ابر گرافیکی Graphics Processing Unit یا به اختصار GPU به معنای واحد پردازش گرافیکی می باشد. که با سرعت بالا محاسبات ریاضی را انجام می‌دهد. وظایفی اصلی GPU رندر گرافیکی، ویرایش و نمایش ویدئو است. طراحی یک GPU به آن اجازه می دهد تا عملیات مشابهی را بر روی چندین مقدار داده به صورت موازی انجام دهد و این فرایند، کارایی پردازش آن را در بسیاری از وظایف محاسباتی افزایش می دهد.
تفاوت CPU و GPU چیست؟
CPU و GPU هر دو از اجزای مهم و حیاتی کامپیوترها هستند. CPU وظیفه کنترل و مدیریت کل سیستم را بر عهده دارد، در حالی که GPU وظیفه پردازش گرافیکی را بر عهده دارد. با توجه به تفاوت‌های معماری و کاربرد این دو قطعه سخت‌افزاری، انتخاب آنها برای کاربردهای مختلف اهمیت زیادی دارد. CPU، مغز هر سیستم مدرن، فرمان‌ها و فرآیندهای مورد نیاز را با سرعت بالا و تأخیر کم اجرا می‌کند. هر سرور فیزیکی به یک، دو، یا چهار CPU مجهز می‌شود تا عملیات‌های مورد نیاز توسط سیستم‌عامل را اجرا کند. CPU تعداد محدودی عملیات را با سرعت بسیار بالا انجام می‌دهد.
در حالی که GPU با سرعت بیشتری نسبت به CPU عمل می‌کند و به بهبود توانایی انجام عملیات محاسباتی تمرکز دارد. به طور کلی، از تجهیزات الکترونیکی برای به اشتراک‌گذاری حافظه RAM با دستگاه‌های الکترونیکی که برای انجام عملیات محاسباتی اصلی مناسب هستند، استفاده می‌شود.
کاربرد GPU چیست؟
پردازنده گرافیکی یا GPU اصطلاحاً وظیفهٔ شتاب دهی به رندر گرافیک سه بعدی را دارد. به زبان ساده‌تر، زمانی که داریم حجم زیادی از داده‌های بصری و گرافیکی را برای تجزیه و تحلیل و نمایش آنها بر روی صفحه نمایش داریم، نیاز به تسریع این فرآیند با استفاده از کارت گرافیک GPU داریم.
در مواردی مانند اجرای چندین انیمیشن پیچیده همزمان در بازی‌ها یا ایجاد مدل‌های سه بعدی در نرم‌افزارهای مدل‌سازی، پردازنده گرافیکی به کار می‌رود. همچنین در زمینه‌هایی مثل بازی‌های ابری، پخش ویدیوهای 4K و استخراج بیت‌کوین، از انواع مختلف GPUها استفاده می‌شود. پردازنده‌های گرافیکی در صورت نیاز به محاسبات گسترده برای یک واحد کاری، می‌توانند وارد بازی شوند. این کارها ممکن است که شامل موارد زیر باشد.
بازی ها
در دنیای بازی، وجود یک واحد پردازنده گرافیک برای رندر سریع و فشرده‌سازی گرافیکی امری ضروری است. رندر کردن جلوه‌های ویژه و گرافیک‌های سه بعدی پیچیده به صورت لحظه‌ای (real-time) نیاز به قدرت محاسباتی بسیار بالا دارد. تسک‌های مربوط به بازی‌های مدرن بر روی CPU به عنوان واحد پردازش مرکزی بسیار سنگین تلقی می‌شوند. در زمینه واقعیت مجازی، CPU ها به عنوان ابزاری حیاتی محسوب می‌شوند و به دلیل قابلیتشان در نورپردازی و سایه‌زنی به شکل مناسب، تصاویر واقع‌بینانه را با سرعت رندر کرده و نمایش می‌دهند.
تجسم سه بعدی
در برنامه‌های تجسم سه بعدی مانند CAD، پردازنده‌های گرافیکی عملکرد viewport را فراهم می‌کنند. این نرم‌افزارها به شما این امکان را می‌دهند که اشیا را به صورت سه بعدی مشاهده کنید. از پردازنده‌های گرافیکی برای ترسیم به‌صورت real-time این اشیا در حین چرخش یا جابه‌جایی آنها استفاده می‌شود.
محصولات ابر آراد را ببینید و مشخصات هر سرویس را مقایسه کنید.
پردازش تصاویر
پردازنده‌های گرافیکی قادرند میلیون‌ها تصویر را با دقت پردازش کرده و تفاوت‌ها و شباهت‌ها را تشخیص دهند. این توانایی به طور گسترده در صنایعی مانند کنترل مرز، امنیت، پردازش اشعه ایکس در پزشکی، و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در سال ۲۰۱۰، ارتش ایالات متحده بیش از ۱۷۰۰ سیستم Sony PlayStation 3TM را به هم متصل کرد تا تصاویر ماهواره‌ای با وضوح بالا را با سرعت بیشتری پردازش کند.
