بایگانی دسته ی سخت افزار

کارت گرافیک یکی از مهم‌ترین اجزای هر سیستم کامپیوتری است. این قطعه وظیفه دارد تصاویر، ویدیوها و مدل‌های سه‌بعدی را پردازش و نمایش دهد.

در بیشتر رایانه‌ها از کارت‌های گرافیک معمولی برای اجرای بازی‌ها و برنامه‌های روزمره استفاده می‌شود، اما در دنیای حرفه‌ای و سیستم های رندرینگ، مثل طراحی صنعتی، انیمیشن‌سازی، مهندسی و تولید محتوا، به سخت‌افزارهایی نیاز است که پایداری و دقت بسیار بالایی داشته باشند.

در این حوزه دو شرکت بزرگ نقش اصلی را ایفا می‌کنند: AMD با سری Radeon Pro و NVIDIA با سری Quadro. هر دو سری برای کاربران حرفه‌ای طراحی شده‌اند و تمرکز آن‌ها روی کارایی بالا در نرم‌افزارهای تخصصی است، نه اجرای بازی‌ها.

معرفی سری Radeon Pro

سری Radeon Pro محصول شرکت AMD است و برای کاربرانی طراحی شده که به دقت، پایداری و راندمان بالا در کارهای حرفه‌ای نیاز دارند.

این کارت‌ها در واقع نسخه‌های بهینه‌شده و صنعتی‌تر کارت‌های گیمینگ Radeon هستند، اما تفاوت اصلی در نحوه عملکرد و درایورهای مخصوص آن‌هاست.

AMD در طراحی Radeon Pro تمرکز خود را بر روی کارایی پایدار در طول زمان و سازگاری کامل با نرم‌افزارهای مهندسی و طراحی قرار داده است. درایورهای مخصوص این سری به طور ویژه برای نرم‌افزارهایی مثل Autodesk AutoCAD، SolidWorks، Revit، Adobe Premiere Pro و Blender بهینه‌سازی شده‌اند. این یعنی کاربر می‌تواند بدون نگرانی از خطاهای گرافیکی یا هنگ کردن نرم‌افزار، پروژه‌های سنگین را با ثبات بالا اجرا کند.

از نظر فنی، کارت‌های Radeon Pro معمولاً دارای حافظه ECC (Error Correction Code) هستند که خطاهای حافظه را به صورت خودکار اصلاح می‌کند. این ویژگی برای کارهای حساس مانند طراحی مدار، شبیه‌سازی‌های علمی یا رندرینگ سه‌بعدی اهمیت زیادی دارد.

همچنین AMD در این سری از معماری RDNA و RDNA2 استفاده کرده که باعث افزایش راندمان انرژی و قدرت پردازشی می‌شود. مدل‌هایی مانند Radeon Pro W6600، W6800 و W7900 از نمونه‌های محبوب این سری هستند و در ایستگاه‌های کاری حرفه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند.

معرفی سری Quadro

سری Quadro محصول شرکت NVIDIA است و یکی از شناخته‌شده‌ترین نام‌ها در دنیای کارت‌های گرافیک حرفه‌ای به شمار می‌رود.

این سری برای طراحان، مهندسان، انیماتورها و پژوهشگرانی ساخته شده که نیاز به دقت بالا، ثبات در عملکرد و پشتیبانی نرم‌افزاری گسترده دارند.

در مقایسه با کارت‌های گیمینگ NVIDIA مثل سری GeForce، کارت‌های Quadro تمرکز بیشتری بر روی دقت محاسبات، رندرینگ علمی و سازگاری با نرم‌افزارهای صنعتی دارند. درایورهای حرفه‌ای Quadro به طور ویژه برای نرم‌افزارهای سه‌بعدی و مهندسی مانند 3ds Max، Maya، SolidWorks، CATIA و Siemens NX بهینه‌سازی شده‌اند. این بهینه‌سازی باعث می‌شود عملکرد در این برنامه‌ها بسیار روان و بدون ناپایداری باشد.

یکی از ویژگی‌های کلیدی سری Quadro استفاده از فناوری‌های خاص NVIDIA مثل CUDA و OptiX است. فناوری CUDA به برنامه‌ها اجازه می‌دهد از قدرت پردازشی کارت گرافیک برای انجام محاسبات پیچیده استفاده کنند، در حالی که OptiX برای شتاب‌دهی به فرآیند رندرینگ با نور واقعی (Ray Tracing) کاربرد دارد. این قابلیت‌ها باعث می‌شوند Quadro انتخابی عالی برای کارهای رندرینگ، شبیه‌سازی فیزیکی و حتی یادگیری ماشین باشد.

از نظر سخت‌افزاری، کارت‌های Quadro معمولاً دارای حافظه زیاد (تا ۴۸ گیگابایت در مدل‌های بالا)، پهنای باند بالا و پشتیبانی از دقت رنگ ۱۰ و ۱۲ بیت هستند. مدل‌های معروف این سری شامل Quadro P2200، RTX 4000، RTX 5000، RTX 6000 و RTX 8000 هستند که هر کدام متناسب با سطح کاری متفاوتی طراحی شده‌اند.

مقایسه فنی و عملکردی

وقتی صحبت از مقایسه فنی بین سری Radeon Pro و Quadro می‌شود، هر دو برند ویژگی‌های قدرتمندی ارائه می‌دهند، اما رویکرد و اولویت‌های آن‌ها متفاوت است.

از نظر توان پردازشی، هر دو برند از معماری‌های مدرن خود استفاده می‌کنند. AMD با معماری RDNA و RDNA2 توانسته قدرت پردازشی بالا را در کنار مصرف انرژی کمتر فراهم کند. در مقابل، NVIDIA در کارت‌های Quadro از معماری Turing و در مدل‌های جدیدتر از Ampere بهره می‌برد که تمرکز زیادی بر پردازش موازی و هوش مصنوعی دارد. در نتیجه، کارت‌های Quadro معمولاً در کارهایی مثل رندرینگ با Ray Tracing یا شبیه‌سازی‌های فیزیکی عملکرد بهتری نشان می‌دهند.

از نظر حافظه گرافیکی، سری Quadro معمولاً برتری دارد. مدل‌های بالارده آن حافظه‌هایی با ظرفیت بسیار بالا و پهنای باند زیاد دارند که برای پروژه‌های بزرگ سه‌بعدی و رندرهای سنگین ضروری است. در حالی که کارت‌های Radeon Pro هم از حافظه سریع GDDR6 و حتی در برخی مدل‌ها از ECC استفاده می‌کنند، اما ظرفیت حافظه در بیشتر مدل‌ها کمتر از Quadro است.

در زمینه درایورها و پایداری نرم‌افزاری، هر دو برند عملکرد خوبی دارند. درایورهای Radeon Pro و Quadro هر دو به صورت جداگانه برای نرم‌افزارهای تخصصی گواهی شده‌اند (Certified Drivers). با این حال، NVIDIA سابقه طولانی‌تری در همکاری با شرکت‌های نرم‌افزاری دارد، بنابراین در بسیاری از برنامه‌ها مثل Maya یا SolidWorks، کارت‌های Quadro پشتیبانی رسمی‌تر و بهینه‌تری دریافت می‌کنند.

از نظر دقت رنگ و رندرینگ، Quadro معمولاً برای کارهای حساس در زمینه گرافیک، چاپ و سینما انتخاب بهتری است، چون از عمق رنگ ۱۰ تا ۱۲ بیت و دقت بالا در محاسبه رنگ‌ها پشتیبانی می‌کند. Radeon Pro نیز در زمینه دقت رنگ عملکرد بسیار خوبی دارد، اما تمرکز اصلی آن بیشتر روی کارایی اقتصادی و تعادل بین قیمت و قدرت پردازش است.

در مورد مصرف انرژی و خنک‌سازی، کارت‌های Radeon Pro معمولاً کمی بهینه‌تر هستند و حرارت کمتری تولید می‌کنند. این موضوع به‌ویژه در ایستگاه‌های کاری کوچک‌تر اهمیت دارد. در مقابل، Quadroها معمولاً مصرف انرژی بیشتری دارند اما سیستم خنک‌کنندگی بسیار قوی‌تری نیز در آن‌ها تعبیه شده است.

مقایسه در کاربردهای مختلف

در انتخاب بین Radeon Pro و Quadro، نوع کاربری مهم‌ترین عامل است. هر دو سری برای کارهای حرفه‌ای طراحی شده‌اند، اما عملکرد آن‌ها در نرم‌افزارها و حوزه‌های مختلف تفاوت‌هایی دارد.

در زمینه طراحی سه‌بعدی و مهندسی، مانند کار با نرم‌افزارهای SolidWorks، AutoCAD، CATIA و Revit، کارت‌های Quadro معمولاً عملکرد بهتری دارند. دلیل آن هم درایورهای بسیار دقیق و بهینه‌شده برای این برنامه‌هاست. بسیاری از شرکت‌های سازنده نرم‌افزارهای مهندسی، کارت‌های Quadro را به عنوان سخت‌افزار رسمی مورد تأیید معرفی می‌کنند. با این حال، Radeon Pro هم در نسخه‌های جدید خود پیشرفت زیادی کرده و در برنامه‌هایی مثل AutoCAD و Fusion 360 عملکردی بسیار نزدیک به Quadro دارد.

در بخش تولید ویدیو و انیمیشن، مثل استفاده از نرم‌افزارهای Adobe Premiere Pro، After Effects، Blender و DaVinci Resolve، هر دو برند عملکرد خوبی ارائه می‌دهند. با این حال، در رندرینگ مبتنی بر GPU، کارت‌های Quadro به لطف هسته‌های CUDA و فناوری OptiX در پروژه‌های سنگین‌تر سرعت بالاتری دارند. در مقابل، Radeon Pro معمولاً در مصرف انرژی و قیمت مقرون‌به‌صرفه‌تر است، که برای تدوین‌گران مستقل یا استودیوهای کوچک گزینه‌ای اقتصادی‌تر محسوب می‌شود.

در محاسبات علمی و یادگیری ماشین، Quadro به دلیل پشتیبانی کامل از CUDA و ابزارهای هوش مصنوعی NVIDIA برتری محسوسی دارد. بسیاری از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مثل TensorFlow و PyTorch بر اساس CUDA توسعه یافته‌اند، بنابراین کاربرانی که در زمینه تحقیقاتی یا پردازش داده فعالیت می‌کنند، معمولاً Quadro را انتخاب می‌کنند.

در زمینه سازگاری با سیستم‌عامل‌ها، هر دو برند از ویندوز و لینوکس پشتیبانی می‌کنند. با این حال، Quadro معمولاً پشتیبانی نرم‌افزاری دقیق‌تری در سیستم‌های لینوکسی دارد، در حالی که Radeon Pro در سیستم‌های ویندوزی و مک‌بوک‌های مخصوص تولید محتوا عملکرد روان‌تری دارد.

قیمت و ارزش خرید

در بازار سخت‌افزار، قیمت کارت‌های گرافیک حرفه‌ای معمولاً تابع عوامل متعددی است: مدل (رده پایین، متوسط، بالا)، ظرفیت حافظه، ویژگی‌های خاص (مثل ECC، پهنای باند زیاد، قابلیت‌های رندرینگ سخت‌افزاری) و وضعیت عرضه و تقاضا. همچنین تفاوت قیمتی بین برندها به دلیل شهرت، پشتیبانی نرم‌افزاری و بازار هدف نیز زیاد است.

برای مثال، کارت Radeon Pro W7700 توسط AMD عرضه شده با قیمت تقریباً ۹۹۹ دلار .

در بازار کارت‌های Radeon Pro، مدل‌های پایین‌تر مثل WX 3200 در حدود ۱۴۹٫۹۹ دلار دیده شده است ، و مدل‌هایی مانند W6600 در رده میانی نیز قیمتی نزدیک به ۳۹۹٫۹۹ دلار دارند .

از طرف دیگر، کارت Quadro P620 با حافظه ۲ گیگابایت به قیمت حدود ۳۱۴٫۹۹ دلار عرضه می‌شود .

 مقایسه ارزش در برابر قیمت

وقتی قیمت‌ها رو دیدیم، نکات زیر در تحلیل «ارزش خرید» اهمیت دارند:

در رده پایین یا متوسط، Radeon Pro معمولاً قیمت بهتری نسبت به عملکرد نسبت به Quadro ارائه می‌دهد. یعنی برای هزینه‌ای کمتر، به کاربر حرفه‌ای امکانات قابل قبولی دارد.

اما در رده‌های بالا، فاصله قیمت ممکنه زیاد بشه، ولی تفاوت عملکرد، پایداری و پشتیبانی نرم‌افزاری Quadro خودش رو نشان می‌ده. برای پروژه‌های سنگین، کارت Quadro ممکنه گزینه‌ای مطمئن‌تر باشه حتی اگر هزینه بیشتری داشته باشه.

همچنین باید هزینه جانبی مثل خنک‌سازی، مصرف انرژی و تعمیرات رو هم حساب کرد. اگر یک کارت Quadro عمر بیشتری داشته باشه یا در پروژه‌های سنگین کمتر مستهلک بشه، هزینه کل مالکیت پایین‌تر خواهد بود.

قیمت و ارزش خرید در بازار ایران

در بازار سخت‌افزار ایران، قیمت کارت‌های گرافیک حرفه‌ای به عوامل زیادی وابسته است؛ از نوسانات نرخ ارز گرفته تا میزان واردات و موجودی فروشندگان. به همین دلیل، اختلاف قیمت بین مدل‌های Radeon Pro و Quadro ممکن است از بازار جهانی بیشتر باشد.

به طور کلی، کارت‌های Radeon Pro در ایران معمولاً مقرون‌به‌صرفه‌تر از مدل‌های مشابه Quadro هستند. برای مثال، کارت Radeon Pro W6600 که در بازار جهانی حدود ۴۰۰ دلار قیمت دارد، در ایران بسته به برند و گارانتی بین ۴۰ تا ۵۵ میلیون تومان به فروش می‌رسد. در حالی که کارت Quadro RTX 4000 که از نظر عملکرد در همان رده قرار می‌گیرد، معمولاً با قیمتی بین ۸۰ تا ۱۱۰ میلیون تومان عرضه می‌شود.

در مدل‌های پایین‌تر، مانند Radeon Pro WX 3200، قیمت در محدوده ۲۰ تا ۲۵ میلیون تومان است، در حالی که کارت Quadro P620 یا T600 معمولاً بین ۲۵ تا ۳۵ میلیون تومان قیمت دارند.

این اختلاف قیمت نشان می‌دهد که برای کاربرانی که پروژه‌های سبک تا متوسط انجام می‌دهند، خرید Radeon Pro می‌تواند انتخاب اقتصادی‌تر و منطقی‌تری باشد. از سوی دیگر، در شرکت‌های بزرگ یا محیط‌هایی که پایداری نرم‌افزاری و پشتیبانی رسمی اهمیت بالایی دارد، سرمایه‌گذاری روی Quadro همچنان توجیه‌پذیر است.

نکته دیگر این است که در بازار ایران، قطعات Quadro کمتر در دسترس هستند و تنوع مدل‌های Radeon Pro معمولاً بیشتر است. همچنین تعمیر یا تعویض کارت‌های AMD ساده‌تر و هزینه‌اش پایین‌تر است، چون قطعات جایگزین بیشتری در بازار وجود دارد.

سخن پایانی

هر دو سری Radeon Pro از AMD و Quadro از NVIDIA برای کاربران حرفه‌ای طراحی شده‌اند، اما مسیر و فلسفه‌ی طراحی آن‌ها کمی متفاوت است.

Radeon Pro تلاش می‌کند با قیمت مناسب‌تر، عملکرد بالا و درایورهای پایدار، نیاز کاربران حرفه‌ای مستقل، طراحان و تولیدکنندگان محتوا را برطرف کند. در مقابل، Quadro با تمرکز بر پایداری مطلق، پشتیبانی رسمی نرم‌افزاری و دقت بی‌نقص در رنگ و رندرینگ، انتخاب محبوب شرکت‌ها، استودیوها و محیط‌های صنعتی بزرگ است.

از نظر قدرت سخت‌افزاری، Quadro معمولاً در پروژه‌های سنگین‌تر مثل رندرینگ واقع‌گرایانه، شبیه‌سازی‌های علمی یا یادگیری ماشین بهتر عمل می‌کند. در حالی که Radeon Pro با مصرف انرژی پایین‌تر و قیمت اقتصادی‌تر، برای کارهای طراحی، مدل‌سازی سه‌بعدی و تدوین ویدیو گزینه‌ای بسیار منطقی است.

در بازار ایران، تفاوت قیمت بین این دو سری بیشتر به چشم می‌آید و همین موضوع باعث می‌شود بسیاری از کاربران حرفه‌ای به سمت Radeon Pro بروند. با این حال، کسانی که پایداری نرم‌افزاری در سطح سازمانی یا پشتیبانی بلندمدت نیاز دارند، هنوز Quadro را ترجیح می‌دهند.

همه ما می‌دانیم که سیستم‌های هوش مصنوعی این روزها نقش بزرگی در زندگی و کار ما پیدا کرده‌اند. از چت‌بات‌ها گرفته تا سیستم‌های پردازش تصویر و داده، پشت هر کدام‌شان یک سخت‌افزار قوی قرار دارد.

اما این سخت‌افزارها، مثل هر دستگاه دیگری، با کار زیاد داغ می‌شوند. وقتی گرما زیاد بشود، ممکن است دستگاه کند شود یا حتی از کار بیفتد. برای همین، داشتن یک سیستم خنک‌کننده خوب نه‌تنها یک گزینه، بلکه یک ضرورت است؛ مخصوصاً وقتی صحبت از پردازش‌های سنگین در پروژه‌های AI باشد. در ادامه این مقاله، با هم بررسی می‌کنیم که چه نوع خنک‌کننده‌هایی وجود دارند، هرکدام چه ویژگی‌هایی دارند، و کدام‌شان برای سیستم‌های هوش مصنوعی بهترین انتخاب هستند.

نیاز سیستم‌های هوش مصنوعی به خنک‌کننده‌های تخصصی

هوش مصنوعی تنها یک نرم‌افزار ساده نیست، بلکه مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پیچیده و پردازش‌های سنگین است که برای اجرا به سخت‌افزارهای قدرتمند نیاز دارد. در بسیاری از کاربردها، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ساعت‌ها یا حتی روزها به‌صورت مداوم فعالیت می‌کنند و حجم زیادی از داده را پردازش می‌نمایند.

این پردازش مداوم باعث تولید گرمای قابل‌توجهی در قطعاتی مانند پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و پردازنده‌های مرکزی (CPU) می‌شود. اگر این گرما به‌درستی کنترل نشود، می‌تواند باعث کاهش سرعت سیستم، ایجاد اختلال در عملکرد و حتی آسیب فیزیکی به قطعات سخت‌افزاری گردد.

به همین دلیل، استفاده از سیستم‌های خنک‌کننده‌ی تخصصی برای چنین کاربردهایی ضروری است. خنک‌کننده‌های معمولی که برای رایانه‌های خانگی طراحی شده‌اند، پاسخ‌گوی حجم بالای گرمای تولیدشده در سیستم‌های هوش مصنوعی نیستند. به‌ویژه در مراکز داده و محیط‌های صنعتی، انتخاب خنک‌کننده‌ی مناسب می‌تواند تأثیر زیادی بر پایداری، عملکرد و عمر مفید سیستم داشته باشد.

 انواع سیستم‌های خنک‌کننده

برای مقابله با گرمای تولیدشده در سیستم‌های هوش مصنوعی، چند نوع مختلف از سیستم‌های خنک‌کننده وجود دارد. هرکدام از این روش‌ها مزایا، معایب و کاربردهای خاص خود را دارند. در این بخش به سه نوع رایج از سیستم‌های خنک‌سازی اشاره می‌کنیم:

• خنک‌کننده هوایی (Air Cooling)

خنک‌کننده‌های هوایی رایج‌ترین و ساده‌ترین نوع سیستم‌های خنک‌سازی هستند.

در این روش، گرمای تولیدشده توسط قطعات با استفاده از هیت‌سینک (قطعه‌ای فلزی که گرما را جذب می‌کند) و فن از داخل کیس به بیرون هدایت می‌شود.

 مزایا:

هزینه نسبتاً پایین

نصب آسان

مناسب برای سیستم‌های معمولی یا نیمه‌حرفه‌ای

معایب:

کارایی پایین‌تر در برابر گرمای بالا

وابسته به تهویه محیط

ایجاد نویز (صدای فن‌ها) در بار کاری سنگین

برای بسیاری از رایانه‌های خانگی یا سیستم‌های هوش مصنوعی سبک، خنک‌کننده‌های هوایی می‌توانند کافی باشند. اما در پردازش‌های سنگین یا محیط‌های گرم، این نوع خنک‌کننده محدودیت دارد.

• خنک‌کننده مایع (Liquid Cooling)

در این روش، گرمای تولیدشده توسط قطعات، ابتدا به یک مایع خنک‌کننده منتقل می‌شود.

سپس این مایع با گردش در یک مدار بسته، گرما را به رادیاتور منتقل کرده و از آنجا توسط فن‌ها به بیرون هدایت می‌شود.

 مزایا:

کارایی بالاتر نسبت به خنک‌کننده هوایی

عملکرد پایدارتر در بار کاری زیاد

نویز کمتر (به‌ویژه در مدل‌های با طراحی بهینه)

 معایب:

هزینه بیشتر

نصب پیچیده‌تر

نیاز به نگهداری دوره‌ای

سیستم‌های خنک‌کننده مایع بیشتر در رایانه‌های پیشرفته، ورک‌استیشن‌ها یا سرورهایی استفاده می‌شوند که به‌طور مداوم در حال پردازش داده هستند.

• سیستم‌های خنک‌کننده خاص (مانند Immersion Cooling)

در کاربردهای بزرگ‌تر مانند مراکز داده و سیستم‌های با توان پردازشی بسیار بالا، از روش‌های خاص‌تری استفاده می‌شود.

یکی از این روش‌ها، خنک‌سازی با غوطه‌وری (Immersion Cooling) است. در این روش، کل سیستم یا قطعات خاصی از آن در یک مایع خنک‌کننده غیرفرار و نارسانا غوطه‌ور می‌شود.

 مزایا:

توانایی خنک‌سازی بسیار بالا

مناسب برای محیط‌های صنعتی یا دیتاسنتر

کاهش چشمگیر نویز و مصرف انرژی در مقایسه با روش‌های سنتی

معایب:

هزینه بسیار زیاد

نیاز به زیرساخت تخصصی

مناسب برای کاربران حرفه‌ای یا سازمانی

این روش‌ها اغلب توسط شرکت‌های بزرگ، مراکز داده یا پروژه‌های تحقیقاتی استفاده می‌شوند که نیاز به پایداری بسیار بالا دارند.

مقایسه و انتخاب بهترین گزینه برای سیستم‌های هوش مصنوعی

انتخاب سیستم خنک‌کننده مناسب برای یک رایانه یا سرور هوش مصنوعی، بستگی زیادی به نوع استفاده، سطح پردازش، محیط فیزیکی و میزان بودجه دارد. نمی‌توان یک راه‌حل یکسان را برای همه پیشنهاد کرد. در ادامه، سه سناریوی رایج را بررسی می‌کنیم:

• کاربرد شخصی یا پروژه‌های سبک

برای افرادی که در حال کار روی پروژه‌های سبک هوش مصنوعی هستند، مانند آموزش مدل‌های ساده، انجام تمرین‌های دانشگاهی یا استفاده‌های آزمایشی، یک خنک‌کننده‌ی هوایی باکیفیت معمولاً پاسخ‌گو خواهد بود. اگرچه این سیستم‌ها قدرت خنک‌کنندگی محدودی دارند، اما در صورتی که تهویه مناسب باشد و قطعات فشار زیادی را تحمل نکنند، می‌توانند گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه و ساده باشند.

• سیستم‌های نیمه‌حرفه‌ای یا ایستگاه‌های کاری

در مواردی که حجم پردازش بالاتر است و سیستم برای مدت طولانی مشغول به کار است، استفاده از خنک‌کننده‌های مایع پیشنهاد می‌شود. این خنک‌کننده‌ها برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای، تیم‌های کوچک تحقیقاتی و کسانی که با مدل‌های یادگیری ماشین در سطح متوسط تا پیشرفته کار می‌کنند، انتخاب بهتری هستند. خنک‌کننده مایع، دمای سیستم را در سطح پایدار نگه می‌دارد و اجازه می‌دهد سخت‌افزار با حداکثر توان خود کار کند.

• مراکز داده یا سیستم‌های سازمانی

در سطح سازمانی، جایی که چندین سیستم به‌طور هم‌زمان و پیوسته در حال پردازش هستند، استفاده از خنک‌کننده‌های صنعتی و پیشرفته اهمیت زیادی پیدا می‌کند. روش‌هایی مانند خنک‌سازی با غوطه‌وری (Immersion Cooling) یا سیستم‌های تهویه پیشرفته در دیتاسنترها مورد استفاده قرار می‌گیرند. این فناوری‌ها گرچه هزینه‌ی نصب و راه‌اندازی بالایی دارند، اما در بلندمدت باعث کاهش مصرف انرژی، افزایش دوام تجهیزات و کاهش احتمال خرابی می‌شوند. در مقیاس‌های بزرگ، این روش‌ها از نظر اقتصادی و فنی توجیه‌پذیرتر هستند.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

سیستم‌های هوش مصنوعی به دلیل انجام پردازش‌های سنگین و پیوسته، به سخت‌افزارهایی نیاز دارند که گرمای زیادی تولید می‌کنند. اگر این گرما به‌درستی مدیریت نشود، می‌تواند باعث افت عملکرد، ناپایداری سیستم و کاهش عمر قطعات شود. به همین دلیل، انتخاب یک سیستم خنک‌کننده مناسب، بخش مهمی از طراحی و راه‌اندازی چنین سیستم‌هایی به شمار می‌رود.

برای پروژه‌های کوچک یا استفاده‌های شخصی، خنک‌کننده‌های هوایی می‌توانند پاسخ‌گوی نیاز باشند؛ البته به شرطی که کیفیت مناسبی داشته باشند. در پروژه‌های نیمه‌حرفه‌ای و سیستم‌هایی که برای مدت طولانی در حال کار هستند، خنک‌کننده‌های مایع عملکرد بهتری ارائه می‌دهند و پایداری سیستم را بیشتر تضمین می‌کنند. برای مقیاس‌های بزرگ‌تر مانند دیتاسنترها یا سرورهای سازمانی، استفاده از راه‌حل‌های تخصصی مانند خنک‌سازی با غوطه‌وری یا تجهیزات صنعتی، منطقی‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر است.

در نهایت، هیچ راه‌حل یکسانی برای همه وجود ندارد. بهترین سیستم خنک‌کننده برای هوش مصنوعی، سیستمی است که با نوع کاربری، بودجه و زیرساخت هماهنگ باشد. با یک انتخاب هوشمندانه، می‌توان هم از عملکرد بهتر بهره برد و هم عمر سیستم را افزایش داد.

برای اجرای ابزارهای هوش مصنوعی چه مقدار رَم (RAM) نیاز داریم؟ این سوال بسیاری از کاربران ابزار های هوش مصنوعی می باشد. در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی به یکی از موضوعات داغ در دنیای فناوری تبدیل شده است. بسیاری از افراد از ابزارهای مختلف هوش مصنوعی برای تولید متن، ترجمه، طراحی تصویر، و حتی تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. این ابزارها سرعت انجام کارها را افزایش داده و باعث صرفه‌جویی در زمان می‌شوند. اما برای استفاده مؤثر از این ابزارها، باید به توانایی‌های سخت‌افزاری دستگاه نیز توجه کرد. یکی از مهم‌ترین بخش‌های سخت‌افزار که نقش زیادی در اجرای درست این برنامه‌ها دارد، حافظه رم است.

در این مقاله، بررسی می‌کنیم که رم چیست، چرا برای اجرای ابزارهای هوش مصنوعی اهمیت دارد، و برای اجرای ابزارهای هوش مصنوعی چه مقدار رَم (RAM) نیاز داریم؟

رم  چیست و چه نقشی در اجرای برنامه‌ها دارد؟

رم یا حافظه دسترسی تصادفی ، یکی از اجزای اصلی هر رایانه یا لپ‌تاپ است. زمانی که یک برنامه یا ابزار را باز می‌کنید، اطلاعات مورد نیاز آن به‌طور موقت در رم ذخیره می‌شود تا سرعت اجرا و عملکرد آن بهتر باشد. در واقع، رم مانند یک میز کار برای پردازنده است. هرچه این میز بزرگ‌تر باشد، برنامه‌های بیشتری را می‌توان هم‌زمان و بدون کندی اجرا کرد.

برخلاف حافظه‌هایی مانند هارد یا SSD که اطلاعات را به‌صورت دائمی ذخیره می‌کنند، رم اطلاعات را فقط زمانی نگه می‌دارد که سیستم روشن باشد. به محض خاموش شدن دستگاه، اطلاعات موجود در رم پاک می‌شود.

هرچه یک برنامه پیچیده‌تر باشد یا نیاز به پردازش داده‌های بیشتری داشته باشد، مقدار بیشتری از رم را اشغال می‌کند. ابزارهای هوش مصنوعی، به دلیل حجم زیاد داده‌هایی که پردازش می‌کنند، معمولاً به رم بیشتری نسبت به برنامه‌های معمولی نیاز دارند. به همین دلیل، دانستن مقدار رم مناسب و اینکه برای اجرای ابزارهای هوش مصنوعی چه مقدار رَم (RAM) نیاز داریم؟ برای این ابزارها اهمیت زیادی دارد.

چرا رم در اجرای ابزارهای هوش مصنوعی مهم است؟

سیستم های هوش مصنوعی برای انجام وظایف خود به مقدار زیادی داده نیاز دارند. این داده‌ها باید به‌سرعت پردازش، تحلیل و گاهی ذخیره شوند. رم به‌عنوان حافظه‌ای که دسترسی به آن سریع است، نقش کلیدی در این فرایند ایفا می‌کند. زمانی که یک ابزار هوش مصنوعی فعال می‌شود، داده‌ها به‌صورت موقت در رم بارگذاری می‌شوند تا پردازنده بتواند با سرعت بیشتری آن‌ها را بررسی کند.

اگر رم سیستم شما کم باشد، اجرای ابزارهای هوش مصنوعی با کندی یا حتی اختلال مواجه خواهد شد. ممکن است برنامه باز نشود، به‌درستی اجرا نشود، یا هنگام انجام پردازش متوقف شود. از سوی دیگر، رم بیشتر به سیستم اجازه می‌دهد تا چندین برنامه یا فرایند را به‌صورت هم‌زمان و بدون کاهش سرعت اجرا کند.

همچنین، بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی، به‌ویژه در زمینه پردازش تصویر، ویدئو یا مدل‌های زبانی بزرگ، حجم زیادی از رم را مصرف می‌کنند. به همین دلیل، انتخاب مقدار مناسب رم برای نوع ابزاری که می‌خواهید اجرا کنید و اینکه برای اجرای ابزارهای هوش مصنوعی چه مقدار رَم (RAM) نیاز داریم، موضوع بسیار مهمی است.

میزان رم مورد نیاز برای اجرای ابزارهای مختلف هوش مصنوعی

نیاز به رم در اجرای ابزارهای هوش مصنوعی به نوع و پیچیدگی آن‌ها بستگی دارد. برخی از این ابزارها به‌صورت آنلاین و ساده اجرا می‌شوند، در حالی که برخی دیگر، برای اجرای درست به سخت‌افزارهای قدرتمند و رم بالا نیاز دارند. در ادامه، این ابزارها را در سه سطح بررسی می‌کنیم.

• ابزارهای ساده و آنلاین

ابزارهایی مانند نسخه آنلاین ChatGPT، مترجم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، ابزارهای تولید متن یا تصویر ساده، معمولاً به سخت‌افزار قوی نیاز ندارند. این ابزارها بیشتر بر پایه اینترنت کار می‌کنند و پردازش اصلی روی سرورهای ابری انجام می‌شود.

رم پیشنهادی: ۴ تا ۸ گیگابایت

ویژگی‌ها: قابل استفاده در سیستم‌های معمولی یا لپ‌تاپ‌های دانشجویی

مثال‌ها: ChatGPT، Google Translate با هوش مصنوعی، ابزارهای نوشتن محتوا یا تولید کپشن آنلاین

• ابزارهای نیمه‌حرفه‌ای

این دسته شامل برنامه‌هایی است که باید روی سیستم نصب شوند و برای پردازش‌های سنگین‌تر طراحی شده‌اند. ابزارهایی مانند نرم‌افزارهای پردازش تصویر یا صدا که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، به رم بیشتری نیاز دارند.

رم پیشنهادی: ۸ تا ۱۶ گیگابایت

ویژگی‌ها: مناسب برای کاربران حرفه‌ای‌تر، تولیدکنندگان محتوا، طراحان یا پژوهشگران

مثال‌ها: نرم‌افزارهای ویرایش عکس با هوش مصنوعی، برنامه‌های تولید صدا یا حذف نویز با الگوریتم‌های هوشمند

• ابزارهای پیشرفته و حرفه‌ای

مدل‌های زبانی بزرگ، ابزارهای یادگیری عمیق، برنامه‌هایی که نیاز به آموزش مدل دارند یا خروجی‌هایی با کیفیت بسیار بالا تولید می‌کنند، در این گروه قرار می‌گیرند. اجرای این ابزارها نیازمند سیستم قدرتمند، رم بالا و گاهی کارت گرافیک پیشرفته است.

رم پیشنهادی: ۱۶ تا ۳۲ گیگابایت (یا بیشتر)

ویژگی‌ها: مناسب برای پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان مدل‌های یادگیری ماشین، یا کسانی که با مدل‌های مولد بزرگ کار می‌کنند

مثال‌ها: اجرای مدل GPT به‌صورت محلی، Stable Diffusion، آموزش مدل با کتابخانه‌های TensorFlow یا PyTorch

آیا داشتن رم بیشتر همیشه به معنای عملکرد بهتر است؟

در نگاه اول ممکن است تصور شود که هرچه میزان رم بیشتر باشد، عملکرد سیستم نیز بهتر خواهد بود. این موضوع تا حدی درست است، اما همیشه به این سادگی نیست. رم بیشتر، زمانی مفید است که سیستم بتواند از آن استفاده کند. اگر از ابزارهای ساده یا نیمه‌حرفه‌ای استفاده می‌کنید، داشتن رم بیش از حد معمول، لزوماً تاثیری در سرعت یا کیفیت اجرا نخواهد داشت.

همچنین باید توجه داشت که رم باید با سایر اجزای سیستم هماهنگ باشد. اگر پردازنده (CPU) یا کارت گرافیک (GPU) ضعیف باشند، رم بیشتر نمی‌تواند به‌تنهایی باعث افزایش چشمگیر سرعت شود. به‌عبارت دیگر، تمام اجزای سیستم باید به‌صورت متعادل ارتقا یابند تا بهترین کارایی را ارائه دهند.

در برخی موارد نیز، سیستم‌عامل یا نرم‌افزارهای مورد استفاده، محدودیتی برای استفاده از رم دارند. برای مثال، برخی نسخه‌های سیستم‌عامل‌های ۳۲ بیتی نمی‌توانند از بیش از ۴ گیگابایت رم استفاده کنند.

در نتیجه، پیش از افزایش رم، بهتر است نیاز واقعی خود و توان سخت‌افزار سیستم را بررسی کنید. گاهی اوقات بهینه‌سازی نرم‌افزاری یا بستن برنامه‌های غیرضروری می‌تواند تأثیر بیشتری نسبت به ارتقای رم داشته باشد.

راه‌کارهایی برای استفاده بهتر و بهینه از رم

حتی اگر سیستم شما رم بالایی ندارد، با رعایت چند نکته ساده می‌توان عملکرد آن را تا حد زیادی بهبود داد. بسیاری از کاربران بدون نیاز به ارتقای سخت‌افزاری، فقط با بهینه‌سازی استفاده از رم، تجربه روان‌تری در کار با ابزارهای هوش مصنوعی خواهند داشت.

• بستن برنامه‌های اضافی

هر برنامه‌ای که در پس‌زمینه باز است، بخشی از رم را اشغال می‌کند. بهتر است هنگام کار با ابزارهای هوش مصنوعی، سایر برنامه‌های غیرضروری را ببندید تا رم آزاد شود.

• استفاده از سیستم‌عامل سبک‌تر

سیستم‌عامل‌های سبک‌تر مانند نسخه‌های بهینه‌سازی‌شده ویندوز یا توزیع‌های ساده لینوکس، رم کمتری مصرف می‌کنند و فضای بیشتری برای اجرای ابزارهای هوش مصنوعی باقی می‌گذارند.

• ارتقای رم در صورت امکان

اگر سیستم شما امکان ارتقای رم دارد، این کار یکی از مؤثرترین روش‌ها برای افزایش سرعت و توانایی در اجرای برنامه‌های سنگین‌تر است.

• استفاده از حافظه مجازی

در ویندوز و برخی دیگر از سیستم‌عامل‌ها می‌توان با تنظیم حافظه مجازی (یا فایل Swap)، بخشی از حافظه هارد را به‌عنوان رم استفاده کرد. این کار به‌ویژه در زمان‌هایی که رم واقعی پر شده است، کمک می‌کند سیستم از کار نیفتد.

• استفاده از سرویس‌های ابری یا رایانش ابری

برای اجرای ابزارهای بسیار سنگین، می‌توان از سرورهای ابری مانند Google Colab، Microsoft Azure یا Amazon Web Services استفاده کرد. در این سرویس‌ها، پردازش و مصرف رم روی سرور انجام می‌شود و نیازی به سخت‌افزار قدرتمند در سیستم شخصی نخواهد بود.

جمع‌بندی

ابزارهای هوش مصنوعی برای اجرای درست و روان، به سخت‌افزار مناسب نیاز دارند و رم یکی از مهم‌ترین اجزای آن است. میزان رم مورد نیاز بستگی به نوع ابزاری دارد که از آن استفاده می‌کنید؛ از ابزارهای ساده‌ی آنلاین گرفته تا مدل‌های پیشرفته‌ی یادگیری ماشین.

اگرچه رم بالا می‌تواند به عملکرد بهتر کمک کند، اما تنها عامل تعیین‌کننده نیست. هماهنگی میان رم، پردازنده، و کارت گرافیک، و همچنین استفاده درست از منابع سیستم، تأثیر زیادی در نتیجه نهایی دارد.

پیش از ارتقای رم یا خرید سیستم جدید، بهتر است نیاز خود را بررسی کنید. گاهی با چند تنظیم ساده یا استفاده از خدمات ابری می‌توان بدون هزینه زیاد، از هوش مصنوعی بهره‌برداری کرد.

چت جی‌پی‌تی (ChatGPT) یکی از معروف‌ترین ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در دنیاست. این مدل توسط شرکت OpenAI توسعه داده شده و می‌تواند به سؤالات پاسخ دهد، متن تولید کند، ترجمه انجام دهد و حتی در موضوعات فنی یا خلاقانه کمک کند. اما پشت این عملکرد چشمگیر، تنها یک نرم‌افزار ساده نیست.

برای اجرای چنین مدلی، نیاز به زیرساخت سخت‌افزاری بسیار قدرتمندی وجود دارد. پردازش میلیون‌ها داده در زمان واقعی، آموزش مدل‌های زبانی بسیار بزرگ و پاسخ‌گویی سریع به کاربران، همگی به کمک سخت‌افزارهای پیشرفته امکان‌پذیر شده‌اند.

در این مقاله بررسی می‌کنیم که سرورهای ChatGPT از چه سخت‌افزاری استفاده می‌کنند و چرا این سخت‌افزارها نقش مهمی در قدرت و دقت این مدل دارند.

چرا سخت‌افزار در مدل‌های هوش مصنوعی مهم است؟

مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی مانند ChatGPT، برای کار کردن به سخت‌افزارهای بسیار قدرتمند نیاز دارند. برخلاف برنامه‌های معمولی که روی یک لپ‌تاپ یا گوشی هم اجرا می‌شوند، این مدل‌ها باید حجم زیادی از داده‌ها را به‌سرعت تحلیل و پردازش کنند.

هر پاسخ کوتاهی که ChatGPT می‌دهد، نتیجه هزاران محاسبه ریاضی و تحلیل زبانی پیچیده در پشت صحنه است. این محاسبات به توان پردازشی بسیار بالا نیاز دارند. به همین دلیل، استفاده از سخت‌افزار قوی مانند پردازنده‌های گرافیکی پیشرفته (GPU) ضروری است.

سخت‌افزار قوی باعث می‌شود:

• مدل سریع‌تر پاسخ دهد.
• دقت پاسخ‌ها بیشتر شود.
• هم‌زمان هزاران کاربر بتوانند از مدل استفاده کنند.
• مصرف انرژی بهینه‌تر باشد.

در واقع، بدون سخت‌افزار مناسب، حتی بهترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی هم نمی‌توانند عملکرد خوبی داشته باشند. پس برای اجرای درست و سریع مدل‌هایی مانند ChatGPT، سخت‌افزار یکی از اصلی‌ترین بخش‌هاست. سیستم های هوش مصنوعی از سخت افزار های مختلفی بهره می گیرند اما مهمترین قطعه در این بین پردازنده های گرافیکی می باشند که سریعترین عملکرد را برای اجرای الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارند.

پردازنده‌های گرافیکی (GPU): قلب سرورهای هوش مصنوعی

وقتی صحبت از اجرای مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی مثل ChatGPT می‌شود، پردازنده‌های گرافیکی یا همان GPU نقش اصلی را دارند. این قطعات، برخلاف پردازنده‌های معمولی (CPU)، می‌توانند هزاران عملیات محاسباتی را به‌صورت هم‌زمان انجام دهند. این توانایی باعث شده تا GPUها بهترین انتخاب برای آموزش و اجرای مدل‌های “یادگیری عمیق” باشند.

چرا از GPU استفاده می‌شود؟

مدل‌های هوش مصنوعی به‌ویژه مدل‌های زبانی، شامل میلیاردها پارامتر هستند. برای آموزش این مدل‌ها و پاسخ‌گویی سریع به کاربر، نیاز به پردازش موازی بسیار زیاد داریم. GPUها دقیقاً همین کار را انجام می‌دهند:

• اجرای هم‌زمان هزاران محاسبه.
• افزایش سرعت آموزش مدل‌ها.
• اجرای سریع‌تر هنگام پاسخ‌گویی.
• پشتیبانی از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های تخصصی هوش مصنوعی مانند TensorFlow و PyTorch

در واقع، بدون GPU، اجرای مدل‌هایی مثل GPT-4 عملاً غیرممکن یا بسیار کند و پرهزینه می‌شود.

شرکت‌های سازنده GPU برای هوش مصنوعی

NVIDIA پیشروترین شرکت در زمینه ساخت GPU برای هوش مصنوعی است. محصولات این شرکت مثل سری A100، H100 و RTX، در دیتاسنترها و پروژه‌های بزرگ استفاده می‌شوند.

AMD نیز در سال‌های اخیر وارد رقابت شده و با تولید کارت‌هایی مانند MI100، جایگاهی در بازار پیدا کرده است. اما همچنان پشتیبانی نرم‌افزاری برای AMD به اندازه NVIDIA گسترده نیست.

در حال حاضر، بیشتر زیرساخت‌های هوش مصنوعی پیشرفته مانند ChatGPT از کارت‌های گرافیکی ساخت NVIDIA استفاده می‌کنند.

ChatGPT از چه GPUهایی استفاده می‌کند؟

مدل‌های بزرگ زبان مانند ChatGPT برای اجرا به سخت‌افزاری در سطح دیتاسنتر نیاز دارند، نه یک کارت گرافیک ساده‌ی دسکتاپی. بر اساس اطلاعات منتشرشده از سوی OpenAI و مایکروسافت، زیرساخت مورد استفاده برای سرورهای CHATGPT، مجموعه‌ای از قوی‌ترین پردازنده‌های گرافیکی مخصوص هوش مصنوعی دنیاست: NVIDIA A100 و NVIDIA H100.

NVIDIA A100

کارت گرافیکی A100 یکی از پرکاربردترین GPUها در زمینه‌ی هوش مصنوعی است. این کارت بر پایه معماری Ampere ساخته شده و ویژگی‌هایی مثل پردازش موازی گسترده، حافظه زیاد و پشتیبانی از عملیات یادگیری عمیق را دارد. A100 در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ، عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد.

• حافظه بالا (تا ۸۰ گیگابایت)
• پشتیبانی از Tensor Core برای محاسبات سریع‌تر
• استفاده گسترده در مراکز داده و پروژه‌های AI

NVIDIA H100

انویدیا H100 نسل جدیدتر A100 است و بر پایه معماری Hopper طراحی شده. این GPU نه تنها قدرتمندتر است، بلکه از فناوری‌های پیشرفته‌تری برای یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند. بسیاری از زیرساخت‌های جدید ChatGPT (مخصوصاً GPT-4 و نسخه‌های پیشرفته‌تر) با H100 اجرا می‌شوند.

• قدرت محاسباتی بیشتر نسبت به A100
• مصرف انرژی بهینه‌تر
• سرعت بالاتر در آموزش و پاسخ‌گویی

چرا از این کارت‌ها استفاده می‌شود؟

چون ChatGPT یک مدل بسیار بزرگ است، به هزاران GPU نیاز دارد که به‌صورت شبکه‌ای در کنار هم کار کنند. کارت‌های A100 و H100 این امکان را فراهم می‌کنند که مدل با سرعت بالا و پایداری مناسب اجرا شود و هم‌زمان به میلیون‌ها کاربر پاسخ دهد.

مشخصات فنی سرورهای ChatGPT

برای اجرای مدل‌های سنگینی مثل GPT-4، فقط داشتن یک کارت گرافیک قدرتمند کافی نیست. این مدل‌ها روی هزاران GPU اجرا می‌شوند که در سرورهای بسیار پیشرفته قرار گرفته‌اند. هر کدام از این سرورها باید توان پردازشی، حافظه، شبکه و سیستم خنک‌کننده بسیار بالایی داشته باشند. در ادامه، نگاهی می‌اندازیم به برخی ویژگی‌های فنی این سرورها.

قدرت پردازشی بالا

سرورهایی که برای ChatGPT استفاده می‌شوند، معمولاً چندین GPU مثل NVIDIA A100 یا H100 دارند که به‌صورت موازی کار می‌کنند. این یعنی ده‌ها تریلیون عملیات در ثانیه انجام می‌شود. این سطح از قدرت برای آموزش و اجرای مدل‌های بسیار بزرگ ضروری است.

حافظه زیاد

هر GPU معمولاً بین ۴۰ تا ۸۰ گیگابایت حافظه پرسرعت (VRAM) دارد. در کنار آن، هر سرور دارای حافظه رم بسیار بالاست (گاهی تا چند ترابایت)، تا بتواند داده‌های حجیم را بدون تأخیر پردازش کند.

مصرف انرژی بالا

هر GPU مصرفی در حد ۳۰۰ تا ۷۰۰ وات دارد. وقتی چندین GPU در یک سرور نصب می‌شوند، مصرف کل ممکن است به چند کیلووات برسد. بنابراین دیتاسنترهایی مثل Azure باید زیرساخت برقی بسیار قدرتمندی داشته باشند.

سیستم‌های خنک‌کننده

چنین سطحی از مصرف انرژی، گرمای زیادی تولید می‌کند. به همین دلیل، این سرورها نیاز به خنک‌کننده‌های صنعتی، سیستم تهویه‌ی مداوم، و حتی گاهی خنک‌سازی با مایع دارند تا دما همیشه در حد مناسب باقی بماند.

شبکه پرسرعت

برای اتصال هزاران GPU به یکدیگر، باید شبکه‌ای بسیار سریع با تأخیر کم وجود داشته باشد. معمولاً از شبکه‌های NVLink یا InfiniBand استفاده می‌شود تا تبادل داده بین GPUها سریع و بی‌وقفه انجام شود.

نقش Microsoft Azure در میزبانی ChatGPT

ChatGPT روی کامپیوترهای شخصی اجرا نمی‌شود، بلکه به زیرساختی بسیار بزرگ و قدرتمند نیاز دارد. شرکت OpenAI برای اجرای سرورهای CHATGPT، از خدمات ابری Microsoft Azure استفاده می‌کند. Azure یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های رایانش ابری در دنیاست و امکانات مورد نیاز برای اجرای مدل‌های سنگین هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.

همکاری OpenAI و مایکروسافت

مایکروسافت یکی از بزرگ‌ترین سرمایه‌گذاران در OpenAI است و چندین میلیارد دلار در این شرکت سرمایه‌گذاری کرده است. این همکاری باعث شده که OpenAI بتواند از قدرت زیرساخت ابری Azure برای آموزش و اجرای مدل‌های GPT استفاده کند.

دیتاسنترهای مجهز

Azure دیتاسنترهای بسیار بزرگ و پیشرفته‌ای در سراسر جهان دارد. این مراکز از هزاران سرور مجهز به GPUهای A100 و H100 استفاده می‌کنند. این یعنی ChatGPT می‌تواند هم‌زمان به میلیون‌ها درخواست پاسخ دهد، بدون اینکه سرعت یا کیفیت پاسخ‌ها کاهش پیدا کند.

امنیت و پایداری

یکی از دلایل اصلی استفاده از Azure در سرورهای CHATGPT، امنیت بالا و قابلیت اطمینان آن است. داده‌ها در شرایط کنترل‌شده و امن ذخیره و پردازش می‌شوند. همچنین، Azure امکان مقیاس‌پذیری دارد، یعنی با افزایش کاربران، می‌توان سرورها را به‌سرعت افزایش داد تا عملکرد مدل حفظ شود.

اتصال بین GPUها

مایکروسافت با استفاده از فناوری‌های خاص مثل InfiniBand، ارتباط بین GPUها را سریع و بدون تأخیر نگه می‌دارد. این ویژگی باعث می‌شود که مدل‌های پیچیده مثل GPT-4 بتوانند در مقیاس بزرگ و با سرعت بالا اجرا شوند.

چند GPU برای اجرای ChatGPT استفاده می‌شود؟

مدل‌های زبانی بزرگ مثل GPT-4، ساختاری بسیار پیچیده دارند. این مدل‌ها شامل صدها میلیارد پارامتر هستند و برای اجرای آن‌ها فقط یک یا دو GPU کافی نیست. اجرای ChatGPT نیازمند هزاران GPU است که با هم و به‌صورت هماهنگ در سرورهای CHATGPT کار می‌کنند.

آموزش مدل:

نیاز به هزاران GPU

در مرحله‌ی آموزش، مدل باید میلیاردها داده را بررسی کرده و یاد بگیرد. برای این کار، به بیش از ۱۰ هزار GPU نیاز است. این GPUها به‌صورت خوشه‌ای (cluster) در کنار هم قرار گرفته‌اند و با سرعت بالا داده‌ها را بین هم رد و بدل می‌کنند.

مثلاً آموزش نسخه‌های بزرگ GPT ممکن است هفته‌ها طول بکشد، حتی با استفاده از هزاران GPU. در این مرحله، سرعت و هماهنگی بین GPUها بسیار حیاتی است.

اجرای مدل:

مقیاس بالا برای پاسخ‌گویی به کاربران

پس از آموزش، مدل آماده استفاده است. اما برای اینکه میلیون‌ها کاربر به‌صورت هم‌زمان بتوانند از سرورهای CHATGPT استفاده کنند، نیاز به تعداد زیادی GPU در مرحله اجرا (Inference) هم وجود دارد. این GPUها مدل را در حافظه نگه می‌دارند و درخواست‌های کاربران را با سرعت پردازش می‌کنند.

OpenAI از سیستم‌های مقیاس‌پذیر استفاده می‌کند تا بتواند با افزایش تعداد کاربران، GPUهای بیشتری به مدل اختصاص دهد. این موضوع باعث می‌شود ChatGPT همیشه در دسترس و سریع باقی بماند.

نتیجه‌گیری

اجرای مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته مثل ChatGPT، فقط به الگوریتم‌های پیچیده وابسته نیست. بخش مهمی از موفقیت این مدل‌ها به زیرساخت سخت‌افزاری قدرتمند آن‌ها برمی‌گردد. در قلب این زیرساخت، هزاران پردازنده گرافیکی (GPU) قرار دارند که با توان پردازشی بالا، امکان آموزش و اجرای سریع مدل‌ها را فراهم می‌کنند.

استفاده از GPUهایی مانند NVIDIA A100 یا H100 در سرورهای CHATGPT باعث می‌شود که مدل‌هایی با میلیاردها پارامتر بتوانند در زمان کوتاه آموزش ببینند و به میلیون‌ها کاربر پاسخ دهند. شرکت OpenAI نیز برای مدیریت این حجم عظیم از پردازش، از دیتاسنترهای ابری Microsoft Azure استفاده می‌کند. این زیرساخت امن و مقیاس‌پذیر، امکان اجرای پایدار و هم‌زمان ChatGPT را برای کاربران سراسر دنیا فراهم کرده است.

در نهایت، هوش مصنوعی بدون سخت‌افزار قوی نمی‌تواند عملکردی قابل قبول داشته باشد. پردازنده‌های گرافیکی، شبکه‌های پرسرعت، حافظه زیاد و سیستم خنک‌کننده حرفه‌ای، همگی نقش حیاتی در زنده نگه‌داشتن مدلی مثل ChatGPT دارند. این موضوع نشان می‌دهد که موفقیت در دنیای هوش مصنوعی، ترکیبی از علم داده و قدرت سخت‌افزار است.

TPU یا واحد پردازش تنسور، یک تراشه‌ی پردازشی است که توسط شرکت گوگل طراحی شده است. این تراشه به‌طور خاص برای انجام محاسبات مربوط به یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی طراحی شده است. برخلاف پردازنده‌های عمومی مانند CPU (واحد پردازش مرکزی) یا GPU (واحد پردازش گرافیکی)، TPU برای اجرای عملیات سنگین ریاضی و الگوریتم‌های خاص یادگیری عمیق بهینه‌سازی شده است.

این تراشه به‌گونه‌ای ساخته شده که بتواند در مقیاس‌های بزرگ و با سرعت بالا داده‌ها را تحلیل و پردازش کند.

یکی از مفاهیم کلیدی در عملکرد این تراشه، «تنسور» است. تنسور در واقع آرایه‌ای چندبعدی از داده‌هاست که ساختار اصلی ورودی و خروجی در مدل‌های یادگیری ماشین به‌شمار می‌آید. TPU، همان‌گونه که از نام آن پیداست، برای انجام سریع و مؤثر محاسبات مربوط به این تنسورها طراحی شده است. با دیجی بینو همراه باشید تا بیشتر با این پردازنده جدید آشنا بشید.

چرا گوگل تصمیم به ساخت TPU گرفت؟

در میانه‌ی دهه‌ی ۲۰۱۰، گوگل با رشد فزاینده‌ی نیاز به پردازش مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس‌های مختلف خود روبه‌رو شد. در آن زمان، استفاده از CPU و GPU برای اجرای این مدل‌ها، پاسخگوی حجم بالا و سرعت مورد نیاز گوگل نبود. سرویس‌هایی مانند Google Translate، جستجوی گوگل، پیشنهادهای مبتنی بر هوش مصنوعی در Google Photos و همچنین سیستم‌های تشخیص صدا و تصویر، همگی به پاسخ‌گویی سریع و دقیق نیاز داشتند.

مشکل اصلی این بود که CPUها برای وظایف عمومی طراحی شده بودند و اگرچه GPUها در پردازش موازی عملکرد خوبی داشتند، اما همچنان محدودیت‌هایی در توان مصرفی و مقیاس‌پذیری داشتند. گوگل به این نتیجه رسید که برای حفظ کیفیت خدمات و توسعه‌ی آینده‌ی خود، به یک پردازنده‌ی اختصاصی نیاز دارد؛ پردازنده‌ای که به‌طور خاص برای یادگیری ماشین طراحی شده باشد. این نیاز، سرآغاز شکل‌گیری TPU بود.

