GPU چیست؟ انواع و کاربردهای واحد پردازش گرافیکی

GPU (مخفف Graphics Processing Unit) یا واحد پردازش گرافیکی، یک تراشه پردازشی تخصصی است که برای انجام هم‌زمان هزاران محاسبه مشابه به‌صورت موازی طراحی شده است. این پردازنده که در ابتدا تنها برای رندر تصاویر گرافیکی توسعه یافت، امروزه در پردازش ویدئو، هوش مصنوعی، محاسبات علمی و تحلیل داده کاربرد گسترده‌ای دارد.

بسیار مهم است بدانید که GPU با کارت گرافیک یکی نیست؛ در واقع GPU همان تراشه پردازشی (مغز متفکر) است، در حالی که کارت گرافیک یک مجموعه سخت‌افزاری کامل شامل برد، سیستم خنک‌کننده و حافظه گرافیکی اختصاصی (VRAM) است که GPU روی آن نصب می‌شود. همچنین، GPU جایگزین مطلق CPU نیست و این دو پردازنده مکمل یکدیگرند. درک این تفاوت‌ها کمک می‌کند تا کاربرد واقعی پردازنده‌های گرافیکی را فراتر از مفهوم رایج «کارت گرافیک» ببینیم.

پردازنده گرافیکی یا GPU چیست؟

GPU برای اجرای تعداد زیادی محاسبه مشابه به‌صورت موازی طراحی شده است. این ویژگی در گرافیک برای پردازش تعداد زیادی پیکسل و داده تصویری کاربرد دارد؛ همچنین، در محاسبات غیرگرافیکی نیز می‌تواند مفید باشد. اگر بدانید GPU مخفف چیست، تقریباً می‌توانید با نقش آن در سیستم آشنا شوید. GPU مخفف Graphics Processing Unit و به معنی واحد پردازش گرافیکی است؛ اما نام این قطعه نباید این تصور را ایجاد کند که فقط برای پردازش تصویر کاربرد دارد. 

GPU چگونه کار می‌کند؟

قدرت GPU در پردازش‌های سنگین، تا حد زیادی به توانایی آن در انجام هم‌زمان تعداد زیادی محاسبه برمی‌گردد. به‌جای اینکه یک مسئله مرحله‌به‌مرحله پردازش شود، بخش‌های مشابه یا مستقل آن بین تعداد زیادی واحد پردازشی تقسیم می‌شوند و به‌صورت موازی اجرا می‌شوند. این روش حجم بیشتری از پردازش را در زمان کوتاه‌تری انجام می‌دهد و توان عملیاتی را افزایش می‌دهد. به همین دلیل، GPU برای کارهایی که شامل تعداد زیادی محاسبه مشابه و هم‌زمان هستند مناسب است؛ در مقابل، CPU بیشتر برای اجرای سریع تعداد محدودتری از پردازش‌ها و کارهایی که باید به‌ترتیب انجام شوند طراحی شده است.

فرض کنید روشنایی تعداد زیادی پیکسل باید محاسبه شود. اگر محاسبه هر پیکسل مستقل باشد، بخش بزرگی از این محاسبات می‌تواند هم‌زمان انجام شود. در مقابل، اگر هر مرحله به نتیجه مرحله قبلی وابسته باشد، امکان موازی‌سازی کاهش می‌یابد.

به نقل از NVIDIA:

«GPU برای اجرای هزاران رشته به‌صورت موازی طراحی شده است.»

GPU چه کاربردهایی دارد؟

GPUها فقط برای یک نوع پردازش خاص استفاده نمی‌شوند و در طیف گسترده‌ای از کاربردهای محاسباتی، از پردازش‌های سنگین و تحلیل داده تا حوزه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش‌های گرافیکی، نقش مهمی دارند. در ادامه، مهم‌ترین کاربردهای GPU را بررسی می‌کنیم و می‌بینیم این معماری در چه سناریوهایی بیشترین مزیت را ایجاد می‌کند.

پردازش تصویر، ویدئو و گرافیک

گرافیک همچنان یکی از کاربردهای اصلی GPU است. رندر سه‌بعدی، بازی، پردازش ویدئو و طراحی به کمک رایانه (CAD) نمونه‌های رایج‌اند؛ زیرا در این کاربردها تعداد زیادی پیکسل، فریم یا عنصر گرافیکی باید در زمان کوتاه پردازش شوند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی از محاسبات گسترده ماتریسی و برداری استفاده می‌کنند که قابلیت موازی‌سازی دارند. به همین دلیل، GPU در آموزش (Training) و بسیاری از سناریوهای استنتاج (Inference) مدل‌ها استفاده می‌شود. با این حال، همه مدل‌ها الزاماً به GPU نیاز ندارند و انتخاب سخت‌افزار به نوع پردازش بستگی دارد.

برای آشنایی با مفاهیم پایه‌ای این حوزه، مقاله یادگیری ماشین چیست رابطه میان داده، مدل و فرایند آموزش را توضیح می‌دهد.

محاسبات علمی، مهندسی و HPC

در محاسبات با کارایی بالا (HPC)، واحد پردازش گرافیکی برای شبیه‌سازی، پردازش علمی، تحلیل داده و برخی محاسبات مهندسی استفاده می‌شود. ماشین‌های ابری مجهز به GPU برای کاربردهایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبیه‌سازی و رندر سه‌بعدی نیز ارائه می‌شوند. مزیت اصلی زمانی دیده می‌شود که الگوریتم بتواند مسئله را به تعداد زیادی عملیات هم‌زمان تقسیم کند؛ در غیر این صورت، CPU همچنان نقش مهم‌تری دارد.

GPU در سرور و رایانش ابری

GPU می‌تواند داخل سرور فیزیکی قرار بگیرد، در اختیار ماشین مجازی یا کانتینر قرار داده شود یا در برخی معماری‌ها، بخشی از ظرفیت آن به یک پردازش مشخص اختصاص پیدا کند. بنابراین، استفاده از GPU الزاماً به خرید کارت گرافیک برای سیستم شخصی محدود نیست. Google Cloud و Azure نمونه‌هایی از ماشین‌های مجازی شتاب‌یافته با GPU و روش‌های تخصیص بخشی از ظرفیت GPU را ارائه می‌کنند.

برای شناخت مدل زیرساختی این شیوه ارائه، مقاله رایانش ابری چیست، مفهوم تأمین منابع پردازشی در ابر را توضیح می‌دهد.

تفاوت CPU و GPU چیست؟

CPU و GPU هر دو پردازنده‌اند، اما برای یک هدف بهینه نشده‌اند. CPU برای کارهای عمومی، کنترل سیستم و پردازش‌هایی مناسب است که تأخیر پایین یا عملکرد هر هسته اهمیت دارد. در مقابل، GPU برای توان عملیاتی بالا و اجرای تعداد زیادی عملیات قابل موازی‌سازی طراحی شده است. Intel نیز بر مکمل بودن نقش این دو پردازنده تأکید می‌کند.

مهم‌ترین تفاوت CPU و GPU در معماری و نوع پردازش آن‌هاست. در جدول زیر مقایسه دقیق پردازنده مرکزی (CPU) و پردازنده گرافیکی (GPU) را مشاهده می‌کنید:

معیار	CPU	GPU
معماری کلی	هسته‌های کمتر – قدرتمند برای کارهای عمومی	واحدهای پردازشی زیاد برای کارهای موازی
نقطه قوت	تأخیر پایین – کنترل – پردازش عمومی	توان عملیاتی بالا – پردازش موازی
نوع پردازش	عمومی و ترتیبی	موازی با عملیات مشابه
نمونه کاربرد	سیستم‌عامل و منطق برنامه	رندر، هوش مصنوعی و HPC

به نقل از اینتل:

«بهترین نتیجه زمانی به دست می‌آید که ابزار مناسب برای کار مناسب استفاده شود.» 

در بسیاری از سیستم‌ها، CPU و GPU مکمل یکدیگرند؛ هر بخش از پردازش روی پردازنده‌ای اجرا می‌شود که برای آن مناسب‌تر است.

تفاوت GPU و کارت گرافیک چیست؟

GPU و کارت گرافیک در گفت‌وگوی روزمره گاهی مترادف به‌کار می‌روند، اما از نظر فنی یک چیز نیستند. GPU تراشه پردازشی است؛ کارت گرافیک برد و مجموعه سخت‌افزاری است که GPU یکی از اجزای اصلی آن است.  کارت گرافیک معمولاً علاوه بر GPU، حافظه گرافیکی یا VRAM، مدار تأمین توان، سیستم خنک‌کننده، برد و رابط‌های اتصال را دارد. VRAM داده‌های مورد نیاز GPU را نگهداری می‌کند و مقدار حافظه مورد نیاز به نوع بار کاری بستگی دارد.

انواع GPU یا پردازنده‌های گرافیکی

دو شکل رایج سخت‌افزاری GPU، مدل آنبرد و مجزا هستند. مفاهیمی مانند vGPU و GPU ابری بیشتر به شیوه تخصیص یا دسترسی به منابع GPU مربوط‌اند و نباید با انواع فیزیکی GPU یکی در نظر گرفته شوند. در ادامه بیشتر با انواع GPU آشنا می‌شویم. 

GPU آنبرد یا Integrated

GPU آنبرد (یکپارچه) یا iGPU در کنار CPU یا در یک سامانه روی تراشه (SoC) قرار می‌گیرد و معمولاً از حافظه اصلی سیستم به‌صورت مشترک استفاده می‌کند. این مدل در بسیاری از لپ‌تاپ‌ها و دستگاه‌های کوچک دیده می‌شود و معمولاً مصرف انرژی و تولید گرمای کمتری دارد. برای کارهای روزمره، پخش ویدئو و بسیاری از پردازش‌های سبک نیز می‌تواند کافی باشد.

GPU مجزا یا Discrete GPU

GPU مجزا تراشه‌ای مستقل از CPU است و معمولاً حافظه اختصاصی دارد. در رایانه شخصی، این GPU معمولاً روی کارت گرافیک قرار می‌گیرد و در سرورها می‌تواند به‌عنوان شتاب‌دهنده محاسباتی استفاده شود. GPU مجزا برای رندر حرفه‌ای، برخی پروژه‌های هوش مصنوعی و محاسبات سنگین مناسب‌تر است، اما معمولاً مصرف انرژی و هزینه بیشتری نیز دارد.

تفاوت کلی این دو مدل جی‌پی‌یو را می‌توان در جدول زیر خلاصه کرد:

معیار	GPU آنبرد	GPU مجزا
محل قرارگیری	همراه CPU یا در SoC	تراشه مستقل
حافظه	معمولاً مشترک با سیستم	معمولاً اختصاصی
مصرف انرژی و گرما	عموماً کمتر	عموماً بیشتر
کاربرد رایج	کارهای روزمره و سبک	رندر، هوش مصنوعی و پردازش سنگین‌تر

سرور GPU و GPU ابری چیست؟

سرور GPU سیستمی است که یک یا چند GPU را برای پردازش محاسباتی یا گرافیکی در اختیار Workload ها قرار می‌دهد. این سرور می‌تواند در مرکز داده سازمان یا زیرساخت یک ارائه‌دهنده ابری باشد. GPU ابری نیز از طریق رایانش ابری و معمولاً در قالب ماشین مجازی، کانتینر یا سرویس محاسباتی در دسترس قرار می‌گیرد. بنابراین، پاسخ به عبارت «سرور GPU چیست»، فقط «کامپیوتری بزرگ با کارت گرافیک» نیست؛ شبکه، حافظه، فضای ذخیره‌سازی و نرم‌افزار نیز بر عملکرد نهایی اثر دارند.

یک سرور ابری الزاماً GPU ندارد؛ GPU فقط یکی از منابع پردازشی احتمالی در پیکربندی چنین سرویسی است.

کاربرد GPU در سرورها و مراکز داده

در سرورها، GPU برای آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی، رندر، شبیه‌سازی علمی، پردازش داده و برخی محیط‌های پردازش گرافیکی از راه دور استفاده می‌شود. در برخی زیرساخت‌های مجازی و ابری، می‌توان بخشی از ظرفیت یک GPU را به یک ماشین مجازی اختصاص داد. به این ترتیب، چند ماشین مجازی می‌توانند از منابع یک GPU فیزیکی استفاده کنند و همیشه نیازی به اختصاص یک GPU کامل به هر ماشین نیست.

داده‌های پروژه نیز ممکن است در فضای ذخیره سازی ابری نگهداری شوند و سرعت انتقال آن‌ها بر استفاده مؤثر از GPU اثر بگذارد. پردازنده گرافیکی می‌تواند عملکرد گرافیکی دسکتاپ مجازی را بهبود دهد و اجرای روان‌تر نرم‌افزارهای گرافیکی و پردازشی را امکان‌پذیر کند. 

چه زمانی استفاده از GPU ابری مناسب است؟

GPU ابری زمانی می‌تواند گزینه مناسبی باشد که نیاز پردازشی پروژه متغیر، دوره‌ای یا آزمایشی باشد؛ یعنی زمانی که خرید و نگهداری سخت‌افزار اختصاصی توجیه اقتصادی نداشته باشد. برای مثال، یک تیم می‌تواند در مرحله آموزش مدل، رندر یا اجرای پردازش‌های سنگین، منابع GPU مورد نیاز خود را دریافت کند و پس از پایان کار آن‌ها را آزاد کند.

البته انتخاب GPU ابری فقط به توان پردازشی بستگی ندارد. هزینه استفاده مداوم، حجم انتقال داده، دسترسی به منابع در موقعیت جغرافیایی مورد نظر و سازگاری نرم‌افزارها نیز باید بررسی شود. بنابراین، استفاده از زیرساخت ابری همیشه به معنای هزینه کمتر یا سرعت بیشتر نیست و باید متناسب با نیاز هر پروژه ارزیابی شود. برای آشنایی بیشتر با زیرساخت‌ها و خدمات ابری ابرآمد، می‌توانید سایر راهکارهای ابری را نیز بررسی کنید.

چه زمانی GPU انتخاب مناسبی نیست؟

هر برنامه‌ای با انتقال پردازش به GPU سریع‌تر نمی‌شود. اگر الگوریتم بخش موازی کمی داشته باشد یا مراحل آن به‌شدت به نتیجه مرحله قبل وابسته باشند، CPU ممکن است گزینه مناسب‌تری باشد. انتقال داده میان حافظه اصلی سیستم و حافظه GPU نیز زمان می‌برد؛ بنابراین، اگر حجم محاسبات کم باشد، زمان و هزینه پردازشی این جابه‌جایی می‌تواند بخشی از مزیت استفاده از GPU را از بین ببرد.

برای تصمیم‌گیری، چند عامل مهم‌اند:

• قابلیت موازی‌سازی: آیا مسئله به تعداد زیادی عملیات مستقل یا مشابه تقسیم می‌شود؟
• پشتیبانی نرم‌افزار: آیا برنامه یا چارچوب نرم‌افزاری (Framework) از GPU پشتیبانی می‌کند؟
• حافظه: آیا داده و مدل با ظرفیت حافظه GPU سازگارند؟
• انتقال داده: آیا جابه‌جایی داده مزیت پردازش روی GPU را کاهش می‌دهد؟
• هزینه: آیا میزان استفاده، خرید یا اجاره GPU را توجیه می‌کند؟
• تأخیر: آیا هدف، پاسخ سریع به یک وظیفه مشخص است یا پردازش حجم زیادی از عملیات؟

قاعده ساده است؛ اگر تعداد زیادی عملیات مشابه روی حجم بالایی از داده قابل انجام باشد، GPU می‌تواند انتخاب مناسبی باشد. اما اگر مراحل پردازش باید به‌ترتیب انجام شوند و هر مرحله به نتیجه مرحله قبل وابسته باشد، CPU معمولاً گزینه مناسب‌تری است. برای انتخاب نهایی، بهتر است عملکرد CPU و GPU در شرایط واقعی پروژه بررسی و مقایسه شود.

GPU چه نقشی در کامپیوترهای امروز دارد؟

GPU امروز فقط قطعه‌ای برای بازی یا نمایش تصویر نیست؛ این پردازنده به ابزاری مهم برای پردازش موازی در گرافیک، ویدئو، هوش مصنوعی و زیرساخت ابری تبدیل شده است. برای پاسخ نهایی به پرسش GPU چیست، می‌توان گفت GPU پردازنده‌ای است که وقتی حجم بزرگی از عملیات مشابه قابلیت اجرای هم‌زمان دارند، آن‌ها را با توان عملیاتی بالا پردازش می‌کند. با این حال، GPU و کارت گرافیک یک مفهوم نیستند؛ همچنین، GPU نیز جایگزین مطلق CPU نیست. تصمیم درست باید بر اساس نوع بار کاری، میزان موازی‌سازی، حافظه، پشتیبانی نرم‌افزار، هزینه و معماری سیستم گرفته شود. اگر پردازش عمدتاً ترتیبی است، CPU ممکن است انتخاب اصلی باشد؛ اگر بخش بزرگی از کار قابلیت اجرای موازی دارد، GPU می‌تواند شتاب‌دهنده مؤثری باشد.

سؤالات متداول درباره GPU