ده پردازنده برتر مناسب برای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به یکی از ابزارهای کلیدی فناوری تبدیل شده و در بسیاری از زمینه‌ها از پزشکی و خودرو گرفته تا تجارت و آموزش کاربرد دارد. اجرای مدل‌های پیچیده‌ی آن نیازمند پردازنده‌هایی با توان محاسباتی بالا است. در این مقاله، به بررسی انواع پردازنده‌ها و معرفی ده پردازنده‌ی برتر در این زمینه می‌پردازیم.

پردازنده چیست و چرا در هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

پردازنده یا CPU مغز اصلی سیستم کامپیوتری است و وظیفه‌ی اجرای دستورالعمل‌ها و انجام محاسبات را بر عهده دارد. در حوزه‌ی هوش مصنوعی، پردازنده‌های تخصصی‌تری مانند GPU، TPU و NPU نیز استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً نیازمند انجام میلیون‌ها محاسبه هستند و پردازنده‌ای با توان بالا می‌تواند سرعت آموزش و استنتاج مدل‌ها را به‌شدت افزایش دهد. به همین دلیل، استفاده‌ی ترکیبی از این پردازنده‌ها، بهینه‌ترین عملکرد را در پروژه‌های AI فراهم می‌کند.

نقش CPU، GPU، TPU و NPU در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی

در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی، چند نوع پردازنده‌ی اصلی نقش دارند که هر کدام ویژگی‌ها و کاربرد خاص خود را دارند:

 CPU: پردازنده همه‌کاره که برای کنترل سیستم و اجرای برخی وظایف مدل‌ها کاربرد دارد، ولی سرعت کمتری نسبت به سایر پردازنده‌ها دارد.

GPU: پردازنده‌ای با توان بالا در انجام محاسبات موازی که برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق بسیار کارآمد است.

TPU: پردازنده‌ای بهینه‌شده توسط گوگل برای محاسبات سریع مدل‌های یادگیری ماشین، مخصوصاً برای ضرب ماتریس‌ها.

NPU: پردازنده‌ای خاص برای دستگاه‌های کوچک مثل تلفن‌های هوشمند که اجرای مدل‌های شبکه عصبی را بدون نیاز به فضای ابری امکان‌پذیر می‌کند.

ترکیب این پردازنده‌ها با یکدیگر، باعث افزایش چشمگیر سرعت و کارایی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود.

معیارهای انتخاب پردازنده برای هوش مصنوعی

برای انتخاب پردازنده‌ای مناسب جهت اجرای مدل‌های هوش مصنوعی، چند معیار مهم باید در نظر گرفته شود:

توان پردازشی: پردازنده باید قدرت بالایی برای انجام محاسبات سنگین داشته باشد.

حافظه و پهنای باند: حافظه سریع و ظرفیت انتقال داده بالا برای پردازش مدل‌های بزرگ ضروری است.

مصرف انرژی: پردازنده باید با مصرف انرژی پایین توان محاسباتی بالا ارائه دهد.

سازگاری با چارچوب‌ها: پردازنده باید با پلتفرم‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow یا PyTorch سازگار باشد.

هزینه: قیمت پردازنده و هزینه‌های جانبی مهم است و گاهی پردازنده‌های میان‌رده گزینه بهتری هستند.

قابلیت استفاده در محیط موردنظر: برای دستگاه‌های کوچک‌تر، پردازنده‌های کم‌مصرف مانند NPU یا GPU مناسب‌تر هستند.

ده پردازنده برتر مناسب برای هوش مصنوعی

این پردازنده‌ها هرکدام ویژگی‌های خاصی دارند که برای کاربردهای مختلف هوش مصنوعی طراحی شده‌اند:

 

۱. NVIDIA A100: قوی ترین پردازنده برای هوش مصنوعی

این پردازنده از خانواده Ampere شرکت NVIDIA برای کارهای پیچیده مانند آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی استفاده می‌شود. توانایی پردازش هزاران عملیات به‌طور همزمان را دارد و در دیتاسنترها به کار می‌رود. در مقاله ای به صورت مفصل به معرفی کارت گرافیک A100 انویدیا پرداختیم.

