GPU یعنی چه؟ منظور از کتابخانه GPU چیست؟

تکنولوژی در نقطه اوج خود قرار دارد! حالا بشر رویای چندین ساله‌اش را در دسترس می‌بیند. حالا می‌توان همه‌چیز را هوشمند کرد تا انسان کم‌ترین دخالت را در امور مختلف داشته باشد.

مثلاً در بسیاری از کشورهای پیشرفته، حتی جمع‌آوری زباله‌ها هم به کمک ربات‌های خودکار انجام می‌شود، چه برسد به کارهای مهم‌تری مثل کنترل کیفیت در خطوط تولید مختلف. رسیدن به این دستاوردها، بدون علوم Machine Learning و Deep Learning ممکن نبود. این مقاله راجع به قطعه‌ای است که بهره‌برداری از این علوم را ممکن کرد: GPU!

در این مقاله می‌خواهیم چیستی این قطعه و نوع ابری آن را بررسی کنیم. همچنین راجع به کتابخانه‌های معروف GPU برای فعالیت‌های ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ هم صحبت خواهیم کرد.

بهتر است ابتدا ببینیم با چه چیزی طرف هستیم!

GPU چیست؟

این عبارت مخفف Graphic Processing Unit است. گرچه طی دو دهه گذشته بیشترین استفاده‌ای که از آن شده، مربوط به صنعت بازی‌سازی بوده است، اما حالا برای کارهای مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. بگذارید این‌گونه بگوییم:  هرجایی که پردازش سنگین در کار باشد، GPU وارد عمل می‌شود. 

قبلاً از GPU تنها در صنایع بزرگ استفاده می‌شد (مثل همان صنعت بازی‌سازی)؛ اما امروزه علاوه بر شرکت‌ها و کسب‌و‌کارها، بسیاری از کامپیوترهای شخصی هم به GPU مجهز هستند. در واقع می‌توان گفت با توجه به پیشرفت تکنولوژی، پردازشگر گرافیکی حالا یک ضرورت است!

ذات اصلی این سخت‌افزار، تقویت گرافیک 3بعدی است؛ اما پس از مدتی، برنامه‌نویس‌ها فهمیدند که امکان استفاده بیشتر از توان آن وجود دارد. کارهایی مثل:

• صنعت بازی‌سازی: همان‌طور که گفتیم، اولین کاربرد GPU در ساخت بازی بود و همچنان یکی از اصلی‌ترین کارآمدی‌هایش در این زمینه است.
• ادیت ویدیو و تولید محتوا: به لطف پردازش موازی که جزو ویژگی‌های GPU است، رندر گرفتن از ویدیوها و انجام کارهای مختلف گرافیکی، بسیار سریع‌تر از گذشته انجام می‌شود.
• ماشین لرنینگ: از آنجایی که پردازشگر گرافیکی توان پردازشی بالایی دارد، بسیاری از تکنولوژی‌های دیپ لرنینگ و AI (هوش مصنوعی) به آن وابسته هستند.

شاید فکر کنید GPU همان کارت‌ گرافیکی است که از گذشته روی دستگاه‌های‌مان داشتیم؛ اما خب تفاوت‌هایی (هرچند کوچک) بین این دو وجود دارد.

نکته بسیار مهم:  لطفاً GPU و CPU را با یکدیگر قاطی نکنید.  CPU همان پردازنده مرکزی است. وقتی GPU در کنار آن قرار می‌گیرد، عملکرد سیستم بسیار بهتر از گذشته می‌شود. اگر می‌خواهید بیشتر با این قطعه آشنا شوید، بهتر است مقاله ‌CPU چیست را بخوانید.

مسئله دیگر انواع GPU است.

انواع GPU را بشناسید!

در کل 2 نوع GPU داریم 👇

1- GPU یکپارچه (Integrated)

نوعی از GPU که روی مادربورد و دیگر قطعات قرار دارد. نکته مثبت این نوع پردازشگر، مصرف پایین انرژی و البته تولید گرمای کم‌تر است.

2- GPU مجزا (Discrete)

همان‌طور که از نام آن مشخص است، GPU مجزا، از کل سیستم جدا است و باید به دیگر قطعات اضافه شود. مسلماً این نوع از پردازشگرها، توانایی بسیار بیشتری از GPUهای یکپارچه دارند؛ البته که انرژی بیشتری مصرف هم می‌کنند و باید تدبیری برای خنک کردن آن‌ها اندیشید.

احتمالاً می‌دانید که ابرها سایه دلنشینی بر دنیای IT انداخته‌اند و GPUها هم از این قاعده مستثنی نیستند.

GPU ابری چیست؟

بدون شک ابرها، انقلاب بسیار بزرگی در دنیای اینترنت بودند و هستند!  با استفاده از ابرها یا Cloud، امکان استفاده از بسیاری از خدمات، در بستر اینترنت فراهم می‌شود. 

اگر نیاز بود، مقاله رایانش ابری چیست را بخوانید تا کامل با این مفهوم آشنا شوید.

💡 وقتی صحبت از GPU ابری می‌شود هم منظور چنین چیزی است؛ یعنی بدون اینکه GPU تهیه کنید، بتوانید از توان پردازشی یک GPU بهره ببرید.

GPU ابری مخصوصاً به درد کسانی می‌خورد که تنها کار می‌کنند و بودجه چندانی ندارند. به همین خاطر، تهیه کردن جی پی یو های توانا و قدرتمند برای آن‌ها مقدور نیست! این دسته از افراد می‌توانند از ارائه‌دهنده‌های مختلف، به‌صورت ابری GPU بگیرند و بر اساس استفاده‌ای که داشته‌اند، هزینه را پرداخت کنند.

استفاده از GPU ابری، در مقایسه با تهیه GPU اختصاصی، مزایایی هم دارد.

مزایای GPU ابری چیست؟

در این بخش به 5 فایده اصلی GPU ابری اشاره می‌کنیم.

راحت‌تر شدن امور برای کسب‌و‌کار

 داشتن GPU اختصاصی، به‌معنای صرف شدن مقدار زیادی نیرو و انرژی برای نگهداری از آن است!  تهیه GPU ابری، این نیرو و انرژی را برای شرکت یا فرد ذخیره می‌کند.

تخصصی عمل کردن کسب‌و‌کار

وقتی انرژی و زمان لازم برای نگهداری از GPU ذخیره شود، یعنی مجموعه یا فرد می‌توانند از آن‌ها برای پیشبرد بهتر امور اصلی استفاده کنند. به این ترتیب، امکان تمرکز بیشتر روی هدف اصلی و تخصصی فراهم می‌شود.

کاهش هزینه‌ها

احتمالاً می‌دانید که قطعه‌ای مثل GPU، قیمت نسبتاً بالایی دارد. شاید تهیه کردن آن برای همه توجیه‌پذیر نباشد.  با استفاده از GPU ابری، به اندازه نیازی که دارید از پردازشگر گرافیکی (GPU) استفاده می‌کنید و به همان میزان هم پول خرج می‌کنید.  نه یک ریال بیشتر!

افزایش خلاقیت

مشخصاً استفاده از GPU ابری، کمک می‌کند تا دست هر تیمی برای بروز خلاقیت‌ها و ارائه نوآوری کاملاً باز باشد.

حالا با توجه به این مزایا، اگر می‌خواهید از یک GPU قدرتمند به‌صورت ابری استفاده کنید، کافی است به صفحه پردازش گرافیکی ابری ایران‌سرور بروید و پلن موردنظرتان را انتخاب کنید.

اما اگر قصد استفاده از این خدمات را دارید، حتماً باید با Library یا کتابخانه‌هایی که در اختیارتان قرار می‌گیرد هم آشنا شوید.

Libraryهای GPU ایران سرور

خب ابتدا باید با مفهوم کتابخانه آشنا شوید. اینجا منظور قفسه‌های پر از کتاب نیست! گرچه کلیت مفهوم همان است.

ما همراه با GPU ابری، یا بهتر بگوییم، سکوی ابری پردازش گرافیکی ایران سرور، 3 کتابخانه معروف را هم ارائه می‌کنیم:

1- TensorFlow

شاید قبلاً نام این کتابخانه به گوش‌تان خورده و برای‌تان سوال شده باشد: tensorflow چیست؟

تنسور فلو یک Library متن‌باز است که به ابر کمپانی گوگل تعلق دارد! از این کتابخانه برای فعالیت‌های ماشین لرنینگ در ابعاد گسترده و بزرگ استفاده می‌شود.

TensorFlow با گروهی از مدل‌ها و الگوریتم‌های Machine Learning و Deep Learning عرضه می‌شود و از زبان برنامه‌نویسی پایتون استفاده می‌کند.

این کتابخانه برای کارهایی مثل تشخیص تصاویر، پردازش زبان‌های مختلف و دیگر اقدامات مربوط به ماشین لرنینگ کاربرد دارد.

2- PyTorch

این Library هم مثل مورد قبلی متن‌باز است و کاربرد اصلی آن در فعالیت‌های ماشین لرنینگ دیده می‌شود. PyTorch متعلق به فیسبوک، یکی دیگر از غول‌های تکنولوژی دنیا است. همچنین این کتابخانه، درست مثل TensorFlow، با زبان پایتون کار می‌کند.

کارهایی مثل Computer Vision و پردازش زبان‌های طبیعی، از جمله اقداماتی هستند که می‌توان در آن‌ها از PyTorch بهره برد.

این کتابخانه نسبت به دیگر رقبا 3 مزیت اصلی دارد:

1. بر خلاف دیگر کتابخانه‌ها، نیازی نیست ابتدا تمام گراف محاسباتی را تعریف و سپس مدل را اجرا کنید! با کمک PyTorch می‌توانید در حین کار گراف را تعیین کنید.
2. این کتابخانه به‌خاطر انعطاف و سرعت بالایش، برای تحقیقات Deep Learning عالی است.
3. با استفاده از PyTorch، رسیدن از مرحله تحقیقات به عرضه نهایی، به‌میزان قابل‌توجهی تسریع می‌شود.

3- Pure Python

 هر کتابخانه‌ای که حاوی کدهای پایتون (فقط و فقط این زبان برنامه‌نویسی!) باشد، Pure Python است.  در واقع Pure Python کتابخانه نیست! بلکه پکیجی است متشکل از کدهای پایتون برای استفاده در کتابخانه‌های این زبان برنامه‌نویسی!

خلاصه که در کنار TensorFlow و PyTorch، می‌توانید از هر کتابخانه دیگری که با Pure Python سازگار باشد استفاده کنید.

حرف آخر

GPU گرچه قطعه‌ای تازه‌وارد است، اما به‌خاطر توانایی‌هایش، حالا دیگر نمی‌توان دنیای کامپیوترها را بدون آن متصور شد!

 به لطف ابرها و تکنولوژی رایانش ابری، نیازی نیست که حتماً GPU اختصاصی تهیه کنید ، می‌توانید با مراجعه به صفحه خرید GPU در ایران‌سرور، پلن مدنظرتان را انتخاب و به‌میزان استفاده‌تان از خدمات ابری، هزینه کنید.

هر سوال یا نظری در رابطه با GPU و کتابخانه‌هایش دارید، در قسمت کامنت‌ها با ما در میان بگذارید.