واحد پردازش گرافیکی (GPU) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

هرآنچه که لازم است درباره واحد پردازش گرافیکی (GPU) بدانید

در صورتی که شما یک گرافیست، فعال در زمینه بازی‌های رایانه‌ای، ماینر ارزهای دیجیتال و یا متخصص هوش مصنوعی هستید، قطعا سرعت پردازش سیستم کامپیوتری‌تان یکی از دغدغه‌های اصلی شماست. کلید حل مشکلات پردازشی شما در دست GPUهای قدرتمند است.

GPU چیست؟

واحد پردازش گرافیکی یا Graphics Processing Unit که به اختصار آن را GPU می‌نامند، یکی از مهمترین فناوری‌های محاسباتی عصر حاضر است که برای هر دو منظور استفاده‌های شخصی و تجاری کاربرد دارد. GPUها مسائل پیچیده را به اجزای کوچک‌تر تقسیم کرده و با پردازش موازی تعداد زیادی مساله را به صورت هم‌زمان حل می‌کنند و با این روش سرعت پردازش محاسبات پیچیده را در مقایسه با CPUها به میزان بسیار زیادی افزایش می‌دهند. پردازنده‌های گرافیکی در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها از جمله گرافیک و رندر تصاویر و ویدئوها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

اگرچه GPUها بیشتر به دلیل قابلیت‌های خود در بازیهای رایانه‌ای شناخته شده‌اند، اما از این پردازنده‌ها به دلیل قابلیت‌های آنها در سایر محسبات پیچیده، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) نیز استفاده می‌شود.

 معماری و نحوه عملکرد GPU

GPU پردازنده‌ای است که از تعداد زیادی هسته‌های کوچک تشکیل شده است. واحد پردازش گرافیکی یک مدار الکترونیکی تخصصی است که در آن هسته‌ها با کار کردن موازی و هم زمان با یکدیگر، یک تسک واحد را به هزاران تسک کوچکتر تقسیم کرده و محاسبات را به صورت هم‌زمان انجام می‌دهند. خروجی که می‌تواند یک تصویر، طرح گرافیکی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی و… باشد را روی نمایشگر منتقل می‌کنند. در نتیجه خروجی در زمان بسیار کوتاهی نسبت به پردازش سری یا متوالی حاصل می‌شود و در نهایت این هسته‌ها می‌توانند عملکردهای عظیمی را در مدت زمانی کوتاه ارائه دهند.

پردازنده‌های گرافیکی در سیستم‌های داخلی، تلفن‌های همراه، رایانه‌های شخصی، ایستگاه‌های کاری (work station) و کنسول‌های بازی استفاده می‌شوند.

در یک کامپیوتر شخصی، یک GPU می‌تواند روی یک کارت گرافیک وجود داشته یا روی مادربرد تعبیه شده باشد. در برخی از CPUها پردازنده های گرافیکی بر روی قالب CPU تعبیه شده‌اند.

تفاوت‌های GPU و CPU

CPU (Central Processing Unit) یا واحد پردازش مرکزی که از آن با عنوان مغز رایانه نیز یاد می‌شود، تنها واحد پردازشی رایانه نیست؛ اما مهم‌ترین آن‌ها است. پردازنده مرکزی در واقع آن بخش از رایانه است که اقدامات، محاسبات و اجرای کلیه برنامه‌ها را بر عهده دارد. پردازش و تمامی فرمان‌ها و اطلاعات کلیه قسمت‌های کامپیوتر بر عهده‌ی این قطعه‌ی مهم می‌باشد. اما به دلیل معماری سری یا متوالی، این پردازنده در محاسبات پیچیده عملکرد کندی را ارائه می‌دهد.

CPUواحد پردازش مرکزی و  GPUواحد پردازش گرافیکی است. ساختار این قطعات سخت‌افزاری کاملاً مشابه است و هر دو پردازنده‌هایی متشکل از مدارهای مجتمع با ترانزیستورهای اختصاص‌یافته به محاسبات ریاضی بر اساس اعداد دوتایی هستند. بااین‌حال، CPU اساساً به پردازش کلی برنامه‌های کامپیوتری اختصاص‌ یافته، درحالی‌که GPU تنها به پردازشی خاص می‌پردازد.

