پردازنده گرافیکی یا کارت گرافیک A100 هیولای نوظهوری است که محاسبات هوش‌مصنوعی، پردازش داده‌ها و رایانش فوق سریع را دگرگون کرده است. کارت گرافیک A100 که از معماری امپر جان گرفته و به خانواده تنسور تعلق دارد؛ ۲۰ برابر از نسل قبل خود قوی‌تر است. در ادامه شما را با این شاهکار مهندسی آشنا می‌کنیم تا ببینید چطور قدرت فوق‌العاده، بازدهی عالی و انعطاف‌پذیری کم‌نظیر در یک محصول ترکیب شده‌اند.
معرفی پردازنده گرافیکی A100
پردازنده گرافیکی A100 بزرگترین دستاورد سخت‌افزاری انویدیا طی یک دهه اخیر است که به طور ویژه برای محاسبات بسیار سنگین مثل پردازش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده است. انویدیا A100 با تکیه بر ۵۴ میلیارد ترانزیستور بارهای کاری سنگین را به راحتی مدیریت کرده و به لطف معماری و فناوری‌های جدید، در مقایسه با نسل قبلی ۲۰ برابر بهره‌وری بیشتری دارد.
این کارت گرافیک در کنار توان بالا، بستری مناسب را برای توسعه و اجرای الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی فراهم می‌آورد. A100 به واسطه انعطاف‌پذیری عالی در سرورها، مراکز داده و سیستم‌های HPC (محاسبات با کارایی بالا) استفاده می‌شود.
تراشه انویدیا نه تنها در زمینه‌های علمی و صنعتی، بلکه در حوزه‌های متنوعی مانند پردازش تصویر، شبیه‌سازی و تحلیل داده‌ها نیز کاربرد فراوانی دارد.
بیشتر بخوانید: hpc چیست؟ هرآنچه که باید درباره پردازش فوق سریع بدانید!
معماری Ampere؛ قلب تپنده کارت گرافیک A100
در قلب کارت گرافیک A100 معماری قدرتمند Ampere قرار دارد که یکی از برجسته‌ترین نوآوری‌های انویدیا محسوب می‌شود. این معماری با بهبود چشمگیر در عملکرد نسبت به نسل قبلی Volta پردازش سریع‌تر و دقیق‌تر داده‌ها را ممکن می‌کند. در ادامه ویژگی‌های کلیدی معماری A100 را شرح می‌دهیم
هسته‌های تنسور
Ampere به طور خاص برای تسریع محاسبات مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده است و با هسته‌های تنسور (Tensor Cores) نسل سوم، سرعت پردازش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را به شدت افزایش میدهد.
این هسته‌ها سرعت و دقت محاسبات ماتریسی را به طور قابل توجهی ارتقا میدهد که در آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، از اهمیت بالایی برخوردار است. برای مثال آموزش مدلی که با کارت گرافیک نسل قبل چند هفته زمان برده، حالا در چند ساعت قابل انجام خواهد بود.
انویدیا برای آسان‌تر شدن کار توسعه دهندگان این هسته‌ها را در کتابخانه‌های خود از جمله TensorFlow و PyTorch ادغام کرده است. هسته‌های RT نسل دوم هم در این معماری عملکرد رهگیری پرتو را بهبود بخشیده و تصاویر و صحنه‌های واقعی‌تری می‌سازند.
فناوری MIG
یکی از ویژگی‌های کلیدی معماری Ampere پشتیبانی از فناوری Multi-Instance GPU است که امکان تقسیم کارت گرافیک به چند بخش مستقل را فراهم می‌کند. این قابلیت به سازمان‌ها اجازه میدهد که منابع GPU را بهینه‌سازی کرده و چندین کاربر یا پروسه مختلف را به صورت همزمان پشتیبانی کنند.
فناوری MIG در دیتاسنترها بسیاری کاربردی است و امکان پارتیشن‌بندی و ایزوله‌سازی آسان بارهای پردازشی را فراهم می‌کند.
