1. خانه
  2. همه مقالات
  3. مفاهیم رایانش ابری
  4. گرافیک ابری
  5. پردازشگر های گرافیک ابری

پردازشگر های گرافیک ابری

تفاوت گرافیک ابری با کارت گرافیک ساده چیست؟ چه کسانی نیاز به استفاده از سرورهای گرافیکی دارند؟ آیا سرورGPU به اندازه یک کارت گرافیک معمولی بازدهی دارد؟

دسترسی به یک پردازنده گرافیکی قوی، یکی از اساسی‌ترین نیازها برای پردازش های سنگین و پیچیده است. اما با توجه به مشکلات پیش آمده و کمبود قطعات سخت‌افزاری، نمی‌تواند راه‌حل مناسبی برای رفع نیازهای شما باشد. اینجاست که سرویس های پردازش گرافیک ابری یا سرویس های GPU وارد داستان شده و می‌توانند با هزینه‌ای کم، پاسخگوی نیاز های پردازشی شما باشند.

ما در این مقاله قصد داریم تا به پردازش گرافیک ابری و انواع سرورهای GPU بپردازیم و تا مراحه خرید یک سرویس GPU با شما همراه خواهیم بود.

توضیح: در متن سرویس‌ GPU، سرور GPU، کارت گرافیک ابری و پردازشگر گرافیکی ابری تماماً به یک مفهوم اشاره دارند و آن هم اشتراک‌گذاری کارت گرافیک در یک سرویس رایانش ابری است.

آنچه در ادامه مطالعه خواهید کرد:

بخش اول: مقدمه‌‌ای بر پردازش‌گرافیکی

در ابتدا، چیپ‌های گرافیکی به صورت تک‌منظوره طراحی می‌شدند. به گونه‌ای که شما فقط می‌توانستید برای یک هدف از آن ها استفاده کنید. اما با گذشت زمان و پیشرفت تکنولوژی، این چیپ‌های گرافیکی قابلیت برنامه‎‌ریزی بیشتری را کسب کردند.

این پیشرفت‌ها منجر به معرفی اولین کارت های گرافیکی توسط Nvidia شد.

در سال 1999، مهندسین کامپیوتر همراه با محققان شروع به استفاده از این کارت های گرافیکی در زمینه های پزشکی و علمی به منظور سرعت‌ بخشیدن به امور خود کردند. این امر منجر به پیدایش GPGPUها یا پردازنده های گرافیکی با اهداف عمومی (General-Purpose Graphics Processing Unit) شد.

یکی از محدودیت های که کاربران در ابتدا با آن روبرو شدند، نیاز به تغییر زبان نرم‌افزاری بود. به این ترتیب که آن‌ها مجبور بودند به منظور استفاده از این پردازنده‌ها، برنامه خود را تبدیل به یک برنامه با زبان‌های OpenGL و یا Cg کنند.

این امر باعث ایجاد محدودیت‌ های فراوانی مخصوصاً برای کاربرانی که در زمینه های علمی فعالیت می‌کردند شد. چرا که برنامه های نوشته شده در زمینه های علمی بیشتر از زبان های C و یا ++C پشتیبانی می‌کردند.

در همین حین بود که شرکت Nvidia متوجه این نقص شد و برای بهبود آن سرمایه‌گذاری‌های فراوانی کرد.

این سرمایه‌گذاری‌ها بعد از مدتی نتایج فوق‌العاده‌ای نیز به همراه داشتند. افزودن پشتیبانی از زبان هایی جز زبانی های گرافیکی مانند C++ ,C و Fortran بحشی از این دستاورد‌ها بود.

از دیگر دستاوردهای این سرمایه‌گذاری می‌توان به پیدایش CUDA اشاره کرد که پردازش‌های موازی را به کارت ‌های گرافیکی اضافه کرد، بعد از آن بود که وظیفه پردازش موازی در یک واحد کامپیوتری بر دوش کارت‌های گرافیک افتاد.

بخش دوم: توضیحی بر GPUها

واحد پردازش گرافیکی (Graphics Processing Unit) و یا به اختصار GPU طی چندین سال اخیر تبدیل به عضوی جدانشدنی از هر رایانه شده‌است.

