GPU یا «واحد پردازش گرافیکی»، پردازنده‌ای است که برای انجام سریع حجم زیادی از محاسبات موازی کاربرد دارد. اگر چند سال قبل اسم GPU را می‌شنیدیم، احتمالا اولین چیزی که به ذهنمان می‌رسید کارت گرافیک و اجرای بازی‌های کامپیوتری بود. حالا داستان فرق می‌کند! GPU از دنیای گیم فراتر رفته و به یکی از اجزای مهم زیرساخت‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، پردازش تصویر، رندرینگ سه‌بعدی و محاسبات سنگین تبدیل شده‌است.

همین تغییر پای GPU را به دیتاسنترها هم باز کرد. امروزه کسب‌وکارها و توسعه‌دهنده‌ها برای اجرای پردازش‌هایی که فشار زیادی روی سخت‌افزار وارد می‌کنند، سراغ سرور GPU و سرویس ابری GPU می‌روند.

اما GPU چیست و چرا در بعضی پردازش‌ها تا این حد اهمیت دارد؟ سرور GPU چه تفاوتی با سرور معمولی دارد و چه زمانی به چنین سرویسی نیاز داریم؟ در این مقاله از پارس‌ هاست درباره نحوه کار GPU، تفاوت GPU و کارت گرافیک، انواع GPU، سرور GPU، سرور مجازی GPU، سرویس ابری GPU و کاربردهای هر کدام صحبت می‌کنیم؛ با ما همراه باشید.

GPU چیست؟

GPU مخفف Graphics Processing Unit و به‌معنی «واحد پردازش گرافیکی» است. این پردازنده در ابتدا برای پردازش تصاویر و گرافیک کامپیوتری توسعه پیدا کرد، اما معماری آن برای انجام حجم بالایی از محاسبات موازی هم بسیار مناسب است.

برای درک بهتر اینکه پردازنده گرافیکی چیست، فرض کنید هزاران محاسبه مشابه داریم که مستقل از یکدیگر اجرا می‌شوند. GPU این عملیات را میان تعداد زیادی واحد پردازشی تقسیم می‌کند و بخش بزرگی از محاسبات را به‌صورت موازی جلو می‌برد.

اینجاست که ماجرا جدی می‌شود! همین ساختار GPU را برای پردازش‌هایی مثل آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، تحلیل داده، پردازش ویدیو و رندرینگ به ابزاری مهم تبدیل می‌کند. GPUهای امروزی فقط برای تولید تصویر کاربرد ندارند. پلتفرم‌هایی مانند CUDA شرکت NVIDIA به توسعه‌دهنده‌ها کمک می‌کنند از توان پردازش موازی GPU در محاسبات عمومی و تخصصی هم استفاده کنند.

تفاوت GPU و کارت گرافیک چیست؟

GPU و کارت گرافیک در گفت‌وگوهای روزمره گاهی به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما از نظر فنی یک مفهوم نیستند. اگر بخواهیم ساده بگوییم کارت گرافیک چیست، باید آن را یک مجموعه سخت‌افزاری کامل بدانیم که GPU یکی از مهم‌ترین اجزای آن است. کارت گرافیک علاوه‌بر GPU، بخش‌هایی مثل حافظه گرافیکی یا VRAM، مدار تغذیه، سیستم خنک‌ کننده و رابط اتصال را هم در خود جای می‌دهد.

پس GPU همان پردازنده گرافیکی است که محاسبات را انجام می‌دهد، درحالی‌که کارت گرافیک قطعه کامل‌تری است که این پردازنده و اجزای مورد نیاز آن را دربرمی‌گیرد. البته GPU همیشه روی کارت گرافیک مستقل قرار ندارد. در برخی سیستم‌ها پردازنده گرافیکی به‌صورت مجتمع در کنار CPU قرار می‌گیرد. در سمت دیگر بازار هم GPUهای دیتاسنتری قرار دارند که برای پردازش‌های حرفه‌ای و فعالیت در محیط سرور طراحی می‌شوند.

تفاوت GPU و CPU چیست؟

پردازنده مرکزی یا CPU برای اجرای طیف گسترده‌ای از دستورات و مدیریت وظایف عمومی سیستم طراحی می‌شود. CPU در پردازش‌های ترتیبی، اجرای سیستم‌ عامل و وظایفی که به پاسخ سریع هر هسته نیاز دارند، عملکرد خوبی دارد. GPU رویکرد دیگری دارد. معماری آن روی پردازش موازی و توان عملیاتی بالا تمرکز می‌کند و تعداد زیادی رشته پردازشی را هم‌زمان جلو می‌برد.

