در دنیای فناوری اطلاعات نیاز به پردازش‌های سریع و کارآمد از اهمیت بالایی برخوردار است؛ نیازی که به‌ویژه در کارهای پیچیده مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های بزرگ بیشتر حس می‌شود. در این میان سرورهای GPU به عنوان یکی از قدرتمندترین ابزارها برای پردازش‌های همزمان حجم زیادی از داده‌ها، وارد میدان شده‌اند. برخلاف سرورهای سنتی که عمدتا بر پردازنده‌های مرکزی (CPU) تکیه دارند، سرورهای GPU از پردازنده‌های گرافیکی بهره می‌برند که توانایی انجام عملیات‌های موازی با سرعت و دقت بسیار بالاتری را دارند.
استفاده و خرید سرور gpu در صنایعی نظیر بازی‌سازی، رندرینگ سه‌بعدی، تحلیل داده‌های عظیم و به‌ویژه در تحقیقات هوش مصنوعی و یادگیری عمیق جایگاه ویژه‌ای یافته است. در مقاله‌ی پیش‌رو به توضیح کامل و دقیق سرورهای GPU، کاربردهای آن‌ها، اجزا و انواع مختلف آن‌ها می‌پردازیم و مزایا و معایب این نوع سرورها را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
سرور GPU چیست؟
سرور gpu (واحد پردازش گرافیکی) نوع خاصی از سرور است که به جای استفاده از CPU به عنوان پردازشگر اصلی، بر توانایی‌های پردازش موازی بالای پردازنده‌های گرافیکی (GPU) تکیه دارد. GPUها برای پردازش کارهای گرافیکی پیچیده و رندرینگ سه‌بعدی طراحی شده‌اند، اما در دهه‌ی گذشته قابلیت‌های آن‌ها برای محاسبات علمی و یادگیری ماشین نیز مورد توجه قرار گرفته است. سرورهای GPU به‌طور ویژه برای انجام محاسبات موازی، که در آن هزاران پردازش به صورت همزمان انجام می‌شود مناسب هستند.
این نوع سرورها با بهره‌گیری از GPUهایی مانند NVIDIA Tesla یا AMD Radeon Instinct، می‌توانند چندین عملیات را به‌طور همزمان اجرا کنند، در حالی که سرورهای مبتنی بر CPU برای چنین کاری به زمان بیشتری نیاز دارند. به عبارت دیگر، سرورهای GPU در محاسبات سنگین و موازی از عملکرد بهتری نسبت به سرورهای سنتی بهره می‌برند.
بیشتر بخوانید: HPC چیست؟ هرآنچه که باید درباره پردازش فوق سریع بدانید!
کاربرد سرور GPU چیست
سرورهای GPU در بسیاری از حوزه‌ها به کار گرفته می‌شوند و همانطور که گفتیم با قدرت پردازش موازی خود قادرند عملکرد و سرعت پردازش را در برنامه‌ها و سیستم‌های مختلف به‌طور چشمگیری افزایش دهند.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق:
در یادگیری عمیق (Deep Learning)، مدل‌ها معمولا از شبکه‌های عصبی بزرگ با میلیون‌ها پارامتر استفاده می‌کنند. آموزش این مدل‌ها با استفاده از CPU به‌دلیل حجم محاسبات بسیار زیاد، روزها یا حتی هفته‌ها طول می‌کشد. اما با استفاده از سرورهای GPU، این فرآیند به چند ساعت یا چند روز کاهش می‌یابد. به‌عنوان مثال آموزش مدلی برای تشخیص تصویر مانند ResNet که دارای لایه‌های عمیق و پارامترهای بسیار زیادی است، با استفاده از GPUهایی مانند NVIDIA A100 می‌تواند تا چندین برابر سریع‌تر از پردازش با CPU انجام شود.
تحلیل داده‌های بزرگ:
برای تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) ابتدا باید حجم عظیمی از داده‌های کوچک‌تر پردازش شوند. به‌دلیل عملکرد موازی‌سازی که توسط GPU ارائه می‌شود، تحلیل‌های پیچیده مانند الگوریتم‌های داده‌کاوی یا تحلیل‌های آماری سنگین در مقیاس بزرگ با سرعت بسیار بیشتری انجام می‌شوند. در شرکت‌های مالی مانند بانک‌ها، الگوریتم‌های داده‌کاوی برای تشخیص تقلب و الگوهای مشکوک در معاملات مورد استفاده قرار می‌گیرند. استفاده از GPUها باعث می‌شود که چنین تحلیل‌هایی به‌سرعت انجام شوند و عملکرد کلی سیستم بهبود یابد.
رندرینگ گرافیکی:
صنعت بازی‌سازی و انیمیشن‌سازی به‌شدت به قدرت پردازش گرافیکی نیازمند است. سرورهای GPU با قدرت بالای خود، می‌توانند تصاویر سه‌بعدی پیچیده را با کیفیت بالا و سرعت زیاد رندر کنند. در تولید فیلم‌های انیمیشنی یا بازی‌های ویدیویی سنگین، استفاده از سرورهای GPU برای رندرینگ سریع و دقیق محیط‌های سه‌بعدی حیاتی است. شرکت‌های انیمیشن‌سازی معمولا از سرورهای مجهز به چندین کارت گرافیک حرفه‌ای مانند NVIDIA Quadro برای رندرینگ فریم‌های هر فیلم استفاده می‌کنند.
