سخت افزار, آموزشی, تکنولوژی

GPU چیست و چه کاربرد هایی دارد ؟ + 5 مدل از انواع GPU

GPU چیست

GPU چیست؟

GPU مخفف عبارت “واحد پردازش گرافیکی” (Graphics Processing Unit) است و یک نوع سخت‌افزار کامپیوتری است که برای پردازش تصاویر و گرافیک‌های رایانه‌ای به کار می‌رود. GPU‌ها اصطلاحاً برای انجام محاسبات موازی بسیار سریع و بهینه در زمینه‌هایی مانند گرافیک کامپیوتری، بازی‌های ویدئویی، شبیه‌سازی‌های علمی، معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده (مانند بیت‌کوین)، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی (AI) استفاده می‌شوند.

GPU‌ها دارای معماری مخصوصی برای انجام محاسبات موازی هستند که آنها را برای پردازش‌های مشابه بهینه‌تر از CPU‌ها (واحد پردازش مرکزی) می‌کند. به عنوان مثال، در عملیات‌های گرافیکی مانند رندرینگ تصاویر سه‌بعدی، شبیه‌سازی فیزیکی و پردازش تصاویر، GPU‌ها به شدت پرتوان هستند و امکان نمایش تصاویر با رزولوشن بالا و نرخ فریم بالا را فراهم می‌کنند.

همچنین، GPU‌ها به عنوان بخشی اساسی از سرعت و کارآیی کامپیوترهای شخصی، کنسول‌های بازی و سرورهای دیتاسنتری استفاده می‌شوند و نقش مهمی در افزایش کارایی و توانایی محاسباتی دستگاه‌های مدرن دارند.

کاربردهای GPU چه چیزی است؟

GPU یک سخت‌افزار کامپیوتری است که برای پردازش موازی و بالا رفتن سرعت در کارهای مختلف استفاده می‌شود. این سخت‌افزار ابزاری قدرتمند برای پردازش داده‌ها و محاسبات موازی است و به عنوان یک واحد پردازشی مجزا از CPU عمل می‌کند. برخی از کاربردهای اصلی GPU عبارتند از:

  1. گرافیک رایانه‌ای: GPU به طور اصلی برای پردازش و نمایش تصاویر و گرافیک‌های کامپیوتری در بازی‌های ویدئویی، برنامه‌های طراحی سه‌بعدی، نرم‌افزارهای گرافیکی و تدوین ویدئو استفاده می‌شود. این کاربرد به GPU این امکان را می‌دهد که تصاویر با کیفیت بالا و رزولوشن بزرگ را با سرعت بالا نمایش دهد.
  2. محاسبات علمی: GPU در شبیه‌سازی‌های علمی و محاسبات پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرد. این امکان را فراهم می‌کند تا محققان و دانشمندان مدل‌های پیچیده‌تری را اجرا کرده و تحلیل داده‌های علمی خود را با سرعت بیشتری انجام دهند.
  3. یادگیری عمیق و هوش مصنوعی: در آموزش ماشین و یادگیری عمیق، GPU به طور گسترده برای آموزش مدل‌های عمیق نورونی (شبکه‌های عصبی عمیق) و پردازش داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. این کاربرد نیاز به محاسبات ماتریسی متعدد دارد که GPU می‌تواند به طور موثر آنها را انجام دهد.
  4. معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده: در معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده مانند بیت‌کوین، انجام محاسبات معدنی برای ایجاد بلاک‌های جدید از زنجیره بلوکی نیاز به توان محاسباتی بالا دارد. GPU به عنوان ابزاری مناسب برای این منظور مورد استفاده قرار می‌گیرد.
  5. پردازش تصویر و ویدئو: در کاربردهای پزشکی، تشخیص تصاویر پزشکی، تحلیل تصاویر ماهواره‌ای، پردازش تصاویر ویدئویی و تشخیص الگو، GPU به عنوان یک وسیله قدرتمند برای پردازش تصاویر و ویدئو مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این تنها چند نمونه از کاربردهای GPU هستند و این تکنولوژی در زمینه‌های مختلفی مانند علم، صنعت، سرگرمی و تحقیقات به کار می‌رود.

