واحد پردازش گرافیکی GPU چیست؟ کاربردها، تفاوت با CPU و مقایسه انواع GPU

GPU یا واحد پردازش گرافیکی چیست؟

GPU چیست و چه نقشی در عملکرد سیستم‌های رایانه‌ای دارد؟ این فناوری یکی از اجزای کلیدی دنیای پردازش مدرن محسوب می‌شود. واحد پردازش گرافیکی، تراشه‌ای تخصصی است که برای انجام هم‌زمان هزاران محاسبه ریاضی و تصویری طراحی شده است. این ویژگی، جی پی یو را به ابزاری قدرتمند برای پردازش گرافیکی، اجرای بازی‌های ویدئویی، تولید محتوای چندرسانه‌ای و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

در این مطلب از ایران GPU به شکلی جامع و قابل‌فهم بررسی می‌کنیم که پردازنده گرافیکی دقیقاً چیست، چگونه کار می‌کند، چه انواعی دارد و در چه مواردی از آن استفاده می‌شود.

 

 

GPU جی پی یو چیست؟

واحد پردازش گرافیکی یا GPU نوعی تراشه تخصصی در رایانه‌ها و دستگاه‌های هوشمند است که وظیفه اصلی آن، انجام محاسبات ریاضی و پردازش داده‌ها به‌صورت موازی است. برخلاف پردازنده مرکزی (CPU) که دستورات را به شکل متوالی و مرحله‌به‌مرحله اجرا می‌کند، پردازنده گرافیکی دارای هزاران هسته کوچک‌تر است که می‌توانند هم‌زمان بخش‌های مختلف یک وظیفه را پردازش کنند. این ساختار باعث می‌شود جی پی یو در زمینه‌هایی مانند پردازش تصویر، رندر ویدیو، تولید گرافیک سه‌بعدی و اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین، عملکردی بسیار سریع‌تر و کارآمدتر از CPU داشته باشد.

در ابتدا، هدف اصلی از توسعه GPU ، تسریع فرآیند رندر گرافیک در بازی‌های رایانه‌ای و برنامه‌های تصویری بود؛ اما با پیشرفت فناوری، این تراشه‌ها به ابزارهایی چندمنظوره تبدیل شدند که در کاربردهای متنوعی از جمله تولید محتوای دیجیتال، ویرایش ویدیوهای باکیفیت، مدل‌سازی علمی، شبیه‌سازی‌های پیشرفته و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. شرکت‌هایی نظیر Intel و NVIDIA با ارائه نسل‌های جدید جی پی یو توانسته‌اند قابلیت‌های پردازشی این تراشه‌ها را به‌طور چشمگیری افزایش دهند و زمینه‌ساز تحولات گسترده در حوزه‌های مختلف علمی و صنعتی شوند.

GPU مخفف چیست؟

GPU مخفف Graphics Processing Unit به‌معنای «واحد پردازش گرافیکی» است. این فناوری نخستین‌بار در دهه‌ ۱۹۹۰ میلادی برای تسریع رندر گرافیک‌های دوبعدی و سه‌بعدی در بازی‌ها معرفی شد. با گذر زمان، پردازنده گرافیکی از یک ابزار صرفاً گرافیکی به یکی از ارکان اصلی پردازش‌های سنگین و هوش مصنوعی تبدیل شده است.

 

تعریف GPU

تعریف GPU براساس NVIDIA

پردازنده گرافیکی (GPU) نوعی ریزپردازنده با معماری پردازش موازی است که به‌منظور اجرای سریع محاسبات گرافیکی و تصویری طراحی شده است. این پردازنده قادر است هزاران عملیات ریاضی را به‌صورت هم‌زمان انجام دهد و به همین دلیل، علاوه‌بر پردازش گرافیک، در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین، مدل‌سازی علمی و تحلیل داده نیز به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تعریف GPU براساس Cambridge Dictionary و Oxford Languages

GPU «مخفف Graphics Processing Unit و به‌معنای واحد پردازش گرافیکی است. این تراشه الکترونیکی وظیفه پردازش و نمایش تصاویر و ویدیوها را برعهده دارد و معمولاً در کنار پردازنده مرکزی (CPU) فعالیت می‌کند تا خروجی گرافیکی هماهنگ و قابل نمایش روی صفحه‌نمایش ایجاد شود.»

تعریف فنی GPU از IEEE Computer Society

از دیدگاه فنی، GPU یک پردازنده چند‌هسته‌ای (Many-Core Processor) با معماری SIMD است که یک دستور واحد را به‌طور هم‌زمان روی چندین داده اجرا می‌کند. این ساختار، GPU را برای پردازش‌های ماتریسی، رندر سه‌بعدی و اجرای شبکه‌های عصبی به گزینه‌ای بسیار کارآمد تبدیل کرده است.

تعریف GPU براساس Techopedia

GPU یکی از اجزای سخت‌افزاری سیستم است که وظیفه تسریع در رندر تصاویر، انیمیشن‌ها و ویدیوها را برعهده دارد. اگرچه این پردازنده در ابتدا برای بازی‌های ویدیویی توسعه یافت، اما امروزه در زمینه‌هایی مانند یادگیری عمیق، استخراج رمزارز و تحلیل کلان‌داده نیز کاربرد گسترده‌ای دارد.

تعریف GPU براساس Wikipedia

پردازنده گرافیکی از اواخر دهه ۱۹۹۰ میلادی معرفی شد و به‌تدریج به یکی از اجزای اصلی سامانه‌های محاسباتی تبدیل گردید. درحال حاضر، GPU ها در رایانه‌های شخصی، دستگاه‌های همراه و مراکز داده نقش مهمی در پردازش‌های گرافیکی و محاسباتی ایفا می‌کنند.

 

مروری بر تاریخچه پردازنده گرافیکی (GPU)

روند تکامل GPU از یک واحد ساده برای پردازش تصویر تا یکی از ارکان اصلی محاسبات مدرن، به‌تدریج و در چند مرحله مهم تاریخی شکل گرفته است. این تحول هم‌زمان با رشد نیازهای گرافیکی، محاسباتی و داده‌محور در صنعت فناوری رخ داده است.