شبیه‌سازی‌های علمی:
شبیه‌سازی‌های علمی در حوزه‌هایی مانند فیزیک، شیمی و بیولوژی نیاز به محاسبات پیچیده و دقیق دارند. GPUها به دلیل قابلیت پردازش موازی، سرعت شبیه‌سازی‌ها را به شکل چشمگیری افزایش می‌دهند. در شبیه‌سازی‌های هواشناسی، محققان از GPUها برای شبیه‌سازی تغییرات آب و هوایی استفاده می‌کنند. این شبیه‌سازی‌ها به پردازش حجم عظیمی از داده‌های جوی و مدل‌سازی پیچیده نیاز دارند. سرورهای GPU می‌توانند به فرآیند‌های این‌چنینی سرعت بخشند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهند.
پردازش‌های مالی:
در بازارهای مالی، الگوریتم‌های پیچیده و مدل‌های پیش‌بینی که نیازمند پردازش حجم عظیمی از داده‌های لحظه‌ای هستند، با استفاده از GPUها سرعت بالاتری پیدا می‌کنند. این مسئله به‌ویژه در الگوریتم‌های معاملات خودکار یا تحلیل‌های بلادرنگ اهمیت دارد. شرکت‌های مالی مانند JPMorgan Chase از GPUها برای اجرای الگوریتم‌های معاملات خودکار (HFT) استفاده می‌کنند. در این سیستم‌ها، داده‌های مالی به صورت بلادرنگ تحلیل می‌شوند و بر اساس آن‌ها تصمیمات سریع برای خرید و فروش سهام گرفته می‌شود. GPUها باعث می‌شوند که این الگوریتم‌ها با سرعت بالاتری اجرا شوند و فرصت‌های سودآوری به موقع شناسایی شوند.
حتما بخوانید: هوش مصنوعی چیست؟ معرفی AI به زبان ساده
اجزا سرور GPU
سرورهای GPU از چندین جز کلیدی تشکیل شده‌اند که هر کدام نقش مهمی در عملکرد سرورها ایفا می‌کنند.
GPU (واحد پردازش گرافیکی):
اصلی‌ترین جز سرور، پردازنده‌ی گرافیکی است که وظیفه‌ی اجرای محاسبات موازی و سنگین را بر عهده دارد. کارت‌های گرافیکی در این سرورها معمولا از نوع حرفه‌ای و بسیار قدرتمند مانند NVIDIA A100 یا AMD Instinct هستند.
CPU (واحد پردازش مرکزی):
با وجود اینکه GPU مسئول انجام بخش عمده‌ای از محاسبات است، اما همچنان به CPU برای مدیریت سیستم و توزیع وظایف نیاز است.
RAM (حافظه‌ی موقت):
حافظه‌ی موقت نقش مهمی در سرعت پردازش سرور ایفا می‌کند. حافظه‌های سریع و با ظرفیت بالا به بهبود عملکرد کلی سرور کمک می‌کنند.
فضای ذخیره‌سازی:
از آن‌جایی که داده‌های بسیار زیادی در پروژه‌های یادگیری عمیق و تحلیل داده استفاده می‌شوند، استفاده از حافظه‌های SSD سریع و پرظرفیت امری ضروری است.
منبع تغذیه‌ی قدرتمند:
مصرف انرژی در سرورهای GPU به‌دلیل استفاده از کارت‌های گرافیکی قدرتمند بسیار بالا است؛ بنابراین منابع تغذیه باید بتوانند توان کافی برای تمامی قطعات فراهم کنند.
سیستم خنک‌کننده:
GPUها هنگام پردازش محاسبات سنگین گرمای زیادی تولید می‌کنند. سیستم‌های خنک‌کننده‌ی پیشرفته، مانند خنک‌کننده‌های مایع، برای جلوگیری از داغ شدن و کاهش عملکرد ضروری هستند. برخی شرکت‌ها مانند مایکروسافت برای جلوگیری از بالا رفتن دمای سرورها، آن‌ها را در محفظه‌ای درون اقیانوس نگهداری می‌کنند.
انواع سرورهای GPU چیست؟
سرورهای GPU بسته به نوع کاربری و نیازهای مختلف به چند دسته تقسیم می‌شوند:
1. سرورهای تک GPU:
این نوع سرورها برای کاربردهای کوچک و معمولی مانند پردازش‌های گرافیکی ساده و مدل‌های یادگیری ماشین با حجم داده‌ی کمتر مناسب هستند.
2. سرورهای چند GPU:
در این نوع سرورها، چندین کارت گرافیکی به‌طور همزمان کار می‌کنند که برای کاربردهای بزرگ‌تری مانند تحلیل داده‌های عظیم و یادگیری عمیق بسیار کارآمد هستند.
