در عصری زندگی می‌کنیم که حجم عظیمی از داده‌ها به‌صورت روزافزون تولید می‌شود و نیاز به پردازش سریع‌تر از همیشه دارد. یک راه حل قدرتمند برای این پردازش سرورهای GPU هستند. اگر عاشق دنیای تکنولوژی و برنامه‌نویسی هستید، یا حتی فقط کنجکاوید که بدانید چگونه مدل‌های پیشرفته‌ای مثل ChatGPT، Stable Diffusion یا AlphaFold آموزش داده می‌شوند و سرور gpu چه کارایی‌هایی دارد، تا انتها مطلب همراه‌مان باشید.
سرور GPU چیست؟
سرور GPU یک سیستم است که به‌جای پردازنده‌های سنتی (CPU) بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) برای انجام وظایف محاسباتی سنگین تکیه دارد. این سرورها قادرند هزاران پردازش را به‌صورت هم‌زمان انجام دهند و در کاربردهایی مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبیه‌سازی علمی، رندرینگ گرافیکی و تحلیل داده‌های مالی فوق‌العاده عمل می‌کنند.
مدل‌های یادگیری عمیق مانند GPT-4 برای آموزش به هزاران میلیارد پارامتر نیاز دارند. پردازش این حجم از داده‌ها با CPU ماه‌ها طول می‌کشد، اما یک سرور GPU این زمان را به چند روز کاهش می‌دهد!
چرا GPU سریع‌تر از CPU است؟
پردازنده‌های مرکزی (CPU) برای انجام پردازش‌های ترتیبی و مدیریت سیستم طراحی شده‌اند، درحالی‌که GPUها برای پردازش‌های موازی ساخته شده‌اند. اما این یعنی چه؟ بهتر است برای پاسخ به این سوال در جدول ساختار معماری CPU و GPU را مرور کنیم:
| ویژگی | CPU | GPU |
| تعداد هسته‌ها | ۴ تا ۶۴ هسته | هزاران هسته |
| نوع پردازش | ترتیبی (Serial Processing) | موازی (Parallel Processing) |
| بهینه برای | پردازش‌های عمومی، سیستم‌عامل، عملیات منطقی | محاسبات سنگین، یادگیری ماشین، پردازش تصویر |
یک پردازنده Intel Xeon حداکثر ۶۴ هسته دارد، اما یک کارت گرافیک مثل NVIDIA A100 دارای ۶۹۱۲ هسته CUDA است! این تفاوت بزرگ پردازش‌های سنگین را تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر می‌کند.
اجزای اصلی یک سرور GPU چیست؟
یک سرور GPU شامل اجزای مختلفی می‌شود که در ادامه معرفی کرده‌ایم:
۱. واحد پردازش گرافیکی (GPU)
مهم‌ترین جزء سرور که عملیات محاسباتی سنگین را انجام می‌دهد.
مانند: NVIDIA A100، RTX 4090، AMD Instinct MI300
۲. پردازنده مرکزی (CPU)
مدیریت عملیات کلی سیستم و هماهنگی بین GPUها. مثل: Intel Xeon، AMD EPYC
۳. حافظه رم (RAM) و حافظه گرافیکی (VRAM)
- RAM: بین ۱۲۸ تا ۵۱۲ گیگابایت (سرعت بالا برای پردازش داده‌ها).
- VRAM: از ۱۶ تا ۸۰ گیگابایت (مثل HBM2e در NVIDIA H100).
۴. ذخیره‌سازی پرسرعت (SSD/NVMe)
NVMe SSD سرعتی تا ۷۰۰۰ مگابایت بر ثانیه دارد که خواندن و نوشتن داده‌ها را تسریع می‌کند.
۵. شبکه پرسرعت (InfiniBand، Ethernet 100Gbps)
برای ارتباط سریع بین سرورها، از شبکه‌های پرسرعت مانند InfiniBand با تأخیر کمتر از ۵ میکروثانیه استفاده می‌شود.
چرا از سرورهای GPU استفاده کنیم؟
در چه مواردی بهتر است از سرورهای GPU استفاده کنیم؟ اگر سوالی شبیه به این دارید، حتما ادامه این قسمت را با دقت مطالعه کنید.
۱. افزایش سرعت پردازش
آموزش یک مدل هوش مصنوعی که با CPU چند ماه طول می‌کشد، با GPU در عرض چند روز انجام می‌شود.
۲. مصرف انرژی بهینه‌تر
به ازای هر واحد محاسبه GPUها ۵۰٪ مصرف انرژی کمتری نسبت به CPUها دارند.
۳. پشتیبانی از نرم‌افزارهای مدرن
GPUها از کتابخانه‌های مهمی مثل CUDA، TensorFlow، PyTorch و OpenCL پشتیبانی می‌کنند.
۴. کاهش هزینه در بلندمدت
درست است که هزینه اولیه سرورهای GPU بالا می‌باشد، اما در بلندمدت هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهند.
AWS EC2 P4d که از کارت‌های NVIDIA A100 استفاده می‌کند، پردازش‌های هوش مصنوعی را ۹۰٪ سریع‌تر و ۶۰٪ ارزان‌تر از CPU انجام می‌دهد.