تفاوت کلی CPU و GPU را در جدول زیر ببینید:

این مقایسه به‌معنی برتری مطلق یکی از آن‌ها نیست. CPU و GPU معمولا مکمل یکدیگر هستند. CPU وظایف عمومی و کنترلی را مدیریت می‌کند و GPU سراغ بخش‌هایی از پردازش می‌رود که قابلیت اجرای موازی دارند. مثلا هنگام آموزش یک شبکه عصبی، CPU بخشی از مدیریت برنامه و داده‌ها را برعهده دارد و GPU حجم زیادی از عملیات ریاضی مدل را پردازش می‌کند.

VRAM چیست و چه ارتباطی با GPU دارد؟

وقتی درباره انواع GPU صحبت می‌کنیم، خیلی زود به اصطلاح VRAM می‌رسیم. VRAM یا حافظه گرافیکی، حافظه‌ای است که GPU برای نگهداری داده‌های موردنیاز پردازش از آن استفاده می‌کند.

ظرفیت و پهنای باند این حافظه در پردازش‌های سنگین اهمیت زیادی دارد. برای نمونه، در پروژه‌های هوش مصنوعی، مدل، داده‌های ورودی و اطلاعات میانی پردازش به فضای حافظه GPU نیاز دارند. وقتی حجم این داده‌ها بالا می‌رود، ظرفیت VRAM به یکی از معیارهای مهم انتخاب GPU تبدیل می‌شود.

پس موقع انتخاب GPU فقط نام یا نسل پردازنده را نبینید. ظرفیت VRAM، پهنای باند حافظه و نوع پردازش پروژه هم اهمیت دارند.

سرور GPU چیست؟

برای پاسخ به این سوال ابتدا باید بدانیم سرور چیست؟ سرور یک سیستم کامپیوتری است که منابع پردازشی، ذخیره‌سازی یا سرویس‌های مشخصی را در اختیار کاربران و سیستم‌های دیگر قرار می‌دهد. سرور GPU سروری مجهز به یک یا چند پردازنده گرافیکی قدرتمند است که در کنار CPU، پردازش‌های سنگین و موازی را اجرا می‌کند.

در سرورهای معمولی، بخش اصلی پردازش برعهده CPU است. در سرور GPU، پردازنده مرکزی همچنان نقش مهمی دارد، اما GPU به‌عنوان شتاب‌دهنده محاسباتی وارد میدان می‌شود.

یک سرور GPU بسته‌به نوع زیرساخت و کاربرد، یک یا چند GPU دیتاسنتری در اختیار دارد. NVIDIA یکی از تولیدکننده‌های شناخته‌شده این پردازنده‌هاست و GPUهای دیتاسنتری آن در حوزه‌هایی مثل آموزش و استنتاج هوش مصنوعی، محاسبات علمی، پردازش ویدیو و رندرینگ کاربرد دارند.

نکته: نوع ارائه سرور GPU هم همیشه یکسان نیست. ارائه‌دهنده سرویس ممکن است GPU را روی در اختیار کاربر قرار دهد یا با استفاده از فناوری‌های مجازی‌سازی، منابع پردازنده گرافیکی را در قالب سرور مجازی GPU ارائه کند.

سرور مجازی GPU چیست؟

سرور مجازی GPU یا GPU VPS یک ماشین مجازی است که در کنار CPU، RAM و فضای ذخیره‌سازی، به منابع پردازنده گرافیکی هم دسترسی دارد. اگر با خرید سرور مجازی آشنا باشید، احتمالا ساختار VPS را می‌شناسید.

یک سرور فیزیکی قدرتمند با کمک فناوری مجازی‌ سازی سرور منابع خود را میان محیط‌های مجازی تقسیم می‌کند. در زیرساخت‌های GPU نیز فناوری‌هایی برای اختصاص یا اشتراک منابع پردازنده گرافیکی میان ماشین‌های مجازی وجود دارند.

نکته مهم این است که سرور مجازی GPU با VPS معمولی یکسان نیست. VPS عادی برای میزبانی وب، اجرای نرم‌افزار، راه‌اندازی سرویس‌های شبکه و بسیاری از پردازش‌های روزمره مناسب است. GPU VPS بیشتر زمانی ارزش دارد که نرم‌افزار شما از شتاب‌دهی پردازنده گرافیکی پشتیبانی کند.

برای نمونه، اگر فقط یک وب‌سایت معمولی دارید، احتمالا خرید سرور مجازی ایران یا سایر لوکیشن‌ها نیازتان را پوشش می‌دهد و اضافه کردن GPU فقط هزینه سرویس را بالاتر می‌برد.

کاربردهای سرور GPU چیست؟

قدرت واقعی سرور GPU زمانی خودش را نشان می‌دهد که حجم زیادی از عملیات قابلیت اجرای موازی داشته باشند. این سرورها فقط به هوش مصنوعی یا رندرینگ محدود نیستند و در حوزه‌های مختلف کاربرد دارند.

