معرفی پردازنده‌های گرافیکی مناسب برای هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، سیستم های هوش مصنوعی رشد زیادی کرده و در بخش‌های مختلفی مثل خودروهای خودران، ترجمه زبان، تشخیص چهره و حتی گفت‌وگو با ربات‌ها استفاده می‌شود. برای انجام این کارها، سیستم‌ها نیاز دارند حجم زیادی از اطلاعات را خیلی سریع پردازش کنند. اینجاست که پردازنده‌های گرافیکی یا GPU وارد می‌شوند.

برخلاف پردازنده‌های معمولی (CPU) که برای کارهای عمومی طراحی شده‌اند، GPUها می‌توانند همزمان هزاران کار کوچک را انجام دهند و همین ویژگی آن‌ها را برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بسیار مناسب کرده است. در این مقاله قصد داریم با GPUهای مناسب برای کارهای هوش مصنوعی آشنا شویم، ویژگی‌های مهم آن‌ها را بررسی کنیم و چند مدل قوی و پرکاربرد را معرفی کنیم.

نقش GPU در هوش مصنوعی

پردازنده گرافیکی یا GPU، یکی از مهم‌ترین بخش‌های سخت‌افزار در هوش مصنوعی است. دلیلش ساده است: GPU می‌تواند تعداد زیادی داده را همزمان پردازش کند. این ویژگی باعث می‌شود مدل‌های هوش مصنوعی خیلی سریع‌تر آموزش ببینند.

در مقایسه با CPU، که فقط چند هسته دارد و کارها را پشت‌سر‌هم انجام می‌دهد، GPU هزاران هسته کوچک دارد. این هسته‌ها به صورت موازی کار می‌کنند. یعنی چند کار را با هم انجام می‌دهند. این موضوع برای آموزش شبکه‌های عصبی، که نیاز به محاسبات زیاد دارند، بسیار مفید است.

 

GPU در مراحل مختلف هوش مصنوعی استفاده می‌شود

آموزش مدل‌ها: وقتی یک مدل باید از داده‌ها یاد بگیرد.

استفاده از مدل: وقتی مدل آموزش‌دیده روی داده‌های جدید اجرا می‌شود.

پس اگر سرعت، دقت و عملکرد بهتر را در پروژه‌های هوش مصنوعی می‌خواهید، استفاده از GPU ضروری است.

 

معیارهای انتخاب GPU برای هوش مصنوعی

انتخاب پردازنده گرافیکی مناسب برای هوش مصنوعی، به چند عامل مهم بستگی دارد. این عوامل به شما کمک می‌کنند بهترین GPU را متناسب با نیاز و بودجه‌تان پیدا کنید.

۱. تعداد هسته‌ها (CUDA Cores / Tensor Cores)

هسته‌های GPU مانند مغز آن هستند. پردازنده گرافیکی هرچه هسته‌های بیشتری داشته باشد، می‌تواند کارهای بیشتری را به طور همزمان انجام دهد.

CUDA cores:

در GPUهای انویدیا، مسئول پردازش موازی هستند. در واقع هسته های کودا هسته های لوجیکالی می باشند که برای انجام انواع پردازش های موازی سنگین گرافیکی از آنها استفاده می شود. تمامی پردازنده های گرافیکی جدید انویدیا شامل تعداد زیادی هسته کودا می شوند. یکی از المان های مهم برای پردازنده‌های گرافیکی برای هوش مصنوعی وجود هسته های لوجیکال زیاد مانند cuda cores می باشد.

Tensor cores:

tpu یا واحد پردازشی تنسور برای پردازش‌های یادگیری عمیق بهینه شده‌اند و سرعت محاسبات را بسیار افزایش می‌دهند. این واحد های پردازشی بر روی پردازنده های tpu که توسط شرکت گوگل تولید و گسترش داده شده اند قرار دارند و این شرکت برای مصارف مختلفی مانند هوش مصنوعی و پردازش الگوریتم های یادگیری ماشین از این پردازنده ها بهره می برد. از این هسته های لوجیکال در پردازنده‌های گرافیکی برای هوش مصنوعی نیز استفاده می شود.

 

۲. حجم و نوع حافظه (VRAM)

حافظه ویدئویی (VRAM) مسئول ذخیره داده‌ها و مدل‌ها است.برای مدل‌های بزرگ و داده‌های پیچیده، حافظه بیشتر لازم است.

حداقل ۸ گیگابایت VRAM برای پروژه‌های معمولی هوش مصنوعی مناسب است، اما مدل‌های سنگین‌تر به ۱۶ یا حتی ۲۴ گیگابایت نیاز دارند.

 

۳. پشتیبانی از نرم‌افزار و کتابخانه‌ها

GPU باید با نرم‌افزارهای هوش مصنوعی سازگار باشد. انویدیا با CUDA، cuDNN و TensorRT محبوب‌ترین گزینه‌ها هستند.AMD هم در حال پیشرفت است اما هنوز پشتیبانی گسترده‌ای ندارد.

 

۴. مصرف انرژی و سیستم خنک‌کننده

مصرف برق بالا یعنی نیاز به منبع تغذیه قوی‌تر و خنک‌کننده بهتر. این موضوع به خصوص در سیستم‌های بزرگ اهمیت دارد.

 

۵. قیمت و بودجه

قیمت GPUها بسیار متفاوت است. مدل‌های حرفه‌ای ممکن است قیمت‌های چند هزار دلاری داشته باشند. مدل‌های مناسب برای کارهای متوسط قیمت مناسب‌تری دارند. با این معیارها می‌توان بهترین GPU را متناسب با پروژه هوش مصنوعی انتخاب کرد.

معرفی پردازنده‌های گرافیکی برتر برای هوش مصنوعی

پردازنده‌های گرافیکی یا GPUها، نقش بسیار مهمی در انجام پروژه‌های هوش مصنوعی دارند. اما انواع مختلفی از این پردازنده‌ها وجود دارد که هرکدام برای نوع خاصی از کارها مناسب هستند. در اینجا چند نمونه از بهترین GPUها را برای هوش مصنوعی معرفی می‌کنیم.

 

• پردازنده‌های قوی و حرفه‌ای برای پروژه‌های بزرگ

از این پردازنده‌های گرافیکی برای هوش مصنوعی در سرور ها و دیتاسنتر های عظیم مخصوص تحلیل داده های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می شود.

 

پردازنده گرافیکی هوش مصنوعی NVIDIA A100:

کارت گرافیک nvidia a100 یکی از قوی‌ترین پردازنده‌های گرافیکی برای هوش مصنوعی است که برای کارهای بسیار سنگین هوش مصنوعی طراحی شده است. برای شرکت‌ها و مراکز تحقیقاتی بزرگ که می‌خواهند مدل‌های پیچیده و بزرگی آموزش دهند، بسیار مناسب است.

 

پردازنده گرافیکی هوش مصنوعیNVIDIA H100:

نسل جدیدتر و قوی‌تر از A100 است که سرعت بیشتری دارد و امکانات بیشتری برای هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این کارت بیشتر برای پروژه‌های بسیار بزرگ و دیتاسنترها استفاده می‌شود.

 

پردازنده گرافیکی هوش مصنوعی NVIDIA RTX 6000 Ada Generation:

این کارت گرافیک قدرت بالایی دارد و برای کسانی که به دنبال ترکیبی از قدرت و قابلیت استفاده در مقیاس متوسط هستند، مناسب است.

 

• پردازنده‌های مناسب برای کاربران حرفه‌ای و توسعه‌دهندگان شخصی

از این پردازنده‌های گرافیکی برای هوش مصنوعی میتوان در پروژه های کوچکتر و یا مصارف خانگی و روزمره هوش مصنوعی بهره برد.

 

کارت گرافیک های NVIDIA RTX 4090 و RTX 4080:

این کارت‌ها برای محققان و توسعه‌دهندگانی که پروژه‌های هوش مصنوعی را روی کامپیوترهای شخصی انجام می‌دهند بسیار مناسب‌اند. قدرت پردازش بالا و حافظه کافی این کارت‌ها باعث می‌شود مدل‌ها سریع‌تر آموزش ببینند.