بیشتر بخوانید: سرور gpu چیست و چه کاربردهایی دارد؟
فناوری NVLink
نسل سوم فناوری NVLink به شما اجازه میدهد چند کارت گرافیک A100 را به هم متصل کنید تا قدرت پردازش به شکل چشمگیری بیشتر شود. این اتصال بسیار آسان انجام شده و با اجرای آن پردازش‌های موازی با سرعت و کارایی بیشتری انجام شوند.
مشخصات فنی انویدیا A100؛ توان پردازشی بی‌نظیر
کارت گرافیک انویدیا A100 بر پایه لیتوگرافی پیشرفته ۷ نانومتری طراحی شده و به حدی متراکم است که ۵۴ میلیارد ترانزیستور در آن جای گرفته‌اند؛ یعنی بیش از دو برابر نسل قبل. بیایید نگاهی دقیق‌تر به مشخصات کارت گرافیک A100 داشته باشیم:.
- معماری: Ampere
- تعداد هسته‌های کودا: ۶۹۱۲
- تعداد هسته‌های تنسور نسل سه: ۴۳۲
- ظرفیت حافظه: ۴۰ یا ۸۰ گیگابایت
- نوع حافظه: HBM2e
- پهنای باند حافظه: تا ۲ ترابایت
- حداکثر توان FP64: تا ۹.۷ ترافلاپس
- پشتیبانی MIG: اتصال حداکثر ۷ کارت
هسته پردازشی
این غول پردازشی از ۶۹۱۲ هسته CUDA و ۴۳۲ هسته Tensor بهره می‌برد که اجرای محاسبات موازی را در سطحی بی‌سابقه ممکن کرده‌اند. این هسته‌ها با پشتیبانی از فرمت‌های متنوع داده نظیر FP64، FP32، TF32 و INT8 انعطاف‌پذیری بی‌نظیری را در انجام محاسبات مختلف ارائه می‌دهند.
جدول زیر عملکرد محاسباتی پردازنده گرافیکی A100 را در انواع مختلف دقت عددی نشان میدهد. دقت عددی یا Precision به نحوه نمایش اعداد در محاسبات اشاره داشته و بر سرعت و دقت پردازش اثر می‌گذارد.
| نوع دقت | توضیح | حداکثر توان (TFLOPS) |
| FP64 | دقت بسیار بالا در شبیه‌سازی علمی و مدل‌های حساس. | ۹.۷ |
| FP32 | دقت استاندارد که برای بسیاری از مدل‌های معمولی هوش مصنوعی مناسب است. | ۱۹.۵ |
| TF32 | فرمت بهینه برای پردازش تنسور در شبکه‌های عصبی. | ۱۵۶ |
| FP16 | برای کاهش بار محاسباتی در مدل‌های هوش مصنوعی که نیازی به دقت بالا ندارند. | ۳۱۲ |
| BFLOAT16 | دقت کافی برای اکثر عملیات هوش مصنوعی ارائه میدهد. | ۳۱۲ |
| INT8 | مناسب عملیات کم‌هزینه و با سرعت بالا در وظایفی مانند استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق. | ۱۲۴۸ |
| INT4 | مشابه INT8 | ۲۴۹۶ |
حافظه و پهنای باند
ظرفیت حافظه: انویدیا برای دستیابی به پهنای باند فوق‌العاده، به سراغ حافظه‌های HBM2e رفته است. پردازنده گرافیکی A100 در دو مدل با ظرفیت ۴۰ و ۸۰ گیگابایت عرضه شده تا فضای کافی را برای مدل‌های پیچیده و دیتاست‌های بزرگ داشته باشد.
پهنای باند: حافظه HBM2e با ارائه پهنای باند ۲ ترابایت بر ثانیه، چالش گلوگاه حافظه را به حداقل رسانده و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها را در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و شبیه‌سازی علمی ممکن می‌کند.
فرم فاکتور
کارت گرافیک A100 با دو فرم فاکتور سوکت SXMe و PCIe عرضه شده است. همانطور که می‌دانید اسلات PCIe برای کاربری معمولی یا ورک استیشن مناسب است. اما سوکت SXMe برای بوردهای مخصوص در سرورها و دیتاسنترها طراحی شده و عملکرد بهتری از نظر پهنای باند و انتقال داده دارد.