۱. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
سرور GPU برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کاربرد دارد. پردازش موازی GPU اجرای حجم بالایی از محاسبات موردنیاز این مدل‌ها را سریع‌تر می‌کند.

۲. تشخیص گفتار و پردازش زبان
مدل‌های تشخیص صدا، تبدیل گفتار به متن و پردازش زبان طبیعی برای تحلیل داده‌های زبانی به توان پردازشی بالایی نیاز دارند. جی پی یو در اجرای این مدل‌ها نقش مهمی دارد.

۳. پردازش تصویر و ویدیو
پردازش هم‌زمان حجم زیادی از تصاویر و ویدیوها یکی دیگر از کاربردهای سرور GPU است. تحلیل تصویر، تبدیل ویدیو و اجرای مدل‌های بینایی ماشین در این گروه قرار می‌گیرند.

۴. رندرینگ گرافیکی و طراحی سه‌بعدی
طراحان، معماران و انیماتورها برای رندر مدل‌های سه‌بعدی و محتوای گرافیکی سنگین از توان پردازشی GPU استفاده می‌کنند. این موضوع به‌خصوص در پروژه‌هایی با حجم بالای محاسبات گرافیکی اهمیت دارد.

۵. شبیه‌سازی‌های علمی و مهندسی
برخی شبیه‌سازی‌های علمی و مهندسی شامل تعداد زیادی محاسبه موازی هستند. سرور GPU در چنین پروژه‌هایی به اجرای سریع‌تر محاسبات کمک می‌کند.

۶. تحلیل کلان‌داده (Big Data)
GPU در برخی پروژه‌های تحلیل داده برای پردازش حجم زیادی از اطلاعات کاربرد دارد. البته نرم‌افزار و الگوریتم موردنظر باید از پردازش GPU پشتیبانی کند.

۷. واقعیت افزوده و واقعیت مجازی
پردازش گرافیک سه‌بعدی و محاسبات بلادرنگ در پروژه‌های واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) به منابع گرافیکی قدرتمندی نیاز دارد و سرور GPU در برخی از این زیرساخت‌ها کاربرد دارد.

۸. پیش‌بینی و شبیه‌سازی
مدل‌های محاسباتی پیچیده در حوزه‌هایی مثل تحقیقات علمی، مهندسی و تحلیل داده از دیگر موارد استفاده GPU هستند؛ به‌خصوص زمانی که بخش زیادی از محاسبات قابلیت اجرای موازی داشته باشد.

یک نکته را نباید دست‌کم گرفت: وجود GPU به‌تنهایی هر برنامه‌ای را سریع‌تر نمی‌کند. نرم‌افزار و الگوریتم باید قابلیت استفاده از پردازش موازی GPU را داشته باشند.

سرویس ابری GPU چیست؟

خرید و نگهداری سخت‌افزارهای حرفه‌ای GPU همیشه انتخاب مناسبی نیست. چنین زیرساختی علاوه‌بر خود GPU به سرور مناسب، برق، سیستم خنک‌کننده، شبکه و تجهیزات دیتاسنتری نیاز دارد. اگر می‌خواهید ساختار چنین محیطی را بهتر بشناسید، مطالعه مطلب دیتاسنتر چیست دید کامل‌تری به شما می‌دهد.

سرویس ابری GPU دسترسی به منابع پردازنده گرافیکی را از طریق زیرساخت ابری در اختیار کاربران قرار می‌دهد. در این مدل لازم نیست برای هر پروژه سخت‌افزار GPU را به‌صورت فیزیکی خریداری کنید.

فرض کنید یک تیم توسعه برای آزمایش یا آموزش یک مدل هوش مصنوعی برای مدت مشخص به GPU نیاز دارد. استفاده از منابع ابری در چنین شرایطی امکان افزایش یا کاهش منابع را متناسب با ساختار سرویس در اختیار تیم قرار می‌دهد.

در مقابل، پروژه‌هایی با بار پردازشی مستمر یا نیازهای زیرساختی خاص ممکن است به سرور GPU اختصاصی یا Bare Metal GPU نیاز داشته باشند. انتخاب بین این گزینه‌ها به مدت استفاده، حجم پردازش، بودجه و معماری پروژه بستگی دارد.

انواع GPU کدام‌اند؟

GPUها را براساس معماری و نوع کاربرد در گروه‌های مختلفی قرار می‌دهند. برای آشنایی کلی با انواع GPU سه دسته اصلی را در نظر بگیرید:

GPU مجتمع یا Integrated GPU: معمولا در پردازنده یا سیستم روی تراشه قرار دارد و در بسیاری از معماری‌ها از حافظه مشترک سیستم استفاده می‌کند. این مدل برای کارهای روزمره و پردازش‌های گرافیکی سبک کاربرد دارد.