GPU چیست

کار واحد گرافیکی در کامپیوتر چیست؟

کار واحد گرافیکی (GPU) در کامپیوتر به عنوان مسئول پردازش و نمایش تصاویر و گرافیک‌های رایانه‌ای وظایف متعددی انجام می‌دهد. وظایف اصلی واحد گرافیکی عبارتند از:

  1. رندرینگ گرافیکی: وظیفه اصلی GPU در کامپیوتر، رندرینگ تصاویر و گرافیک‌ها است. این به معنای تولید تصاویر و نمایش آنها بر روی صفحه نمایش است. این عملیات شامل ترسیم اشیاء سه‌بعدی، اعمال مواد و رنگ‌ها، نورپردازی، تظاهر اثرات واقع‌گرایانه مانند سایه‌ها و تراکم نور است.
  2. پردازش تصویر: GPU به عنوان یک واحد پردازشی مخصوص برای پردازش تصاویر و ویدئوها عمل می‌کند. این پردازش می‌تواند شامل تصحیح تصاویر، تشخیص الگوها، تشخیص چهره، تحلیل تصاویر پزشکی و بسیاری دیگر از وظایف مرتبط با تصویر باشد.
  3. پردازش گرافیکی: GPU به عنوان یک واحد پردازشی موازی، محاسبات گرافیکی را با سرعت بسیار بالا انجام می‌دهد. این محاسبات می‌تواند شامل محاسبات فیزیکی مانند شبیه‌سازی جریان‌های مایع، ترکیبات واقع‌گرایانه، و اجرای الگوریتم‌های پیچیده گرافیکی باشد.
  4. پشتیبانی از بازی‌های ویدئویی: GPU به عنوان یک عنصر اساسی در اجرای بازی‌های ویدئویی نقش دارد. این بازی‌ها نیاز به پردازش گرافیکی پیچیده و بالا برای ایجاد تصاویر با کیفیت و روان دارند، و GPU این وظیفه را به خوبی انجام می‌دهد.
  5. پردازش موازی: یکی از قابلیت‌های مهم GPU، انجام محاسبات موازی با سرعت بسیار بالا است. این ویژگی آن را برای کاربردهایی مانند یادگیری عمیق، معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده و محاسبات علمی خصوصاً مناسب می‌کند.

در کل، GPU به عنوان یک واحد پردازشی متخصص در پردازش تصاویر و گرافیک‌ها و همچنین انجام محاسبات موازی بسیار قوی در بسیاری از برنامه‌ها و کاربردهای کامپیوتری اساسی استفاده می‌شود.

کمپانی‌های تولیدکننده GPU :

تولیدکنندگان اصلی GPU (واحد پردازش گرافیکی) در صنعت کامپیوتر و تکنولوژی شامل موارد زیر هستند:

  1. NVIDIA: NVIDIA یکی از بزرگترین و معروف‌ترین تولیدکنندگان GPU در دنیا است. این شرکت GPU‌هایی با نام‌های معروفی مانند GeForce برای بازی‌ها و مصارف عمومی، Quadro برای کاربردهای حرفه‌ای و Tesla برای محاسبات علمی و یادگیری عمیق تولید می‌کند.
  2. AMD: AMD یک رقیب قوی برای NVIDIA در بازار GPU است. این شرکت GPU‌هایی با نام‌های معروفی مانند Radeon تولید می‌کند که برای بازی‌ها و کاربردهای متنوع دیگر مناسب هستند. همچنین، AMD GPU‌هایی برای کاربردهای محاسبات علمی و مرکز داده نیز دارد.
  3. Intel: Intel، شرکتی معروف در زمینه پردازنده‌های مرکز داده و کامپیوترهای شخصی، وارد بازار GPU شده است. آنها GPU‌هایی با نام Xe تولید می‌کنند که برای کاربردهای متنوع از جمله بازی‌ها، اجرای مصارف عمومی و مصارف حرفه‌ای استفاده می‌شوند.
  4. Apple: شرکت Apple نیز GPU‌های خود را تولید می‌کند و از آنها در دستگاه‌های محصولات خود مثل مک‌بوک و آیپد استفاده می‌کند. این GPU‌ها به نام‌های Apple Silicon GPU شناخته می‌شوند.
  5. ARM: شرکت ARM طراحی‌کننده‌ی معروف معماری پردازنده‌هاست و GPU‌های متنوعی با نام‌های Mali تولید می‌کند. این GPU‌ها برای دستگاه‌های همراه، تلویزیون‌های هوشمند، و دستگاه‌های مختلف دیگر استفاده می‌شوند.

این تولیدکنندگان تعدادی از شرکت‌های بزرگ و معروف در صنعت GPU هستند، و هر کدام از آنها GPU‌های مخصوص به کاربردهای خاص خود را تولید می‌کنند. انتخاب GPU مناسب برای یک سیستم، به نیازها و کاربردهای خاص کاربر مرتبط است.

تفاوت بین CPU و GPU :

تفاوت اصلی بین CPU (واحد پردازش مرکزی) و GPU (واحد پردازش گرافیکی) در ماهیت و کاربردهای آنها است. در اینجا تفاوت‌های اساسی بین CPU و GPU را مشخص می‌کنم:

  1. ماهیت و طراحی:
    • CPU: واحد پردازش مرکزی یک پردازنده عمومی است که برای اجرای برنامه‌ها و وظایف کامپیوتری گوناگون طراحی شده است. CPU به تنهایی قابلیت انجام وظایف مختلف را دارد و در تعداد کمی از هسته‌های پردازشی (معمولاً 2 تا 16 هسته) ارائه می‌شود.
    • GPU: واحد پردازش گرافیکی طراحی شده است تا به صورت موازی و سریع تصاویر و گرافیک‌های رایانه‌ای را پردازش کند. GPU دارای تعداد زیادی هسته‌های پردازشی (معمولاً صدها تا هزاران هسته) است که به طور همزمان و موازی کار می‌کنند.
  2. عملکرد:
    • CPU: CPU برای اجرای وظایف تعداد کمی از عملیات پردازشی با دقت بالا طراحی شده است. این شامل عملیات مرتبط با کنترل، مدیریت حافظه، محاسبات عمومی و وظایف سیستمی می‌شود.
    • GPU: GPU برای انجام محاسبات سریع و موازی با دقت پایین طراحی شده است. این شامل محاسبات گرافیکی، محاسبات علمی، معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده، یادگیری عمیق و محاسبات موازی دیگر می‌شود.
  3. سرعت:
    • CPU: CPU دارای سرعت بالاتری برای اجرای عملیات‌های تکراری و با دقت بالا است. این ایده‌آل برای برنامه‌هایی است که نیاز به عملکرد تک به تک دارند.
    • GPU: GPU دارای سرعت بسیار بالاتری برای انجام محاسبات موازی با دقت پایین است. این به صورت معمول به عنوان پردازنده‌ای برای وظایفی که نیاز به تکرار زیاد و محاسبات سریع دارند، مانند گرافیک‌های رایانه‌ای و یادگیری عمیق، استفاده می‌شود.
  4. مصرف انرژی:
    • CPU: CPU معمولاً مصرف انرژی بیشتری دارد و برای استفاده در دستگاه‌های قدرتمند و رایانه‌های شخصی بهره‌برداری می‌شود.
    • GPU: GPU معمولاً مصرف انرژی کمتری دارد و برای دستگاه‌های موبایل، تلویزیون‌های هوشمند، و سرورهای دیتاسنتری که نیاز به پردازش موازی دارند، مفید است.

در کل، CPU و GPU هر دو از اهمیت ویژه‌ای در کامپیوترها برخوردارند و بر اساس نیازها و کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرند. CPU برای کارهای عاملیتی و کنترلی بیشتر مناسب است، در حالی که GPU برای پردازش موازی و تسریع محاسبات گرافیکی و علمی بهترین گزینه است.

GPU چیست

تفاوت GPU و کارت گرافیک :

تفاوت اصلی بین GPU (واحد پردازش گرافیکی) و کارت گرافیک (یا کارت گرافیکی) در واقع به تعاریف و کاربردهایشان برمی‌گردد.