• دهه ۱۹۸۰ – شکل‌گیری ایده پردازش گرافیکی مستقل

در این دوره، برخی شرکت‌های سخت‌افزاری ازجمله IBM و NEC اقدام به طراحی مدارهایی کردند که بخشی از پردازش‌های گرافیکی را از CPU جدا می‌کردند. این رویکرد نخستین گام در مسیر تفکیک وظایف گرافیکی از پردازش مرکزی و شکل‌گیری مفهوم پردازنده گرافیکی بود.

• دهه ۱۹۹۰ – ظهور شتاب‌دهنده‌های گرافیکی اختصاصی

با گسترش بازی‌های رایانه‌ای و نیاز به گرافیک سه‌بعدی، سخت‌افزارهایی مانند 3Dfx Voodoo و RIVA 128 وارد بازار شدند. این تراشه‌ها امکان رندر سه‌بعدی بلادرنگ را فراهم کردند و GPU را به‌عنوان یک قطعه سخت‌افزاری مجزا و تخصصی تثبیت نمودند.

• ۱۹۹۹ – معرفی رسمی GPU به‌عنوان یک مفهوم مستقل

شرکت NVIDIA با عرضه GeForce 256 برای نخستین‌بار اصطلاح Graphics Processing Unit را به‌کار برد. این محصول قابلیت‌هایی مانند پردازش هندسه و نورپردازی را به‌صورت سخت‌افزاری ارائه داد و GPU را به‌عنوان یک واحد پردازشی مستقل در کنار CPU مطرح کرد.

• دهه ۲۰۰۰ – گسترش GPU به محاسبات عمومی

با معرفی پلتفرم‌هایی مانند CUDA، استفاده از GPU به پردازش گرافیکی محدود نماند. از این دوره، GPU به‌عنوان شتاب‌دهنده‌ای قدرتمند برای محاسبات علمی، شبیه‌سازی‌های پیچیده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گرفت.

• از ۲۰۱۵ تاکنون – نقش کلیدی در هوش مصنوعی و مراکز داده

در سال‌های اخیر، GPU ها به هسته اصلی آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند. امروزه این پردازنده‌ها در مراکز داده، زیرساخت‌های ابری، تحلیل داده‌های بزرگ و کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی، نقشی حیاتی در توان پردازشی سیستم‌ها ایفا می‌کنند.

 

کاربرد واحد پردازش گرافیکی چیست؟ (GPU و کاربردهای آن)

امروزه کاربردهای GPU بسیار گسترده‌تر از گذشته شده و این فناوری به یکی از پایه‌های پردازش مدرن در حوزه‌های مختلف تبدیل گردیده است. توانایی انجام هزاران محاسبه به‌صورت هم‌زمان باعث شده جی پی یو در صنایعی مانند بازی‌های ویدیویی، تولید محتوای دیجیتال، هوش مصنوعی و محاسبات علمی نقش کلیدی ایفا کند. در ادامه به چندتا از کاربردهای مهم و بنیادی واحد پردازش گرافیکی (GPU) می‌پردازیم و سپس سایر موارد را به‌طور خلاصه مرور خواهیم کرد.

 

 

• بازی‌های ویدیویی و رندر گرافیکی

مهم‌ترین و شناخته‌شده‌ترین نقش واحد پردازش گرافیکی، پردازش گرافیک بازی‌هاست. جی پی یو با استفاده از هزاران هسته پردازشی، فریم‌های تصویری را به‌صورت لحظه‌ای رندر می‌کند و جلوه‌هایی واقع‌گرایانه را خلق می‌نماید. به‌عنوان مثال، فناوری Ray Tracing در کارت‌های گرافیک NVIDIA باعث ایجاد بازتاب‌ها و نورپردازی طبیعی در بازی‌هایی مانند Cyberpunk 2077 شده و تجربه‌ای سینمایی را برای کاربر رقم می‌زند.

• ویرایش و رندر ویدیو

در صنعت تولید محتوای دیجیتال، GPU نقش حیاتی در کاهش زمان رندر دارد. تدوین‌گران می‌توانند با استفاده از قدرت پردازش موازی واحد پردازش گرافیکی، ویدیوهای 4K و 8K را به‌صورت زنده و بدون لگ و تأخیر ویرایش کنند. استودیوهای سینمایی نیز از مزرعه‌های GPU برای ساخت جلوه‌های ویژه پیچیده استفاده می‌کنند که پیش‌تر روزها طول می‌کشید اما اکنون در چند ساعت انجام می‌شود.

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

واحد پردازش گرافیکی در قلب پیشرفت‌های هوش مصنوعی قرار دارد. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق مانند GPT یا Stable Diffusion نیازمند هزاران محاسبه ماتریسی در هر ثانیه است. پردازنده گرافیکی با ساختار موازی خود این فرایند را چندین برابر سریع‌تر از CPU انجام می‌دهد. به‌عنوان نمونه، آموزش مدل‌های زبانی بزرگ توسط شرکت‌هایی مانند OpenAI روی خوشه‌های عظیم GPU انجام می‌شود تا بتوانند در مدت‌زمان کوتاه به نتایج مطلوب برسند. (همچنین بخوانید: بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی)

• محاسبات علمی و شبیه‌سازی

در حوزه‌های علمی مانند فیزیک، اقلیم‌شناسی یا زیست‌محاسبات، واحد پردازش گرافیکی ابزار قدرتمندی برای شبیه‌سازی پدیده‌های پیچیده است. به‌عنوان مثال، در دوران شیوع کووید-۱۹ از جی پی یو برای شبیه‌سازی رفتار پروتئین‌های ویروسی استفاده شد تا روند تحقیقات دارویی سرعت بگیرد. این نوع پردازش‌ها که قبلاً هفته‌ها طول می‌کشید، اکنون به کمک GPU در چند ساعت انجام می‌شود.

 

 

سایر کاربردهای مهم GPU به صورت موارد زیر هستند:

• محاسبات ابری (Cloud): استفاده از واحد پردازش گرافیکی در پلتفرم‌هایی مانند AWS و DigitalOcean برای آموزش مدل‌ها بدون خرید سخت‌افزار گران.
• پردازش در لبه (Edge Computing): استفاده در خودروهای خودران، دوربین‌های هوشمند و ربات‌های صنعتی برای تحلیل داده به‌صورت لحظه‌ای.
• شبیه‌سازی محاسبات کوانتومی: مدل‌سازی و آزمون الگوریتم‌های کوانتومی قبل از اجرای واقعی روی سخت‌افزارهای کوانتومی.