کارت های گرافیکی را می‌توان در دو دسته کلی تقسیم بندی کرد:

  • دسته‌ی اول که Discrete یا جدا هستند. این کارت های گرافیک به صورت جدا عرضه می‌شوند و بر روی مادربرد سوار می‌شوند.
  • دسته‌ی دوم Integrated یا یکپارچه هستند. این کارت های گرافیک بر روی مادربرد سوار بوده و نمی‌توان آن‌را از مادربرد جدا کرد.

از وظایف واحد های پردازش گرافیکی می‌توان به رندرینگ فایل‌های گرافیکی و یا ویدیو اشاره کرد. البته بسیاری از مردم کارت های گرافیک را با اجرای بازی‌های کامپیوتری می‌شناسند.

از دیگر کاربردهای پردازنده‌های گرافیکی می‌توان به استفاده آن‌ها در یادگیری ماشین (Machine Learning) نیز اشاره کرد.

GPUها در ابتدا برای سرعت بخشیدن به رندرینگ گرافیک‌های سه‌بعدی استفاده می‌شدند.

با گذشت زمان، انعطاف‌پذیری و قابلیت‌های آن‌ها نیز افزایش یافت.

همانطور که گفته شد این امر باعث شد تا توسعه دهندگان گرافیک، شروع به خلق صحنه های گرافیکی با جلوه های بصری خیره‌کننده و بسیار واقع‌گرایانه کنند.

دیگر توسعه‌دهندگان نیز به دنبال افزایش عملکرد و سرعت آن‌ها رفتند. از زمینه هایی که این توسعه‌دهندگان در آن فعالیت دارند می‌توان به پردازش‌های سنگین (HPC)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و غیره اشاره کرد.

بخش سوم: تفاوت CPU و GPU در پردازش ابری

بیایید قبل از این‌که به تفاوت‌های این دو بپردازیم، در مورد همکاری و نسبت مکمل بودن این دو صحبت کنیم.

GPUها در ابتدا به‌گونه‌ای تکامل یافتند تا بتوانند به کمک واحد های پردازشی مرکزی (Central Processing Unit) و یا به اختصار CPU بیایند.

CPUها بیشتر از طریق نوآوری در ساختار معماری خود، افزایش Clock Speed و یا افزایش هسته‌های خود تکامل یافتند. از طرفی، GPU ها بیشتر بر روی سرعت بخشیدن به انجام عملیات های گرافیکی تمرکز داشتند.

یکی از راه های ساده برای یافتن تفاوت میان CPU و GPU این است که به چگونگی انجام پردازش توسط آن‌ها نگاه کنیم.

یک CPU تشکیل شده از چندین هسته با حافظه‌ی Cache بالاست که قادر است پردازش های مرتبط با یک برنامه را به صورت پشت سرهم (سریالی) و به نوبت انجام دهد. اما پردازنده های گرافیکی GPU دارای یک معماری بزرگ موازی هستند.

این معماری بزرگ موازی را هسته‌هایی کوچک تر از هسته های موجود در CPU تشکیل داده‌اند. این هسته های کوچک‍تر از لحاظ عملکرد بسیار بهینه برای انجام چندین عملیات به صورت موازی هستند.

یکی از دلایل مکمل بودن این دو را می‌توان این دانست که GPUها دارای هزاران هسته برای پردازش هستند که می‎‌تواننند در کنار CPU، سرعت عملیات را تا بیش از 100% افزایش دهند.

برای فهم بهتر چگونگی کار این دو می‌توانیم، خواندن یک کتاب با دو روش متفاوت را مثال بزنیم. به‌طوری که اگر شما وظیفه‌ی خواندن یک کتاب را به CPU محول کنید، آن شروع به خواندن از صفحه‌ی 1 تا آخر می‌کند؛ این را می‌توان مدیون ساختار سریالی آن دانست.

این در حالیست که اگر شما همان کتاب را به یک GPU بدهید، به خاطر ساختار موازی خود کتاب را به قطعات کوچک‌تر تقسیم کرده و سپس شروع به خواندن همه‌ی قطعات به صورت هم‌زمان می‌کند.