توان مصرفی و مدیریت حرارت
توان پردازشی بالا همیشه با چالش مدیریت حرارت همراه است. انویدیا برای غلبه بر این چالش در طراحی A100 نهایت دقت را به خرج داده تا بین عملکرد و بهره‌وری انرژی تعادل برقرار کند.
کارت گرافیک A100 با وجود قدرت پردازشی فوق‌العاده، توان مصرفی ۲۵۰ تا ۴۰۰ وات دارد (بسته به مدل و فرکانس کاری) که با توجه به عملکرد آن توجیه‌پذیر است.
سیستم خنک‌کننده مبتنی بر هیت‌سینک بزرگ، محفظه بخار و فن‌های پرقدرت، به طور موثری حرارت را از پردازنده دور کرده و عملکرد پایدار آن را در طولانی مدت تضمین می‌کنند.
انویدیا همچنین با ارائه درایورها و ابزارهای نرم‌افزاری به کاربران کمک می‌کند تا توان مصرفی A100 را به شکل موثرتری مدیریت کنند. این ابزارها امکان مانیتورینگ دما و توان مصرفی، تنظیم فرکانس کاری و اعمال پروفایل‌های مختلف مصرف انرژی را فراهم می‌کنند.
کاربردهای انویدیا A100 در دیتاسنترها و سرورهای ابری
مشخصات سخت‌افزاری، معماری و قابلیت‌های این تراشه نشان میدهد انویدیا از همان ابتدا آن را با تمرکز روی دیتاسنترها و سرورهای ابری طراحی کرده است. این تراشه با قدرت پردازش بی‌نظیر، سیستم خنک‌کننده ایده‌آل، امکان تقسیم حافظه به چند بخش مجزا و اتصال کارت‌ها به یکدیگر به ابزاری ضروری در دیتاسنترهای پیشرفته تبدیل شده است. از جمله کاربردهای A100 در دیتاسنترها می‌توان به این موارد اشاره کرد:
محاسبات هوش مصنوعی: A100 یکی از بهترین کارتهای گرافیک برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ است. از تشخیص چهره و پردازش زبان طبیعی گرفته تا تحلیل داده‌های بزرگ و سیستم‌های توصیه‌گر را می‌توان به سرعت با این تراشه پیش برد.
1. تجزیه و تحلیل داده‌ها: دیتاسنترها و سرورهای ابری حجم عظیمی از داده‌ها را به صورت روزانه پردازش می‌کنند. کارت گرافیک A100 با توان پردازشی بالا و پهنای باند وسیع، امکان تجزیه و تحلیل سریع و دقیق این داده‌ها را فراهم می‌آورد. این قابلیت به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از داده‌های خود بینش‌های ارزشمندی استخراج کرده و تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنند.
2. پردازش گرافیکی: A100 توان پردازش گرافیکی قدرتمندی دارد و می‌توان در کاربردهایی نظیر رندرینگ سه‌بعدی و پردازش تصویر و ویدیو از آن بهره برد.
بیشتر بخوانید: کارت گرافیک مجازی چیست و چه انواعی دارد؟
عملکرد A100 در پردازش‌های سنگین؛ یادگیری ماشین و HPC
A100 در زمینه یادگیری عمیق می‌تواند فرآیند آموزش مدل‌ها و استنتاج را ۲۰ برابر سریع‌تر از نسل‌های قبلی انجام دهد. وجود هسته‌های تنسور و پشتیبانی از فرمت‌های عددی متنوع (مانند FP16، BF16 و INT8) باعث شده این پردازنده برای طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها و مدل‌ها بهینه باشد. این مزایا به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا سریع‌تر و ارزان‌تر از قبل مدل‌های پیچیده را آموزش دهند.
کارت گرافیک A100 در بخش محاسبات فوق سریع یا HPC هم حرف‌های زیادی برای گفتن دارد.
این تراشه با توان شبیه‌سازی دقیق سناریوهای علمی مانند پیش‌بینی آب‌وهوا و تغییرات اقلیمی، مدل‌سازی مولکولی و تحلیل داده‌های پیچیده گزینه‌ای ایده‌آل برای مراکز تحقیقاتی و صنعتی است.
