برای پردازش هوش مصنوعی کارت گرافیک مهم تر است یا cpu ؟

اینروزها که بحث هوش مصنوعی حسابی داغ 🔥 شده و همه جا صحبت از سیستم های AI است. مطمئنم یکی از سوالاتی که حسابی ذهنت رو درگیر کرده اینه که برای پردازش هوش مصنوعی کارت گرافیک مهم تر است یا CPU؟ درسته؟؟! .

ببین جواب این سوال به نوع پردازش، حجم داده و هدف کاربر داره و باید اینو بدونی که پردازش و اجرای پروژه های سنگین هوش مصنوعی بدون وجود GPU قدرتمند امکان نداره.

در واقع هر دوی این قطعات سخت افزاری باید مناسب اجرای پروژه های هوش مصنوعی باشند، اما واسه اجرای پروژه های سبک میتونی بری سراغ ارتقای cpu ولی اگه هدفت اجرای پردازش های عظیم و سنگین است باید به فکر یه GPU قدرتمند باشی و بهت پیشنهاد میکنم واسه اینکه به جواب قطعی برسی تا آخر این مقاله با من همراه باشی… 😍

تفاوت cpu و gpu در پروژه های هوش مصنوعی

در ادامه میخوام بهت بگم تفاوت بین پردازنده مرکزی cpu و پردازنده گرافیکی gpu در فاکتورهای مختلف به خصوص پردازش های هوش مصنوعی چیه… پس بزن بریم. 😊

ساختار و معماری

یکی از اصلیترین تفاوت های بین پردازنده مرکزی و جی پی یو معماری و ساختار آن هاست، در واقع CPU پردازنده مرکزی بوده و تعداد هسته های کم اما قدرتمندی داره که مناسب اجرای دستورات پیچیده است اما GPU هسته های بسیار زیادی داشته که به صورت موازی کار کرده و برای پردازش های حجیم و تکراری طراحی شده اند.به زبان ساده سی پی یو میتونه کارهای متنوع اما محدود رو انجام بده اما جی پی یو قابلیت این رو داره که یک کار تکراری و سنگین رو خیلی خییییلیییی سریع انجام بده.

نوع پردازش

یکی دیگه از تفاوتهای مهم بین سی پی یو و جی پی یو پردازش داده و اطلاعات است، در واقع GPU قادر به پردازش های موازی و همزمان است یعنی همون چیزی که در هوش مصنوعی میخوای اما واحد پردازش مرکزی میتونه وظایف رو یکی یکی انجام بده.در واقع اگه نیاز به تصمیم گیریهای منطقی و اجرای دستورات متنوع باشه یک سی پی یو خوب میتونه خیلی کمک کنه اما اگه لازمه حجم زیادی از داده ها پردازش شوند باید به فکر کارت گرافیک قدرتمند باشی.

کاربرد در هوش مصنوعی

<p>اگه قصدت اجرا و پیاده سازی مدل های کوچک هوش مصنوعی یا کارهای سبک AI است یک CPU خوب میتونه کمکت کنه و نیازی به کارت گرافیک خیلی قوی نداری اما اگه بحث پروژه هایی با داده های بزرگ، مدل های یادگیری ماشینی، شبکه های عصبی عمیق و… در میونه حتما باید واسه خرید کارت گرافیک مناسب هوش مصنوعی اقدام کنی.

هزینه

از نظر هزینه باید بهت بگم که واحد پردازش مرکزی یا همون سی پی یو در مقایسه با gpu قیمت ارزونتری داره.

میزان مصرف انرژی

<p>اگه بخوام این دو قطعه رو در پردازش های هوش مصنوعی از نظر مصرف انرژی با هم مقایسه کنم باید بدونی که واحد پردازش گرافیکی تعداد هسته های بیشتری داشته و طبیعتا میزان مصرف برق ⚡ و انرژی آن بالاتر است.

جمع بندی:

<p>ببین هر دو قطعه یعنی CPU و GPU جزء قطعات و سخت افزارهای مهم در پردازشهای هوش مصنوعی هستند و همونطور که میدونی نقش های متفاوتی دارند سی پی یو مغز سیستمه و وقتی صحبت از مدل های هوش مصنوعی بزرگ و یادگیری عمیق میشه اینجاست که GPU اهمیت بیشتری پیدا میکنه و دلیلش رو هم در همین مقاله بهت گفتم چون پردازش های AI شامل محاسبات تکراری و موازی هستند و جی پی یو به دلیل داشتن هزاران هسته میتونه از عهده ی پردازش های همزمان و سریع بربیاد.<p>بذار خلاصه بهت بگم اگه پروژه هوش مصنوعی سبکه میتونی روی خوب و قوی بودن سی پی یو حساب کنی اما در AI  سنگین بدون GPU قدرتمند کاری از پیش نمیبری.<p>با وجود اینکه هر دو قطعه مهم هستند اما همونطور که بهت گفتم در پردازش های سنگین هوش مصنوعی کارت گرافیک (GPU) از پردازنده (CPU) مهمتره!

