واحدهای پردازش گرافیکی که معمولاً به عنوان GPU شناخته می شوند، بخشی جدایی ناپذیر از دنیای دیجیتال مدرن را تشکیل می دهند. به عنوان یک جزء حیاتی از یک سیستم کامپیوتری، آنها برای دستکاری سریع و تغییر حافظه برای تسریع در ایجاد تصاویر در یک فریم بافر در نظر گرفته شده برای خروجی به یک دستگاه نمایش طراحی شده اند. به عبارت ساده تر، آنها تصاویر، انیمیشن ها و فیلم ها را روی صفحه نمایش شما ارائه می کنند. با توجه به توانایی آنها برای انجام عملیات موازی روی مجموعه های متعدد داده، آنها به طور فزاینده ای در انواع محاسبات غیر گرافیکی به کار می روند.
تکامل پردازنده گرافیکی
مفهوم GPU برای اولین بار در دهه 1970 معرفی شد. بازی‌های ویدیویی اولیه مانند Pong و Space Invaders نیاز به ایجاد سخت‌افزار گرافیکی برای نمایش تصاویر بر روی صفحه نمایش داشتند. اینها طبق استانداردهای امروزی ابتدایی بودند و فقط می توانستند اشکال و رنگ های ساده را نشان دهند. انویدیا اغلب با راه اندازی اولین GPU، GeForce 256، در سال 1999 اعتبار دارد. این اولین دستگاهی بود که به عنوان یک GPU برچسب گذاری شد که می توانست به تنهایی عملیات تبدیل و روشنایی (T&L) را انجام دهد، که قبلاً مسئولیت یک CPU بود.
با گذشت زمان، با پیشرفت تکنولوژی و افزایش تقاضا برای گرافیک بهتر، GPU به طور چشمگیری تکامل یافته است. ما شاهد پیشرفتی از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی دوبعدی با کارکرد ثابت به تراشه‌های بسیار قدرتمند و قابل برنامه‌ریزی است که امروزه استفاده می‌شوند و قادر به ارائه محیط‌های سه بعدی واقعی در زمان واقعی هستند.
غواصی عمیق در پردازنده‌های گرافیکی
پردازنده‌های گرافیکی به‌طور خاص طراحی شده‌اند تا در کارهایی که شامل مدیریت بلوک‌های بزرگ داده به صورت موازی هستند، مانند رندر کردن تصاویر و ویدیوها، کارآمد باشند. آنها با داشتن هزاران هسته که می توانند هزاران رشته را به طور همزمان مدیریت کنند به این کارایی دست می یابند. در مقایسه، یک CPU معمولی ممکن است بین دو تا 32 هسته داشته باشد. این تفاوت معماری به GPUها اجازه می دهد تا در کارهایی مانند رندر تصویر، محاسبات علمی و یادگیری عمیق، که نیاز به انجام همان عملیات روی مجموعه داده های بزرگ دارند، کارآمدتر باشند.
GPU ها معمولا به دو دسته یکپارچه و اختصاصی تقسیم می شوند. پردازنده های گرافیکی یکپارچه در همان تراشه پردازنده تعبیه شده اند و حافظه را با آن به اشتراک می گذارند. از سوی دیگر، پردازنده‌های گرافیکی اختصاصی واحدهای جداگانه‌ای با حافظه خاص خود هستند که به آن رم ویدیویی (VRAM) می‌گویند.
کشف ساختار داخلی و اصل کاری GPU
GPU از بخش‌های مختلفی از جمله یک واحد حافظه، یک واحد پردازش و یک واحد ورودی/خروجی (I/O) تشکیل شده است. در قلب هر پردازنده گرافیکی، هسته گرافیکی قرار دارد که از صدها یا هزاران هسته تشکیل شده است. این هسته‌ها بیشتر در واحدهای بزرگ‌تر دسته‌بندی می‌شوند که اغلب به عنوان چند پردازنده‌های جریانی (SMs) در پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA یا واحدهای محاسباتی (CUs) در پردازنده‌های گرافیکی AMD شناخته می‌شوند.
هنگامی که یک وظیفه وارد می شود، GPU آن را به وظایف فرعی کوچکتر تقسیم می کند و آنها را در هسته های موجود توزیع می کند. این امکان اجرای همزمان وظایف را فراهم می کند که منجر به زمان تکمیل سریعتر در مقایسه با ماهیت پردازش متوالی CPUها می شود.
ویژگی های کلیدی پردازنده های گرافیکی
ویژگی های کلیدی GPU های مدرن عبارتند از:
- پردازش موازی: پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند هزاران کار را به طور همزمان انجام دهند، و آنها را برای بارهای کاری ایده‌آل می‌سازد که می‌توانند به کارهای کوچکتر و موازی تقسیم شوند.
- پهنای باند حافظه: پردازنده‌های گرافیکی معمولاً پهنای باند حافظه بسیار بالاتری نسبت به پردازنده‌ها دارند و به آنها اجازه می‌دهد تا به سرعت مجموعه‌های داده بزرگ را پردازش کنند.
- قابلیت برنامه ریزی: GPU های مدرن قابل برنامه ریزی هستند، به این معنی که توسعه دهندگان می توانند از زبان هایی مانند CUDA یا OpenCL برای نوشتن کدهایی که روی GPU اجرا می شود استفاده کنند.
- بهره وری انرژی: پردازنده‌های گرافیکی برای کارهایی که می‌توانند موازی شوند، نسبت به پردازنده‌های مرکزی از نظر انرژی کارآمدتر هستند.
انواع پردازنده های گرافیکی: مطالعه تطبیقی
دو نوع اصلی از GPU وجود دارد:
| تایپ کنید | شرح | بهترین برای |
|---|---|---|
| GPU یکپارچه | در همان تراشه پردازنده تعبیه شده است که معمولاً حافظه سیستم را به اشتراک می گذارد. | کارهای محاسباتی سبک، مانند مرور، تماشای فیلم و انجام کارهای اداری. |
| پردازنده گرافیکی اختصاصی | یک واحد مجزا با حافظه مخصوص به خود (VRAM). | بازی، رندر سه بعدی، محاسبات علمی، یادگیری عمیق و غیره. |
برندها شامل NVIDIA و AMD هستند که هر کدام طیفی از پردازنده‌های گرافیکی از سطح مبتدی تا گزینه‌های سطح بالا را ارائه می‌دهند که تا موارد استفاده مختلف را ارائه می‌دهند.
پردازنده‌های گرافیکی در عمل: برنامه‌ها، چالش‌ها و راه‌حل‌ها
پردازنده‌های گرافیکی برنامه‌های متعددی فراتر از حوزه سنتی رندر گرافیکی پیدا کرده‌اند. آنها به طور گسترده در محاسبات علمی، یادگیری عمیق، استخراج ارزهای دیجیتال و رندر سه بعدی استفاده می شوند. آنها به دلیل توانایی آنها در انجام تعداد زیادی محاسبات به صورت موازی در زمینه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین محبوبیت خاصی دارند.
با این حال، استفاده از پردازنده‌های گرافیکی به طور مؤثر مستلزم دانش محاسبات موازی و زبان‌های برنامه‌نویسی خاص مانند CUDA یا OpenCL است. این می تواند مانعی برای بسیاری از توسعه دهندگان باشد. علاوه بر این، پردازنده‌های گرافیکی سطح بالا می‌توانند بسیار گران باشند.
راه‌حل‌های این مشکلات شامل استفاده از سرویس‌های GPU مبتنی بر ابر است که به کاربران اجازه می‌دهد منابع GPU را در صورت تقاضا اجاره کنند. بسیاری از ارائه دهندگان ابر همچنین API های سطح بالایی را ارائه می دهند که به توسعه دهندگان اجازه می دهد بدون نیاز به یادگیری برنامه نویسی سطح پایین از GPU استفاده کنند.
ویژگی های GPU و تجزیه و تحلیل مقایسه ای
| ویژگی | CPU | پردازنده گرافیکی |
|---|---|---|
| تعداد هسته ها | 2-32 | صدها تا هزاران |
| پهنای باند حافظه | پایین تر | بالاتر |
| عملکرد برای وظایف موازی | پایین تر | بالاتر |
| عملکرد برای کارهای متوالی | بالاتر | پایین تر |
آینده فناوری GPU
پیشرفت‌های آتی در فناوری GPU به دلیل نیازهای هوش مصنوعی و محاسبات با عملکرد بالا ادامه خواهد داشت. می‌توانیم انتظار داشته باشیم که پردازنده‌های گرافیکی حتی قدرتمندتر، کم مصرف‌تر و برنامه‌نویسی آسان‌تر شوند.
فناوری‌هایی مانند Ray Tracing که می‌توانند رفتار فیزیکی نور را در زمان واقعی شبیه‌سازی کنند، احتمالاً به جریان اصلی تبدیل می‌شوند. همچنین می‌توان انتظار داشت که شاهد ادغام بیشتر هوش مصنوعی در پردازنده‌های گرافیکی باشیم که می‌تواند به بهینه‌سازی عملکرد آنها و بهبود عملکرد کمک کند.
پردازنده‌های گرافیکی و سرورهای پروکسی: ترکیبی غیرمعمول
پردازنده‌های گرافیکی و سرورهای پروکسی ممکن است در نگاه اول نامرتبط به نظر برسند. با این حال، در برخی موارد، این دو می توانند تعامل داشته باشند. به عنوان مثال، در عملیات خراش وب در مقیاس بزرگ، استفاده از سرورهای پروکسی برای توزیع درخواست ها در چندین آدرس IP معمول است. این وظایف می تواند شامل مدیریت حجم زیادی از داده ها باشد که نیاز به پردازش و تجزیه و تحلیل دارند. در اینجا، از GPU ها می توان برای سرعت بخشیدن به وظایف پردازش داده ها استفاده کرد.
در موارد دیگر، می‌توان از یک GPU برای تسریع فرآیندهای رمزگذاری و رمزگشایی در یک محیط سرور پراکسی امن استفاده کرد و عملکرد انتقال داده‌ها را از طریق سرور پراکسی بهبود بخشید.
لینک های مربوطه
- فناوری پردازنده گرافیکی NVIDIA
- فناوری های گرافیکی AMD
- مقدمه ای بر محاسبات GPU
- معماری GPU - یک نظرسنجی
برای نتیجه گیری، GPU ها با قابلیت های پردازش موازی عظیم خود، دنیای محاسبات را متحول کرده اند. همانطور که هوش مصنوعی و برنامه های کاربردی پر داده همچنان در حال رشد هستند، اهمیت پردازنده های گرافیکی همچنان افزایش می یابد. در OneProxy، ما پتانسیل چنین فناوری هایی را درک می کنیم و مشتاقانه منتظر پذیرش آنها در خدمات خود هستیم.