 

۲. Google TPU v4: کم مصرف ترین پردازنده برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

TPU v4 پردازشگر اختصاصی گوگل است که برای یادگیری ماشین طراحی شده و در محیط‌های ابری مانند Google Cloud استفاده می‌شود. این تراشه قدرت پردازشی بالایی دارد و مصرف انرژی بهینه‌ای دارد.

 

۳. AMD Instinct MI250X: قوی ترین پردازنده AMD برای هوش مصنوعی

این پردازنده از AMD با حافظه HBM2e برای کارهایی مثل شبیه‌سازی‌ها، مدل‌سازی‌های علمی و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق ساخته شده است. رقابت اصلی‌اش با A100 است.

 

۴. Intel Habana Gaudi2: بهترین پردازنده برای هوش مصنوعی اقتصادی

Gaudi2 از Intel به‌طور خاص برای پردازش‌های اقتصادی و با مصرف انرژی پایین طراحی شده است. این تراشه برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های ابری کارایی بالایی دارد.

 

۵. NVIDIA H100: قوی ترین پردازنده برای هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ

H100 جدیدترین پردازنده NVIDIA است که بر پایه معماری Hopper ساخته شده و برای پردازش مدل‌های هوش مصنوعی مولد مانند GPT سرعت بالایی دارد. این پردازنده از FP8 پشتیبانی می‌کند و آموزش مدل‌ها را سریع‌تر می‌کند. از این پردازنده در قوی ترین ابر کامپیوتر های دنیا نیز استفاده می شود.

 

۶. Apple M2: بهترین پردازنده برای هوش مصنوعی اپل

تراشه M2 از اپل دارای موتور عصبی مخصوص است که برای انجام پردازش‌های هوش مصنوعی در دستگاه‌های قابل حمل مانند لپ‌تاپ‌ها و تبلت‌ها طراحی شده و وظایف هوشمند را به‌صورت محلی انجام می‌دهد.

 

۷. Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2: بهترین پردازنده برای هوش مصنوعی موبایل

این پردازنده مخصوص موبایل‌هاست و از NPU اختصاصی برای اجرای سریع الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. Snapdragon 8 Gen 2 در گوشی‌های پرچم‌دار اخیر موجود است.

 

۸. Intel Core Ultra: بهترین پردازنده برای هوش مصنوعی سیستم های دسکتاپ

پردازنده‌های سری Core Ultra با واحدهای مخصوص هوش مصنوعی، امکان پردازش‌های سبک یادگیری ماشین را در رایانه‌های شخصی فراهم می‌کنند. این تراشه‌ها بیشتر برای لپ‌تاپ‌ها طراحی شده‌اند.

 

۹. NVIDIA Jetson Orin: بهترین پردازنده برای هوش مصنوعی IOT

Jetson Orin برای دستگاه‌های تعبیه‌شده مانند ربات‌ها، خودروهای خودران و IoT طراحی شده است و پردازش‌های گرافیکی و عصبی پیچیده را پشتیبانی می‌کند.

 

۱۰. Cerebras Wafer-Scale Engine 2 (WSE-2):پردازنده برای هوش مصنوعی با 850 هزار هسته

WSE-2 یک پردازنده منحصر به فرد است که به‌دلیل ابعاد بزرگ‌تر از تراشه‌های معمول، می‌تواند مدل‌های بسیار سنگین و پیچیده را آموزش دهد. این تراشه توسط شرکت Cerebras ساخته شده و معماری خاص خود را دارد.

مقایسه کلی این پردازنده‌های مخصوص هوش مصنوعی

پردازنده‌ها بر اساس کاربرد، توان پردازشی، مصرف انرژی و محیطی که در آن استفاده می‌شوند، تفاوت‌های زیادی دارند. به طور مثال، پردازنده‌هایی مانند NVIDIA A100، H100 و AMD MI250X برای دیتاسنترها و آموزش مدل‌های پیچیده طراحی شده‌اند و توان پردازشی بسیار بالایی دارند که می‌توانند به صورت گسترده و با حجم زیاد داده‌ها کار کنند. در عین حال، Google TPU v4 نیز در همین رده قرار دارد، اما به طور خاص برای استفاده در Google Cloud و مدل‌های مبتنی بر TensorFlow بهینه‌سازی شده است.

