استفاده از سرورها بر اساس یک دیتابیس بزرگ میباشد و برای بهبود تجربه کاربران، باید تنظیمات سرور را ارتقا داد. از نقطه نظر حرفه ای، سرورهای GPU برای رندرینگ، Deep Learning و محاسبات علمی به منظور افزایش سرعت محاسبات کارایی بالایی دارند.
ممکن است فکر کنید، آیا سرورهای GPU برای گرافیک و بازی استفاده میشوند؟ پاسخ این است که بله، آن ها بهترین گزینه برای شرکتهای رندرینگ و گیم پلی میباشند. با این حال، واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) به دلیل توانایی ذاتی آن ها برای موازی سازی پردازش با سرعتی تا ده برابر سریعتر از یک CPU همتا، موارد استفاده بسیاری بیشتر از تصورات شما دارند. برای آشنایی با سرورهای گرافیکی، کاربرد، مزایا و حتی راهنمای خرید آن ها با ما تا انتهای این مقاله همراه باشید.
آنچه در ادامه خواهید خواند:
GPU به معنای واحد پردازنده گرافیکی و مخفف عبارت Graphic Processor Unit میباشد. درواقع اغلب افراد از کلمه GPU بجای کارت گرافیک استفاده میکنند. در حقیقت پردازنده گرافیکی اصلیترین بخش از یک کارت گرافیک میباشد. پردازندههای گرافیکی توسط دو برند بزرگ انویدیا و AMD تولید و عرضه میشوند.
برخی از این پردازندههای گرافیکی در کارت گرافیک قرار گرفته و توسط این برندها به بازار عرضه میشوند. برخی هم به برندهایی مانند ایسوس و گیگابایت و… عرضه میشوند تا کارت های گرافیک را با ظاهر و کانفیگ(ظاهر، رم، فن و …) خود به بازار ارائه دهند.
سرور گرافیکی
سرور GPU، همانطور که از نامش پیداست، سروری متشکل از تعدادی پردازنده گرافیکی است که برای بکارگیری قدرت این پردازندهها طراحی شده است. با استفاده از یک فرآیند offloading CPU می توانیم وظایفی را به GPU ها واگذار کنیم و عملکرد سرور را افزایش دهیم.
همه ما می دانیم که CPU یک واحد پردازش مرکزی است. (گویی یک واحد پردازشگر عمومی، چرا که CPU تمام امکاناتی را که برای کار کردن کامپیوتر شما، لپ تاپ و هر ابزار دیگری لازم است، انجام می دهد.) تفاوت اصلی بین CPU و GPU هدف آن هاست، CPU عمدتاً برای انجام محاسبات کلی طراحی شده است و GPU فقط برای اهداف رندر گرافیکی و ویدیویی طراحی شده.
به طور دقیقتر در اینجا میتوان گفت که GPU یک پردازنده است که به CPU کمک و بار پردازش آن را کاهش میدهد. پردازش تصاویر گرافیکی و ویدئو به عملیات های زیادی نیاز دارد، مانند پیش رندر کردن فایل ها، ساخت فایل ها، فشرده سازی آن، ذخیره سازی و… اگر تمام فرآیندها توسط CPU انجام شود، عملکرد سیستم به شدت کند خواهد شد. پس برای جلوگیری از این اتفاق، GPU این کار محاسباتی فشرده را به تنهایی انجام می دهد و به CPU کمک می کند تا سریع کار کند.
به طور کلی، حداکثر تعداد هسته های CPU محدود است در حالیکه، GPU دارای صدها هسته است. تفاوت دیگر این است که CPU به صورت خطی پردازش میکند، اما GPU تسک ها را تقسیم و سپس به صورت موازی پردازش میکند. به همین دلیل است که GPU محاسبات را سریعتر انجام میدهد.
سرویس GPU چیست؟
برای خرید یک سرویس میزبانی، احتمالاً واحد پردازش گرافیکی یا GPU، اولین افزونه سختافزاری نیست که به ذهنتان خطور می کند، اما قطعاً ارزش توجه شما را دارد. خرید سرور GPU نسبت به سرورهایی که فقط CPU دارند، مزایای بسیار زیادی دارند.
در ادامه نگاهی به قابلیتهای سرور GPU می اندازیم.
قابلیت های مهم سرور گرافیکی عبارتند از:
وجود GPU برای:
ضروری است. ظهور سرور GPU باعث برداشتن مسئولیت پردازشهای گرافیکی از دوش پردازنده شده است. بنابراین پردازنده میتواند توان خود را برای پردازش برنامههای غیرگرافیکی بصورت بهینهتری صرف کند. با جدا شدن پردازش گرافیکی نه تنها احساس بصری، بهبود بخشیده میشوند، بلکه فشار بر عملکرد کلی کامپیوتر نیز کاهش پیدا خواهد کرد.
سرور GPU به لطف پردازنده گرافیکی که دارد، از قابلیتهای دیگری بجز پردازش مسائل گرافیکی نیز برخوردار شده است. بخشی از توانایی این پردازنده در توانایی انجام محسابات پیشرفته است. GPU ظرفیت محاسباتی خود را با کارایی بالا، همگام با فشار محاسباتی سیستم، آزاد می کند و سپس به طور طبیعی بهبود کارایی رخ خواهد داد.
پلتفرم مدیریت ابری سرور GPU عملکردهایی را ارائه میکند که در سراسر زیرساخت سازگار هستند. آن ها مناسب محیطهای پیچیده IT بوده و به شرکتها در:
و… کمک میکنند.
سرعت سرور GPU نسبت به سرعت پردازش سرورهای معمولی به وضوح بالاتر است. همچنین برای محاسبات لازم، یا نیاز به مقابله با بیگ دیتا Big Data، سرورهای با ظرفیت GPU برای پاسخگویی به تقاضای عملیات روزانه انتخاب بهتری میباشند.
GPGPU چیست؟
اجرای وظایف محاسباتی فشرده بر روی یک CPU می تواند کل سیستم را به هم متصل کند. این که برخی از پردازشها به GPU محول شوند، یک راه عالی برای آزاد کردن منابعی چون پردازنده و رم، و حفظ ثبات عملکرد میباشد.
جالب اینجاست که میتوانید سختترین حجمهای کاری را به GPU خود بفرستید، در حالی که CPU فرآیندهای متوالی اصلی را انجام میدهد. استراتژیهای GPGPU برای ارائه خدمات بهتر به کاربران با سرعت بالا حیاتی هستند.
بسیاری از وظایف کلان داده که ارزش کسب و کار بسته به آن ها است، شامل انجام مکرر عملیات مشابه می شود. انبوه هستههای موجود در میزبانی سرور GPU به شما امکان میدهد تا این کار را بین پردازندهها تقسیم کنید و مجموعه دادههای حجیم را با سرعتی بالاتر خرد کنید.
سازگاری تکنولوژی با محیط زیست هدفی است که همه ما امیدوارانه به دنبال تحقق آن هستیم. سرورهای GPU می توانند به ما کمک کنند تا به اهداف حفظ محیط زیست نزدیکتر شویم. حتی اگر حجم زیادی از دادهها را بررسی نمیکنید یا گرافیک پیچیده نمیخواهید، سرورهای مجهز به GPU انرژی کمتری برای انجام همان کار مصرف میکنند.
بسیاری از بسته های نرم افزاری مدرن از GPGPU پشتیبانی می کنند. حتی تعدادی از آن ها به شما امکان می دهند کدهای موجود خود را؛ با اضافه کردن نکاتی که به کامپایلر می گوید کجا کار را به GPU محول کند؛ موازی کنید. البته، ممکن است لازم باشد بخشهای خاصی از برنامههای خود را بهینه کنید. اما وقتی استفاده از محاسبات موازی به این آسانی است، دلیلی برای عقبنشینی وجود ندارد!
Deep Learning و سایر تکنولوژیهای متکی بر آموزش هوش مصنوعی(AI) از GPGPU بسیار سود میبرند. سرور GPU میتواند حجم عظیمی از دادهها را به صورت موازی به الگوریتمها برساند. بنابراین این سرور ظرفیت آموزش نرم افزار شما را برای تشخیص روندها و الگوهایی که علاقه مند به تجزیه و تحلیل آن ها هستید، بسیار بهینه میکند.
فرآیندهایی که بر یادگیری عمیق و آموزش هوش مصنوعی متکی هستند، برای سرورهای GPU مناسبترند. در واقع، ما به جرات میگوییم که نباید آموزش هوش مصنوعی را بدون سرور GPU در نظر بگیرید. در یادگیری هوش مصنوعی، پردازش موازی برای جستجوی الگوها و به دست آوردن استنتاج با سرعت بالا مورد نیاز است.
خرید و اجاره سرور GPU
در حالی که دلایل سرمایه گذاری در یک سرور GPU بسیار گسترده است که نمی توان در یک مقاله به آن اشاره کرد، اما برخی از موارد استفاده از آن را در اینجا تشریح کردهایم.
سرورهای GPU برای محاسبات 2 بعدی و 3 بعدی و ارائه گرافیک های سه بعدی و فناوری های GPU عالی هستند تا جایی که اکنون میتوانند از CPU های طراحی شده برای همان کار بهتر عمل کنند.
یک سرور GPU می تواند محاسبات دقیق و برنامه نویسی پیچیده ریاضی و علمی را پردازش کند. غنی بودن هستههای GPU به دادههای بزرگ اجازه میدهد به طور همزمان پردازش و با سرعت بسیار بیشتری تجزیه و تحلیل شوند. استخراج مجموعه های عظیم و پیچیده دادهها به سرعت و پردازش قدرتمند یک سرور GPU نیاز دارد.
شما همچنین می توانید یک GPU را به عنوان مغز متفکر در نظر بگیرید. در حالی که CPU یک نیز یک سیستم با عملکرد مشابه میباشد. استفاده از یک CPU برای انجام وظایف سنگین می تواند کل سیستم را مختل کند. در عوض، میتوانید کمی از حجم کار را به یک GPU قسمت کنید و منابع دیگر را برای عملکرد بهتر آزاد نگه دارید.
چه در حال تبدیل ویدیو به فرمت جدید و چه پخش رویدادهای زنده باشید، سرورهای GPU بهترین ابزار برای چنین حجم کاری هستند. مدیریت و converting ویدئو وظایفی هستند که منابع زیادی را درگیر میکنند. اما پردازندههای گرافیکی بار روی سیستم شما را کاهش میدهند و در عین حال خروجی را تسریع میکنند.
در خرید هرگونه سرویس میزبانی لازم است قبل از اقدام به خرید یا اجاره، اطلاعات لازم درباره میزبان، نیازهای سازمانی خود و شرکت هاستینگ ارائه دهنده سرویس بدست آورید. در اینجا اشارهای به هرکدام خواهیم کرد:
سرویسهای میزبانی GPU انواع متفاوتی دارند، از انواع ابری گرفته تا اختصاصی و فیزیکی در اینجا به توضیح هرکدام اشاره میکنیم:
سرور مجازی GPU برای افرادی مناسب است که نیاز به پرفومنس بالا به همراه امنیت دارند. در این سرویس میزبانی کارت گرافیک مستقلا به شما تعلق خواهد گرفت و پردازنده و سایر سخت افزارها مانند حافظه و رم توسط نرم افزار مجازی ساز برای شما شخصی سازی و جدا میشود.
از مزایای سرور مجازی GPU این است که پشتیبانی مسائل فنی سمت سرور با شرکت هاستینگ میباشد. بنابراین تا حد زیادی از هزینههای شما میکاهد. همچنین سرور مجازی GPU مقیاسپذیری بالایی دارد که میتواند با نیاز به توسعه سازمانی شما همگام شود.
کاربرد سرور GPU
در زمان انتخاب سرور اختصاصی GPU اغلب میتوانید کانفیگ مورد نظر خود را انتخاب کنید. هرچه کانفیگ مورد نظر شما پیشرفته باشد، مبلغی که بابت این سرویس میزبانی باید بپردازید، نیز بالاتر خواهد رفت. این درباره تمام قطعات سخت افزاری بخصوص کارت گرافیک نیز صدق میکند. از طرفی هزینه نگه داری آن با خودتان خواهد بود. مگر آنکه با شرکت هاستینگ صحبت کنید و تا در نگه داری آن به شما کمک کنند.
در حالت کلی سرور اختصاصی GPU برای پروژه های بزرگ ماشین لرنینگ، گیم پلی، رندرینگ و …. مناسب خواهد بود. جدای از هزینههای نگهداری نرمافزاری و سختافزاری آن، بالابودن سطح امنیت این سرورها بر کسی پوشیده نیست.
از جمله موارد دیگری که لازم است قبل از خرید سرور GPU در نظر بگیرید، مواردی مانند حجم مورد نیاز رم، نوع حافظه مورد نیاز و اندازه آن می باشد. از طرفی قطعا مشخصات پردازنده نیز تاثیر زیادی در عملکرد خواهد داشت. در ادامه راهنمای مختصری از هر کدام را ارائه خواهیم داد.
رم تاثیر زیادی در سرعت پردازش داشته و در مواقع پردازش تسکهای سنگین به کمک پردازنده خواهد آمد. با توجه به نیازتان برای نصب نرم افزارهای سنگین، باز کردن چندین نرم افزار بطور همزمان یا مسائلی چون ترافیک بازدیدکننده روزانه خود، میزان رم مورد نیاز را انتخاب کنید.