CPU (واحد پردازش مرکزی) یک پردازنده تعمیم یافته است که برای انجام کارهای مختلف طراحی شده است. GPU (واحد پردازش گرافیکی) یک واحد پردازش تخصصی با قابلیت محاسبات ریاضی پیشرفته است که برای کارهای گرافیکی کامپیوتری و پروژه‌های یادگیری ماشین ایده‌آل است.

درنهایت باید درنظر داشته باشیم که عملکرد GPU و CPU به یکدیگر وابسته است و این دو در کنار هم می‌توانند عملکرد محاسباتی بهینه‌ای را ارائه کنند.CPU به عنوان هسته مرکزی به تنهایی قادر به پردازش و اجرای برنامه‌های عمومی کامپیوتر است ولی برای انجام محاسبات پیچیده‌تر نیازمند سرعت بالای GPUها هستیم. درواقع GPU به عنوان مکملی برای CPU تکامل یافته است.

جدول زیر مقایسه این دو پردازنده را به طور خلاصه نشان می‌دهد:

آیا GPU همان کارت گرافیک است؟

خیر. درحالی که اصطلاحات GPU و کارت گرافیک اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، تفاوت ظریفی بین این اصطلاحات وجود دارد. درست مانند یک مادربرد حاوی یک CPU، کارت گرافیک به یک برد اصلی اشاره دارد که GPU را در خود جای داده است. کارت گرافیک علاوه بر GPU اجزای دیگری از جمله کارت حافظه، سیستم خنک کننده، فریم بافر و… را نیز شامل می‌شود.

 انواع GPU

به طور کلی پردازنده‌های گرافیکی را می‌توان به دو گروه اصلی تقسیم کرد:

• واحد پردازش گرافیک یکپارچه (Integrated GPU)
• واحد پردازش گرافیک گسسته یا مجزا (Discrete GPU)

واحد پردازش گرافیکی یکپارچه یا Integrated Graphics Processing Unit

پردازنده گرافیکی یکپارچه  را با عنوان on-board GPU نیز می‌شناسیم. اکثر پردازنده‌های گرافیکی موجود در بازار در واقع از نوع Integrated GPU هستند. بنابراین باید بدانیم پردازنده گرافیکی یکپارچه چیست و چگونه کار می‌کند؟

IGPها قابلیت جداسازی از سیستم را ندارند و به صورت کاملا یکپارچه بر روی مادربورد CPU تعبیه شده‌اند. این نوع پردازنده‌های گرافیکی اغلب به صورت پیش فرض بر روی سیستم وجود دارند. از این رو امکان برخورداری از سیستم‌هایی سبکتر، مقرون به صرفه‌تر و همچنین کاهش میزان مصرف انرژی را فراهم می‌کنند.

این نوع از پردازنده‌های گرافیکی قدرت پردازش نسبتا خوبی را برای نمایش ویدئوها و تصاویر ارائه می‌دهند ولی برای انجام پردازش‌های سنگین و محسبات پیچیده به GPU های قدرتمندتری نیاز خواهید داشت.

واحد پردازش گرافیک گسسته یا Discrete Graphics Processing Unit

واحدهای پردازش گرافیکی اختصاصی یا گسسته یا پردازنده‌های گرافیکی مجزا نام‌های دیگر این GPUها هستند.

بسیاری از برنامه‌های محاسباتی می‌توانند با GPUهای یکپارچه به خوبی اجرا شوند. با این‌حال، برای اجرای برنامه‌های کاربردی با منابع فشرده‌تر و نیازمند به عملکرد گسترده‌تر، استفاده از یک GPU مجزا مناسب‌تر است.

این نوع پردازنده‌های گرافیکی قدرت پردازشی بالایی را به بهای مصرف انرژی بیشتر و ایجاد گرمای بیشتری روی سیستم ارائه می‌کنند.GPUهای گسسته معمولاً برای حداکثر کارایی به خنک کننده اختصاصی نیاز دارند.