بیگ دیتا
واحدهای گرافیکی با هزاران هسته محاسباتی و توان عملیاتی ۱۰ تا ۱۰۰ برابری نسبت به CPUها، انتخابی بی‌نظیر برای پردازش داده‌های بزرگ برای دانشمندان و صنعت‌گران محسوب می‌شوند. GPUها برای تصویرسازی داده‌ها به عنوان تسجم تعاملی استفاده می‌شوند و به مجموعه داده‌های دیگر ادغام می‌شوند تا حجم و سرعت داده‌ها را افزایش دهند. به عنوان مثال، در حال حاضر می‌توانیم با استفاده از GPUها نقشه‌های پردازش ژن‌ها را با تحلیل واریانس‌ها برای درک بهتر ارتباط بین ترکیبات مختلف ژن‌ها تقویت کنیم.
یادگیری عمیق ماشین
یادگیری عمیق ماشین، با ورود قدرتمند و کارآمد GPU به عرصهٔ تکنولوژی، به سطح جدیدی ارتقا یافته است. این حوزه از تکنولوژی از شبکه‌های عصبی پیچیده برای ایجاد سیستم‌هایی استفاده می‌کند که می‌توانند بدون نیاز به برچسب، ویژگی‌ها را از حجم عظیمی از داده‌های آموزشی استخراج کنند. GPUها با توانایی پردازش بالا، تعداد زیادی از داده‌های آموزش را پردازش کرده و شبکه‌های عصبی را در زمینه‌هایی چون تحلیل تصویر و فیلم، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی، اتومبیل‌های خودران، بینایی ماشین و بسیاری دیگر آموزش می‌دهند.
سرور GPU چیست؟
سرورهای GPU یک نوع سرویس محاسباتی با استفاده از کارت‌های گرافیکی (GPU) هستند که امکان ارائه محاسبات سریع، پایدار، و قابل تنظیم را فراهم می‌کنند. این سرورها در انواع سناریوهای کاربردی مانند رمزگذاری و رمزگشایی ویدیو، یادگیری عمیق، محاسبات علمی و غیره به کار می‌روند. با توجه به عملکرد برجسته در پردازش تصویر و قابلیت‌های محاسباتی کارآمد، سرورهای GPU در دسته محصولات سرور، به خصوص در زمینه عملکرد محاسباتی، به عنوان گزینه‌های بسیار رقابتی شناخته می‌شوند.
همونطور که می‌‌‌دانیم سرورهای شبکه یک نقش بسیار حیاتی در فرآیند حمل و نقل اطلاعات در اینترنت ایفا می‌کنند. این شبکه‌ها نیازمند سرورهایی با توان عملیاتی سریع، پایداری بالا، و قابلیت اطمینان بیشتر هستند. سرورهای GPU، که در این موضوع به بررسی آنها می‌پردازیم، به عنوان سرورهایی با کارایی بالا شناخته می‌شوند که با سایر انواع سرورهای شبکه تفاوت‌های مهمی دارند. به کارگیری سرورهای GPU در مراکز داده می‌تواند برای شرکت‌ها در زمینه پردازش و تحلیل داده‌ها تغییرات انقلابی به دنبال داشته باشد.
مزایای سرور GPU
مزایای استفاده از سرورهای GPU برای شرکت‌ها یا صنایع به شرح زیر است:
افزایش عملکرد محاسباتی: استفاده از سرورهای GPU می‌تواند به بهبود عملکرد عملیات شرکت‌ها و بهبود تجربه کاربری منجر شود.
انعطاف‌پذیری و ثبات: مشتریان می‌توانند با انتخاب پیکربندی و تعرفه سرور متناسب با نیازهای خود، از انعطاف‌پذیری و ثبات بالای سرورهای GPU بهره‌مند شوند.
مدیریت کارها: با توزیع عملیات اضافی به سرورهای GPU، شرکت‌ها می‌توانند بر روی عملکرد اصلی وظایف خود متمرکز شوند.
آموزش هوش مصنوعی: سرورهای GPU به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا در کارهای آموزشی مرتبط با هوش مصنوعی و پیشرفت‌های الگوریتمی پیشرفت کنند.
حفاظت در برابر حملات DDoS: استفاده از سرویس‌های میزبانی سرور ابری GPU، می‌تواند امنیت و قابلیت اطمینان فرآیند عملکرد را تضمین کرده و از حملات DDoS جلوگیری نماید.
برای بررسی نیاز پردازشی و سناریوی رندر، مشخصات ابر گرافیکی GPU و راهکار رندر و پردازش گرافیکی را بررسی کنید. امکانات، محدودیت‌ها و شرایط هر سرویس را از صفحهٔ جاری همان محصول بخوانید و صرفاً از توضیح کلی این مقاله نتیجه‌گیری نکنید.
از صفحه تماس ابر آراد، مسیر ارتباط با تیم را انتخاب کنید.
دیدگاه‌ها و پرسش‌های شما
تجربه یا پرسش خود را درباره موضوع مقاله با ما در میان بگذارید.
هنوز دیدگاهی ثبت نشده است؛ شما گفت‌وگو را شروع کنید.