تاریخچه و توسعه TPU

گوگل نخستین نسل TPU را در سال ۲۰۱۵ معرفی کرد. هدف اصلی از طراحی این تراشه، پاسخ‌گویی سریع به نیازهای یادگیری ماشین در مقیاس گسترده بود. این نسل اولیه تنها از اجرای مدل‌های آموزش‌دیده پشتیبانی می‌کرد و قابلیت آموزش مدل‌ها را نداشت. با این حال، در همان مراحل نخست، توانست عملکردی به‌مراتب بهتر از سخت‌افزارهای موجود ارائه دهد.

موفقیت نسل اول، گوگل را به توسعه‌ی نسل‌های بعدی TPU ترغیب کرد. در سال‌های بعد، نسخه‌های جدیدتری از این تراشه معرفی شد که هر یک قابلیت‌های پیشرفته‌تری داشتند. از جمله ویژگی‌های نسخه‌های بعدی می‌توان به افزایش توان پردازشی، پشتیبانی از حافظه‌های سریع‌تر، بهبود سیستم خنک‌کننده و افزایش قابلیت استفاده در سرویس‌های ابری اشاره کرد.

شروع کار گوگل با TPU

نخستین کاربرد TPU در سرویس‌هایی مانند Google Translate و Google Photos بود. گوگل با استفاده از این تراشه توانست سرعت و دقت ترجمه‌ی زنده، پیشنهاد تصاویر مشابه و حتی جستجوی هوشمند را به‌طرز چشمگیری افزایش دهد. عملکرد خوب این پردازنده‌ها باعث شد که گوگل به‌تدریج آن را در سایر بخش‌ها و محصولات خود نیز به‌کار گیرد.

به‌ویژه در بخش «جستجوی صوتی» و سیستم‌های «پیشنهاد محتوا»، TPU به گوگل این امکان را داد که اطلاعات ورودی کاربران را به‌سرعت تحلیل کند و خروجی‌های مرتبط و دقیق ارائه دهد. این ویژگی‌ها نقش قابل توجهی در ارتقاء تجربه‌ی کاربری ایفا کردند.

نسل‌های مختلف TPU

هر نسل از TPU با پیشرفت‌هایی همراه بوده است. در ادامه، نگاهی مختصر به ویژگی‌های اصلی هر نسل می‌اندازیم:

TPU v1: نسل نخست، تنها برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده بود و قابلیت آموزش نداشت. تمرکز اصلی آن بر عملیات استنتاج بود.

TPU v2: در این نسل، امکان آموزش مدل‌ها نیز فراهم شد. همچنین حافظه‌ی پرسرعت HBM (حافظه‌ی پهنای باند بالا) به آن افزوده شد و توان پردازشی کلی افزایش یافت.

TPU v3: بهبود بیشتر در توان مصرفی و عملکرد، به‌همراه استفاده از سیستم خنک‌کننده‌ی مایع، از جمله ویژگی‌های برجسته‌ی این نسل بود.

TPU v4: نسل چهارم، برای استفاده در دیتاسنترهای بزرگ بهینه شد. این نسل از قدرت پردازشی بیشتری برخوردار است و یکپارچگی بالاتری با سرویس Google Cloud دارد.

تفاوت TPU با CPU و GPU

برای درک بهتر عملکرد TPU، لازم است آن را با دو پردازنده‌ی رایج دیگر یعنی CPU و GPU مقایسه کنیم:

CPU برای پردازش‌های عمومی طراحی شده است. این پردازنده معمولاً هسته‌های محدودی دارد اما در انجام کارهای متنوع انعطاف‌پذیر است.

GPU  در اصل برای پردازش‌های گرافیکی ساخته شده اما به دلیل توانایی بالا در انجام عملیات موازی، در یادگیری ماشین نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.

TPU اما به‌طور اختصاصی برای انجام محاسبات خاص یادگیری ماشین مانند ضرب ماتریس‌ها و پردازش تنسورها طراحی شده است. این تخصص‌گرایی باعث می‌شود که سرعت آن در برخی از وظایف یادگیری عمیق، از GPU و CPU نیز بیشتر باشد.

مقایسه سرعت، مصرف انرژی و کاربرد

در اجرای مدل‌های یادگیری ماشین، TPU به‌طور معمول سرعت بالاتری نسبت به CPU و حتی بسیاری از GPUها دارد. این تفاوت در مواقعی که حجم داده زیاد است و نیاز به پاسخ‌گویی بلادرنگ وجود دارد، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. از سوی دیگر، TPU مصرف انرژی کمتری دارد و این موضوع در دیتاسنترها که هزاران پردازنده هم‌زمان فعال‌اند، مزیتی قابل‌توجه به‌حساب می‌آید.

در مجموع، TPU انتخابی مناسب برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس بالا است. البته در پروژه‌های کوچک یا نیازهای عمومی، GPU یا حتی CPU می‌تواند گزینه‌ی منطقی‌تری باشد.

کاربردهای اصلی TPU

از TPU بیش‌تر در حوزه‌های زیر استفاده می‌شود:

یادگیری عمیق (Deep Learning)

شبکه‌های عصبی مصنوعی

بینایی ماشین (Computer Vision)

پردازش زبان طبیعی (NLP)

تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analysis)

سیستم‌های توصیه‌گر و رتبه‌بندی محتوا

به‌ویژه در پروژه‌هایی که با TensorFlow طراحی شده‌اند (که خود محصول گوگل است)، TPU به‌خوبی قابل استفاده است و عملکرد بسیار خوبی ارائه می‌دهد.

مزایا و معایب TPU

در کنار مزایای قابل توجه، TPU محدودیت‌هایی نیز دارد. در ادامه به برخی از مزایا و معایب این تراشه اشاره می‌کنیم:

مزایا:

سرعت پردازش بسیار بالا در مدل‌های یادگیری ماشین

مصرف انرژی پایین نسبت به عملکرد

بهینه‌سازی کامل برای TensorFlow

مناسب برای اجرای مدل‌های بسیار بزرگ و سنگین

معایب:

محدود به اکوسیستم گوگل

قابلیت استفاده‌ی محدود در دستگاه‌های شخصی یا خارج از Google Cloud

وابستگی شدید به ساختار خاص طراحی‌شده توسط گوگل

نقش TPU در Google Cloud

یکی از راه‌هایی که گوگل برای در دسترس‌ قرار دادن TPU ارائه داده، استفاده از آن در بستر ابری Google Cloud است. از آن‌جا که کاربران عادی یا حتی شرکت‌های متوسط، امکان خرید و راه‌اندازی TPUهای فیزیکی را ندارند، گوگل این سرویس را به‌صورت اجاره‌ای و مبتنی بر زمان در اختیار آن‌ها می‌گذارد.

در Google Cloud، کاربران می‌توانند بدون نیاز به تهیه‌ی سخت‌افزار فیزیکی، مدل‌های یادگیری ماشین خود را آموزش دهند یا اجرا کنند و از مزایای سرعت بالای TPU بهره‌مند شوند. این ویژگی باعث شده که پژوهشگران، دانشگاه‌ها و شرکت‌های نوپا نیز بتوانند به فناوری پیشرفته‌ی گوگل دسترسی داشته باشند.

نتیجه‌گیری

TPU یکی از نوآوری‌های مهم در حوزه‌ی سخت‌افزارهای هوش مصنوعی به‌شمار می‌رود. این تراشه با تمرکز بر سرعت، مصرف انرژی پایین و عملکرد بالا، توانسته است نقش مؤثری در توسعه‌ی سرویس‌های گوگل و دیگر پروژه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین ایفا کند.

با توجه به رشد روزافزون کاربردهای هوش مصنوعی، پیش‌بینی می‌شود که TPUها در آینده‌ی نزدیک، جایگاه مهم‌تری در سیستم‌های پردازشی پیدا کنند. همچنین، گسترش زیرساخت‌های ابری و توسعه‌ی نسخه‌های جدیدتر این پردازنده، استفاده از آن را برای طیف وسیع‌تری از کاربران و سازمان‌ها ممکن خواهد کرد.