GPUها برای انجام محاسبات نیازمند حافظه فشرده هستند. پردازنده‌های گرافیکی یکپارچه و CPU برای انجام پردازش هر دو به صورت همزمان از RAM سیستم استفاده می‌کنند. به دلیل رقابت هر دو واحد پردازنده در استفاده از حافظه داخلی، این امر سبب کند شدن محاسبات می‌شود. این درحالی است که GPUهای مجزا از یک RAM  اختصاصی با ظرفیتی بالاتر بر روی کارت گرافیک بهره می‌برند که توان محاسباتی را تا چندین برابر افزایش می‌دهد.

تفاوت میان پردازنده گرافیکی یکپارچه و GPU گسسته چیست؟

GPU یکپارچه در چیپست مادربرد ادغام شده است و به همراه CPU عملکردهای اصلی مادربرد مانند ذخیره‌سازی، صدا و تصویر و ارتباطات را کنترل می‌کند. درحالی که GPU گسسته یک جز مستقل است که فقط عملکردهای پردازش گرافیکی را ارائه می‌دهد و روی یک کارت گرافیک و یا مادربرد سیستم قرار دارد.

گرافیک ترکیبی (Hybrid graphics processing) چیست؟

گرافیک هیبریدی، یک تکنولوژی، به منظور مدیریت چندین واحد پردازش گرافیکی است که وظیفه همگام‌سازی تغییرات گرافیکی و صرفه‌جویی در مصرف انرژی را به عهده دارد.

در حالت کلی دو نوع گرافیک هیبریدی وجود دارد:

• با هدف ذخیره انرژی: در این حالت تنها واحد پردازنده یکپارچه قادر به رندر کردن و نمایش است و GPUهای مجزا به منظور کاهش مصرف انرژی و عملکرد خنک‌تر و بی‌صدای سیستم، خاموش می‌شوند. در لپ‌تاپ‌ها این عملکرد عمر باطری سیستم را نیز به حداکثر می‌رساند.
• به منظور افزایش کارایی: در این حالت همه پردازنده‌های گرافیکی مجزا، برای رندر و نمایش به منظور افزایش عملکرد گرافیکی روشن می‌شوند.

GPGPU چیست؟

GPGPU یک واحد پردازش گرافیکی همه‌منظوره است که برای اهدافی فراتر از پردازش گرافیکی، مانند انجام محاسباتی که معمولا توسط واحد پردازش مرکزی (CPU) انجام می‌شود، برنامه ریزی شده است.

اساسا تمام GPUهای مدرن از نوع GPGPU هستند. درحالی که پردازنده‌های گرافیکی در ابتدا به منظور رندر کردن تصاویر طراحی شده بودند، اکنون می‌توان GPGPUها را طوری برنامه‌ریزی کرد که این قدرت پردازشی را برای رفع نیازهای محاسباتی علمی نیز به کار گیرد.

درحالی که GPU یک جز سخت افزاری است، GPGPU اساسا یک مفهوم نرم‌افزاری است که در آن برنامه‌نویسی تخصصی و پردازش موازی محاسبات پیچیده غیرتخصصی قابل اجراست.

GPU خارجی (eGPU)

external GPU یک پردازنده گرافیکی است که در خارج از محفظه کامپیوتر قرار دارد، شبیه به یک هارد دیسک خارجی بزرگ. گاهی اوقات از پردازنده‌های گرافیکی خارجی در لپ‌تاپ‌ها استفاده می‌شود.

لپ‌تاپ‌ها ممکن است مقدار قابل توجهی رم و یک واحد پردازش مرکزی (CPU) مناسب داشته باشند، اما اغلب فاقد یک پردازنده گرافیکی قدرتمند هستند و در عوض دارای یک تراشه گرافیکی ابتدایی‌تر اما کم مصرف‌تر هستند. تراشه‌های گرافیکی روی برد، اغلب برای اجرای بازی‌های ویدیویی یا سایر کارهای گرافیکی فشرده، مانند ویرایش ویدیو یا انیمیشن و رندر سه بعدی، به اندازه کافی قدرتمند نیستند.