پردازنده‌هایی مانند Intel Gaudi2 به نسبت پردازنده‌های قدرتمندتر مثل A100 قدرت پردازشی کمتری دارند، اما مزیت اصلی آنها مصرف انرژی کمتر و هزینه‌ی پایین‌تر است که می‌تواند برای پروژه‌های خاص مفید باشد.

در دسته پردازنده‌های موبایل و قابل حمل، پردازنده‌هایی مثل Apple M2 و Snapdragon 8 Gen 2 برای پردازش‌های سبک و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به‌طور محلی طراحی شده‌اند و بیشتر در گوشی‌ها و لپ‌تاپ‌ها کاربرد دارند. همچنین پردازنده Intel Core Ultra هم برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی کوچک‌تر در کامپیوترهای شخصی مناسب است.

در زمینه پردازنده‌های خاص، Jetson Orin برای کاربردهای تعبیه‌شده مانند ربات‌ها و خودروهای هوشمند و Cerebras WSE-2 برای مدل‌های بسیار بزرگ طراحی شده‌اند که در هیچ معماری معمولی قابل اجرا نیستند.

در نهایت، انتخاب پردازنده مناسب بستگی به نوع پروژه، بودجه، نیاز به مقیاس‌پذیری و بستر اجرای مدل دارد.

بهترین پردازنده‌ها برای کاربردهای مختلف

در این بخش، بهترین پردازنده‌ها برای نیازهای مختلف هوش مصنوعی معرفی می‌شوند:

برای آموزش مدل‌های سنگین در دیتاسنترها:

NVIDIA H100 و Google TPU v4 بهترین گزینه‌ها هستند که توان پردازش بالایی دارند و از مدل‌های بزرگ مانند GPT پشتیبانی می‌کنند.

برای مقیاس کوچک‌تر و اقتصادی‌تر:

Intel Gaudi2 و AMD MI250X گزینه‌های مناسبی هستند که عملکرد خوبی دارند و هزینه کمتری دارند.

برای پردازش روی موبایل یا لپ‌تاپ:

Apple M2 و Snapdragon 8 Gen 2 با استفاده از NPU وظایف هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر و ترجمه زنده را به‌خوبی انجام می‌دهند.

برای پروژه‌های تعبیه‌شده مانند ربات‌ها یا خودروهای هوشمند:

NVIDIA Jetson Orin عملکرد پردازشی بالایی در ابعاد کوچک دارد و برای سیستم‌های خودران مناسب است.

برای مدل‌های بزرگ با پردازش هم‌زمان بالا:

Cerebras WSE-2 با معماری خاص خود قادر به اجرای مدل‌های بزرگ است که در سایر معماری‌ها قابل اجرا نیستند.

انتخاب پردازنده بستگی به هدف، مقیاس پروژه و محدودیت‌های سخت‌افزاری دارد.

جمع بندی

در دنیای امروز که هوش مصنوعی بخش جدایی‌ناپذیر از صنایع مختلف است، انتخاب پردازنده‌ی مناسب برای موفقیت پروژه‌ها حیاتی است. پردازنده‌هایی مانند CPU، GPU، TPU و NPU هرکدام برای اهداف خاص خود طراحی شده‌اند و در موقعیت‌های مختلف کاربرد دارند. این مقاله ده پردازنده برتر برای هوش مصنوعی را معرفی کرده است، از پردازنده‌های قدرتمند دیتاسنتری مانند NVIDIA H100 و Google TPU v4 تا گزینه‌های بهینه برای موبایل مانند Apple M2. در نهایت، تطبیق نیاز پروژه با توانایی پردازنده، شامل ویژگی‌ها، قدرت پردازشی، مصرف انرژی و پشتیبانی نرم‌افزاری، به انتخابی هوشمندانه و مؤثر منتهی خواهد شد. در دنیای پیشرفته‌ی امروز، انتخاب پردازنده مناسب می‌تواند تفاوت زیادی در عملکرد نهایی ایجاد کند. برای مشاوره خرید سیستم های هوش مصنوعی و شبیه سازی های بزرگ می توانید با کارشناسان دیجی بینو در تماس باشید.