gpu

GPU چیست؟ و چه تفاوتی با CPU دارد؟

GPU مخفف Graphics Processing Unit و به معنای واحد پردازش گرافیکی می باشد.
مسئولیت اصلی این واحد در گذشته تضمین نمایش محتویات روی صفحه نمایش بوده است. اما امروزه GPU علاوه بر اینکه ابزاری اختصاصی برای رندر کردن گرافیکی است، در کلیه پردازش‌ها و محاسبات گرافیکی سنگین در کامپیوترهای شخصی، ایستگاه‌های کاری، سرورهای پردازشی و یا کنسول های بازی مورد استفاده قرار می گیرد.
مطرح شدن GPUها به عنوان پردازنده‌ای همه‌منظوره، قدرت رایانه‌رومیزی را به پای یک ابررایانه ساده می‌رساند، زیرا این پردازنده‌ها بیش از ۱۶ هسته دارند. بدون‌شک آینده در دست برنامه‌هایی است که مخصوص GPUها به صورت موازی نوشته شده‌اند.

تفاوت CPU و GPU

در نگاه اول CPU و GPU هر دو به عنوان پردازنده شناخته می شوند. در معماری CPU هسته های پردازشی به گونه ای طراحی شده اند که پردازش داده های پیچیده در سریع ترین زمان ممکن و به صورت سری انجام شوند، از این رو تعداد هسته ها محدود (حداکثر 50 عدد) و قدرت آن ها افزایش پیدا کرده است. با افزایش پیچیدگی الگوریتم‌های گرافیکی، نیاز به توسعه سخت‌افزارها و محیط‌های برنامه‌نویسی با انعطاف‌پذیری بیشتری به وجود آمد. در نتیجه این امر سخت‌افزارهایی توسعه یافتند که در آن‌ها قابلیت برنامه‌نویسی توسط کاربر ایجاد شد.
این در حالیست که GPU از تعداد هسته بیشتری (بیش از 4000 عدد) تشکیل شده است و می‌تواند تعداد زیادی پردازش را به صورت موازی انجام دهد. اگر CPU را به یک ماشین مسابقه‌ای تشبیه کنیم، GPU یک کامیون حمل بار است.
وجود پهنای باند بیشتر در GPU در کنار تکنولوژی‌های بهینه سازی پردازی مانند CUDA سبب شده است که امکان انجام پردازش‌های سنگین مانند شبیه‌سازی‌های سه‌بعدی، هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و … با قدرت بیشتری انجام شوند.
پردازش حجم بالایی از اطلاعات به صورت موازی علاوه بر افزایش سرعت محاسبات باعث خواهد شد تا کاهش هزینه عملیاتی با استفاده از GPU به شکل چشم گیری کاهش پیدا کند.

مزایای استفاده از پردازنده گرافیکی

  • اجرای سریع‌تر برخی الگوریتم‌ها از ۱۰ تا ۱۰۰ برابر
  • افزایش تعداد هسته‌ها
  • دستیابی به توان‌های محاسباتی بالا
  • کارایی بسیار بالا
  • استفاده از محاسبات ناهمگن
  • کاهش استفاده از برق
  • کاهش هزینه نگهداری
  • کمترین هزینه برای محاسبات
  • قابلیت برنامه‌پذیری بالا

جامعه هدف GPU (مشتریان سرویس)

  • دانشگاه‌ها
  • شتاب دهنده‌ها و استارتاپ‌های هوش مصنوعی
  • سازمان‌های بزرگ (مانند بانک‌ها و ارگان نظامی، راهنمایی رانندگی)
  • تولیدکننده‌های بازی‌های گرافیکی
  • پژوهشگران علوم داده و یادگیری ماشین
  • شرکت‌های حوزه تجارت الکترونیک و پردازش تصویر

حوزه های استفاده GPU

  • کلان داده‌ها
  • شبیه سازی
  • اینترنت اشیا
  • یادگیری ماشین
  • انالیز تصاویر پزشکی
  • هوش مصنوعی
  • رندرینگ تصویر
  • پردازش تصویر
iranserver-mainnn

ایران‌سرور

ایران‌سرور یکی از بزرگترین و محبوب ترین برندهای ارائه دهنده خدمات میزبانی وب و هاستینگ میباشد و با اعتماد به ما تبدیل به یکی از حامیان و بزرگترین ارائه‌دهنده ما گردیده است.

TESLA(1)

انواع کارت‌های GPU و مقایسه‌شان

GeForce RTX 3090

GeForce RTX 3090 یک کارت گرافیک پیشرفته مبتنی بر معماری Ampere است. این کارت گرافیک در بردارنده معمار نسل دوم RTX است که عملکرد برای رهگیری پرتو و انجام وظایف هوش‌مصنوعی را دو برابر می کند. کارت گرافیک جدید شامل ۱۰۴۹۶ هسته CUDA و ۲۴ گیگابایت حافظه GDDR6X است که امکانات کاملاً جدیدی را در یادگیری ماشین و رندرینگ باز می کند.