بنابراین، انتخاب یک GPU خارجی برای اتصال به سیستم جهت ارتقا توان پردازشی آن گزینه مناسبی است. محفظه‌های  GPUخارجی دارای منبع تغذیه اختصاصی هستند، زیرا این پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند می‌توانند به راحتی صدها وات انرژی مصرف کنند.

کاربردهای واحدهای پردازنده گرافیکی

همان‌گونه که پیش‌تر نیز اشاره شد، پردازنده‌های گرافیکی در ابتدا به منظور افزایش سرعت ارائه گرافیک‌های سه بعدی طراحی شده بودند. با گذشت زمان، GPUها انعطاف‌پذیرتر و قابل برنامه‌ریزی شدند و به برنامه‌نویسان گرافیک اجازه دادند تا جلوه‌های بصری جالب‌تر و صحنه‌های واقعی‌تری را با تکنیک‌های پیشرفته نورپردازی و سایه ایجاد کنند. سایر توسعه‌دهندگان نیز شروع به بهره‌برداری از قدرت پردازنده‌های گرافیکی برای بازی‌های رایانه‌ای، تسریع چشمگیر بارهای کاری اضافی در محاسبات با کارایی بالا (HPC)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و در واقع توانایی حل بسیاری از دشوارترین مشکلات محاسباتی جهان را دارند.

پردازنده های گرافیکی امروزی در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها کاربرد دارند که در ادامه به برخی از آنها اشاره شده است:

• بازی‌های رایانه‌ای
• ویرایش ویدیو و تولید محتوا
• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machin Learning)
• پردازنده‌های گرافیکی در دیتاسنترها

کاربرد GPU در بازی‌های رایانه‌ای

بازی‌های ویدیویی، با وجود گرافیک فوق واقعی و دنیای پیچیده و وسیع درون بازی نسبت به گذشته از نظر محاسباتی فشرده‌تر شده‌اند. با فناوری‌های پیشرفته نمایشگرهای امروزی، مانند کیفیت 4k و نرخ به روز رسانی بالا، همراه با افزایش بازی‌های واقعیت مجازی، تقاضا برای پردازش گرافیکی به سرعت در حال رشد است.

پردازنده‌های گرافیکی قادر به رندر گرافیکی به دو صورت دو بعدی و سه بعدی هستند. با عملکرد گرافیکی بهتر، بازی‌ها را می‌توان با وضوح بالاتر، با نرخ فریم سریع‌تر یا هر دو بازی کرد. نسل جدید پردازنده‌های گرافیکی این امکان را فراهم کرده‌اند.

استفاده از پردازنده‌های گرافیکی در ویرایش ویدیو و تولید محتوا

برای سال‌ها، ویراستاران ویدئو، طراحان گرافیک و دیگر متخصصان خلاق به دلیل سرعت‌های پایین رندر تصاویر که منابع محاسباتی و درنتیجه خلاقیت آنها را محدود می‌کرد، دست‌وپنجه نرم می‌کردند. اکنون، پردازش موازی ارائه شده توسط پردازنده‌های گرافیکی، رندر کردن ویدئو و گرافیک در قالب‌های با کیفیت بالاتر را سریع‌تر و آسان‌تر کرده‌اند.

کاربرد GPU در فناوریهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یکی از جالب‌ترین کاربردهای فناوری GPU در حوزه هوش‌مصنوعی و یادگیری‌ماشینی است. از آنجایی که پردازنده‌های گرافیکی توانایی محاسباتی خارق‌العاده‌ای را در خود جای داده‌اند ، بسیاری از فناوری‌های یادگیری عمیق امروزی به پردازنده‌های گرافیکی وابسته هستند.

