بررسی تفاوت GPU و کارت گرافیک به زبان ساده

تفاوت GPU و کارت گرافیک

وقتی درباره سخت‌افزار کامپیوترها و سرورها صحبت می‌کنیم، دو مفهوم بیش از بقیه مورد توجه قرار می‌گیرند: GPU و کارت گرافیک. این دو واژه ظاهر مشابهی دارند؛ اما نقش آن‌ها یکسان نیست. GPU (پردازنده گرافیکی) واحد اصلی پردازش است و عملیات مربوط به محاسبات تصویری را انجام می‌دهد. کارت گرافیک مجموعه کامل‌تری است که جی پی یو، حافظه گرافیکی و مدارهای مخصوص را در یک ساختار مشخص قرار می‌دهد تا تصویر به‌صورت درست تولید شود. شناخت تفاوت این دو قطعه به شما کمک می‌کند عملکرد سیستم را بهتر درک کنید و در زمان انتخاب یا ارتقای سیستم خود، تصمیم بهتری بگیرید. در ادامه این مقاله از ایران GPU، تفاوت GPU و کارت گرافیک از ابعاد گوناگون بررسی شده است.

GPU چیست؟

GPU واحد پردازش گرافیکی است و نقش آن انجام محاسبات سنگین تصویری و پردازش موازی است. این واحد به سیستم کمک می‌کند که تصویر، روان‌تر نمایش داده شود و عملیات‌هایی که نیاز به محاسبه هم‌زمان دارند، با سرعت بیشتری صورت گیرد. پردازنده گرافیکی در کارت گرافیک قرار می‌گیرد و مهم‌ترین بخش پردازشی آن به‌شمار می‌آید.

کاربردهای اصلی GPU شامل موارد زیر می‌شود:

• اجرای بازی‌ها و نرم‌افزارهای گرافیکی با کیفیت و سرعت بالاتر
• پردازش داده‌های سنگین در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• رندر ویدئو، انیمیشن و پروژه‌های تصویری در زمان کوتاه‌ت
• بهبود سرعت نمایش و پردازش تصویر در سیستم‌های عمومی و حرفه‌ای

چند نمونه از GPU های شناخته‌شده، به‌صورت زیر هستند:

• NVIDIA AD102 (تراشه مورد استفاده در کارت گرافیک RTX 4090)
• NVIDIA GA100 (تراشه مورد استفاده در A100)
• AMD Navi 31 (تراشه مورد استفاده در Radeon RX 7900 XT)

همچنین بخوانید: GPU چیست؟

کارت گرافیک چیست؟

کارت گرافیک یک قطعه سخت‌افزاری کامل است که وظیفه آن تولید تصویر و انتقال آن به نمایشگر است. این قطعه از چند بخش اصلی ساخته می‌شود؛ GPU، حافظه گرافیکی، مدارهای ارتباطی و سیستم خنک‌کننده، مهم‌ترین اجزای آن هستند.

کارت گرافیک تمام پردازش‌های تصویری را مدیریت می‌کند و توان سیستم را در اجرای نرم‌افزارهای گرافیکی، بازی‌ها، پردازش‌های سنگین و حتی برنامه‌های مهندسی بالا می‌برد. نقش این قطعه فراتر از نمایش تصویر ساده است و به‌عنوان یکی از مؤثرترین اجزای سیستم در عملکرد کلی شناخته می‌شود.

کاربردهای اصلی کارت گرافیک شامل موارد زیر می‌شود:

• اجرای روان بازی‌ها و برنامه‌های گرافیکی
• پشتیبانی از چند نمایشگر و ارائه تصویر با کیفیت بالا
• افزایش سرعت رندر و پردازش پروژه‌های ویدئویی و سه‌بعدی
• بهبود عملکرد نرم‌افزارهای تخصصی در حوزه‌های مهندسی و تحلیل داده

چند نمونه از کارت گرافیک‌های شناخته‌شده در فهرست زیر آمده است:

• NVIDIA GeForce RTX 4070 برای سیستم‌های گیمینگ
• NVIDIA A100 برای پردازش هوش مصنوعی (همچنین بخوانید: کارت گرافیک A100 چیست؟)
• NVIDIA RTX 6000 Ada برای پردازش‌های تخصصی
• AMD Radeon RX 7600 برای کاربردهای عمومی و نیمه‌حرفه‌ای

مقایسه کاربردهای GPU و کارت گرافیک

GPU تراشه‌ای است که محاسبات را انجام می‌دهد و کارت گرافیک مجموعه‌ای کامل است که GPU و اجزای پشتیبان را در خود قرار می‌دهد؛ بنابراین کاربردهای آن‌ها در سطح متفاوتی تعریف می‌شود. در جدول زیر، تفاوت GPU و کارت گرافیک در حوزه‌های مختلف بررسی شده است.