 

مزایا و معایب استفاده از GPU چیست؟

با اینکه پردازنده گرافیکی چیست آشنا شدیم، حال نوبت به بررسی مزایا و معایب این فناوری است. استفاده از انواع واحد پردازش گرافیکی در انواع کاربردهای محاسباتی و گرافیکی، مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارد. شناخت این موارد به تصمیم‌گیری بهتر در انتخاب سخت‌افزار و شیوه استفاده کمک می‌کند. در ادامه، مهم‌ترین مزایا و معایب GPU را مرور می‌کنیم.

مزایای GPU چیست؟

واحد پردازش گرافیکی به‌دلیل معماری موازی و توان پردازشی بالا، در بسیاری از زمینه‌ها عملکرد بهتری نسبت به CPU ارائه می‌دهد. برخی از مزایای اصلی آن عبارت‌اند از:

• پردازش موازی قدرتمند: توانایی انجام هزاران محاسبه به‌طور هم‌زمان، مناسب برای وظایف سنگین.
• بهره‌وری انرژی بالا: انجام محاسبات بیشتر با مصرف توان کمتر در مقایسه با پردازشگرهای سنتی.
• افزایش سرعت پردازش: کاهش چشمگیر زمان اجرای وظایف در رندر گرافیک، یادگیری ماشین و شبیه‌سازی‌ها.
• مقیاس‌پذیری آسان: امکان افزودن چند GPU برای گسترش قدرت پردازش متناسب با نیاز پروژه‌ها.
• پشتیبانی گسترده نرم‌افزاری: وجود کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های متعدد مانند CUDA، TensorFlow و PyTorch برای استفاده آسان‌تر در پروژه‌های مختلف. (همچنین بخوانید: کتابخانه یادگیری عمیق پایتون)
• کارایی بالا در وظایف خاص: در تحلیل‌های ماتریسی، شبکه‌های عصبی و پردازش تصویر، عملکرد بسیار بهتری نسبت به CPU دارد.
• افزایش بهره‌وری در پروژه‌های چندکاربره: به‌ویژه در مراکز داده و محیط‌های ابری، چندین کاربر می‌توانند به‌طور هم‌زمان از منابع پردازنده گرافیکی بهره‌مند شوند.
• تسریع توسعه مدل‌های هوش مصنوعی: سرعت آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را به‌شدت افزایش و زمان رسیدن به نتایج را کاهش می‌دهد.

معایب GPU چیست؟

در کنار مزایا، استفاده از واحد پردازش گرافیکی چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز دارد که باید در انتخاب و پیاده‌سازی در نظر گرفته شوند:

• هزینه اولیه بالا: کارت‌های گرافیک پیشرفته نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجه هستند.
  مصرف انرژی زیاد: هنگام انجام وظایف سنگین، توان و برق زیادی مصرف می‌کنند.
• نیاز به خنک‌سازی مناسب: تولید گرمای بالا باعث می‌شود به سیستم‌های خنک‌کننده قدرتمند نیاز باشد.
• پیچیدگی برنامه‌نویسی: بهینه‌سازی کد برای پردازنده گرافیکی به دانش فنی و ابزارهای تخصصی نیاز دارد.
• محدودیت در وظایف ترتیبی: برخلاف CPU، GPU در پردازش‌های ترتیبی یا وابسته به جریان داده، کارایی پایین‌تری دارد.
• نیاز به درایورها و تنظیمات دقیق: برای بهره‌برداری کامل از قدرت جی پی یو، باید درایورها و نسخه‌های نرم‌افزاری به‌روز و سازگار نصب شوند.
• اشغال فضای فیزیکی و زیرساختی: در پروژه‌های بزرگ، استفاده از چند واحد پردازش گرافیکی نیاز به فضای مناسب و زیرساخت قوی دارد.
• وابستگی به پلتفرم‌های خاص: برخی پردازنده‌های گرافیکی فقط با اکوسیستم‌های خاص (مثل CUDA برای انویدیا) بهترین عملکرد را دارند، که ممکن است محدودیت ایجاد کند.

در جدول زیر، مختصری از مزایا و معایب واحد پردازش گرافیکی (GPU) ارائه شده است:

مزایا	معایب
پردازش موازی قدرتمند	هزینه اولیه بالا
بهره‌وری انرژی در پردازش‌های سنگین	مصرف انرژی زیاد در بار کاری بالا
افزایش سرعت اجرای وظایف	نیاز به خنک‌سازی پیشرفته
مقیاس‌پذیری آسان در پروژه‌های بزرگ	پیچیدگی در برنامه‌نویسی و بهینه‌سازی
پشتیبانی نرم‌افزاری گسترده (CUDA، TensorFlow و …)	محدودیت در وظایف ترتیبی
عملکرد عالی در وظایف ماتریسی و تصویری	نیاز به تنظیمات و درایور دقیق
بهره‌وری بالا در محیط‌های چندکاربره	اشغال فضای فیزیکی و زیرساختی زیاد
تسریع توسعه مدل‌های یادگیری عمیق	وابستگی به پلتفرم‌های خاص

 

انواع GPU چیست؟

GPU ها از نظر ساختار و نحوه قرارگیری در سیستم، به چند دسته اصلی تقسیم می‌شوند. شناخت این انواع به کاربران کمک می‌کند تا بسته به نیاز خود، گزینه مناسب‌تری را انتخاب کنند. به‌طور کلی، سه نوع اصلی واحد پردازش گرافیکی وجود دارد که در ادامه به‌طور جداگانه معرفی می‌شوند.

 

همچنین بخوانید: انواع کارت گرافیک

 

 

 

1- GPU یکپارچه (Integrated GPU)

در این نوع، پردازنده گرافیکی مستقیماً روی همان تراشه CPU یا مادربرد تعبیه شده و به‌صورت جداگانه نصب نمی‌شود. این معماری، باعث کاهش مصرف انرژی و هزینه می‌شود و در دستگاه‌های سبک مانند لپ‌تاپ‌های معمولی، الترابوک‌ها و سیستم‌های اداری بسیار رایج است. واحد پردازش گرافیکی یکپارچه معمولاً از حافظه اصلی سیستم (RAM) استفاده می‌کند و قدرت پردازش آن نسبت به کارت‌های گرافیک مجزا کمتر است، اما برای کارهای روزمره کفایت می‌کند.