مقایسه انویدیا A100 با رقبا؛ چه چیزی این کارت را متمایز می‌کند؟
رقبای اصلی کارت گرافیک A100 از برندهای دیگر AMD Instinct MI250 و گوگل TPU V4 هستند. با این حال A100 به دلیل اکوسیستم نرم‌افزاری گسترده و عملکرد انعطاف‌پذیر، در بسیاری از موارد برتری دارد.
برگ برنده این تراشه در مقایسه با رقبا معماری امپر است که از نمونه‌های مورد استفاده در کارتهای دیگر پیچیده‌تر و پیشرفته‌تر است. GPU A100 با پشتیبانی از فرمت‌های عددی پیشرفته مانند FP64، BF16 و INT8 قابلیت اجرای محاسبات دقیق‌تر و سریع‌تر را ارائه میدهد.
تراشه A100 نه تنها قدرت پردازش و انعطاف‌پذیری بیشتری دارد بلکه از نظر پشتیبانی نرم‌افزاری هم در سطح بالاتری قرار می‌گیرد. اکوسیستم نرم‌افزاری گسترده انویدیا شامل درایورها، کتابخانه‌ها و ابزارهای توسعه فرآیند توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی را تسهیل می‌کند. تنها رقیب قابل توجه این تراشه محصول دیگری از انویدیا یعنی پردازنده گرافیکی H100 است.
اپراتور هوش مصنوعی راهبردی اهورا با ارائه خدماتی نظیر سرور gpu ، فضای ابری و مشاوره تخصصی، به‌طور همه‌جانبه پاسخگوی نیازهای متنوع مشتریان در حوزه هوش مصنوعی است. در اهورا بسته به نیازتان می‌توانید سرور مجازی GPU را با کارت گرافیک انویدیا RTX 2080 یا RTX 4090 و … بسازید.
جمع‌بندی
پردازنده گرافیکی A100 با معماری پیشرفته امپر، توان پردازش خیره‌کننده و فناوری‌های MIG و NVLink مرزهای محاسبات علمی، هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و پردازش‌های گرافیکی را جابه‌جا کرده است.
علاوه بر توان سخت‌افزاری، اکوسیستم نرم‌افزاری گسترده انویدیا به‌ویژه در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، مزیت دیگری است که کارت گرافیک A100 را به ابزاری قدرتمند برای محققان، دانشمندان و کسب‌وکارها تبدیل می‌کند.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. انویدیا A100 چه کاربردهایی دارد؟
برای بارهای کاری سنگین مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبیه‌سازی‌های علمی و پردازش داده‌های کلان در دیتاسنترها طراحی شده است.
2. کارت گرافیک A100 چه قدر حافظه دارد؟
از حافظه HBM2e با ظرفیت ۸۰ گیگابایت و پهنای باند ۲ ترابایت بر ثانیه استفاده می‌کند.
3. توان مصرفی A100 چقدر است؟
بسته به بار کاری بین ۲۵۰ تا ۴۰۰ وات است. این کارت برای مدیریت حرارت و مصرف انرژی در محیط‌های دیتاسنتر بهینه شده است.
4. آیا کارت گرافیک A100 فقط برای دیتاسنترها مناسب است؟
به‌طور خاص برای دیتاسنترها و بارهای کاری در مقیاس بزرگ طراحی شده و برای کاربران عادی یا گیمینگ مناسب نیست
5. A100 چه تفاوتی با GPUهای گیمینگ دارد؟
کارت گرافیک A100 برای پردازش موازی در سطح بالا طراحی شده در حالی که GPUهای گیمینگ مانند سری GeForce برای اجرای بازی‌ها و کارهای گرافیکی بهینه‌سازی شده‌اند.
6. آیا A100 برای آموزش هوش مصنوعی مناسب است؟
بله. A100 با هسته‌های Tensor نسل سوم، پردازش عددی پیشرفته و سرعت فوق‌العاده در آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق، یکی از بهترین گزینه‌ها برای پروژه‌های هوش مصنوعی است.
7. رقبای اصلی A100 کدام پردازنده‌ها هستند؟
رقبای اصلی کارت گرافیک GPU A100 شامل پردازنده‌های AMD Instinct MI250 و Google TPU است اما هیچکدام به پای این تراشه نمی‌رسند.
منبع:
