معرفی جامع پردازنده‌های گرافیکی (GPU) انویدیا

در عصر هوش مصنوعی و پردازش سنگین داده، پردازنده‌های گرافیکی انویدیا (NVIDIA) به عنوان قلب تپنده بسیاری از زیرساخت‌های محاسباتی ظاهر شده‌اند. انویدیا با در اختیار داشتن حدود ۸۵ درصد سهم بازار شتاب‌ دهنده‌های هوش مصنوعی، حضوری جدی در این حوزه دارد. از ابررایانه‌های آموزش‌دهنده‌ی مدل‌های زبانی عظیم گرفته تا مراکز داده‌ی سازمانی و رایانش ابری، GPU های انویدیا به دلیل کارایی بالا و اکوسیستم نرم‌افزاری غنی خود به گزینه‌ی پیش‌فرض صنایع تبدیل شده‌اند.

دسته‌بندی‌های اصلی جی پی یو های انویدیا

انویدیا مجموعه متنوعی از جی پی یو ها را برای نیازهای مختلف بازار عرضه می‌کند که به طور کلی در چند دسته‌ی اصلی قابل تفکیک هستند:

  • جی پی یوهای مراکز داده: این سری که سابقاً با برند Tesla شناخته می‌شد، مخصوص مراکز داده و سرورها طراحی شده است. جی پی یوهای مرکز داده از نظر قدرت پردازشی و توان مصرفی بهینه‌سازی شده‌اند. این کارت‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ، پردازش‌های HPCو سرویس‌دهی استنتاج در مقیاس ابری به کار می‌روند. نمونه‌های این رده شامل سری‌های A100، H100، L40، L4  و مدل‌های پیشین مانند V100 و T4 هستند.
  • جی پی یوهای ورک‌استیشن: این دسته معروف به سری Quadro یا RTX حرفه‌ای برای ایستگاه‌های کاری گرافیکی و علمی طراحی شده است. جی پی یو های ورک‌استیشن تعادل بین قدرت پردازش و خروجی گرافیکی را فراهم می‌کنند و در صنایعی مثل طراحی سه‌بعدی، رندرینگ، شبیه‌سازی علمی و همچنین توسعه‌ی مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس کوچک‌تر به‌کار می‌روند. از نمونه‌های این رده می‌توان به RTX A6000 (معماری Ampere ) و RTX 6000 Ada )معماری Ada Lovelace ) اشاره کرد که حافظه‌ی بزرگ و درایورهای پایدار برای کاربردهای حرفه‌ای دارند.
  • جی پی یوهای مصرفی (Consumer/Gaming) : این سری همان کارت‌های گرافیک گیمینگ GeForce  هستند که برای کاربران عادی و بازی‌ها طراحی شده‌اند. جی پی یوهای مصرفی بالارده (مانند سری GeForce RTX 40 ) نیز از معماری‌های پیشرفته بهره می‌برند و توان پردازشی قابل توجهی دارند، هرچند به دلیل طراحی برای بازی، ممکن است در بارهای کاری مداوم مراکز داده به اندازه سری‌های تخصصی پایدار نباشند. بسیاری از پژوهشگران و استارتاپ‌ها در ابتدای کار از کارت‌های گیمینگ برای پروتوتایپ‌کردن مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، اما در مقیاس بزرگ‌تر به کارت‌های مرکز نیاز خواهد بود.
  • شتاب‌دهنده‌های لبه (Edge Accelerators) : منظور از لبه، سخت‌افزارهای شتاب دهنده ای است که خارج از مراکز داده‌ی اصلی و نزدیک به منبع داده به کار گرفته می‌شوند (مثلاً در دستگاه‌های IoT، ربات‌ها یا سایت‌های دوردست. انویدیا برای این حوزه، پلتفرم Jetson را ارائه می‌دهد (مانند Jetson AGX Orin) ) که شامل ماژول‌های کم‌مصرف حاوی جی پی یوهای انویدیا و سی پی یو مجتمع است. همچنین کارت‌هایی نظیر NVIDIA L4 (تک اسلات با توان ۷۲ وات) را می‌توان در سرورهای لبه جهت استنتاج بلادرنگ، پردازش ویدیوی 8K و کاربردهای هوش مصنوعی در مقیاس کوچک به کار گرفت. این دسته تأکید ویژه‌ای بر مصرف انرژی پایین و ابعاد فشرده دارد.

