آیا یک سرور اختصاصی جدید در نظر دارید؟ اگر مانند اکثر رهبران کسب و کار هستید، واحدهای پردازش گرافیکی یا GPU ها، ممکن است اولین افزونه‌های سخت‌افزاری نباشند که به ذهنتان خطور می‌کند، اما قطعا ارزش توجه شما را دارند.

پیاده سازی سرور اختصاصی GPU نسبت به همتایان خود که فقط CPU دارند مزایای بی‌شماری دارند. در این‌جا برخی از دلایل انتقال به GPGPU یا محاسبات همه‌منظوره در واحدهای پردازش گرافیکی آورده شده است.

مزایای بارگذاری روی GPU

اگر سرور شما تصویر گرافیکی‌ای را که کاربران شما می‌بینند ایجاد نمی‌کند، چرا به GPU نیاز دارد؟ سازندگان پردازنده‌های گرافیکی را برای پردازش سریع سه بعدی، محاسبات دقیق و خرد کردن اعداد بدون خطا طراحی می‌کنند. اگرچه آنها معمولا با سرعت کلاک کمتری کار می‌کنند، اما هزاران هسته دارند که آنها را قادر می‌سازد هزاران رشته‌ی جداگانه را به‌طور همزمان اجرا کنند.

شما باید CPU خود را برای چیزهای بزرگ ذخیره کنید

اجرای وظایف محاسباتی فشرده بر روی یک CPU می تواند کل سیستم را قفل کند. بارگذاری برخی از این کارها در یک GPU یک راه عالی برای آزاد کردن منابع و حفظ عملکرد ثابت است.

جالب این‌جاست که می‌توانید سخت‌ترین حجم‌های کاری را به GPU خود بفرستید در حالی که CPU فرآیندهای متوالی اصلی را انجام می‌دهد. استراتژی‌های این‌چنینی GPGPU برای ارائه‌ی خدمات بهتری که به کاربران نهایی حیاتی است. چرا که عملکرد سریعی را تجربه می‌کنند.

داده های بزرگ در محیط‌های موازی رشد می‌کنند

بسیاری از وظایف کلان‌داده که ارزش تجاری ایجاد می‌کنند، شامل انجام مکرر عملیاتی مشابه است. انبوه هسته‌های موجود در سرور GPU به شما امکان می‌دهد این نوع کار را با تقسیم بین پردازنده‌ها انجام دهید تا مجموعه داده‌های حجیم را با سرعتی سریع‌تر خرد کنید.

بهبود مصرف برق

برای بهره‌مندی از محاسبات با انرژی کارآمد، لازم نیست یک شرکت آگاه به محیط زیست باشید. سیستم‌های مجهز به GPU که انرژی کمتری برای انجام کارهای مشابه مصرف می‌کنند، تقاضای کمتری را برای منابعی که آنها را تغذیه می‌کنند، دارند. در بعضی موارد استفاده‌ی خاص، یک GPU می‌تواند توانایی پردازش داده‌ی معادل با 400 سرور CPU ارائه دهد.

سازگاری با نرم‌افزارهای متنوع

بسیاری از بسته‌های نرم افزاری مدرن از شتابدهی GPGPU پشتیبانی می‌کنند. حتی تعدادی از آنها به شما امکان می‌دهند کدهای موجود خود را، با اضافه کردن نکاتی که به کامپایلر می‌گوید کجا کار را به GPU بارگذاری 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.

فرآیندهای یادگیری ماشینی خود را با قدرت شروع کنید 

وظایفی که بر یادگیری عمیق و سایر روش‌های آموزش هوش مصنوعی متکی هستند، از GPGPU بسیار سود خواهند برد. دستگاه‌های سرور اختصاصی GPU می‌توانند حجم عظیمی از داده ها را به‌صورت موازی به الگوریتم‌های در حال توسعه تغذیه کنند. این ظرفیت آموزش نرم افزار، کار را برای تشخیص روندها و الگوهایی که علاقمند به تجزیه و تحلیل آن‌ها هستید، بسیار آسان‌تر می‌کند.