3. سرورهای مبتنی بر کلاسترهای GPU:
این نوع سرورها شامل چندین سرور مجزا هستند که هر یک از آن‌ها چندین کارت گرافیک دارد و به‌صورت شبکه‌ای با هم در ارتباط هستند. سرورهای یادشده برای پروژه‌های بسیار بزرگ و پیچیده مانند شبیه‌سازی‌های علمی پیشرفته و آموزش مدل‌های پیچیده‌ی هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
بیشتر بخوانید: انواع سرورهای گرافیک ابری ( Cloud GPU) و کاربرد و مزایای آن
مزایا و معایب سرور GPU چیست؟
استفاده از سرورهای GPU مزایا و معایب خاص خود را دارد که باید پیش از تصمیم‌گیری به استفاده از آن‌ها، مورد توجه قرار گیرند.
بررسی مزایا سرورهای گرافیکی
1. سرعت بالا در پردازش موازی:
توانایی GPUها در اجرای چندین عملیات به‌صورت همزمان باعث افزایش سرعت محاسبات می‌شود.
2. بهبود عملکرد در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
آموزش مدل‌های پیچیده‌ی یادگیری عمیق با استفاده از GPUها به مراتب سریع‌تر از CPUها انجام می‌شود.
3. افزایش بهره‌وری در رندرینگ و گرافیک:
پردازش‌های گرافیکی سنگین و رندرینگ سه‌بعدی با استفاده از سرورهای GPU بسیار سریع‌تر و کارآمدتر انجام می‌شوند.
بیشتر بخوانید: تفاوت GPU و CPU چیست؟
بررسی معایب سرورهای گرافیکی
1. هزینه‌ی بالا:
خرید و نگهداری سرورهای GPU، به‌ویژه کارت‌های گرافیکی حرفه‌ای و منبع تغذیه‌ی قوی، نیاز به هزینه زیادی دارد.
2. مصرف انرژی بالا:
GPUها به انرژی زیادی نیاز دارند؛ بنابراین مصرف برق سرورهای GPU به مراتب بیشتر از سرورهای CPU است.
3. نیاز به خنک‌کننده‌های پیشرفته:
به‌دلیل تولید گرمای زیاد، سرورهای مبتنی بر GPU نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده قدرتمند دارند که ممکن است هزینه‌های نگهداری را افزایش دهند.
جمع‌بندی
سرورهای GPU به‌عنوان یکی از مهم‌ترین ابزارهای پردازش در دنیای امروز، نقش کلیدی در صنایع مختلف از جمله یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های بزرگ و رندرینگ گرافیکی ایفا می‌کنند. این سرورها با بهره‌گیری از قدرت پردازش موازی و توانایی‌های بی‌نظیر کارت‌های گرافیکی، می‌توانند عملکرد و سرعت محاسبات را به‌طور چشمگیری افزایش دهند. با این حال، هزینه‌ی بالا و نیاز به منابع انرژی و خنک‌کننده‌های قدرتمند، از چالش‌های استفاده از سرورهای GPU محسوب می‌شوند.
اپراتور هوش مصنوعی اهورا به‌عنوان یک راه‌حل جامع و کامل، امکان دسترسی بی‌وقفه به منابع قدرتمند پردازش گرافیکی مورد نیاز برای کسب‌وکارها را فراهم می‌آورد. 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.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. تفاوت سرور GPU با سرور CPU در چیست؟
سرورهای GPU برای پردازش‌های موازی و محاسبات سنگین طراحی شده‌اند و در کاربردهایی مانند یادگیری ماشین، رندرینگ و تحلیل داده‌های بزرگ عملکرد بهتری دارند، در حالی که سرورهای CPU برای پردازش‌های سریالی و معمولی مناسب‌تر هستند.
2. چه نوع پروژه‌هایی نیاز به سرور GPU دارند؟
پروژه‌هایی که نیاز به پردازش‌های پیچیده و حجیم دارند، مانند یادگیری عمیق، تحلیل داده‌های بزرگ، شبیه‌سازی‌های علمی، رندرینگ سه‌بعدی و الگوریتم‌های مالی پیچیده، معمولا به سرورهای GPU نیاز دارند.
3. آیا استفاده از سرورهای GPU هزینه بیشتری دارد؟
بله، سرورهای GPU به دلیل نیاز به سخت‌افزارهای پیشرفته‌تر مانند کارت‌های گرافیکی قدرتمند و سیستم‌های خنک‌کننده‌ی تخصصی، هزینه‌های بیشتری نسبت به سرورهای CPU دارند. همچنین مصرف انرژی در این سرورها بیشتر است.
4. آیا برای تمامی کاربردها می‌توان از سرور GPU استفاده کرد؟
خیر، سرورهای GPU برای پردازش‌های موازی و محاسبات سنگین مناسب هستند. اما برای پردازش‌های سریالی و کارهای سبک‌تر، سرورهای CPU ممکن است بهینه‌تر و اقتصادی‌تر باشند.
منابع
