سرور GPU چیست و چه کاربردی دارد؟
فهرست مطالب
همانطور که می‌دانید سرور دستگاهی است که اطلاعات را با کمک شبکه در اختیار سیستم‌های دیگر قرار می‌دهد؛ سرورها انواع مختلقی دارند که می‌توان به مواردی چون وب سرور و سرور مجازی اشاره کرد. در جهان امروزی وجود سرورها زندگی را برای بشر آسان تر ساخته اند و به انجام کارهای مختلف از جست و جو در فضای مجازی گرفته تا تلفن ها می‌پردازند. در اینجا ما به معرفی سرورهای GPU می‌پردازیم.
به سرورهایی که به پردازنده‌های گرافیکی_ یک تا چند واحد_ مجهز هستند سرورهای اختصاصی GPU گفته می‌شود. از این سرورهای اختصاصی برای مواردی همچون محاسبات ریاضی و کارهای گرافیکی استفاده می‌شود. شما با کمک این GPU ها می‌توانید محاسبات را با سرعتی بالاتر از CPU ها انجام دهید.
سرور GPU | هر آنچه لازم است بدانید
GPU مخفف عبارت Graphics Processing Unit می باشد. از این سرور در راستای آسان سازی و همینطور بالاتر بردن کیفیت در نمایش گرافیکی استفاده می‌شود. در ابتدا از Graphics Processing Unit در صنعت گیم برای ارائه ی تصویرهای دو بعدی و سه بعدی استفاده می‌شد. اما امروزه GPU پا را فراتر گذاشته و به انجام محاسبات پیچیده آن هم در سطحی بالاتر از CPU ها می‌پردازد.
سرورهای GPU در اندازه‌ها و مقیاس‌های مختلفی تولید می‌شوند، بنابراین می‌توانید سروری با یک GPU یا تعداد زیادی GPU داشته باشید که همه با هم کار می‌کنند. این مفهوم تا حد زیادی برای استخراج ارزهای دیجیتال توسعه داده شد، اما امروزه، می‌توانید سرورهای GPU را پیدا کنید که برای کارهای مختلف طراحی شده‌اند.
تفاوت‌های میان CPU و GPU
| CPU | GPU | |
|---|---|---|
| کاربرد | استفاده در محاسبات عمومی | استفاده در اهداف گرافیکی و رندر ویدیو |
| تعداد هسته | 8 هسته | صدها هسته |
| شیوه کار | کار به صورت خطی | کار به صورت موازی |
بر اساس تفاوت بین آن‌ها، می‌توان از GPU برای دو برابر کردن حجم کار یا کوتاه کردن زمان محاسبات استفاده کرد. از این رو، سرورهای GPU به طور گسترده در مراکز داده، مجازی سازی و رایانش ابری استفاده شده اند و مزایای زیادی برای شرکت‌ها به ارمغان می‌آورند.
اجزای مختلف سرور GPU
سرورهای GPU از اجزای مختلفی تشکیل شده‌اند. در اینجا به معرفی برخی از این اجزای مهم و کلیدی می‌پردازیم :
GPU
بخش اصلی سرور GPU به حساب می‌آید و شامل تعداد زیادی هسته است که باهم کار می‌کنند تا بتوانند وطایف محول شده را با سرعتی بالاتر از CPU ها انجام دهند.
CPU
با وجود آنکه واحد پردازش گرافیکی(GPU)، بیشتر توان محاسباتی را فراهم می‌کند اما CPU جزء مهمی از این سرور به حساب می‌آید. چرا که وظایفی چون مدیریت I/O، ارتباط با دیگر اجزا و دیگر کارهای غیر گرافیکی را انجام می‌دهد که از عهده ی GPU خارج است.
حافظه
سرور GPU، دارای حجم عظیمی از حافظه برای پشتیبانی از نیازها و برنامه‌های کاربردی مبتنی بر GPU است.
ذخیره سازی
شاید سرورهای GPU به هاردها و یا SSD ها برای ذخیره ی داده‌ها و مدیریت آن‌ها در داده کاوی و برنامه‌های دیگر نیاز پیدا کنند.
PSU
که به آن واحد تغدیه نیز می‌گویند برای تامین انرژی برای فشارهای کاری شدید می‌باشد.
سیستم خنک کننده
گرمای بیش از حد سیستم‌های خنک کننده را دچار مشکل می‌کند. بنابراین وجود یک سیستم خنک کننده که بتواند این گرما را دفع نماید امری مهم می‌باشد.
شبکه
شبکه این امکان را برای افراد فراهم می‌آورد تا بتوانند داده‌ها را میان گره‌ها به اشتراک بگذارند و مقیاس پذیری و انعطاف بیشتری را برای برنامه‌های محاسباتی در مقیاس بزرگ فراهم می‌کند.
مزایا و معایب سرورهای GPU
همانند دیگر سرورها، سرورهای GPU نیز مزایا و معایب خاص خود را دارند که در اینجا به توضیح درباره ی آن‌ها می‌پردازیم :
| مزایا | معایب |
|---|---|
| سرعت پردازش بالا | هزینه های بالای سرورها |
| پهنای باند پردازش بالا | بهینه نشده |
| توانایی انجام حجم کاری بالا | |
| مناسب برای کارهای گرافیکی | |
سرورهای GPU در چه مواردی کاربرد دارد؟
سرورهای GPU سرورهای تخصصی هستند که به یک یا چند واحد پردازش گرافیکی (GPU) مجهز هستند. آن‌ها عمدتاً برای کارهای محاسباتی‌ای مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی، شبیه سازی‌های علمی و رندر ویدئو استفاده می‌شوند. پردازنده‌های گرافیکی برای انجام محاسبات موازی روی مجموعه داده‌های بزرگ با کارایی بیشتری نسبت به واحدهای پردازش مرکزی سنتی (CPU) طراحی شده‌اند. این آن‌ها را برای کارهایی ایده آل می‌کند که به حجم عظیمی از پردازش داده‌ها نیاز دارند، مانند آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشینی یا ایجاد جلوه‌های بصری با کیفیت بالا در فیلم‌ها و بازی‌های ویدیویی.
به طور خلاصه، سرورهای GPU در مواردی استفاده می‌شوند که محاسبات با کارایی بالا برای کارهایی که شامل پردازش داده‌های سنگین می‌شوند مورد نیاز است و سرورهای مبتنی بر CPU سنتی ممکن است کافی نباشد.
و در آخر
امیدواریم از خواندن این مقاله لذت برده باشید. جهت کسب اطلاعات بیشتر به وبلاگ پویان آی تی مراجعه نمایید و نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.
اولین دیدگاه را اضافه کنید.