GPU مجزا یا Discrete GPU: پردازنده گرافیکی مستقلی است که معمولا حافظه گرافیکی اختصاصی دارد. بسیاری از کارت‌های گرافیک دسکتاپ و ورک‌استیشن در این گروه قرار می‌گیرند.

GPU دیتاسنتری و محاسباتی: برای بارهای کاری حرفه‌ای مثل هوش مصنوعی، HPC، پردازش داده، مجازی‌سازی و رندرینگ در محیط دیتاسنتر طراحی می‌شود.

انتخاب میان انواع GPU به نرم‌افزار، مقدار VRAM مورد نیاز، نوع محاسبات، مدت استفاده و بودجه پروژه بستگی دارد.

چه زمانی به سرور GPU نیاز داریم؟

هر پروژه سنگینی به سرور GPU احتیاج ندارد. این تصور که جی پی یو قدرتمندتر همیشه تمام سرویس‌ها را سریع‌تر اجرا می‌کند، درست نیست!

اگر وب‌سایت، فروشگاه اینترنتی، وب‌سرویس، دیتابیس معمولی یا اپلیکیشن عمومی دارید، CPU، RAM و فضای ذخیره‌سازی مناسب معمولا اولویت بیشتری دارند. بررسی تفاوت هاست و سرور هم کمک می‌کند نوع زیرساخت مناسب پروژه را بهتر تشخیص دهید.

در شرایط زیر بررسی سرور GPU منطقی است:

1. مدل‌های هوش مصنوعی یا یادگیری عمیق را آموزش می‌دهید.
2. برای اجرای مدل‌های AI به توان پردازشی GPU نیاز دارید.
3. پروژه شما شامل رندرینگ سه‌بعدی سنگین است.
4. حجم زیادی از تصاویر یا ویدیوها را پردازش می‌کنید.
5. محاسبات علمی و موازی سنگین دارید.
6. CPU به گلوگاه پردازش تبدیل می‌شود و نرم‌افزار قابلیت استفاده از GPU را دارد.

سرور GPU یا سرور معمولی؛ کدام مناسب‌تر است؟

جواب این سوال به نوع Workload بستگی دارد. برای میزبانی وب و سرویس‌های عمومی، سرورهای مبتنی‌بر CPU معمولا نیاز پروژه را بهتر پوشش می‌دهند. برای آموزش مدل‌های Deep Learning، رندرینگ و محاسبات موازی، سرور GPU کاربرد تخصصی‌تری دارد.

قبل از انتخاب سرور، بررسی کنید نرم‌افزار موردنظر از چه GPUهایی پشتیبانی می‌کند، چه مقدار VRAM نیاز دارید، پردازش شما چه مدت ادامه دارد و سرور اختصاصی GPU، سرور مجازی GPU یا سرویس ابری GPU کدام ساختار مناسب‌تری برای پروژه دارد.

در واقع GPU را نباید فقط یک «کارت گرافیک قوی» بدانیم. GPU یک پردازنده تخصصی برای اجرای محاسبات موازی است که امروز از گرافیک و رندرینگ تا هوش مصنوعی، پردازش داده و محاسبات علمی کاربرد دارد.

اگر حجم پردازش پروژه بالا رفته و CPU دیگر پاسخ مناسبی نمی‌دهد، بررسی سرور GPU ارزش دارد. اما اگر نرم‌افزار شما پردازش موازی خاصی ندارد، هزینه بیشتر GPU لزوما سرعت بیشتری نصیبتان نمی‌کند. نوع پردازش، معیار اصلی انتخاب است؛ نه صرفا قدرت سخت‌افزار.

سوالات متداول

۱. GPU چیست و چه تفاوتی با کارت گرافیک دارد؟

GPU پردازنده‌ای برای انجام محاسبات موازی است. کارت گرافیک مجموعه‌ای کامل‌تر شامل GPU، حافظه VRAM و سایر قطعات سخت‌افزاری است.

۲. سرور GPU چیست و چه کاربردی دارد؟

سرور GPU به یک یا چند پردازنده گرافیکی مجهز است و برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، رندرینگ و پردازش‌های سنگین کاربرد دارد.

۳. تفاوت سرور مجازی GPU و سرویس ابری GPU چیست؟

سرور مجازی GPU یک ماشین مجازی مجهز به منابع GPU است. سرویس ابری GPU مفهوم گسترده‌تری دارد و منابع پردازش گرافیکی را در بستر ابری ارائه می‌کند.