملکردی بی‌نظیر ارائه می‌دهد.
انویدیا H100 برای سازمان‌ها و محققانی که با مدلهای بسیار بزرگ یادگیری عمیق کار می‌کنند، ایده‌آل است. این کارت گرافیک به‌خوبی از پس آموزش مدلهای NLP و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) برمی‌آید.
- معماری: Hopper
- تعداد هستههای کودا: ۳۳۷۹۲
- حافظه : ۱۸۸ گیگابایت
- نوع حافظه : HBM3
- توان محاسباتی: ۱۳۴ ترافلاپس FP32
2. AMD MI300
کارت AMD MI300 از معماری جدید CDNA 3 بهره می‌برد که به طور خاص برای محاسبات موازی بهینه شده است. این کارت به لطف حافظه HBM3 و معماری ترکیبی، در پروژه‌هایی که نیاز به آموزش مدلهای پیچیده و پردازش داده‌های بزرگ دارند، بسیار کارآمد خواهد بود.
- معماری: CDNA 3
- تعداد هستههای استریم: ۱۴۰۸۰
- تعداد هستههای تنسور: ۸۸۰
- حافظه : ۱۲۸ گیگابایت
- نوع حافظه : HBM3
- توان محاسباتی: ۴۷.۸ ترافلاپس FP32
3. انویدیا A100
انویدیا A100 یکی از بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی است که بر اساس معماری Ampere و هستههای تنسور نسل سوم طراحی شده است. این کارت گرافیک برای دیتاسنترها و پروژه‌های سنگین یادگیری عمیق ساخته شده و عملکردی بی‌نظیر در پردازش‌های موازی ارائه می‌دهد. فناوری MIG در این کارت به شما اجازه می‌دهد به صورت همزمان چندین پروژه یادگیری عمیق را اجرا کنید.
- معماری: Ampere
- تعداد هستههای کودا: ۶۹۱۲
- تعداد هستههای تنسور: ۴۳۲
- حافظه : ۸۰ گیگابایت
- نوع حافظه : HBM2e
- توان محاسباتی: ۱۹.۵ ترافلاپس FP32
4. انویدیا RTX 4090
انویدیا RTX 4090 یکی از قوی‌ترین کارت‌های گرافیک مخصوص کاربران عادی است که از معماری Ada Lovelace بهره می‌برد. این کارت با هستههای تنسور نسل چهار، حافظه پرسرعت GDDR6X و پهنای باند گسترده یک گزینه عالی برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی در مقیاس کوچک تا متوسط است.
- معماری: Ada Lovelace
- تعداد هستههای کودا: ۱۶۳۸۴
- تعداد هستههای تنسور: ۵۱۲
- حافظه : ۲۴ گیگابایت
- نوع حافظه : GDDR6X
- توان محاسباتی: ۸۲.۶ ترافلاپس FP32
5. انویدیا A40
این کارت بر پایه معماری Ampere انویدیا ساخته شده و با ۴۸ گیگابایت حافظه پرسرعت GDDR6 و بیش از ۱۰هزار هسته کودا قدرت پردازشی فوق‌العاده‌ای ارائه می‌دهد.
دقت محاسباتی بالا، مصرف بهینه و ویژگی‌های پیشرفته نظیر فناوری NVLink برای اتصال چند کارت به یکدیگر کارت انویدیا A40 را به گزینه‌ای ایده‌آل برای آموزش مدلهای بزرگ و کوچک تبدیل می‌کند. A40 علاوه بر کاربردهای AI در رندرینگ سه‌بعدی، شبیه‌سازی و حتی واقعیت مجازی نیز عملکرد بی‌نظیری دارد.
- معماری: Ampere
- تعداد هستههای کودا: ۱۰۷۵۲
- تعداد هستههای تنسور: ۳۳۶
- حافظه : ۴۸ گیگابایت
- نوع حافظه : GDDR6
- توان محاسباتی: ۳۷ ترافلاپس FP32
6. انویدیا RTX A6000
شاهکاری دیگر از انویدیا است که بر اساس معماری Ampere برای حرفه‌ای‌ها طراحی شده است. این کارت با ۴۸ گیگابایت حافظه پرسرعت GDDR6 و هزاران هسته کودا نیازهای بسیاری از پروژه‌های بزرگ و کوچک هوش مصنوعی را برآورده می‌کند.
پشتیبانی از فناوری NVLink نیز امکان اتصال چند کارت RTX 6000 به یکدیگر را برای افزایش مقیاس‌پذیری محاسبات ممکن می‌کند.
- معماری: Ampere
- تعداد هستههای کودا: ۱۰۷۵۲
- تعداد هستههای تنسور: ۳۳۶
- حافظه : ۴۸ گیگابایت
- نوع حافظه : GDDR6
- توان محاسباتی: ۳۸.۷ ترافلاپس FP32
جمع‌بندی
انتخاب بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی به نیازهای پروژه، بودجه و مقیاس کار بستگی دارد. کارت‌هایی مانند انویدیا H100 و A100 قدرتمندترین گزینه‌ها برای مراکز داده و پروژه‌های بزرگ هستند. کارت RTX 4090 یک گزینه عالی برای توسعه‌دهندگانی است که دنبال عملکرد بالا در مقیاس کوچک و متوسط هستند.
از سوی دیگر اگر دنبال یک GPU با عملکرد خوب در زمینه‌های مختلف از جمله هوش مصنوعی، رندرینگ سه‌بعدی و سایر کاربردهای گرافیکی هستید، انویدیا RTX 6000 گزینه مناسب شماست.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. بهترین برند کارت گرافیک برای هوش مصنوعی چیست؟
NVIDIA با محصولات سری Tesla ،Quadr و GeForce RTX حاکم مطلق بازار سخت‌افزار هوش مصنوعی است.
2. مهمترین عوامل در انتخاب GPU برای هوش مصنوعی چیست؟
تعداد و نوع هستههای پردازشی، میزان حافظه اختصاصی، پهنای باند و فناوریهای جانبی از مهمترین فاکتورها هستند.
3. چقدر حافظه GPU برای هوش مصنوعی نیاز دارم؟
برای شروع ۸ گیگابایت کافی است، اما در پروژه‌های بزرگ و پیچیده دستکم به ۲۴ گیگابایت حافظه نیاز دارند.
4. آیا پروژه کوچک هم به کارت گرافیک قدرتمند نیاز دارد؟
برای پروژه‌های کوچک و شخصی سراغ اجاره توان پردازش یا خرید کارت‌های سری GeForce RTX بروید که قیمت مناسبی دارند.
5. آیا هر کارت گرافیکی برای هوش مصنوعی مناسب است؟
خیر، کارت‌های گرافیک تخصصی با توان محاسباتی بالا و حافظه کافی برای کاربردهای هوش مصنوعی توصیه می‌شوند.
6. تفاوت بین GPU و TPU چیست؟
GPUها برای پردازش موازی عمومی مناسب هستند، در حالی که TPUها برای محاسبات ماتریسی و تنسوری در یادگیری ماشین بهینه شده‌اند.
منابع:
