تفاوت CPU و GPU در یک سیستم محاسباتی چیست؟

CPU  مغز کامپیوتر است و GPU روح آن! CPU و GPU دو اصطلاح رایج در حوزه کامپیوتر و فناوری هستند. با این حال، افراد بسیاری ممکن است تفاوت میان آن‌ها را ندانند. در طول دهه گذشته، GPU یا پردازنده گرافیکی از رایانه‌ها فراتر رفته‌اند و نقش بزرگی در رونق هوش مصنوعی داشته‌اند. آن‌ها به یک بخش کلیدی در ابر کامپیوترهای مدرن تبدیل شده‌اند و در صنعت گیمینگ حرف زیادی برای گفتن دارند. پردازنده‌های گرافیکی به شتاب‌دهنده‌هایی تبدیل شده‌اند که به انواع کارها از رمزگذاری گرفته تا شبکه و هوش مصنوعی سرعت می‌بخشند. حال بیایید به تفاوت CPU و GPU و مزایای استفاده از هرکدام نگاهی بیاندازیم.

تعریف CPU و GPU چیست؟

CPU که مخفف کلمه "واحد پردازش مرکزی" است که به اختصار "پردازنده" نامیده می‌شود. اجرای رایانه شما برعهده پردازنده است و تمام فرآیندهای رایانه را مدیریت می‌کند. در یک کلام، اگر CPU نداشته باشید، کامپیوتر هم نخواهید داشت!

GPU یا واحد پردازش گرافیکی که "کارت گرافیک" نیز نامیده می‌شود، گرافیک‌های روی صفحه نمایش را اجرا می‌کند. پردازنده‌ گرافیکی نیز برای عملکرد رایانه حیاتی است و بدون آن‌ چیزی روی صفحه نمایش خود نمی‌بینید. با این حال، آن‌ها همیشه به صورت مجزا در دسترس نیستند؛ بسیاری از CPU ها دارای GPU داخلی هستند. با این حال، کارت‌ گرافیک فضای زیادی ندارد. اگر می‌خواهید از بازی‌ها یا نرم افزارهای گرافیکی پیشرفته مانند مدل سازی سه بعدی استفاده کنید، به گرافیک‌ سطح بالا و در واقع یک GPU مجزا نیاز دارید.

چرا دو پردازنده متفاوت داریم؟

خب تا حدودی با تفاوت CPU و  GPU آشنا شدید. پردازنده‌ها از میلیون‌ها میلیون ترانزیستور کوچک با چندین هسته تشکیل شده‌اند و برای مدیریت پردازش کامپیوتر بسیار حائز اهمیت می‌باشند. اقدامات حیاتی مانند اجرای سیستم عامل و برنامه‌ها بدون آن امکان پذیر نخواهد بود. CPU همان چیزی است که سرعت کلی یک کامپیوتر را تعیین می‌کند. پردازنده‌های گرافیکی ماهیت تخصصی‌تری دارند. آن‌ها پردازش‌های بیشتری را به صورت موازی انجام می‌دهند. GPU برای استفاده در برنامه‌های گرافیکی و بازی استفاده می‌شود. این پردازنده‌ها در بسیاری از حوزه‌های دیگر مانند هوش مصنوعی و استخراج بیت‌کوین نیز کاربرد بسیاری دارند.

تفاوت اصلی بین CPU و GPU در نحوه پردازش دستورالعمل‌های داده شده به آن‌هاست. از نظر انسانی، می‌توان گفت که CPU استاد انجام یک کار در هر زمان است، در حالی که GPU می‌تواند چندین کار را همزمان انجام دهد. CPU مجموعه‌ای از داده‌ها را به ترتیب پردازش می‌کند. پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند داده‌ها را در واحدهای پردازشی متعددی که برای کارهای خاص طراحی شده‌اند، پخش کنند.