مزایای جی پی یوی یکپارچه:

• مصرف انرژی پایین و تولید گرمای کمتر
• هزینه اولیه کمتر به‌دلیل عدم نیاز به سخت‌افزار جداگانه
• مناسب برای دستگاه‌های سبک، قابل حمل و کم‌مصرف
• نگهداری آسان بدون نیاز به ارتقا یا خنک‌کننده اضافی

معایب جی پی یوی یکپارچه:

• قدرت پردازش محدود در مقایسه با GPU مجزا
• استفاده مشترک از RAM که می‌تواند عملکرد کلی سیستم را کاهش دهد.
• عدم امکان ارتقا یا تعویض مستقل
• مناسب نبودن برای وظایف سنگین مانند رندرینگ سه‌بعدی یا بازی‌های گرافیکی پیشرفته

کاربردهای جی پی یوی یکپارچه:

• تماشای ویدئو و وب‌گردی
• اجرای نرم‌افزارهای اداری و آموزشی
• کارهای گرافیکی سبک مانند ویرایش عکس ساده یا طراحی دوبعدی
• استفاده در لپ‌تاپ‌ها و سیستم‌های اقتصادی

GPU مجزا (Discrete GPU)

واحد پردازش گرافیکی مجزا به‌صورت یک قطعه سخت‌افزاری مستقل (کارت گرافیک) روی مادربرد نصب می‌شود و دارای پردازنده، حافظه گرافیکی (VRAM) و سیستم خنک‌کننده مخصوص به خود است. این نوع پردازنده گرافیکی بیشترین قدرت پردازشی را در اختیار کاربر قرار می‌دهد و در سیستم‌های گیمینگ، ورک‌استیشن‌های طراحی و ایستگاه‌های پردازشی حرفه‌ای کاربرد گسترده‌ای دارد.

مزایای جی پی یوی مجزا:

• قدرت پردازش بسیار بالا برای وظایف سنگین گرافیکی و محاسباتی
• دارای VRAM مستقل که باعث افزایش سرعت پردازش می‌شود.
• امکان ارتقا یا تعویض آسان کارت گرافیک
• عملکرد پایدار و بهینه در کارهای حرفه‌ای و گیمینگ

معایب جی پی یوی مجزا:

• هزینه اولیه زیاد، به‌ویژه در مدل‌های حرفه‌ای یا مخصوص یادگیری ماشین
• مصرف انرژی بالا و نیاز به منبع تغذیه قوی
• تولید گرمای زیاد و نیاز به خنک‌کننده مناسب
• فضای فیزیکی بیشتر در کیس و احتمال ناسازگاری با سیستم‌های کوچک

کاربردهای جی پی یوی مجزا:

• بازی‌های ویدئویی پیشرفته و با گرافیک بالا
• طراحی و رندرینگ سه‌بعدی حرفه‌ای
• تدوین ویدیو، شبیه‌سازی و کار با نرم‌افزارهای مهندسی سنگین
• آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های پیچیده

GPU ابری یا GPU به‌عنوان سرویس (Cloud GPU / GPUaaS)

GPU ابری رویکردی نوین است که در آن کاربران به‌جای خرید سخت‌افزار، از پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات ابری استفاده می‌کنند. این GPUها ازطریق اینترنت و با پرداخت هزینه به‌ازای میزان استفاده، در اختیار کاربر قرار می‌گیرند. شرکت‌هایی مانند AWS، Google Cloud، Azure و DigitalOcean از ارائه‌دهندگان بزرگ این خدمات هستند. (همچنین بخوانید: سرور گرافیک ابری چیست؟ و راهنمای خرید سرور گرافیک ابری)

مزایای جی پی یوی ابری:

• عدم نیاز به خرید، نصب و نگهداری سخت‌افزار
• دسترسی به جدیدترین و قدرتمندترین GPU ها بدون ارتقای دستی
• پرداخت براساس میزان استفاده (مقرون‌به‌صرفه برای پروژه‌های کوتاه‌مدت)
• مقیاس‌پذیری بسیار بالا برای پروژه‌های بزرگ یا متغیر
• مناسب برای تیم‌ها و پروژه‌هایی که به واحد پردازش گرافیکی به‌صورت موقت نیاز دارند.

معایب جی پی یوی ابری:

• نیاز به اتصال اینترنت پایدار و پرسرعت
• هزینه نهایی می‌تواند در استفاده بلندمدت بالا برود.
• وابستگی به ارائه‌دهنده خدمات و محدودیت‌های فنی آن‌ها
• احتمال نگرانی‌های امنیتی در پروژه‌های حساس یا داده‌های محرمانه

کاربردهای جی پی یوی ابری:

• پروژه‌های یادگیری عمیق و آموزش مدل‌های بزرگ بدون خرید واحد پردازش گرافیکی محلی
• رندرینگ سنگین یا پردازش موقتی داده‌ها در بازه‌های کوتاه
• تست و توسعه نرم‌افزار در محیط‌های ابری
• مقیاس‌دهی سریع به پروژه‌های تحقیقاتی یا تجاری

برای اینکه بهتر پی ببرید که تفاوت انواع GPU چیست ، به جدول زیر دقت کنید:

ویژگی‌ها	یکپارچه (Integrated)	مجزا (Discrete)	ابری (Cloud GPU)
نحوه نصب و دسترسی	روی CPU یا مادربرد	کارت گرافیک مستقل روی مادربرد	از طریق سرویس ابری و اینترنت
قدرت پردازش	پایین تا متوسط	بالا	بسته به نوع سرویس (معمولاً بسیار بالا)
هزینه اولیه	کم	زیاد	بدون هزینه خرید سخت‌افزار
هزینه بلندمدت	بسیار پایین	متوسط تا زیاد (با ارتقا)	متغیر، بسته به میزان استفاده
مصرف انرژی	پایین	بالا	وابسته به زیرساخت ابری
قابلیت ارتقا	ندارد	دارد	ازطریق انتخاب، نوع سرویس قابل تغییر است.
نیاز به نگهداری	بسیار کم	متوسط تا زیاد	تقریباً هیچ
کاربردهای اصلی	کارهای روزمره و سبک	گیمینگ، طراحی، پردازش سنگین	پروژه‌های تحقیقاتی، یادگیری عمیق، رندر ابری
مقیاس‌پذیری	محدود	محدود به سخت‌افزار موجود	بسیار بالا، قابل افزایش لحظه‌ای
وابستگی به اینترنت	ندارد	ندارد	کاملاً وابسته

 

سرور GPU چیست؟

سرور GPU نوعی سرور قدرتمند است که به‌جای تکیه بر پردازنده مرکزی (CPU)، از کارت‌های گرافیکی (GPU) برای انجام محاسبات سنگین استفاده می‌کند. این سرورها به دلیل توانایی بالای واحد پردازش گرافیکی در پردازش هم‌زمان هزاران عملیات ریاضی، برای کاربردهایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، رندرینگ سه‌بعدی، تحلیل داده‌های عظیم و پردازش تصویری استفاده می‌شوند. سرورهای GPU معمولاً چندین کارت گرافیک قدرتمند مانند NVIDIA Tesla یا کارت گرافیک A100 دارند و در مقایسه با سرورهای معمولی، سرعت و بازدهی بسیار بالاتری در انجام وظایف محاسباتی پیچیده ارائه می‌دهند.

 

همچنین بخوانید: سرور GPU چیست؟

 

انواع سرور GPU

سرورهای GPU در انواع متنوعی طراحی شده‌اند تا نیازهای پردازشی مختلف را پوشش دهند. از سرورهای تک‌کارت گرافیک گرفته تا سیستم‌های پیشرفته مولتی‌ واحد پردازش گرافیکی، هر مدل با توجه به ظرفیت پردازشی، نوع حافظه، تعداد هسته‌های محاسباتی و امکانات اتصال، برای کاربردهایی مثل یادگیری عمیق، شبیه‌سازی‌های علمی پیچیده، تحلیل داده‌های حجیم و پردازش موازی بهینه شده است. آشنایی با ویژگی‌های هر نوع سرور GPU به انتخاب مناسب‌ترین گزینه کمک می‌کند و می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر سرعت و کیفیت اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی و محاسبات سنگین داشته باشد.

 

همچنین بخوانید: انواع سرور GPU

 

تفاوت GPU و کارت گرافیک چیست؟

در حالی که بسیاری از افراد، این دو اصطلاح را به‌جای یکدیگر استفاده می‌کنند، درواقع GPU و کارت گرافیک دو مفهوم متفاوت هستند. جی پی یو هسته پردازشی مخصوص محاسبات گرافیکی است، اما کارت گرافیک یک قطعه سخت‌افزاری کامل محسوب می‌شود که واحد پردازش گرافیکی را در کنار اجزای دیگر در خود جای می‌دهد و خروجی تصویر را به نمایشگر منتقل می‌کند.

 

 

کارت گرافیک چیست؟

کارت گرافیک (Graphics Card) یک برد سخت‌افزاری است که درون آن GPU، حافظه گرافیکی (VRAM)، سیستم خنک‌کننده، مدارهای تغذیه و خروجی‌های تصویر قرار گرفته‌اند. این قطعه به مادربرد متصل می‌شود و وظیفه دارد داده‌های پردازش‌شده توسط پردازنده گرافیکی را به سیگنال تصویری قابل نمایش تبدیل کند. برندهایی مانند NVIDIA و AMD ، از مشهورترین تولیدکنندگان کارت گرافیک در جهان هستند.

در جدول زیر، تفاوت کارت گرافیک و GPU آمده است:

مورد مقایسه	GPU (واحد پردازش گرافیکی)	کارت گرافیک (Graphics Card)
نقش اصلی	پردازش داده‌های گرافیکی و اجرای محاسبات سنگین	تبدیل خروجی پردازش‌شده به سیگنال تصویری قابل نمایش و مدیریت ارتباط با مانیتور و سیستم
اجزای تشکیل‌دهنده	فقط واحد پردازشی (Chip)	GPU + حافظه گرافیکی (VRAM) + خنک‌کننده + مدار تغذیه + برد الکترونیکی + خروجی تصویر
محل قرارگیری	ممکن است روی CPU (در GPU یکپارچه) یا روی کارت گرافیک تعبیه شود.	به‌صورت یک قطعه سخت‌افزاری مجزا روی اسلات PCIe مادربرد نصب می‌شود.
قابلیت ارتقاء	معمولاً به‌صورت مستقل قابل ارتقاء نیست (مگر در برخی کارت‌های حرفه‌ای یا ماژولار).	به‌راحتی قابل تعویض یا ارتقاء به مدل‌های جدیدتر با قدرت بیشتر
تأمین انرژی	انرژی موردنیاز خود را از سیستم اصلی (مادربرد یا کارت گرافیک میزبان) دریافت می‌کند.	دارای مدار تغذیه اختصاصی و در مدل‌های قدرتمند به منبع تغذیه مجزا متصل می‌شود.
سیستم خنک‌کننده	ندارد (درون تراشه قرار دارد یا از خنک‌کننده سیستم استفاده می‌کند).	معمولاً دارای فن یا سیستم خنک‌کننده پیشرفته (ایرکولینگ یا واترکولینگ) است.
کاربرد اصلی	انجام پردازش‌های موازی، گرافیکی، یادگیری ماشین، شبیه‌سازی و رندرینگ	نمایش گرافیک روی مانیتور، اتصال نمایشگرها و فراهم‌کردن بستر سخت‌افزاری برای اجرای نرم‌افزارها و بازی‌ها
هزینه و قیمت	به‌تنهایی فروخته نمی‌شود (جزئی از کارت گرافیک یا CPU است).	به‌صورت محصول کامل با قیمت متغیر بسته به قدرت واحد پردازش گرافیکی، حافظه و برند عرضه می‌شود.
کاربران هدف	طراحان تراشه، توسعه‌دهندگان نرم‌افزارهای واحد پردازش گرافیکی، تولیدکنندگان کارت گرافیک	کاربران نهایی (گیمرها، طراحان، مهندسان، برنامه‌نویسان هوش مصنوعی، تولیدکنندگان محتوا و…)
نقش در عملکرد سیستم	تعیین‌کننده قدرت محاسباتی و سرعت رندر	تعیین‌کننده خروجی نهایی تصویر، کیفیت نمایش و ارتباط میان پردازنده گرافیکی و نمایشگر

 

همچنین بخوانید: تفاوت GPU و کارت گرافیک

 

فناوری‌ها و بسترهای برنامه‌نویسی GPU

برای بهره‌گیری از توان پردازش موازی GPU، از بسترها و فناوری‌هایی استفاده می‌شود که امکان اجرای محاسبات گرافیکی و غیرگرافیکی را روی پردازنده‌های گرافیکی فراهم می‌کنند. این ابزارها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند وظایف داده‌محور و سنگین را به‌صورت بهینه روی GPU اجرا کنند.

مهم‌ترین فناوری‌ها و بسترهای برنامه‌نویسی GPU را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:

•  CUDA: پلتفرم و رابط برنامه‌نویسی اختصاصی شرکت NVIDIA برای توسعه برنامه‌های موازی روی GPU های این شرکت
• OpenCL: یک استاندارد باز و مستقل از سخت‌افزار برای برنامه‌نویسی موازی روی GPU و سایر شتاب‌دهنده‌ها
• OpenACC: مجموعه‌ای از دستورهای کامپایلری برای ساده‌سازی برنامه‌نویسی موازی در زبان‌هایی مانند C و Fortran
•  oneAPI: چارچوبی یکپارچه برای برنامه‌نویسی هم‌زمان روی انواع شتاب‌دهنده‌ها از جمله GPU
• فریم‌ورک‌های سطح بالا: ابزارهایی مانند CuPy که استفاده از GPU را در زبان‌هایی مانند Python ساده‌تر می‌کنند.

 

 

معماری GPU چیست؟

معماری GPU به ساختار درونی و نحوه سازمان‌دهی واحدهای پردازشی، حافظه و مسیرهای ارتباطی اشاره دارد که به پردازنده گرافیکی امکان می‌دهد هزاران عملیات را به‌صورت موازی و با سرعت بالا انجام دهد. برخلاف CPU که برای پردازش‌های ترتیبی طراحی شده، پردازنده گرافیکی با داشتن صدها تا هزاران هسته سبک، برای اجرای هم‌زمان مجموعه‌ای از عملیات مشابه روی حجم بزرگی از داده‌ها بهینه شده است. این ویژگی باعث شده جی پی یو در حوزه‌هایی مانند رندر گرافیکی، یادگیری ماشین، شبیه‌سازی علمی و تحلیل داده، نقش کلیدی داشته باشد.

تمرکز اصلی معماری واحد پردازش گرافیکی بر افزایش توان پردازش موازی، کاهش تأخیر در انتقال داده‌ها و بهینه‌سازی عملیات تصویری و محاسباتی است. شرکت‌هایی مانند NVIDIA و AMD با توسعه معماری‌های پیشرفته‌ای همچون Turing، Ampere، Ada Lovelace و RDNA، هر نسل پردازنده گرافیکی را به شکل چشمگیری کارآمدتر کرده‌اند.

اجزای اصلی معماری GPU به‌صورت موارد زیر هستند:

1. هسته‌های پردازشی (CUDA Cores / Stream Processors): بخش محاسباتی اصلی هستند که هزاران دستور را به‌صورت موازی اجرا می‌کنند و قدرت واقعی واحد پردازش گرافیکی را شکل می‌دهند.
2. واحدهای شیدر (Shader Units): وظیفه ایجاد افکت‌های نوری، سایه‌زنی و واقع‌گرایی در صحنه‌های سه‌بعدی را برعهده دارند و به‌صورت برنامه‌پذیر عمل می‌کنند.
3. واحدهای بافت (Texture Units): داده‌های بافت را بارگذاری و روی سطوح سه‌بعدی اعمال می‌کنند تا جزئیات بصری مدل‌ها افزایش یابد.
4. واحدهای خروجی رندر (Render Output Units – ROPs): داده‌های پردازش‌شده را به پیکسل‌های قابل نمایش تبدیل کرده و به فریم‌بافر منتقل می‌کنند.
5. حافظه گرافیکی (VRAM): داده‌های مورد نیاز واحد پردازش گرافیکی مانند مدل‌ها، بافت‌ها و اطلاعات موقت را با سرعت بالا ذخیره می‌کند و نقش مهمی در عملکرد نهایی دارد.
6. باس حافظه (Memory Bus): مسیر ارتباطی بین GPU و VRAM است که پهنای باند آن، تعیین‌کننده سرعت انتقال داده‌هاست.
7. واحد کنترل (Control Unit): زمان‌بندی و هماهنگی بین اجزای مختلف پردازنده گرافیکی را انجام می‌دهد تا پردازش‌ها به شکلی منظم و کارآمد اجرا شوند.

 

 

نحوه عملکرد جی پی یو

پردازنده گرافیکی (GPU) با تقسیم یک مسئله بزرگ به هزاران عملیات کوچک و مشابه، آن‌ها را به‌صورت هم‌زمان اجرا می‌کند. در این مدل، یک دستور واحد روی مجموعه بزرگی از داده‌ها اعمال می‌شود و نتایج به‌طور موازی محاسبه می‌گردند. این شیوه پردازش باعث می‌شود GPU در وظایف تکرارشونده و داده‌محور، بسیار سریع‌تر از پردازش ترتیبی عمل کند.

 

 

فرآیند عملکرد GPU به‌صورت خلاصه شامل مراحل زیر است:

• تقسیم مسئله: داده یا وظیفه بزرگ به تعداد زیادی عملیات کوچک و مستقل شکسته می‌شود.
• زمان‌بندی موازی: عملیات‌ها به‌طور هم‌زمان روی هزاران نخ پردازشی زمان‌بندی می‌شوند.
• اجرای هم‌زمان دستورات: یک دستور واحد به‌طور موازی روی مجموعه بزرگی از داده‌ها اجرا می‌شود (مدل SIMD).
• پردازش داده‌محور: تمرکز بر پردازش حجم زیاد داده به‌جای کنترل جریان پیچیده دستورات.
• تجمیع نتایج: خروجی عملیات‌های موازی ترکیب شده و نتیجه نهایی تولید می‌شود.

 

تفاوت GPU و CPU و APU

در دنیای سخت‌افزار، سه واحد اصلی در پردازش نقش مهمی دارند: CPU و GPU و APU. هرکدام وظایف متفاوتی را برعهده دارند و برای نوع خاصی از پردازش بهینه شده‌اند. CPU برای پردازش‌های عمومی و ترتیبی مناسب است، واحد پردازش گرافیکی برای انجام عملیات موازی و گرافیکی طراحی شده و APU ترکیبی از این دو در یک تراشه واحد محسوب می‌شود.

CPU چیست؟

CPU یا واحد پردازش مرکزی، مغز اصلی کامپیوتر است که بیشتر محاسبات منطقی و دستورالعمل‌های پایه‌ای سیستم را اجرا می‌کند. این تراشه مسئول مدیریت سیستم‌عامل، اجرای برنامه‌ها و هماهنگی بین اجزای مختلف رایانه است.

APU چیست؟

APU یا واحد پردازش شتاب‌یافته (Accelerated Processing Unit) تراشه‌ای است که ترکیب CPU و GPU را در یک واحد واحد ارائه می‌دهد. این معماری به‌ویژه در لپ‌تاپ‌ها و سیستم‌های کوچک کاربرد دارد و باعث صرفه‌جویی در فضا، انرژی و هزینه می‌شود.

برای درک بهتر تفاوت سه فناوری مورد بحث، به جدول زیر دقت کنید:

ویژگی‌ها	CPU	GPU	APU
تعریف	واحد پردازش مرکزی برای وظایف عمومی	واحد پردازش گرافیکی برای پردازش موازی و تصویری	ترکیب CPU و GPU در یک تراشه
نوع پردازش	ترتیبی (Sequential)	موازی (Parallel)	ترکیبی از ترتیبی و موازی
کاربرد اصلی	اجرای برنامه‌ها، سیستم‌عامل، وظایف روزمره	رندر گرافیک، یادگیری ماشین، پردازش تصویری	سیستم‌های سبک، لپ‌تاپ‌ها، مصارف روزمره
قدرت گرافیکی	محدود	بسیار بالا	متوسط
مصرف انرژی	معمولی	نسبتاً بالا	بهینه و کم‌مصرف
قابلیت ارتقاء	مستقل	مستقل	معمولاً غیرقابل ارتقاء جداگانه
مثال کاربردی	اجرای مرورگر، نرم‌افزار آفیس	اجرای بازی‌های 3D، مدل‌های هوش مصنوعی	لپ‌تاپ‌های اقتصادی و All-in-One

 

کارت گرافیک A100 چیست؟

کارت گرافیک NVIDIA A100 یکی از قدرتمندترین GPU های مخصوص پردازش‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و محاسبات ابری است که بر پایه معماری Ampere ساخته شده است. این کارت با پشتیبانی از حافظه فوق‌سریع HBM2e و فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند Tensor Core و Multi-Instance GPU (MIG)، امکان پردازش هم‌زمان چندین مدل یا وظیفه را فراهم می‌کند. قدرت بالا و بهره‌وری انرژی A100 باعث شده انتخاب محبوبی برای مراکز داده، محققان و شرکت‌هایی باشد که به عملکردی پایدار و سریع در پروژه‌های یادگیری ماشینی نیاز دارند.

 

همچنین بخوانید: کارت گرافیک A100 چیست؟

 

کارت گرافیک H100 چیست؟

کارت گرافیک NVIDIA H100 یکی از قدرتمندترین GPU های مخصوص هوش مصنوعی و پردازش‌های سنگین است که بر پایه معماری جدید Hopper ساخته شده و برای آموزش و استقرار مدل‌های پیشرفته، از جمله LLM ها و شبکه‌های عصبی عمیق، طراحی شده است. این کارت با هسته‌های تنسور نسل جدید، پهنای باند حافظه بسیار بالا و پشتیبانی از فناوری‌هایی مثل Transformer Engine، عملکردی خارق‌العاده در پردازش‌های موازی ارائه می‌دهد و سرعت آموزش مدل‌ها را تا چندین برابر افزایش می‌دهد. H100 همچنین در دیتاسنترها، سیستم‌های HPC و سرورهای واحد پردازش گرافیکی مقیاس‌پذیر استفاده می‌شود، جایی که نیاز به توان محاسباتی عظیم و قابلیت توسعه‌پذیری وجود دارد.

 

همچنین بخوانید: کارت گرافیک H100 چیست؟

 

مقایسه کارت گرافیک A100 و H100

کارت‌های گرافیک NVIDIA A100 و H100 هر دو از سری‌های قدرتمند مخصوص هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هستند، اما H100 نسل جدیدتر و بر پایه معماری Hopper است که نسبت به A100 با معماری Ampere، عملکرد بسیار بهینه‌تری دارد. H100 از حافظه سریع‌تر HBM3، پهنای باند بیشتر و هسته‌های Tensor پیشرفته‌تری بهره می‌برد که در پردازش مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) و شبکه‌های عصبی عمیق، تا چند برابر سریع‌تر عمل می‌کند. در مقابل، A100 همچنان گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه‌تر و مناسب برای پروژه‌های تحقیقاتی و آموزشی است. انتخاب بین این دو GPU به نیاز محاسباتی و بودجه بستگی دارد، اما در سرورهای GPU مدرن، ترکیب هر دو کارت برای پوشش طیف وسیعی از کاربردهای هوش مصنوعی رایج است. برای آشنایی بیشتر پیشنهاد می‌کنیم مقاله مرتبط زیر را مطالعه کنید.

 

همچنین بخوانید: مقایسه کارت گرافیک A100 و H100

 

آینده GPU

پردازنده‌های گرافیکی در حال گذار از شتاب‌دهنده‌های صرفاً گرافیکی به زیرساخت‌های محاسباتی هوشمند و چندمنظوره هستند. رشد سریع هوش مصنوعی، محاسبات سنگین و پردازش بلادرنگ باعث شده GPU ها به سمت معماری‌های تخصصی‌تر، مصرف انرژی بهینه‌تر و ادغام عمیق‌تر با سایر واحدهای پردازشی حرکت کنند. در نسل‌های آینده، نقش GPU فراتر از مراکز داده خواهد رفت و از پردازش ابری تا لبه شبکه و حتی سامانه‌های کوانتومی – کلاسیک گسترش خواهد یافت.