تفاوت تعداد هسته های پردازنده های گرافیکی (GPU) و پردازنده های مرکزی (CPU)

بیایید برای فهم بهت این مطلب از یک مثال دیگر استفاده کنیم: تصور کنید درحال مشاهده یک فیلم هستید.

این فیلم از هزاران عکس تشکیل شده که با سرعت حداقل 25 فریم بر ثانیه از مقابل چشمان شما می‌گذرد.

هر تصویر از این هزاران تصویر شامل هزاران پیکسل است و این وظیفه کارت گرافیک است که این هزاران پیکسل را به صورت همزمان پردازش کند و در مقابل چشمان شما نمایش دهد. کاری که ساختار سنتی CPU از عهده آن بر نمی‌آید.

بخش چهارم: پردازش گرافیک ابری به چه معناست؟

واحدهای پردازش ابری گرافیکی، وظیفه ارائه منابع لازم برای سرعت‌ بخشی به یک برنامه را دارند. این عملکرد بدون نیاز به داشتن یک پردازنده گرافیکی در اختیار کاربر است. به‌طوری که پردازش گرافیکی مورد نیاز کاربر در فضای ابری قرار می‌گیرد.

کاربردهای گرافیک ابری یا سرورGPU به دو دسته تقسیم می‌شوند:

  • پردازش‌های تجسمی: برنامه‌های قدرتمند گرافیکی تحت سرور و یا حتی رایانه‌های رومیزی، نیاز به قدرت پردازش بالایی دارند. گرافیک های ابری می‌توانند در این زمینه مفید واقع شوند و در اموری مانند رندرگیری ویدیو، استریم و همچنین نرم افزار های طراحی سیستمی (CAD) عملکردی مؤثر داشته باشند.
  • پردازش‌های محاسباتی: مدل‌های بزرگ محاسباتی، یادگیری عمیق و آنالیز داده همگی نیاز به قدرت پردازشی موازی دارند که توسط کارت های گرافیک ابری ارائه می‌شوند.

یکی از تفاوت هایی که می‌توان بین پردازش‌ابری و پردازش‌گرافیک ابری قائل شد این است که شما در پردازش ابری از شرکت ارئه دهنده سرویس، یک سیستم مجازی (Virtual Machine) یا ابرک دریافت می‌کنید در آن شما دسترسی به یک سیستم کامپیوتری با CPU رم و هارد را می‌دهد. در حالی که شما برای پردازش گرافیکی نه تنها نیازمند یک پردازنده قوی هستید بلکه به یک پردازنده گرافیکی نیاز دارید.

طریقه کار در ابرک‌ها به این گونه است که در سرورها تعداد هسته‌ها و مقدار حافظه رم میان ابرک ها به اشتراک گذاشته می‌شود.

به این معنی که اگر دریک سرور 100‌هسته پردازنده وجود داشته باشد و شما خواهان یک ابرک با 10هسته پردازشی باشید، شما از آن 10هسته که در آن مجموعه 100هسته‌ای وجود دارند استفاده می‌کنید.

اما پردازنده‌های گرافیکی به این صورت کار نمی‌کنند، هر پردازنده گرافیکی مربوط به یک ابرک است به گونه‌ای که شما نمی‌توانید در فضای یک سرور از یک پردازنده گرافیکی به صورت اشتراکی استفاده کنید.

پردازش ابری

بخش پنجم: موارد استفاده از پردازنده های گرافیکی

برخی موارد استفاده از پردازنده‌های گرافیکی به شرح زیر است:

  • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تشخیص عکس
  • انجام محاسبات سنگین
  • انجام محاسبات گرافیکی سه بعدی و طرح های CAD
  • رندر فیلم، عکس و محتوا
  • طراحی و اجرای بازی‌ها

این‌ها همگی گوشه‌ای از قابلیت‌های پردازش ابری گرافیکی بودند. این به‌گونه‌ای است که نمی‌توان منکر نقش بسیار مؤثر آن‌ها در زندگی روزمره ما و در هر زمینه‌ای شد.