 

کارت گرافیک های NVIDIA RTX 3090 و RTX 3080:

نسل قبلی این کارت‌ها هنوز هم قدرتمند هستند و گزینه‌ای اقتصادی‌تر نسبت به مدل‌های جدیدتر محسوب می‌شوند. مناسب برای پروژه‌های متوسط و حتی پیشرفته.

 

پردازنده گرافیکی AMD Radeon Instinct MI100:

این کارت گرافیک از شرکت AMD است و برای پروژه‌های خاص هوش مصنوعی استفاده می‌شود. هرچند بازار بیشتر به سمت کارت‌های NVIDIA است، اما AMD هم در حال رشد است.

مقایسه کلی پردازنده‌های گرافیکی مناسب برای هوش مصنوعی

حالا که با چند مدل معروف پردازنده‌های گرافیکی برای هوش مصنوعی آشنا شدیم، بهتر است آن‌ها را با هم مقایسه کنیم و ببینیم کدام‌یک برای چه کسی مناسب است.

 

اگر در حال اجرای پروژه‌ای بزرگ هستید، مثلاً یک مدل یادگیری عمیق با داده‌های بسیار زیاد، به کارت‌هایی مثل NVIDIA A100 یا H100 نیاز دارید. این کارت‌ها مخصوص مراکز داده، شرکت‌های بزرگ، و پروژه‌های صنعتی هستند. قیمتشان بالا است ولی در عوض، سرعت و قدرت بی‌نظیری دارند.

اگر شما یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای هستید که روی پروژه‌های متوسط یا حتی سنگین کار می‌کنید، اما نمی‌خواهید هزینه بسیار زیادی پرداخت کنید، RTX 4090 یا 4080 گزینه‌های بسیار خوبی هستند. این کارت‌ها سرعت بالایی دارند، حافظه کافی دارند و بیشتر نیازهای هوش مصنوعی را روی سیستم‌های شخصی برطرف می‌کنند.

برای افرادی که بودجه محدودتری دارند یا پروژه‌های کوچک‌تری انجام می‌دهند، RTX 3090 یا 3080 انتخاب‌های مناسبی هستند. این کارت‌ها هنوز هم بسیار قدرتمند هستند و بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را به‌خوبی اجرا می‌کنند.

اگر به دلایلی نمی‌خواهید از محصولات انویدیا استفاده کنید، برخی از کارت‌های AMD مثل MI100 هم می‌توانند مفید باشند. البته هنوز بیشتر نرم‌افزارهای هوش مصنوعی با کارت‌های NVIDIA سازگارتر هستند.

در نهایت، انتخاب GPU باید بر اساس این سه عامل باشد:

اندازه و پیچیدگی پروژه

بودجه‌ای که در اختیار دارید

میزان دانش فنی و منابع نرم‌افزاری

نتیجه‌گیری

در دنیای امروز که هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد است، انتخاب درست پردازنده‌های گرافیکی برای هوش مصنوعی می‌تواند تفاوت بزرگی در عملکرد و سرعت پروژه‌ها ایجاد کند. GPUها با قدرت پردازش موازی بالا، نقش کلیدی در آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارند.

در این مقاله با معیارهای مهم انتخاب GPU آشنا شدیم، مدل‌های مختلف را بررسی کردیم و پیشنهادهایی برای کاربران مبتدی تا حرفه‌ای ارائه دادیم. اگر پروژه‌ای سبک دارید، کارت‌هایی مانند RTX 3080 یا 3090 کافی هستند. اما اگر به دنبال آموزش مدل‌های پیچیده‌تر یا اجرای پروژه‌های سنگین هستید، مدل‌هایی مثل RTX 4090، A100 یا H100 انتخاب‌های بهتری هستند.

در نهایت، بهترین GPU برای هوش مصنوعی همان مدلی است که با نیاز پروژه، بودجه شما و سطح دانش فنی‌تان هماهنگ باشد. با یک انتخاب هوشمندانه، می‌توانید نتایج بهتر، سریع‌تر و با دقت بیشتر به‌دست بیاورید.