جی پی یوهای مرکز داده انویدیا: معماری‌ها و مدل‌های شاخص

انویدیا در هر نسل معماری پردازنده‌های گرافیکی خود، نسخه‌های مخصوص مرکز داده را عرضه می‌کند. این جی پی یوها معمولاً از حافظه‌های بسیار پرسرعت HBM یا GDDR6 با ظرفیت بالا بهره می‌برند و برای کار ۲۴×۷ در رک‌های سرور، بهینه شده‌اند. در سال‌های اخیر معماری‌های Ampere، Hopper و Ada Lovelace  بستر اصلی جی پی یوهای انویدیا بوده‌اند که هر کدام پیشرفت‌های قابل توجهی را به همراه داشته‌اند. در این بخش، چهار مدل شاخص مرکز داده ای  NVIDIA A100، NVIDIA H100، NVIDIA L40 و NVIDIA L4  را معرفی می‌کنیم و قابلیت‌ها و کاربردهای کلیدی آنها را بررسی خواهیم کرد.

NVIDIA A100 با معماری Ampere

جی پی یو A100  محصول پرچمدار انویدیا در سال ۲۰۲۰ و مبنی بر معماری Ampere  است که جهشی بزرگ در توان پردازشی هوش مصنوعی ایجاد کرد. هر کارت A100 تا ۸۰ گیگابایت حافظه HBM2e با پهنای ‌باند حدود ۲٫۰ ترابایت بر ثانیه را در اختیار دارد که نسبت به نسل‌های قبل، افزایش چشمگیری محسوب می‌شود. این جی پی یو دارای هسته‌های Tensor نسل سوم است که دقت‌های ترکیبی (مانند FP16 و TF32) را برای تسریع یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کنند. این کارت می‌تواند در حالت نیمه‌دقت (FP16) به توان پردازشی در حد ترافلاپ‌های صدها (صدها تریلیون عملیات در ثانیه) دست یابد و برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق، پردازش‌های علمی با دقت مضاعف (FP64) و حتی استنتاج مدل‌های بزرگ به کار گرفته می‌شود. یکی از قابلیت‌های بارز معماریAmpere ، معرفی فناوری MIG (Multi-Instance GPU)  در A100 است که امکان تقسیم یک جی پی یو به حداکثر ۷ بخش ایزوله را فراهم می‌کند. به این ترتیب یک دیتاسنتر می‌تواند یک کارت A100 را به‌ صورت همزمان بین چند وظیفه سبک‌تر (مثلاً چند سرویس استنتاج) تقسیم کند و بهره‌وری را افزایش دهد. ایت شتاب دهنده طی سال‌های اخیر به ستون فقرات بسیاری از سوپرکامپیوترهای هوش مصنوعی و سرویس‌های ابری تبدیل شده است و به دلیل ترکیب عملکرد و انعطاف‌پذیری، همچنان در سازمان‌هایی که به دنبال توان بالا با هزینه‌ی معقول‌تر نسبت به نسل جدید هستند، محبوبیت دارد.

جی پی یوNVIDIA H100  با معماری Hopper

با معرفی معماری Hopper در سال ۲۰۲۲، انویدیا بار دیگر مرزهای پردازش را جابه‌جا کرد و H100 را به عنوان جانشین A100 عرضه نمود. این جی پی یو از حافظه‌های HBM3 بهره می‌برد (ظرفیت ۸۰گیگابایت مشابه A100 ولی با پهنای‌باند بیشتر در حد ۳٫۵ تا ۴ ترابایت/ثانیه) و هسته‌های Tensor نسل چهارم را معرفی می‌کند. این هسته‌های Tensor جدید علاوه بر FP16 و TF32، از دقت FP8 نیز پشتیبانی می‌کنند که از طریق فناوری موسوم به Transformer Engine پیاده‌سازی شده است و کارایی آموزش مدل‌های ترنسفورمر بزرگ (مانند GPT-3 و بالاتر) را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد. در عمل، H100 می‌تواند در برخی بارهای کاری زبان طبیعی، چند برابر سریع‌تر از A100 باشد، زیرا FP8 اجازه می‌دهد بدون افت محسوس دقت، بخش زیادی از محاسبات با سرعت بالاتر انجام شود. افزون بر این، معماری Hopper دارای NVLink 4.0  با سرعت اتصال 900 گیگابیت بر ثانیه میان کارت‌هاست که امکان ساخت ابرخوشه‌های جی پی یو با ارتباط سریع را فراهم می‌سازد. مانند نسل قبل، H100 نیز از MIG پشتیبانی می‌کند و می‌توان یک جی پی یو را به چند بخش تقسیم کرد، هرچند توان بالای H100 اغلب در سناریوهای تک‌کاربردی عظیم (مانند آموزش یک مدل زبانی با میلیاردها پارامتر روی چندین جی پی یو) به کار گرفته می‌شود. توان مصرفی H100  نسبت به A100 بیشتر است (تا ۷۰۰ وات در نسخه‌های SXM ) و برای بهره‌گیری کامل از آن نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده و منبع تغذیه قدرتمند است. در مقابل، عملکرد خارق‌العاده آن برای سنگین‌ترین بارهای کاری هوش مصنوعی و HPC، توجیه‌کننده‌ی این هزینه انرژی و سرمایه‌گذاری است.

جی پی یوNVIDIA L40  با معماری Ada Lovelace

سری L انویدیا با معرفی معماری Ada Lovelace گسترش یافته و NVIDIA L40  به عنوان یک جی پی یو دیتاسنتری همه‌ کاره عرضه شده است. L40 بر پایه‌ی همان تراشه قدرتمند گرافیکی استفاده ‌شده در کارت‌های گیمینگ RTX 4090 (تراشهAD102 ) ساخته شده است اما برای کاربردهای مرکز داده ای و محاسباتی بهینه شده است. این کارت دارای ۴۸ گیگابایت حافظه GDDR6 با کدتصحیح (ECC) است و پهنای‌باندی معادل ۸۶۴ گیگابایت بر ثانیه  ارائه می‌دهد. توان مصرفی حدود ۳۰۰ وات بوده و کارت در اندازه دو اسلات PCIe عرضه می‌شود. این جی پی یو ترکیبی از قابلیت‌های گرافیکی و محاسباتی را در خود دارد: هسته‌های RT نسل سوم برای رندرینگ و Ray Tracing پیشرفته، و هسته‌های Tensor نسل چهارم برای شتاب‌ دهی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق. به بیان دیگر، L40 یک جی پی یو همه‌ منظوره برای مراکز داده است که می‌تواند رندرینگ گرافیکی، پردازش ویدیو، بارهای کاری HPC سبک و همچنین آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی را همزمان تسریع کند. این ویژگی برای سازمان‌هایی جذاب است که نمی‌خواهند برای هر نوع کار یک سخت‌افزار جداگانه تهیه کنند؛ با L40 می‌توان چندین نوع بار کاری را روی یک پلتفرم اجرا کرد. به عنوان مثال، یک شرکت تولید محتوای دیجیتال می‌تواند همزمان از L40 برای رندرینگ صحنه‌های سه ‌بعدی و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مولد استفاده کند. یا یک مرکز داده سازمانی می‌تواند از این کارت برای ماشین‌های مجازی ورک‌استیشن مجازی بهره بگیرد تا قدرت یک ورک‌استیشن فیزیکی را به‌ صورت مجازی در اختیار کاربران از راه دور قرار دهد. معماری Ada Lovelace در L40 همچنین شامل واحدهای کدگذار/دیکدر ویدیویی متعدد (۳ انکودر و ۳ دیکودر سخت‌افزاری، با پشتیبانی از کدک‌های جدید نظیر AV1 ) است که باعث می‌شود این جی پی یو در پردازش و استریم ویدیو با کیفیت بالا نیز کارایی چشمگیری داشته باشد. در مجموع،  L40 گزینه‌ای توانمند و انعطاف‌پذیر برای مراکز داده است که ترکیب کارهای گرافیکی و هوش مصنوعی را با صرفه‌جویی در مقیاس، امکان‌پذیر می‌کند.

جی پی یوNVIDIA L4  با معماری  Ada Lovelace

جی پی یو L4 کوچک‌ترین عضو شاخص خانواده‌ی مرکز داده ای فعلی انویدیا است که با تمرکز بر بازدهی و استقرار در مقیاس وسیع طراحی شده است. این کارت نیز از معماری Ada Lovelace بهره می‌برد اما در قالبی بسیار کم ‌مصرف‌تر عرضه شده است.  L4 یک کارت تک-اسلات با تنها ۷۲ وات توان مصرفی است که آن را برای نصب تعداد زیاد در یک سرور استاندارد یا استفاده در لبه مناسب می‌سازد. با وجود اندازه‌ی کوچکتر، این کارت دارای ۲۴ گیگابایت حافظه GDDR6 با پهنای ‌باند ۳۰۰ گیگابایت بر ثانیه می باشد و تعداد قابل توجهی هسته CUDA و Tensor در خود جای داده است. این کارت در حالت دقیق‌ترین محاسبات خود حدود ۳۰ ترافلاپ توان FP32 دارد و به لطف ۵۶۸ هسته‌ Tensor نسل چهارم، در دقت‌های پایین‌تر مانند FP16 و FP8 به صدها ترافلاپ توان برای عملیات هوش مصنوعی دست می‌یابد. نتیجه اینکه L4 علی‌ رغم مصرف بسیار کمتر، برای استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق مدرن (خصوصاً ترنسفورمرها) عملکرد عالی ارائه می‌کند. کاربرد اصلی L4 در محیط‌های ابری و سرویس‌دهی هوش مصنوعی است؛ جایی که بتوان ده‌ها یا صدها کارت را برای پاسخ‌ دهی همزمان به درخواست‌های استنتاج به کار گرفت. علاوه بر این، L4 به طور ویژه برای پردازش ویدیو و استریم بهینه شده و از کدگذاری/فشرده‌سازی ویدیو تا رزولوشن 8K پشتیبانی می‌کند. این بدان معناست که در کاربردهایی نظیر آنالیز ویدیوهای دوربین مداربسته با کمک هوش مصنوعی، سرویس‌های استریم محتوا با بهبود هوش مصنوعی (مثلاً بهبود کیفیت تصویر در لحظه) و موارد مشابه، L4 یک انتخاب ایده‌آل است.

اکوسیستم نرم‌افزاری و مزایای جی پی یوهای NVIDIA برای سازمان‌ها

یکی از دلایل اصلی تسلط انویدیا بر بازار هوش مصنوعی، فراتر از قدرت سخت‌افزار، اکوسیستم نرم‌افزاری غنی و بالغ این شرکت به شرح زیر است.

  • پلتفرم CUDA و کتابخانه‌های تخصصی: انویدیا از سال ۲۰۰۶ سکوی CUDA  را به عنوان یک پلتفرم برنامه ‌نویسی موازی برای جی پی یوهای خود ارائه کرده است. این پلتفرم شامل کامپایلر، درایور، ران‌تایم و مجموعه ابزارهای کامل برای برنامه‌نویسی جی پی یو است. طی سال‌ها، انویدیا کتابخانه ‌های بهینه ‌شده زیادی را بر پایه CUDA منتشر کرده است که توسعه کاربردهای مختلف را تسهیل می‌کنند. به عنوان مثال cuDNN برای شبکه‌های عمیق، cuBLAS برای محاسبات برداری/ماتریسی و TensorRT برای بهینه‌سازی استنتاج. این کتابخانه‌ها شامل کرنل‌های سطح پایینی هستند که برای معماری جی پی یوهای انویدیا کاملاً تنظیم و بهینه شده‌اند. وجود این اکوسیستم نرم‌افزاری باعث می‌شود توسعه‌دهندگان، بدون نیاز به بهینه‌سازی دستی در سطح سخت‌افزار، از عملکرد بالای جی پی یو بهره‌مند شوند و تمرکز خود را بر توسعه‌ی مدل‌ها و الگوریتم‌ها بگذارند.
  • سازگاری عمیق با PyTorch و TensorFlow : فراگیری جی پی یوهای انویدیا در پژوهش‌های هوش مصنوعی موجب شده است که چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch  بالاترین سطح پشتیبانی را از سخت‌افزار انویدیا داشته باشند. به بیان دیگر، تقریباً تمامی مدل‌های متن‌باز و کدهای منتشر شده جامعه هوش مصنوعی بر پایه‌ی CUDA نوشته شده یا برای آن بهینه شده‌اند. این بدان معنی است که یک پژوهشگر یا تیم فنی می‌تواند آخرین مدل‌ها و کدهای موجود در مخازنی چون گیت‌هاب یا HuggingFace را مستقیماً روی جی پی یوهای انویدیا اجرا کند و مطمئن باشد که سازگاری و کارایی لازم را خواهد داشت. از سوی دیگر، به‌روزرسانی‌های منظم درایورها و بسته‌های نرم‌افزاری NVIDIA مثل (CUDA Toolkit) همزمان با نسخه‌های جدید PyTorch/TF  باعث شده است که توسعه‌دهندگان در بهره‌گیری از ویژگی‌های جدید سخت‌افزار )مثلاً پشتیبانی از دقت FP8 در H100 ) دچار وقفه نشوند و سریعترین مسیر را به قابلیت‌های نوین داشته باشند.
  • کارایی اثبات‌ شده و پایداری در کلاس مراکز داده: جی پی یوهای انویدیا طی سال‌ها در مقیاس بزرگ آزموده شده‌اند. این کارت‌ها برای کار مداوم تحت بار سنگین طراحی شده اند و ویژگی‌هایی نظیر تصحیح خطای حافظه (ECC) ، پایداری در دمای بالا و درایورهای WHQL-certified پایدار را ارائه می‌کنند. انویدیا همچنین فناوری‌های اختصاصی برای مراکز داده توسعه داده است؛ از جمله NVLink  و NVSwitch برای ارتباط فوق‌سریع بین ده‌ها جی پی یو در یک سرور یا رک با پهنای ‌باند بسیار بالاتر از PCIe معمولی و MIG و GPU Virtualization برای تقسیم ‌بندی منابع کارت میان ماشین‌های مجازی یا کانتینرها. این قابلیت‌ها به سازمان‌ها اجازه می‌دهد زیرساخت جی پی یو خود را مقیاس‌پذیر و منعطف طراحی کنند، مثلاً چند H100 می‌توانند مشابه یک ابررایانه کوچک با ارتباط داخلی سریع عمل کنند، یا یک A100 تکی می‌تواند بین چندین کاربر سرویس‌دهی کند.
  • جامعه کاربری گسترده و پشتیبانی فنی: سلطه‌ انویدیا بر حوزه‌ی محاسبات شتاب‌یافته باعث شکل‌گیری یک جامعه‌ عظیم از توسعه‌دهندگان و متخصصان شده است که به طور مداوم در حال بهبود ابزارها و به اشتراک‌گذاری دانش هستند. انویدیا خود نیز از طریق پلتفرم‌هایی نظیر NVIDIA Developer Forums، دوره‌های آموزشی Deep Learning Institute و مخزن NGC (NVIDIA GPU Cloud)  برای نرم‌افزارهای از پیش بهینه‌شده، پشتیبانی گسترده‌ای به مشتریان ارائه می‌دهد. برای سازمان‌ها و دانشگاه‌ها از جمله در ایران، این مزیت دو جنبه دارد: از یک سو نیروی انسانی آموزش‌دیده در کار با CUDA و جی پی یوهای انویدیا به وفور قابل دسترس است و از سوی دیگر، منابع آموزشی و راهنمای حل مشکل به‌صورت آنلاین و آفلاین فراهم است. بدین ترتیب، منحنی یادگیری برای بهره‌برداری از جی پی یوهای انویدیا می تواند کوتاه‌تر بوده و ریسک اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی، کاهش ‌یابد.

تماس با ما

برای مشاوره، خرید و دریافت اطلاعات بیشتر درباره NVIDIA GPU، با کارشناسان ما در شرکت یکتا فن آرا تماس بگیرید.