سرویس گرافیک ابری

بخش ششم: مزایای استفاده از سرویس پردازشگر‌های گرافیکی ابری

بررسی مزایایی استفاده از سرویس gpu ابری به شما نشان خواهد داد که استفاده از ابر گرافیکی مزایای بسیاری دارد اما ما در این بخش تنها پنج بخش مهمتر آن را آورده‌ایم:

1- انطباق پذیری بالا

یکی از ویژگی‌های استفاده از GPU ابری، پدیده انطباق‌پذیری آن است. یعنی زمانی که در حین انجام یک عملیات گرافیکی، به حجم گرافیک بیشتر یا کمتری احتیاج داشتید، می‌توانید آن را مطابق با نیازتان افزایش یا کاهش دهید.

2- عدم اشغال فضای فیزیکی

یکی از نقص های بزرگ پردازشگرهای گرافیک فیزیکی این است که فضای زیادی را در محل کار شما اشغال می‌کنند. این در حالیست که نه تنها باعث اشغال فضای کار شما می‌شوند، بلکه مراقبت زیادی نیز می‌طلبند.

یکی از دلایل نیاز به این حجم از مراقبت، حساسیت شدید قطعات الکترونیکی به گردوخاک و حتی گرما است. اما با استفاده از گرافیک‌های ابری، وظیفه مراقبت و پشتیبان‌گیری از داده‌های ما بر عهده ارائه‌دهندگان خدمات ابری است.

3- زمان

شما می‌توانید با استفاده از یک سرورGPU بدون اتلاف وقت و وقفه‌ای شروع به کار خود کنید. همچنین شما می‌توانید با استفاده از سرویس های گرافیک ابری، مدت زمان تمامی امور مانند رندرگیری پروژه سه‌بعدی خود تا پردازش های محاسباتی سنگین خود را به طور چشمگیری کاهش دهید.

4- کاهش هزینه ها

با کمک گرافیک ابری، دیگر نیازی نیست که هزینه‌های هنگفتی را صرف تهیه کارت‌های گرافیک پرقدرت و گران بکنید.

کافی است چرخی در بازار بزنید تا ببینید قیمت یک کارت گرافیک 3090 RTX در اواخر سال 1400 در حدود 100 میلیون تومان است. این درحالی است که شما می‌توانید هم اکنون و در کوتاه‌ترین زمان از قدرت این کارت گرافیک در ابرها استفاده کنید.

هزینه استفاده از این کارت گرافیک در ابرها امروز در دی ماه 1400 چیزی نزدیک به ساعتی 17هزار تومان است که با توجه به سیستم پرداخت Pay AS You Go ممکن است این هزینه کمتر نیز بشود.

اگر مایلید که درباره روش پرداخت صورت حساب در ابرها بیشتر بدانید مقاله زیر را مطالعه کنید.

بخش هفتم: ارائه دهندگان سرویس گرافیک ابری

امروزه با توجه به افزایش نیاز کاربران به پردازش‌های گرافیکی و پرسرعت، شرکت های زیادی رو به ارائه سرویس پردازش گرافیکی آورده‌اند. در ادامه با چند شرکت بزرگ که سرویس GPU ابری و یا گرافیک ابری ارائه می‌دهند، بیشتر آشنا خواهیم شد:

Amazon Web Services (AWS)

شرکت خدمات ابری آمازون یا AWS یکی از بزرگترین ارائه‌دهندگان خدمات ابری، در دنیا است. به‌طوری که این غول تکنولوژی تمامی رقبای خود را از گود خارج کرده است.

از سرویس های پردازش گرافیکی آمازون می‌توان به G4، P3 و EC2 اشاره کرد. سرویس های P3 آمازون از پردازنده های گرافیکی Tesla V100، P4000 و P5000 استفاده می‌کنند.

آمازون همچنین این اجازه را به شما می‌دهد تا بتوانید چندین پردازنده گرافیکی را در یک بسته با هم داشته باشید.

این سرویس‌ها در آمریکای شمالی، اروپا و آسیا در دسترس هستند.