واحدهای پردازش گرافیک یا GPU سخت‌افزاری تخصصی‌ است که به‌طور فزاینده‌ای در پروژه‌های یادگیری‌ماشین استفاده می‌شود. از سال ۲۰۱۶، استفاده از پردازنده‌های گرافیکی برای هوش‌مصنوعی به‌سرعت در حال رشد هستند. این پردازنده‌ها در تسهیل یادگیری‌عمیق، آموزش و خودروهای خودران کاربرد زیادی داشته‌اند.

به دلیل استفاده روز افزون از این فناوری در توسعه هوش‌مصنوعی تولیدکنندگان GPU سعی دارند از سخت‌افزارهای مخصوص شبکه‌ی عصبی برای افزایش روند توسعه و پیشرفت این حوزه استفاده کنند. شرکت‌های بزرگ توسعه‌دهنده‌ی GPU، مانند  Nvidia و IDM سعی دارند قابلیت‌های این پردازنده‌ها را برای انتقال حجم داده‌های بیشتر، افزایش دهند.

همانطور که می‌دانیم توان محاسباتی بالا یکی از مهمترین نیازهای زیرساختی توسعه هوش‌مصنوعی است. محیط‌های مبتنی بر CPU می‌توانند برای بارهای اولیه‌ی هوش مصنوعی مناسب باشند. اما یادگیری عمیق شامل مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ متعدد و همچنین الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر شبکه‌ی عصبی است. به همین دلیل است که در چنین شرایطی، CPU ممکن است عملکرد ایدئالی نداشته باشد. در مقابل، GPU می‌تواند یادگیری عمیق را در مقایسه با CPU تا ۱۰۰ برابر تسریع کند..

از مزایای استفاده از GPUها برای توسعه هوش مصنوعی می‌توان به موارد زیر شاره کرد:

• انجام تعداد زیادی محاسبات به‌ صورت موازی
• محاسبه‌ی اعداد با دقت پایین، اما موفقیت‌آمیز برای الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی
• دسترسی آسان و سریع به حافظه و ذخیره‌ی کل الگوریتم هوش‌مصنوعی در یک GPU اختصاصی
• استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی ویژه برای ترجمه‌ی مؤثر کدها برای اجرا روی تراشه‌ی هوش مصنوعی

پهنای باند بالا، تأخیر کم و امکان برنامه‌نویسی باعث می‌شود GPU بسیار سریع‌تر از CPU باشد. به این ترتیب می‌توان از CPU برای آموزش مدلی که در آن داده‌ها نسبتا کوچک هستند، استفاده کرد. GPU برای آموزش سیستم‌های یادگیری عمیق در بلند مدت و برای مجموعه‌هایی با داده‌های عظیم مناسب است. CPU می‌تواند یک مدل یادگیری عمیق را به‌آرامی آموزش دهد؛ در حالی که GPU آموزش مدل را تسریع می‌کند.

بر اساس مطالعات انجام شده، تقاضا برای چیپ‌ست‌های هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ حدود ۱۰ تا ۱۵ درصد افزایش پیدا می‌کند. با وجود قدرت محاسباتی، اکوسیستم توسعه و در دسترس بودن داده‌ها، تولیدکنندگان GPUها می‌توانند تولید سخت‌افزارهای لازم هوش مصنوعی را ۴۰ تا ۵۰ درصد افزایش دهند؛

استفاده از پردازنده های گرافیکی در دیتاسنترها

استفاده از GPUهای قدرتمند در سرورهای دیتاسنتر این امکان را فراهم کرده‌اند تا کاربران بتوانند به یک GPU مجازی برای انجام پردازش‌های پیچیده گرافیکی دسترسی داشه باشند. با وجود این فناوری جدید دیگر نیاز به خرید آخرین مدل‌های کارت گرافیک نخواهید داشت. کاربران می‌توانند از قدرت پردازش ابری آن برای رندر تصاویر استفاده کنند.

این تکنولوژی که با نام رایانش ابری (Cloud Computing) نیز شناخته می‌شود، عصر جدیدی در قدرت پردازش گرافیکی به وجود آورده که با استفاده از آن می‌توان قدرتمندترین توان پردازشی را با صرف کمترین هزینه و بدون نیاز به سخت افزارهای جانبی در اختیار داشت. می‌توانید برای دسترسی به اطلاعات کامل در زمینه رایانش ابری به مقاله اختصاصی آن رجوع کنید.