مهم‌ترین ترندهای آینده GPU شامل موارد زیر هستند:

• سخت‌افزارهای اختصاصی هوش مصنوعی: افزایش استفاده از واحدهایی مانند Tensor Core و شتاب‌دهنده‌های inference برای آموزش و اجرای سریع‌تر مدل‌های AI
• معماری‌های ناهمگون (Heterogeneous): ادغام GPU با CPU، شتاب‌دهنده‌های AI و FPGA برای تخصیص بهینه بار کاری
• طراحی چیپلت و حافظه یکپارچه: بهبود مقیاس‌پذیری، کاهش تأخیر و افزایش بهره‌وری در پردازش‌های سنگین
• افزایش بهره‌وری انرژی: استفاده از مدیریت توان پویا، کنترل هوشمند مصرف انرژی و راهکارهای پیشرفته خنک‌سازی
• یکپارچگی با محاسبات کوانتومی: نقش GPU به‌عنوان پردازنده مکمل در سامانه‌های هیبریدی کلاسیک – کوانتومی
• گسترش GPU در Edge Computing: توسعه GPU های کوچک و کم‌مصرف برای پردازش بلادرنگ در لبه شبکه
• تکامل اکوسیستم نرم‌افزاری: پیشرفت API ها، فریم‌ورک‌های AI و ابزارهای خودکارسازی برای استفاده بهینه از توان GPU

 

راهنمای خرید سرور GPU

برای خرید سرور GPU، اولین گام بررسی نوع پروژه و نیاز پردازشی است؛ زیرا کاربردهایی مانند یادگیری عمیق، رندر گرافیکی یا تحلیل داده، هرکدام به سخت‌افزار متفاوتی نیاز دارند. باید به مدل و تعداد کارت‌های واحد پردازش گرافیکی (مانند NVIDIA A100 یا RTX 4090)، میزان RAM و CPU، و نوع ذخیره‌سازی (SSD یا NVMe) توجه کنید. همچنین انتخاب بین سرور اختصاصی یا ابری بسته به بودجه و میزان انعطاف‌پذیری اهمیت دارد. از دیگر عوامل مهم، می‌توان به پشتیبانی فنی ۲۴ ساعته، سرعت شبکه، محل دیتاسنتر و امنیت سرور اشاره کرد. در نهایت، خرید از ارائه‌دهنده‌ای معتبر با امکان ارتقا و دسترسی پایدار، تضمین‌کننده عملکرد بهینه و صرفه‌جویی در هزینه‌ها خواهد بود.

 

همچنین بخوانید: راهنمای خرید سرور GPU

 

راهکار ایران GPU

اگر قصد دارید پروژه‌های هوش مصنوعی، شبیه‌سازی، رندرینگ یا پردازش‌های سنگین را بدون هزینه‌های گزاف سخت‌افزاری پیش ببرید، ایران GPU راهکار ایده‌آل شماست. به‌عنوان کامل‌ترین ارائه‌دهنده سرویس پردازش ابری گرافیکی در کشور، ایران GPU با استفاده از جدیدترین کارت‌های گرافیک NVIDIA و فراهم کردن محیط‌های آماده برنامه‌نویسی مانند Jupyter Notebook، امکان اجرای سریع، مقرون‌به‌صرفه و ۲۴ ساعته پروژه‌ها را در اختیار شما قرار می‌دهد. چه پژوهشگر باشید، چه توسعه‌دهنده یا یک کسب‌وکار درحال رشد، با چند کلیک می‌توانید به قدرت واقعی واحد پردازش گرافیکی دسترسی پیدا کرده و سرعت اجرای پروژه‌هایتان را چندین برابر کنید.

 

 

جمع‌بندی: GPU یا پردازنده گرافیکی چیست؟

در این مطلب، به بررسی اینکه GPU چیست پرداختیم. جی پی یو طی سال‌های اخیر از یک پردازنده صرفاً گرافیکی به یکی از ارکان اصلی قدرت محاسباتی تبدیل شده است. نقش آن تنها به اجرای بازی‌های ویدئویی محدود نیست؛ بلکه در هوش مصنوعی، علم داده، شبیه‌سازی‌های پیشرفته، رندرینگ و حتی صنایع مالی کاربرد دارد. آشنایی با انواع واحد پردازش گرافیکی و تفاوت آن با CPU و APU، دید روشنی برای انتخاب و بهره‌گیری بهینه از سخت‌افزار در اختیار شما قرار می‌دهد. چه برای کارهای حرفه‌ای به آن نیاز داشته باشید و چه برای استفاده روزمره، درک عملکرد واحد پردازش گرافیکی می‌تواند مسیر ارتقای سیستم و تصمیم‌گیری‌های فنی شما را هوشمندانه‌تر کند.

برخی از مهم‌ترین مزایای استفاده از جی پی یو که باید مد نظر داشته باشیم، به‌صورت موارد زیر هستند:

1. افزایش چشمگیر سرعت پردازش در وظایف قابل موازی‌سازی
2. بهبود کارایی و صرفه‌جویی در مصرف انرژی در مقایسه با CPU
3. عملکرد عالی در زمینه‌های تخصصی مانند هوش مصنوعی و رندرینگ
4. قابلیت مقیاس‌پذیری آسان برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده

---

 

سوالات متداول

• تفاوت اصلی GPU و CPU چیست؟

CPU برای اجرای وظایف عمومی و ترتیبی طراحی شده، در حالی که واحد پردازش گرافیکی با هزاران هسته موازی، برای پردازش حجم عظیمی از داده به‌طور هم‌زمان بهینه شده است.

• آیا برای استفاده روزمره به GPU قدرتمند نیاز داریم؟

خیر؛ برای کارهایی مانند تماشای ویدیو، وب‌گردی یا کار با نرم‌افزارهای معمولی، واحد پردازش گرافیکی یکپارچه کافی است؛ اما برای بازی، طراحی یا هوش مصنوعی، GPU مجزا یا ابری بهتر است.

• آیا می‌توان واحد پردازش گرافیکی را ارتقا داد؟

در سیستم‌های دسکتاپ با GPU مجزا، ارتقا امکان‌پذیر است. اما در لپ‌تاپ‌ها و پردازنده‌های گرافیکی یکپارچه، معمولاً چنین امکانی وجود ندارد.

• GPU ابری چه مزیتی نسبت به خرید سخت‌افزار دارد؟

با واحد پردازش گرافیکی ابری می‌توانید به جدیدترین سخت‌افزارها دسترسی پیدا کنید، بدون اینکه هزینه زیادی برای خرید و نگهداری بپردازید. همچنین مقیاس‌پذیری آسانی دارد.

• کدام صنایع بیشترین استفاده را از واحد پردازش گرافیکی دارند؟

صنایع هوش مصنوعی، بازی و سرگرمی، سینما، علم داده، تحقیقات علمی و حتی امور مالی، از GPU برای پردازش‌های پیچیده و سریع استفاده می‌کنند.