کاربردهای سرورهای GPU چیست؟
سرورهای GPU در بخش‌های زیر مورد استفاده قرار می‌گیرد:
✅ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
مدل‌های GPT-4، DALL·E، AlphaFold
پردازش تصاویر پزشکی و تشخیص بیماری‌ها
✅ شبیه‌سازی علمی و داده‌کاوی
مدل‌سازی آب‌وهوایی، محاسبات مولکولی، تحلیل ژنتیکی
✅ تحلیل داده‌های مالی
الگوریتم‌های معاملات فرکانس بالا (HFT) و تحلیل ریسک
✅ صنعت فیلم و بازی‌سازی
رندرینگ فیلم‌های 4k و 8k
توسعه بازی‌های AAA مثل Cyberpunk 2077
✅ تحقیقات پزشکی و پردازش تصاویر MRI
تحلیل سریع‌تر تصاویر پزشکی و کشف داروهای جدید
سختی‌های استفاده از سرورهای GPU چیست؟
بیزینس‌ها زمانی که می‌خواهند از سرورهای GPU استفاده کنند با یک سری چالش‌ها روبرو می‌شوند که در این قسمت آن‌ها را مرور می‌کنیم.
۱. هزینه بالا؛ مانعی برای ورود بسیاری از کسب‌وکارها
یکی از مهم‌ترین چالش‌های استفاده از سرورهای GPU، هزینه بالای آن‌ها است. یک سرور پیشرفته با چندین کارت گرافیک قدرتمند می‌تواند ده‌ها هزار دلار قیمت داشته باشد. در برخی موارد، هزینه این سرورها به ۵۰۰,۰۰۰ دلار نیز می‌رسد.
۲. مصرف برق بالا؛ چالش زیرساختی جدی
یک سرور GPU برخلاف یک سرور معمولی، مصرف انرژی بالایی دارد. هر کارت گرافیک رده‌بالا بین ۲۵۰ تا ۴۰۰ وات مصرف می‌کند و در یک سرور چند پردازنده‌ای، این میزان به چندین کیلووات می‌رسد. یک رک سرور GPU ممکن است تا ۱۰ کیلووات برق مصرف کند که معادل مصرف انرژی چند خانه مسکونی است!
۳. چالش خنک‌کاری؛ نیاز به سیستم‌های پیشرفته
دمای بالای پردازنده‌های گرافیکی عملکرد سخت‌افزار را تحت تاثیر قرار می‌دهد. سیستم‌های خنک‌کاری سنتی (مانند فن‌ها و هیت‌سینک‌ها) کافی نیستند، به همین دلیل بسیاری از مراکز داده از خنک‌کننده‌های مایع استفاده می‌کنند. این راهکار دمای GPU را تا ۳۰٪ کاهش می‌دهد.
۴. راه‌حل: استفاده از سرویس‌های ابری
به دلیل هزینه‌های بالا بسیاری از شرکت‌ها به سرویس‌های ابری روی آورده‌اند. با پلتفرم‌هایی مانند AWS (Amazon Web Services)، Google Cloud و CUDO Compute می‌توانید از سرورهای GPU به‌صورت پرداخت به ازای مصرف استفاده کنید.
آینده سرورهای GPU: چه چیزی در راه است؟
آینده سرورهای GPU بسیار درخشان است، با توجه به این که تقاضا برای پردازش‌های سنگین، به خصوص در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های کلان و شبیه‌سازی‌های علمی، روزبه‌روز در حال افزایش است.
در این قسمت از سه منظر آینده این سرورها را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
۱. پردازنده‌های تخصصی؛ فراتر از GPU
هرچند GPUها فوق‌العاده هستند، اما پردازنده‌های جدیدی مثل TPU (Tensor Processing Unit) توسط گوگل معرفی شده‌اند که مخصوص محاسبات یادگیری ماشین طراحی شده‌اند. مصرف انرژی پایین‌تر و کارایی بالاتر این سرورها، TPU را به گزینه‌این محبوب برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
۲. نسل جدید GPUها؛ قدرتی فراتر از تصور
شرکت NVIDIA با معرفی H200 یک جهش بزرگ ایجاد کرده است. این پردازنده دارای ۱۴۱ گیگابایت حافظه HBM3e و پهنای باند ۴.۸ ترابایت بر ثانیه است.
۳. ادغام GPU و محاسبات کوانتومی
یکی از هیجان‌انگیزترین تحولات آینده، ترکیب پردازنده‌های GPU با پردازنده‌های کوانتومی است. محاسبات کوانتومی می‌توانند برخی از مشکلات پردازشی پیچیده را میلیون‌ها برابر سریع‌تر از روش‌های سنتی حل کنند. در آینده ترکیب این دو فناوری می‌تواند شبیه‌سازی‌های علمی، تحلیل داده‌های زیستی و حتی کشف داروهای جدید را متحول کند.
چرا باید به GPUها توجه کنیم؟
همانطور که مطالعه کردید، سرورهای GPU قدرت پردازش فوق‌العاده‌ای دارند و محاسبات سنگین را با سرعتی باورنکردنی انجام می‌دهند.
در حوزه‌هایی مثل هوش مصنوعی، شبیه‌سازی علمی، تحلیل مالی، پردازش تصاویر پزشکی و حتی توسعه بازی‌های ویدیویی، این سرورها غیرقابل‌جایگزین هستند. در سال‌های آینده با ظهور نسل جدید GPUها، TPUها و حتی ترکیب آن‌ها با محاسبات کوانتومی، آینده فناوری هوشمندتر، سریع‌تر و کارآمدتر خواهد بود. باید منتظر بمانیم و ببینیم آینده این این سرورها به چه نتایجی ختم می‌شود.