برای برخورداری از این امکانات تنها کافی است از پلتفرم های ارائه دهنده سرویس‌های پردازش گرافیک ابری اشتراک خریداری کنید تا از مزایای این GPUهای قدرتمند برخوردار شوید. این تکنولوژی به کاربران بازی‌های رایانه‌ای و یا افراد فعال در زمینه ارزهای دیجیتال و یا توسعه‌دهندگان هوش‌مصنوعی این امکان را می‌دهد تا با صرف کم‌ترین هزینه و سریع‌ترین زمان به اجرای برنامه‌های خود بپردازند. ما در پلتفرم  AIBOX قدرتمندترین و سریع‌ترین GPUها را در اختیار شما قرار داده‌ایم. تنها کافی است به صفحه اختصاصی سرویس‌های رایانش ابری رفته و اطلاعات لازم را دریافت نمایید.

قیمت GPU

پردازنده‌های گرافیکی یکپارچه روی مادربرد سیستم ادغام شده‌اند  وتوان پردازشی مطلوبی را برای کارهای معمول کامپیوتری ارائه می‌دهند. از این‌رو هزینه‌ای اضافه به کاربر تحمیل نکرده و از لحاظ اقتصادی به صرفه هستند.

اما اگر برای پروژه‌های خود نیاز به قدرت محاسباتی بالاتری داشته باشیم باید هزینه‌هایی‌ را جهت ارتقائ GPU دستگاه بپردازیم. GPUهای اختصاصی که اغلب در غالب کارت گرافیک عرضه می‌شوند، نسبت به توان پردازش، ظرفیت حافظه و ویژگی‌های سخت‌افزاری دیگر دارای تنوع قیمت هستند، ولی درحالت کلی GPUها جزو قطعات گران‌قیمت محسوب می‌شوند.

گرافیست‌های خلاق، ماینرهای کریپتو، خالقین بازی‌های رایانه‌ای و توسعه‌دهندگان هوش‌مصنوعی همگی برای پیشبرد برنامه‌های خود متکی به این تکنولوژی هستند. آن‌ها برای ارتقا کیفیت برنامه‌های خود نیازمند ارتقائ این پردزانده‌ها به سطوح بالاترند. همین امر باعث بی‌ثباتی بازار عرضه و تقاضا شده و قیمت پردازنده های گرافیکی را بالا می برد. قیمت مواد اولیه و بی‌ثباتی اقتصاد جهانی نیز این گرانی را تشدید می‌کند.

نگاهی کوتاه به GPU

General Processing Unit-یا واحد پردازش گرافیکی، یک پردازنده تخصصی است که در اصل برای سرعت بخشیدن به رندر تصاویر طراحی شده بود ولی با پیشرت علوم رایانه ای، این فناوری در سایر محاسبات پیچیده نظیر یادگیری ماشین نیز به کار گرفته شد.

-پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند بسیاری از داده‌ها را به صورت موازی و به طور همزمان پردازش کنند و آن‌ها را برای یادگیری ماشین، ویرایش ویدیو و برنامه‌های بازی مفید می‌سازند.

GPU- ها ممکن است در CPU کامپیوتر ادغام شوند یا به عنوان یک واحد سخت افزاری مجزا ارائه شوند. GPUهای مجزا می‌توانند از نوع قابل نصب بر روی مادربرد، به صورت یک کارت گرافیکی اکسترنال و یا پردازنده‌های گرافیکی مجازی مورد استفاده قرارگیرند.

فناوری های مبتنی بر علوم کامپیوتر هر لحظه در حال ارتقا و پیشرفت هستند و امکانات بیشتری را دراختیار کاربران قرارمی‌دهند. پیشنهاد می‌کنیم برای آگاهی از اطلاعات و امکانات به‌روز در این زمینه در شبکه‌های اجتماعی با ما همراه باشید.