Google Cloud

گوگل برای سرویس های گرافیک ابری خود تعرفه‌های بسیار متنوعی را ارائه می‌دهد. برخی از کارت های گرافیکی که در گوگل استفاده می‌شوند عبارت از Tesla P100 و V100 هستند.

یکی از نقص‌هایی که می‌توان به سرویس‌های گوگل وارد دانست این است که بسیاری از سرویس‌های ارائه شده تمرکز فراوانی بر روی منطقه آمریکای شمالی دارند.

Microsoft Azure

خدمات ابری مایکروسات اژور

مایکروسافت در زمینه گرافیک ابری از انتخاب های زیادی را در خدمت مشتریان خود قرار می‌دهد.

از کارت‎‌های گرافیک مورد استفاده توسط این شرکت می‌توان به Tesla V100، T4، Tesla M60، Volta V100و K80 اشاره کرد که به صورت گسترده‌ای در سرورهای این شرکت مورد استفاده قرار می‌گیرد.

همان‌گونه که واضح است، تمامی این سرویس‌ها در نوع خود بسیار عالی عمل می‌کنند. اما با توجه به شرایط موجود و تحریم‌ها انتخاب مناسبی برای ایرانیان، نیستند. چراکه ریسک‌هایی از قبیل تحریم پروژه و یا قطع دسترسی به سرور وجود دارد.

بخش هشتم: آغاز کار با سرویس های پردازش گر گرافیک ابری

پیشنهاد ما به شما سرویس‌های گرافیک ابری فردوسی است. شما می‌توانید با استفاده از سرویس های GPU ابری ما، از تمامی مزایای یک سرویس گرافیکی ابری تمام عیار برخوردار شوید.

کارت های گرافیک مورد استفاده توسط ابر‌فردوسی عبارتند از: RTX 2080TI، RTX 3090، Tesla V100 و Tesla A100

 پردازش ابری گرافیکی فردوسی

کار با سرویس های گرافیک ابری هیچ‌گاه به راحتی امروز نبوده است. به‌طوری که شما می‌توانید با یک درخواست و ثبت سفارش خود، با راهنمایی کامل تیم پشتیبانی ما در چند دقیقه سرور گرافیک ابری خود را تحویل بگیرید.

خرید سرویس پردازش ابری گرافیکی در ایران

شما می‌توانید همین الان با مراجعه به صفحه سرویس‌های ما از تخفیف‌ها آگاه شوید و سرویس گرافیکی ابری خود را با مشخصات دلخواه بسازید و شروع به کار کنید.

همچنین ابر فردوسی برای افرادی‌که با ماشین‌های مجازی سروکار دارند، تخفیف هایی ویژه‌ای در نظر گرفته‌است که می‌توانید با مراجعه به صفحه تخفیفات از آن‌ها باخبر شوید.

امیدواریم توانسته باشیم شما را هرچند کم با سیستم‌های گرافیک ابری آشنا نمائیم.

سرویس GPU یا گرافیک ابری به چه معناست؟

سرویس GPU در واقع سرورهایی هستند که به آن‌ها یک یا چند کارت گرافیک اضافه شده و بسته به نیاز پردازشی آن‌ها مصرف کننده از آن‌ها استفاده می کند.

چرا باید از سرویس GPU یا گرافیک ابری استفاده کرد؟

یک پردازش‌گر گرافیکی به شما امکان پردازش موازی و بهره وری بسیار بالاتر سیستم را در لحظه می‌دهد. اگر شما به انجام محاسبات سنگین تصویری مانند ساخت انیمیشن، انجام بازی یا تدوین دارید یک سرویس گرافیک ابری برای شما بهترین انتخاب است.

چه کارت گرافیک‌هایی در سرویس گرافیک ابری موجود است؟

در حال حاضر کارت گرافیک‌های جی فورس 2080ti و جی فورس 3090 در دسترس است. اما به زودی ابر فردوسی گرافیک‌های tesla v100 را نیز به سرویس‌های گرافیک ابری خود اضافه خواهد کرد

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

Fill out this field
Fill out this field
لطفاً یک نشانی ایمیل معتبر بنویسید.
You need to agree with the terms to proceed

آخرین دیدگاه‌ها

    فهرست