همچنین بخوانید: بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی

مقایسه مزایا و معایب GPU و کارت گرافیک

GPU توان پردازشی اصلی را فراهم می‌کند و کارت گرافیک این توان را در قالب یک مجموعه کامل در اختیار کاربر قرار می‌دهد. به همین دلیل، مزایا و معایب هرکدام در سطح متفاوتی ظاهر می‌شود و بررسی آن‌ها به انتخاب دقیق‌تر کمک می‌کند.

در جدول زیر، مزایا و معایب GPU و کارت گرافیک آورده شده است:

همچنین بخوانید: بهترین GPU برای یادگیری عمیق

آیا GPU همان کارت گرافیک است؟

در توضیحات فوق، تفاوت GPU و کارت گرافیک از ابعاد گوناگون بررسی شد؛ اما آیا جی پی یو و کارت گرافیک یکی هستند؟ در پاسخ باید گفت که GPU و کارت گرافیک یکسان نیستند.

• GPU تراشه‌ای است که تمام محاسبات گرافیکی و پردازش‌های سنگین را انجام می‌دهد. این تراشه داخل کارت گرافیک قرار می‌گیرد و بخش اصلی پردازشی آن به شمار می‌رود.
• کارت گرافیک یک قطعه کامل است که علاوه‌بر GPU، حافظه گرافیکی، مدارهای ارتباطی و سیستم خنک‌کننده را در خود دارد و تصویر نهایی را به نمایشگر ارسال می‌کند.

به بیان ساده، GPU مغز پردازش است و کارت گرافیک بدنه‌ای است که این مغز را به یک محصول قابل‌استفاده برای رایانه تبدیل می‌کند.

انواع کارت گرافیک

کارت‌های گرافیک به چند دسته اصلی تقسیم می‌شوند که هرکدام برای کاربردی خاص طراحی شده‌اند:

• کارت‌های گیمینگ برای اجرای بازی‌ها با فریم‌ریت بالا ساخته می‌شوند.
• کارت‌های ورک‌استیشن برای رندر سه‌بعدی، طراحی و تدوین حرفه‌ای استفاده می‌شوند.
• کارت‌های سروری و دیتاسنتری مانند سری‌های A100 و H100 برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به کار می‌روند. (همچنین بخوانید: کارت گرافیک H100 چیست؟)
• کارت‌های موبایلی نیز برای لپ‌تاپ‌ها طراحی شده‌اند تا توان بالا را در کنار مصرف انرژی کم ارائه دهند.

هر دسته بر اساس قدرت پردازش، حافظه، بهینه‌سازی و نوع معماری با دیگری متفاوت است. پیشنهاد می‌کنیم برای آشنایی بیشتتر و دقیق‌تر، مقاله زیر را مطالعه کنید.

همچنین بخوانید: انواع کارت گرافیک

انواع سرور GPU

سرورهای GPU بسته به نیاز پردازشی و نوع کاربرد، در چند دسته اصلی عرضه می‌شوند. سرورهای تک‌ GPU برای پروژه‌های سبک یا آزمایشی مناسب‌اند؛ درحالی‌که سرورهای چند GPU (Multi-GPU) با چندین کارت گرافیک قدرتمند، برای آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و رندرینگ حرفه‌ای استفاده می‌شوند. ازنظر نحوه ارائه، سرورهای GPU می‌توانند اختصاصی (Dedicated) باشند که تمام منابع برای یک کاربر در دسترس است، یا ابری (Cloud GPU) که به‌صورت مقیاس‌پذیر و اشتراکی ارائه می‌شوند. انتخاب بین این انواع بستگی به بودجه، مقیاس پروژه و نیاز به انعطاف‌پذیری در استفاده از منابع دارد.

همچنین بخوانید: انواع سرور GPU

سرور GPU چیست؟

سرور GPU نوعی سرور قدرتمند است که به‌جای تکیه بر پردازنده مرکزی (CPU)، از کارت‌های گرافیکی تخصصی برای انجام پردازش‌های سنگین استفاده می‌کند. این سرورها به‌ویژه در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، رندرینگ سه‌بعدی، تحلیل داده‌های حجیم و محاسبات علمی کاربرد دارند؛ زیرا GPU قادر است هزاران عملیات را به‌صورت موازی و بسیار سریع‌تر از CPU اجرا کند. سرورهای GPU معمولاً دارای چندین کارت گرافیک قدرتمند مانند A100 یا H100 هستند و به پژوهشگران، شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند مدل‌های پیچیده را با سرعت بالا آموزش داده و پردازش‌های سنگین را بدون نیاز به سخت‌افزار فیزیکی شخصی انجام دهند.

همچنین بخوانید: سرور GPU چیست؟

راهنمای خرید سرور GPU

انتخاب سرور GPU باید براساس نوع پروژه و میزان توان پردازشی موردنیاز انجام شود. سرور مناسب سرعت پردازش، دقت مدل‌ها و کیفیت خروجی را به‌صورت قابل توجه افزایش می‌دهد.

در انتخاب سرور جی پی یو به نکات زیر حتماً توجه کنید:

• مشخص‌کردن نوع پروژه؛ پردازش‌های سنگین به GPU های حرفه‌ای نیاز دارند.
• توجه به حجم داده و میزان حافظه گرافیکی موردنیاز
• انتخاب GPU مناسب مانند سری‌های مخصوص هوش مصنوعی یا رندر
• بررسی قدرت پردازنده، رم و فضای ذخیره‌سازی سرور
• انتخاب ارائه‌دهنده‌ای که پشتیبانی فنی و امکان ارتقا فراهم کند.

همچنین بخوانید: راهنمای خرید سرور GPU

راهکار ایران GPU

ایران‌ GPU زیرساخت تخصصی ارائه سرورهای GPU است که برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی، رندرینگ حرفه‌ای، تحلیل داده و پردازش‌های سنگین طراحی شده است. این مجموعه با استفاده از GPU های نسل‌جدید، معماری پایدار و خدمات پشتیبانی مداوم، بستری مطمئن برای سازمان‌ها، استارتاپ‌ها و تیم‌های تحقیقاتی فراهم می‌کند. اگر به توان پردازشی بالا و زیرساختی قابل‌اعتماد برای توسعه یا اجرای پروژه‌های خود نیاز دارید، می‌توانید سرور مناسب را انتخاب کنید یا از مشاوره رایگان تیم ما استفاده کنید تا بهترین راهکار متناسب با نیازتان ارائه شود.

جمع‌بندی: نفاوت پردازنده گرافیکی و کارت گرافیک

شناخت تفاوت GPU و کارت گرافیک به کاربر کمک می‌کند ساختار پردازش تصویری و توان سیستم را بهتر درک کند و هنگام انتخاب سخت‌افزار یا سرور گرافیکی تصمیم دقیق‌تری بگیرد. هر دو بخش نقشی مهم در عملکرد رایانه دارند و در پروژه‌های گرافیکی، هوش مصنوعی، رندر و پردازش داده، نتیجه نهایی به هماهنگی آن‌ها وابسته است. اگر قصد دارید سیستم خود را ارتقا دهید یا برای پروژه‌های سنگین به سرور جی پی یو نیاز دارید، بررسی نیاز واقعی و انتخاب زیرساخت مناسب می‌تواند هزینه‌ها را کاهش دهد و سرعت کار شما را افزایش دهد.

سوالات متداول

• آیا امکان استفاده هم‌زمان از چند GPU در یک سیستم وجود دارد؟

بله؛ برخی سیستم‌ها و سرورها از چند GPU پشتیبانی می‌کنند و این قابلیت برای پروژه‌های هوش مصنوعی و رندر سنگین، بسیار کاربردی است.

• آیا کارت گرافیک‌های مخصوص هوش مصنوعی، برای بازی هم مناسب هستند؟

کارت گرافیک‌های مخصوص هوش مصنوعی برای بازی طراحی نشده‌اند و معمولاً عملکرد گیمینگ آن‌ها در حد مدل‌های مخصوص بازی نیست.

• آیا می‌توان GPU را مانند RAM یا SSD به‌صورت مستقل ارتقا داد؟

خیر،؛ GPU داخل کارت گرافیک قرار دارد و به‌صورت جداگانه قابل ارتقا نیست.

• آیا کارت گرافیک سرور با کارت گرافیک دسکتاپ تفاوت دارد؟

بله؛ مدل‌های سروری برای پردازش طولانی‌مدت طراحی شده‌اند و معمولاً پایداری، حافظه و معماری متفاوتی نسبت به نسخه‌های معمولی دارند.

• آیا استفاده از GPU در پردازش‌های سازمانی، نیازمند نرم‌افزارهای خاص است؟

بله؛ بسیاری از کارهای تخصصی مانند یادگیری ماشین، شبیه‌سازی و تحلیل داده، به نرم‌افزارهایی نیاز دارند که از GPU پشتیبانی کنند.