کارت‌های گرافیک RTX 3090 برای موارد زیر مناسب است:

  • مدل سازی سه بعدی
  • یادگیری عمیق
  • محاسبات با کارایی بالا (HPC)

پردازنده گرافیکی: نسل دوم معماری RTX

حافظه: ۲۴ گیگابایت GDDR6X

تعداد هسته‌های کودا:  ۱۰۴۹۶

پهنای باند حافظه: ۹۳۶ گیگابایت در ثانیه

GeForce RTX 2080Ti

کارت گرافیک های GeForce RTX از معماری Turing و پلتفرم کاملاً جدید گرافیکی RTX پشتیبانی می‌کنند. اینها عملکردی تا شش برابر کارتهای گرافیک نسل قبل را به شما می‌دهند و به شما امکان می دهند با قدرت پردازش‌های هوش مصنوعی و یا مدل‌های سه‌بعدی خود را انجام دهید.

کارت های گرافیک RTX 2080Ti برای موارد زیر مناسب است:

  • مدل سازی سه بعدی
  • یادگیری عمیق
  • محاسبات با کارایی بالا (HPC)

پردازنده گرافیکی: نسل اول معماری RTX

حافظه: ۱۴ گیگابایت GDDR6X

تعداد هسته‌های کودا: ۴۳۵۲

پهنای باند حافظه: ۶۱۶ گیگابایت در ثانیه

NVIDIA Tesla V100

NVIDIA Tesla V100 کارآمدترین پردازنده گرافیکی، مبتنی بر معماری NVIDIA Volta می‌باشد. در این کارت گرافیک با اتصال به فناوری NVLink، ظرفیت پردازشی ۱۶۰ گیگابایت بر ثانیه را فراهم می کند که به شما امکان می دهد مجموعه ای از مشکل‌ها، از رندرینگ و محاسبات با کارایی بالا گرفته تا آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی را حل کنید.

کارت گرافیک Tesla V100 می تواند برای هر هدفی استفاده شود.

کارت گرافیک Tesla V100 برای موارد زیر مناسب است:

  • یادگیری عمیق
  • رندرینگ
  • محاسبات با کارایی بالا (HPC)

پردازنده گرافیکی: معماری Volta GV100

حافظه: ۱۶ گیگابایت HBM2

تعداد هسته‌های کودا: ۵۱۲۰

پهنای باند حافظه: ۹۰۰ گیگابایت در ثانیه

NVIDIA Tesla K80

یک کارت گرافیک حرفه ای توسط NVIDIA ارائه شده بود که براساس پردازنده گرافیکی GK210 ساخته شده است. در این کارت گرافیک دو پردازنده گرافیکی برای افزایش کارایی ترکیب شده است. انویدیا حافظه 24 گیگابایتی GDDR5 را با تسلا K80 ارائه کرده است، که با استفاده از یک رابط حافظه 384 بیتی در هر کارت گرافیک به هم متصل می شوند (هر کارت گرافیک ۱۲.۲۸۸ مگابایت را مدیریت می کند).

کارت گرافیک Tesla K80 برای موارد زیر مناسب است:

  • رندرینگ
  • یادگیری عمیق
  • استقرار مدل‌های هوش مصنوعی

پردازنده گرافیکی: معماری Kepler 2xGK120
حافظه: ۲۴ گیگابایت GDDR5
تعداد هسته‌های کودا: ۴۹۹۲
پهنای باند حافظه: ۲۴۰ گیگابایت در ثانیه

event

رویداد لیبتک کتابخانه ملی ایران

دومین رویداد لیبتک توسط سازمان اسناد و کتابخانه ملی ایران و با حمایت هلدینگ دانش بنیان گرین وب و نیرو گرفته با سرویس پردازش گرافیکی ایرانGPU برگزار می‌شود.

به گزارش روابط عمومی گرین وب، این رویداد که «چالش تشخیص موضوع» نام دارد، با هدف به کارگیری فناوری های نوین و هوش مصنوعی در تحلیل متون کتابخانه‌ای و آرشیوی برگزار می‌گردد.

این رویداد از کسب و کارهای نوپا در حوزه هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات برای مشارکت دعوت به عمل آورده است.

در این رویداد، کسب و کارهای نوپا در محیطی دانش محور به رقابت می پردازند و دانش خود را به صورت عملی در راستای حل مسئله های کشور به کار می‌گیرند.

به گفته سعید روشنی، رییس مرکز نوآوری توسعه کسب و کارهای داده محور این برای نخستین بار است که یک مجموعه از داده های آموزشی برای یادگیری عمیق از سوی سازمان اسناد و کتابخانه ملی ایران در اختیار مخاطبان قرار می‌گیرد.

گفتنی است به شرکت کننده برتر در رویداد «لیبتک ۲» جایزه نقدی ۵۰۰ میلیون ریالی اهدا و همچنین امکان عقد قرارداد با سازمان اسناد و کتابخانه ملی ایران برای پیاده سازی و توسعه طرح های مرتبط با این سازمان فراهم می‌شود.

علاقمندان برای حضور در این رویداد می توانند به سایت مرکز نوآوری و توسعه کسب و کارهای داده محور به آدرس http://iranlibtech.ir مراجعه کنند.

https://www.blog.greenweb.ir/دومین-رویداد-لیبتک-با-حمایت-گرین-وب.html