رابطه و تفاوت CPU و GPU

این که این دو مفهوم باهم متفاوت هستند به این معنی نیست که یکی از دیگری بهتر باشد. CPU می‌تواند همان محاسبات انجام شده توسط GPU را انجام دهد اما هر کدام از آن‌ها کاربرد خاصی در دنیای فناوری امروز ما دارند.

افزایش عملکرد رایانه تنها با هماهنگی صحیح CPU و GPU امکان پذیر خواهد بود. GPU قرار نیست جایگزین CPU شود و پردازنده هنوز هم نقش اصلی محاسبات را ایفا می‌کند. این همان چیزی است که تصمیم می‌گیرد داده‌ها را پردازش یا به GPU منتقل کند. برای مثال، در حالی که یک CPU می‌تواند محاسبات یکسانی را انجام می‌دهد، GPU اغلب به دلیل نحوه طراحی آن استفاده می‌شود. در داخل GPU دستورالعمل‌های متعددی وجود دارد که می‌توانند دوباره استفاده شوند. این دستورالعمل‌ها طوری طراحی شده‌اند که به صورت موازی اجرا می‌شوند.

تفاوت CPU و GPU در نحوه کار آن‌ها

CPU و GPU به دلیل نحوه ساخت کارهای متفاوتی انجام می‌دهند. یک CPU فرآیندها را به صورت سریالی روی هسته‌های خود اجرا می‌کند. بیشتر پردازنده‌ها دارای 4 تا 8 هسته هستند، اگرچه CPU های سطح بالا می‌توانند تا 64 هسته داشته باشند. هنگامی که رایانه در حال اجراست، هر هسته یک فرآیند را به تنهایی اجرا می کند، مانند ثبت ضربه‌های کلید هنگام تایپ. هسته‌های دیگر تمام فرآیندهایی را که در Task Manager ویندوز شما اجرا می‌شوند، مدیریت می‌کنند. 

GPU اما روشی متفاوتی برای محاسبات دارد. هنگامی که یک کار به آن‌ها داده می‌شود، GPU آن را به هزاران کار کوچک‌تر تقسیم می‌کند و سپس همه آن‌ها را به طور همزمان پردازش می‌کند؛ نه به ترتیب. به همین دلیل پردازنده‌های گرافیکی برای مدیریت فرآیندهای بزرگی که از بخش‌های کوچک زیادی مانند گرافیک‌های سه‌بعدی تشکیل شده‌اند، مناسب‌ترند.

اگرچه GPU در عملکرد پردازشی یک واحد محاسباتی ضعیف‌تر از CPU عمل می‌کند، تعداد زیادی از واحدهای محاسباتی می‌توانند همزمان باهمکار کنند و عملکرد آن در محاسبات زیاد بهتر از CPU است. به طور خلاصه، CPU برای عملیات پیچیده عالی است، در حالی که GPU در انجام عملیات ساده روی داده‌های بزرگ عملکرد قابل قبولی ارائه می‌دهد.

تفاوت CPU و GPU از نظر قدرت

اگرچه GPU هسته‌های بیشتری نسبت به CPU دارد، اما از نظر سرعت کلاک قدرت کمتری دارد. به طور معمول، سرعت کلاک GPU بین 500 تا 800 مگاهرتز با هسته‌های متراکم‌تر روی یک تراشه واحد است. برعکس، CPU امروزه می‌تواند با سرعت 3.5 تا 4 گیگاهرتز حرکت کند. پردازنده‌های گرافیکی به دلیل داشتن مجموعه دستورالعمل‌های محدود، تطبیق‌پذیری کمتری دارند. به این ترتیب، تعداد زیاد هسته‌های GPU و موازی‌سازی که انجام می‌دهند، می‌تواند قدرت کم آن‌ها را جبران کند.

تفاوت CPU و GPU از نظر حافظه

رم GPU حافظه اختصاصی است. این یک رابط بسیار گسترده با مسیرهای کوتاه و یک اتصال P2P است و به سرعت بسیار بالاتری نسبت به حافظه موجود در CPU دارد. رم CPU یک حافظه سیستم است و زمانی که با سرعت پایین کار می‌کند، باز هم به قدرت بیشتری برای پردازش نیاز دارد. از لحاظ طراحی داخلی، هر دوی این حافظه‌ها بسیار شبیه به یکدیگر هستند.

تفاوت CPU و GPU از نظر مدت زمان سوئیچ 

زمان سوئیچ یا Context Switch Time به زبان ساده، مدت زمانی است که واحد پردازش برای اجرای یک فرآیند طول می‌کشد. جابجایی CPU میان چندین رشته نسبتا کند است؛ چرا که باید اطلاعات را در رجیسترها ذخیره کند. با بازیابی این اطلاعات در صورت نیاز، کش را پاکسازی کنید. این عملیات بخش بزرگی از منابع را مصرف می‌کند. از طرفی دیگر، هیچ سوئیچینگی در GPU وجود ندارد. آن‌ها معمولا فقط یک کار را در یک زمان مشخص اجرا می‌کنند.

مزایای CPU و GPU

CPU مزایای مختلفی دارد. آن‌ها سازگار و بادوامند. CPU ها به طور گسترده ساخته و عرضه می‌شوند و در نتیجه مقرون به صرفه می‌باشند. آن‌ها قادر به انجام مولتی تسک در رایانه هستند و با دقت بیشتری در محاسبات ریاضی کار می‌کنند. یک CPU قدرتمند می تواند از نظر عملکرد برای استفاده معمولی از یک کامپیوتر بهتر از یک GPU عمل کند. CPU ها معمولا حافظه کش گسترده‌ای دارند که به آن‌ها اجازه می‌دهد مجموعه وسیع‌تری از دستورالعمل‌های خطی را مدیریت کنند. آن‌ها می‌توانند محاسبات عمیق‌تر را مدیریت کنند که برای کارهای تخصصی اهمیت بسیاری پیدا کرده‌اند.

از طرفی دیگر، GPU از صدها هسته تشکیل شده است و می‌تواند عملیات موازی زیادی را انجام دهد. پردازنده‌های گرافیکی را می‌توان در هر جایی برای پردازش تصویر استفاده کرد. GPU با حافظه خود برای انجام تمام وظایف و پردازش‌های مرتبط با گرافیک ارائه می‌شود.

نتیجه گیری

CPU برای انجام طیف وسیعی از وظایف به کار گرفته می‌شود. GPU برای مالتی تسکینگ ساخته شده است و معمولا تنها یک وظیفه را پشتیبانی می‌کند: پردازش گرافیکی. تفاوت اصلی بین CPU و GPU این است که CPU کمترین تاخیر را همیشه در اولویت قرار می دهد. در مقابل، پردازنده‌های گرافیکی بر توان عملیاتی بالا تاکید دارند. اکنون که درک خوبی از تفاوت GPU و CPU دارید، می‌توانید به شیوه بهتری از این اجزا استفاده کنید.

پردازش موازی روشی برای تکمیل کارها به صورت همزمان

پردازش موازی یک تکنیک محاسباتی است که به عنوان محاسبات موازی هم شناخته می‌شود. با این پردازش میتوان مسائل بزرگ را به مسائل کوچک تر تقسیم کرد سپس همزمان آن ها را حل نمود. محاسبات موازی نوعی رایانش است که در آن اکثر محاسبات یا فرایندها به طور همزمان انجام می شود. این مقاله کاربرد پردازش موازی و نمونه‌هایی از عملکرد آن در دنیای واقعی را توضیح می‌دهد. این پردازش دو یا چند وظیفه را به طور همزمان بر روی چندین پردازنده اجرا می‌کند تا زمان پردازش های عظیم داده کاهش یابد.

پردازش موازی چیست؟

این پردازش روشی برای اجرای همزمان وظایف بر روی چندین ریز پردازنده به منظور افزایش سرعت علمکرد است. پردازش موازی ممکن است با یک کامپیوتر که دارای دو یا چند پردازنده CPU است، یا با چندین پردازنده کامپیوتری متصل از طریق یک شبکه کامپیوتری انجام شود. عمده کاربرد پردازش موازی این است که به افراد و همچنین مدیران شبکه و مراکز داده اجازه می‌دهد تا از رایانه‌های رومیزی و لپ‌تاپ معمولی برای حل مشکلات پیچیده‌ای که زمانی به کمک یک ابر رایانه قدرتمند نیاز داشتند، استفاده کنند.

تا اواسط دهه 1990، رایانه‌ها فقط می‌توانستند داده‌ها را به صورت سریال پردازش کنند. اما امروزه اکثر سیستم عامل‌ها نحوه کار چندین پردازنده را با هم مدیریت می‌کنند. اهمیت محاسبات موازی همراه با افزایش نیاز به نتایج فوری توسط نقاط پایانی اینترنت اشیا در حال رشد است. دسترسی آسان امروزی به پردازنده‌ها و واحدهای پردازشگر گرافیکی (GPU) از طریق سرویس‌های ابری، کاربرد پردازش های موازی را به یک ملاحظات مهم برای هر عرصه میکروسرویس تبدیل می‌کند.

پردازش موازی چگونه کار می‌کند؟

به طور کلی، این پردازش به تقسیم یک کار بین حداقل دو ریز پردازنده اشاره دارد. این ایده بسیار ساده است: یک دانشمند کامپیوتر از نرم افزار تخصصی ایجاد شده برای این کار استفاده می‌کند تا یک مشکل پیچیده را با اجزای آن تجزیه کند. سپس برای هر قسمت یک پردازنده خاص تعیین می‌کنند. برای تکمیل تمام مشکلات محاسباتی، هر پردازنده بخش خود را تکمیل می‌کند. نرم افزار دوباره داده‌ها را جمع می‌کند تا چالش اولیه پیچیده را حل کند. در پردازش‌موازی، یک کار پیچیده به چندین کار کوچک‌تر تقسیم می‌شود. پس از تقسیم کار، هر پردازنده به استثنای ارتباط مداوم، از طریق نرم افزار به منظور به روز ماندن، پردازنده‌ها به طور مستقل از یکدیگر در قسمت خود شروع به کار می‌کند.

معماری‌های پردازش موازی 

• چند هسته‌ای: مدار مجتمع (IC) دستگاه دارای دو یا چند هسته پردازش جداگانه است. که هر کدام می‌توانند دستور العمل‌های برنامه را به صورت موازی اجرا کنند. معماری‌های چند هسته‌ای می‌توانند همگن و دارای هسته‌های یکسان، یا ناهمگن و دارای هسته‌هایی باشند که یکسان نیستند.

• متقارن: دو یا چند پردازنده مستقل و همگن توسط یک نمونه سیستم عامل کنترل می‌شوند که با همه پردازنده‌ها به طور یکسان رفتار می‌کند.

• توزیع شده: پردازنده‌ها بر روی دستگاه‌های مختلف شبکه قرار دارند که از طریق HTTP یا صف‌های پیام، اقدامات لازم را با هم هماهنگ می‌کنند. 

• انبوه محاسبات موازی: تعداد زیادی از پردازنده‌های کامیپوتری به طور همزمان مجموعه‌ای از محاسبات را به صورت موازی اجرا می‌کنند.

• Loosely Coupled Multiprocessing: پردازنده‌های جداگانه با حافظه خود پیکربندی شده‌اند و می‌توانند برخی از دستور العمل‌های کاربر و سیستم عامل را به صورت مستقل از یکدیگر جدا کنند.

انواع پردازش موازی 

در حال حاضر سه نوع پردازش موازی وجود دارد که بر اساس منبع داده‌ها و نوع پردازش آن دسته بندی می‌شوند.

پردازش داده‌های چندگانه (MIMD):

هر مجموعه از پردازنده‌ها داده‌هایی را که از منابع مختلف به دست می‌آیند، با پیروی از دستور العمل‌ها و الگوریتم‌های منبع داده اجرا می‌کنند. یک کامپیوتر MIMD قادر است چندین کار را به طور همزمان اجرا کند. رایانه‌های MIMD نسبت به رایانه‌های SIMD سازگارتر هستند، توسعه الگوریتم‌های پیچیده‌ای که این ماشین‌ها را نیرو می‌دهند چالش ‌برانگیزتر است.

دستور العمل‌های چندگانه، داده‌های چندگانه یا MIMD، رایانه‌ها با وجود پردازنده‌های متعدد مشخص می‌شوند که هر یک به طور مستقل می‌توانند جریان دستور العمل خود را بپذیرند. این نوع کامپیوترها دارای پردازنده‌های زیادی هستند.

پردازش داده‌های تک دستورالعمل چندگانه (MISD):

چندین پردازنده مجموعه داده‌های یکسانی را دریافت می‌کنند اما به آن‌ها دستور داده می‌شود که آن‌ها را متفاوت پردازش کنند تا نتایج متنوع‌تری تولید کنند. در این نوع از پردازش موازی از چندین الگوریتم استفاده می‌شود که همه پردازنده‌ها داده‌های ورودی یکسانی را به اشتراک می‌گذارند. رایانه‌های MISD می‌توانند به طور همزمان چندین عملیات را روی یک دسته از داده‌ها انجام دهند. همانطور که انتظار می‌رود، تعداد عملیات تحت تاثیر تعداد پردازنده‌های موجود است. ساختار MISD از واحدهای پردازش بسیاری تشکیل شده است که هر یک تحت دستور العمل‌های خود و بر روی یک جریان داده قابل مقایسه عمل می‌کنند.

پردازش داده‌های چندگانه تک دستورالعمل (SIMD):

چندین پردازنده با استفاده از دستورالعمل‌های یکسان، کار یکسانی را برای تایید نتایج انجام می‌دهند. کامپیوترهایی که از معماری Single Instruction، Multiple Data (SIMD) استفاده می‌کنند دارای چندین پردازنده هستند که دستورالعمل‌های یکسانی را انجام می‌دهند. با این حال، هر پردازنده دستورالعمل‌ها را با مجموعه منحصر به فرد خود از داده‌ها ارائه می‌کند.

کامپیوترهای SIMD الگوریتم یکسانی را برای چندین مجموعه داده اعمال می‌کنند. معماری SIMD دارای اجزای پردازشی متعددی است. همه این اجزا تحت نظارت یک واحد کنترل قرار می‌گیرند. در حین پردازش تعداد زیادی داده، هر پردازنده دستور العمل یکسانی را از واحد کنترل دریافت می‌کند.

فرق پردازش موازی و پردازش همزمان

محاسبات موازی و پردازش همزمان اغلب با یکدیگر اشتباه گرفته می‌شوند زیرا هر دو بر روی پردازش چندین کار به طور همزمان کار می‌کنند. پردازش همزمان مشابه multitasking واقعی است، اما کارها به صورت همزمان تکمیل نمی‌شوند. اما در پردازش موازی کارها به صورت هم زمان انجام و تکمیل می‌شوند.

کاربردهای فعلی و آتی پردازش موازی 

پردازش موازی در دستاوردهای بی‌شماری از اکتاشافات علمی، مانند: ساخت مدل‌های کامپیوتری پیچیده برای ترسیم چگونگی گردش جرم به دور سیاه‌ چاله تا پیش ‌بینی‌هایی که به اقتصاد کمک می‌کنند، نقش دارد. در سال 2019، محققان دانشگاه ایلینویز از پردازش موازی استفاده کردند تا به وزارت کشاورزی ایالات متحده کمک کنند که با ترکیب داده‌های بیشتر از قبل و پردازش آن در زمان‌های بی‌سابقه، ویژگی‌های محصول را با دقت بیشتری پیش ‌بینی کنند. پردازش موازی نقش مهمی در توسعه و پیاده سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و برنامه‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کند، زیرا به آن‌ها اجازه می‌د‌هد سریع‌تر اجرا شوند، نقاط داده بیشتری را پردازش کنند و بینش‌های دقیق و مفید بیشتری تولید کنند.

نمایش تصویری پردازش موازی و مشخص کردن عملکرد آن

پردازش موازی از دو یا چند پردازنده یا CPU به طور همزمان برای مدیریت اجزای مختلف یک فعالیت واحد استفاده می‌کند. سیستم‌ها می‌توانند زمان اجرای یک برنامه را با تقسیم بسیاری از بخش‌های یک کار بین چندین پردازنده کاهش دهند. پردازنده‌های چند هسته‌ای که اغلب در رایانه‌های مدرن یافت می‌شوند که هر سیستمی با بیش از یک CPU قادر به انجام پردازش موازی هست.

هدف اصلی پردازش موازی چیست؟

یک سیستم پردازش موازی می‌تواند داده‌ها را به صورت همزمان پردازش کند تا وظایف را با سرعت بیشتری انجام دهد. به عنوان مثال: سیستم می‌تواند دستور العمل بعدی را از حافظه دریافت کند، زیرا دستور العمل فعلی توسط  CPUپردازش می‌شود. هدف اصلی پردازش موازی، افزایش قدرت پردازش کامپیوتر و افزایش توان عملیاتی یا افزایش حجم کاری است که می‌توان در یک زمان معین انجام داد. می‌توان از بسیاری از واحدهای عملکردی برای ایجاد یک سیستم پردازش موازی با انجام فعالیت‌های مشابه یا غیر مشابه به طور همزمان استفاده کرد.

نتیجه گیری 

پردازش موازی برای عملیات سیستم معاصر ضروری است و از جریان‌های متعدد وظایف پردازش داده‌ها از طریق چندین CPU که به طور همزمان کار می‌کنند پشتیبانی می‌کند. دانشمند کامپیوتر معمولا از یک ابزار نرم افزاری استفاده می‌کند تا یک کار پیچیده را به قسمت‌های کوچک‌تر تقسیم کند و هر قسمت را به یک پردازنده اختصاص دهد. سپس هر پردازنده مسئله بخش خود را حل می‌کند و داده‌ها توسط یک ابزار نرم افزاری برای خواندن پاسخ یا انجام عملیات دوباره کنار هم قرار می‌گیرند.

اهمیت پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی

با این که هوش مصنوعی، ترکیبی از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است، عملکرد آن کاملا به سخت‌ افزار وابسته است. در دنیای دیجیتال امروز، استفاده از GPU (واحدهای پردازش گرافیکی) بسیار رایج شده است. به نظر میرسد هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به شهرت قابل توجهی دست یافته است، هرچند این تکنولوژی از دهه 1950 وجود داشت. هوش مصنوعی و بسیاری از برنامه‌های کاربردی دیگر، از هوش تجاری گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌های فشرده، به نیاز روز افزون استفاده از پردازنده‌های گرافیکی تاکید می‌کنند. برنامه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به قابلیت پردازش پردازنده‌های گرافیکی نیاز دارند. قدرت محاسباتی یک GPU امکان پردازش میلیاردها ردیف داده را در صدم ثانیه فراهم می‎کند. در این مقاله اهمیت پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی را بررسی می کنیم تا با مزایای این پردازنده بیشتر آشنا شوید.

اهمیت پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی

برای درک این که چرا پردازنده‌های گرافیکی مهم هستند، باید آن را در فناوری‌های مختلف جستجو کرد که شامل: هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین می‌باشند. همانطور که می دانید هوش مصنوعی (AI) یک فناوری فراگیر است و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بخشی از چشم انداز هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند. GPU با ایجاد راهکارهای سفارشی و جدید، به پیشرفت‌ در حوزه های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی کمک شایانی کرده است.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به زبان ساده

ساده‌ترین تعریف هوش مصنوعی این است که یک ماشین از تمام داده‌های موجود و مرتبط استفاده می‌کند تا شانس موفقیت خود را به حداکثر برساند. هوش مصنوعی با استفاده از استدلال و احتمال، به ماشین یا سیستم اجازه می‌دهد تا در تصمیم گیری شرکت کند. هوش مصنوعی متکی بر «یادگیری» سیستم است و دو نوع اصلی یادگیری مرتبط با این فناوری وجود دارد: یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق.

استفاده از یادگیری ماشین در دنیای فناوری رایج شده است و بسیاری از سیستم‌ها بر اساس این رویکرد کار می‌کنند. یادگیری ماشینی توسط رسانه‌های اجتماعی، موتورهای جست و جو، خدمات آنلاین و سیستم‌های مدیریت داده استفاده می‌شود. این تکنولوژی داده‌ها را از طریق الگوریتم‌های مختلف اجرا کرده و از نتایج آن برای پیش بینی اتفاقات آینده استفاده می‌کند.

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چه تفاوت هایی باهم دارند؟

یک راه حل خوب برای درک تفاوت این دو سیستم وجود دارد. سیستم‌ یادگیری ماشینی برای یافتن سریع‌ترین راه حل، میلیون‌ها گزینه را بررسی می‌کند. اما سیستم‌ یادگیری عمیق از دانش و تجربه از قبل به دست آمده برای درک محیط استفاده می‌کنند و با فیلتر کردن رویدادهای گذشته تصمیم می‌گیرد که چگونه عمل کند. یادگیری عمیق به یادگیری ماشینی برتری دارد و از الگوریتم‌های متعددی برای درک محیط اطراف خود استفاده می کند تا براساس آن تصمیم بگیرد.

حداکثر استفاده از GPU ها برای پروژه یادگیری عمیق

پردازنده‌های گرافیکی (GPU) که در اصل برای تسریع پردازش گرافیکی توسعه یافته‌اند، به طرز چشمگیری سرعت پردازش‌ یادگیری عمیق را افزایش ‌می‌دهند. سرعت یکی از اهمیت های پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی است. پردازنده‌های گرافیکی بخش مهمی از زیر ساخت هوش مصنوعی امروزی هستند و GPUهای جدید به طور خاص برای یادگیری عمیق توسعه یافته و بهینه شده‌اند.

اصول محاسباتی پردازنده های گرافیکی چگونه است؟

پردازنده‌های گرافیکی هسته‌های پردازشی تخصصی هستند که برای سرعت بخشیدن به فرآیندهای محاسباتی استفاده می‌شوند. در ابتدا این هسته‌ها برای پردازش تصاویر و داده‌های بصری طراحی شدند، اما در حال حاظر، پردازنده‌های گرافیکی برای بهبود سایر فرآیندهای محاسباتی مانند: یادگیری عمیق، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

نحوه ارتباط پردازنده های گرافیکی با هوش مصنوعی چگونه است؟

GPU به یک عنصر کلیدی برای بهینه سازی یادگیری عمیق، افزایش سرعت پردازش کد نویسی، بهبود مدیریت داده، ایجاد محتوا و مدیریت تحلیل داده‌ها تبدیل شده است. تمام این فرایندها به پردازش سریع محاسبات وابسته هستند. هنگامی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data)، GPU وارد عمل می‌شود و کارهای پیچیده و بزرگ را به میلیون‌ها کار کوچک تقسیم می‌کند. به همین ترتیب، پیدا کردن راه حل‌ بسیار آسان‌ خواهد شد.

به همین دلیل است که از GPU برای یادگیری عمیق نیز استفاده می‌شود، اما اهمیت پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی بیشتر از اینهاست. GPUها چندین محاسبات را به طور همزمان انجام می دهند و این امر سرعت عملکرد یادگیری ماشین را به طرز قابل توجهی افزایش می‌دهد. با پردازنده‌های گرافیکی، هسته‌های زیادی در اختیار خواهید داشت؛ بدون این که کارایی یا قدرت آن‌ها کاهش دهند.

پردازنده‌های گرافیکی در طراحی معماری یادگیری عمیق

گنجاندن پردازنده‌های گرافیکی در سیستم یادگیری عمیق به دو عامل بستگی دارد:

پهنای باند حافظه: GPU پهنای باند مورد نیاز برای قرار دادن داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند. دلیل این امر این است که پردازنده‌های گرافیکی دارای رم اختصاصی ویدیویی (VRAM) هستند که به شما امکان می‌دهد حافظه CPU را به انجام کارهای دیگر اختصاص دهید.

اندازه مجموعه داده: GPUها داده‌های بیشتری را نسبت به CPUها پردازش می‌کنند. با استفاده از آن‌ها می‌توانید مجموعه داده‌های بزرگ را با سرعت بیشتری پردازش کنید. هرچه مجموعه داده‌های شما بزرگ‌تر باشد، مزایای بیشتری از GPUها به دست خواهید آورد.

مزایا و ویژگی‌های بی شمار GPU چیست؟

پردازنده‌های گرافیکی که به‌عنوان یک پردازنده همراه برای CPU عمل می‌کنند، نقش بزرگی در افزایش سرعت پردازش سیستم ایفا می کنند. پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی، پردازش داده‌های فنی و علمی را بسیار سریع تر انجام می‌دهد و زمانی که در کنار CPU قرار می‌گیرند، باعث افزایش کارایی می‌شوند.

مزیت دیگر استفاده از پردازنده‌های گرافیکی این است که با تقسیم داده‌ها به تکه‌های کوچک‌تر، بار روی CPU را کاهش می‌دهند. GPU این قابلیت را دارد که در عین حل کردن مشکلات پیش آمده، پردازش را بدون محدودیت انجام دهد. از دیگر ویژگی‌های پردازنده گرافیکی میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

قدرت پردازش بیشتر

افزایش فضای ذخیره سازی و پهنای باند

تجزیه و تحلیل قوی داده‌ها

تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML)

پردازش سریع در بازی و کارهای گرافیکی

راه اندازی آسان در مراکز داده

پردازش GPU چگونه انجام می‌شود؟

پردازنده‌ گرافیکی با اجرای مجموعه‌ای از پردازش‌های CPU، برنامه‌ها را قادر می‌سازد تا با کارایی فوق‌العاده اجرا شوند. پردازنده‌ گرافیکی از طریق صدها هسته خود هزاران کار را با پردازش موازی در چند ثانیه محاسبه می‌کند. پردازش موازی به تابعی اشاره می‌کند که در آن مجموعه داده‌ها به هسته‌های پردازشی یک GPU هدایت می‌شوند و مشکلات را به طور همزمان حل می‌کنند. این در حالی است که CPU تنها وظیفه اجرای برنامه‌ها را برعهده دارد و در نتیجه، کارایی بسیار افزایش می‌یابد. GPU با تجزیه و تحلیل داده‌ها، راه را برای حل مسئله و افزایش عملکرد باز می‌کند. توانایی GPU در پردازش سریع حجم عظیمی از داده‌ها به صنایع مختلف این امکان را می دهد تا با سرعت بیشتری به داده‌ها دسترسی داشته باشند و بر اساس آن‌ها نوآوری های بزرگی ایجاد کنند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هنوز از نظر امنیتی در مراحل ابتدایی هستند اما قرار است ایده‌های بزرگی را پیاده سازی کنند. نکته مهم برای یکپارچه‌سازی‌ آن ها، داشتن سخت‌افزار مناسب برای پاسخ به حجم کاری بالاست. سازمان‌ها اغلب از پردازنده گرافیکی برای سرعت بخشیدن به حجم زیادی از کارها استفاده می‌کنند. به طور کلی، برای پشتیبانی از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کارهای پردازشی سنگین به چندین تراشه GPU نیاز خواهید داشت. که در این مقاله به دلایل نیاز پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی اشاره نمودیم.