در تهیه پردازنده به ترتیب:
مهم است. در شرایطی که تعداد هسته دو پردازنده ای ام دی و اینتل با هم یکسان باشد و یا کانفیگ نزدیکی به هم داشته باشند، غالبا اینتل بر AMD پیروز خواهد شد.
حافظهها به دو دسته هارد دیسک و SSD تقسیم میشوند. SSD از آن جهت که میتواند سرعت پردازش سرور و هر سیستمی را بهبود ببخشد، قطعا در جایگاه بالاتری قرار دارد. اما اینکه چه میزان حجمی را باید تهیه کنید، قطعا در هزینههای شما تاثیر خواهد گذاشت.
انتخاب سیستم عامل تا حد زیادی کاربردی است، زیرا از نظر امنیت و امکانات هر دو در سطح پیشرفتهای قرار دارند. ویندوز از این نظر که نیاز به خرید لایسنس دارد، گرانتر از لینوکسِ رایگان میباشد! از طرفی لینوکس نیاز به کمی دانش برای استفاده دارد. اما در نهایت برای پروژههای علمی و یا بزرگ معمولا از لینوکس (بعلت open source بودن و راحتی در توسعه نرمافزاری آن) استفاده میشود.
اجاره سرور گرافیکی
اینکه شما از سرور GPU در چه راستایی استفاده خواهید کرد، قطعا در انتخاب GPU مورد نیاز شما بر روی سرور موثر خواهد بود. بطور مثال اگر بدنبال سرور گرافیکی برای رندر گرفتن فیلم با کیفیت و سرعتی معمول باشید، قطعا نیاز شما با فردی که به دنبال سرور گرافیکی برای انجام محاسبات پیچیده و بررسی Big Data هست؛ متفاوت خواهد بود.
در اینجا موارد مرتبط با کارت گرافیک که لازم است قبل از خرید به آنها فکر کنید را برای شما آوردهایم:
این را هم به یاد داشته باشید که بهترین کانفیگ پردازنده، نباید تنها فاکتور مهم شما در انتخاب سرور باشد. موارد دیگری نیز مهم هستند که پیشتر به آن ها اشاره کردیم.
سرورهای GPU به سرعت در حال تبدیل شدن به یک ابزار اصلی محاسباتی و ذخیره سازی داده ها هستند. پکیجهای نرمافزاری از شتاب GPU پشتیبانی میکنند و حتی تا آنجا پیش میروند که با GPU شما کار میکنند تا کار را به قسمتهای مختلف سرور آفلود کنند.
سرویسهای میزبانی مبتنی بر GPU نامحدود هستند. فقط تصور کنید که با هزاران هسته که داده ها را با سرعتی باورنکردنی می کوبند و محاسبه می کنند، چه کاری می توانید انجام دهید!
وجود رم کافی برای کار با GPU ضروری میباشد. این بدان معناست که شما باید حداقل مقدار رمی داشته باشید که با بزرگترین GPU شما مطابقت دارد. به عنوان مثال، اگر یک Titan RTX با 24 گیگابایت حافظه دارید، باید حداقل 24 گیگابایت رم داشته باشید. با این حال، اگر پردازندههای گرافیکی بیشتری دارید، لزوماً به رم بیشتری نیاز ندارید.
واحد پردازش گرافیک میباشد. درواقع یک پردازنده تخصصی است که برای سرعت بخشیدن به رندر گرافیکی طراحی شده است. پردازندههای گرافیکی میتوانند بسیاری از دادهها را به طور همزمان پردازش کنند و آنها را برای یادگیری ماشین، ویرایش ویدیو و برنامههای بازی مفید میسازند.
اگر در هنگام استفاده از سرور،با استفاده از بیگ دیتا در پردازشهای محاسباتی ویا امور گرافیکی چون رندر گرفتن و طراحی سروکار ندارید، نیازی به سرور GPU نخواهید داشت. اما موارد فوق و کار در زمینه Deep Learning و یا هوش مصنوعی، به قدرت GPU برای عملکردی بهتر نیاز دارد.
سرورهای GPU بهترین ابزار برای تقسیم حجم کاری هستند. مدیریت و تبدیل ویدئو وظایفی با اشغال زیاد منابع است. اما به کمک پردازندههای گرافیکی بار روی سیستم شما را کاهش پیدا کرده و در عین حال خروجی سریعتری خواهید داشت.