البته فکر نکنی منظورم اینه که سی پی یو اهمیتی نداره هاااااا….

<p>نه cpu بخش مهم و حیاتی سیستمه و حالا اگه بخوای بین ارتقای CPU یا GPU واسه هوش مصنوعی یکی رو انتخاب کنی بهتره بری سراغ ارتقای جی پی یو.<p>راستی یادت باشه که واسه اجرای پروژه های هوش مصنوعی سنگین در سازمانها و سرورها حتما باید کارت گرافیکی (GPU) یا واحد پردازش تنسور (TPU) قدرتمندی داشته باشی که قادر به انجام پردازش های سریع و موازی باشه.

پردازنده مرکزی و ویژگی های آن

حالا که با اصلیترین تفاوت های پردازنده مرکزی و پردازنده گرافیکی آشنا شدی خوبه هر کدوم از این قطعات سخت افزاری رو بیشتر بشناسی.

ببین cpu واحد پردازش مرکزی است که میشه گفت یکی از بخش های مهم یا مغز سیستم های کامپیوتری است و وظیفه اش پردازش داده و اجرای دستورالعمل های نرم افزاری است.

ویژگی CPU برای پروژه های هوش مصنوعی

خُب… حالا که متوجه شدی واسه پروژه های AI ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باید به فکر یه پردازنده ی درست و حسابی باشی خوبه بهت بگم واسه اینکه سی پی یو از عهده ی اجرای پردازش های سنگین بربیاد باید چه ویژگی هایی داشته باشه…

تعداد هسته (Core)

بهت گفتم که پردازش های AI به صورت موازی اجرا میشن پس باید به فکر سی پی یو چند هسته ای (بیش از 8 هسته) باشی.

حافظه کش (Cache)

از آنجایی که هوش مصنوعی به داده های موقت نیاز داره پس CPU مناسب باید کش بالایی داشته باشه.

پهنای باند بالا

یکی دیگه از ویژگی های CPU مناسب هوش مصنوعی، داشتن پهنای باند زیاده.

تازه CPU باید از PCIe هم پشتیبانی کنه و این نکته ی خیلییییی مهمیه، البته اصلا لازم نیست نگران باشی چون میتونی لیستی از بهترین پردازنده ها واسه هوش مصنوعی رو در دیجی بینو پیدا کنی.

پردازشگر گرافیکی در هوش مصنوعی

یکی دیگه از قطعات کاربردی واسه سیستم های کامپیوتری جی پی یو یا پردازشگر گرافیکی است که وظیفه اش پردازش گرافیک و تصویره و اگه نیاز به رندرینگ، شبیه سازی گرافیکی و پردازش های سنگین داشته باشی باید به سراغ gpu قدرتمند بری.

اصلیترین ویژگی هایی که GPU هوش مصنوعی باید داشته باشه عبارت است از: هسته های زیاد، حافظه ویدیویی (VRAM) بالا، پهنای باند حافظه و… .

راستی حالا که بحث قدرت این سخت افزارها واسه هوش مصنوعی شد شاید واست این سوال پیش اومده باشه که برای بازی کارت گرافیک مهمتر است یا cpu در جواب باید بهت بگم با وجود اینکه GPU مهمتره اما اگه از سی پی یو ضعیف استفاده کنی قطعا موقع اجرای بازی به مشکل میخوری.

سخن آخر

از اینکه تا آخر این مقاله با من همراه شدی ازت ممنونم و امیدوارم مطالب این بخش واست مفید بوده باشه، ببین یک سیستم کاربردی واسه اجرای پردازش های هوش مصنوعی باید بهترین ترکیب پردازنده و کارت گرافیک رو داشته باشه پس واسه خرید سیستم هوش مصنوعی حتما سری به صفحه ی “سیستم های هوش مصنوعی” دیجی بینو بزن علاوه بر این میتونی از طریق صفحه محصولات اقدام به خرید قطعات سخت افزاری مختلف کنی، راستی اگه نیاز به مشاوره هم داشتی کافیه با کارشناسان دیجیبینو در ارتباط باشی، به همین سادگی! 😉