  1. GPU (واحد پردازش گرافیکی):
    • GPU به عنوان واحد پردازشی در داخل کارت گرافیک و یا درون پردازنده مرکزی (CPU) قرار دارد.
    • GPU عبارت است از مجموعه‌ای از هسته‌های پردازشی مخصوصی که به پردازش تصاویر و گرافیک‌های رایانه‌ای می‌پردازند.
    • GPU به عنوان یک معماری پردازشی موازی برای انجام محاسبات سریع و با دقت پایین طراحی شده است.
    • GPU به عنوان واحدی درونی در بسیاری از دستگاه‌های محمول و کامپیوترها قرار دارد، از جمله در پردازنده‌های مرکزی و پردازنده‌های گرافیکی (کارت گرافیک).
  2. کارت گرافیک (Graphics Card):
    • کارت گرافیک یک سخت‌افزار جداگانه (یا قطعه) است که GPU و مرتبط با آن حافظه‌ها، منابع تغذیه، و اتصالات را شامل می‌شود.
    • کارت گرافیک به عنوان یک قطعه اضافی به کامپیوتر یا دستگاه اضافه می‌شود تا عملکرد گرافیکی دستگاه را ارتقاء دهد.
    • اغلب کارت‌های گرافیک دارای پورت‌های خروجی تصویر مختلفی هستند که به اتصال به نمایشگرها مانند مانیتورها، تلویزیون‌ها، و مانیتورهای چندگانه کمک می‌کنند.

به طور خلاصه، GPU بخشی از کارت گرافیک است. کارت گرافیک یک سخت‌افزار کامپیوتری کامل است که GPU را شامل می‌شود و به کامپیوتر یا دستگاه اضافه می‌شود تا امکان پردازش گرافیکی با سرعت بالا و بهبود عملکرد گرافیکی را فراهم کند. در مقابل، GPU به عنوان واحد پردازشی معمولاً درون کارت گرافیک یا دیگر قسمت‌های سخت‌افزاری یک سیستم وجود دارد و وظیفه اصلی پردازش تصاویر و گرافیک‌های رایانه‌ای را برعهده دارد.

انواع GPU :

تعدادی از انواع مختلف GPU (واحد پردازش گرافیکی) وجود دارد که برای کاربردهای مختلف طراحی شده‌اند. در زیر، به برخی از انواع معروف GPU اشاره می‌کنم:

  1. GPU مصرف کننده:
    • این GPU‌ها معمولاً در کامپیوترهای شخصی (PC) و دستگاه‌های مصرفی مانند لپ‌تاپ‌ها، تبلت‌ها و دسکتاپ‌های خانگی استفاده می‌شوند.
    • GPU‌های مصرف کننده به طور عمده برای بازی‌ها و کاربردهای روزمره مورد استفاده قرار می‌گیرند.
  2. GPU حرفه‌ای:
    • این GPU‌ها برای کاربردهای حرفه‌ای و حرفه‌ای‌تری مانند طراحی سه‌بعدی، ویرایش و تدوین ویدئو، تحلیل داده‌های علمی، و طراحی بازی‌های ویدئویی تولید می‌شوند.
    • مثال‌هایی از GPU‌های حرفه‌ای شامل NVIDIA Quadro و AMD Radeon Pro هستند.
  3. GPU مرکز داده:
    • این GPU‌ها برای کاربردهای مرکز داده و محاسباتی متمرکز مورد استفاده قرار می‌گیرند. این کاربردها شامل محاسبات علمی، یادگیری عمیق، معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده و تحلیل داده‌های بزرگ می‌شوند.
    • NVIDIA Tesla و AMD Instinct مثال‌هایی از GPU‌های مرکز داده هستند.
  4. GPU تلفن همراه:
    • این GPU‌ها برای دستگاه‌های همراه مانند گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها طراحی شده‌اند.
    • آنها به منظور اجرای بازی‌ها، ویدئوها، و برنامه‌های گرافیکی روی دستگاه‌های همراه استفاده می‌شوند.
  5. GPU مبتنی بر ابر (Cloud GPU):
    • این GPU‌ها در مراکز داده ابری مانند آمازون وب سرویس (AWS) و مایکروسافت آزور استفاده می‌شوند تا به کاربران اجازه دسترسی به قدرت پردازش گرافیکی بالا را برای برنامه‌ها و خدمات ابری بدهند.
    • معمولاً این GPU‌ها با نام‌هایی مانند NVIDIA Tesla V100 و NVIDIA A100 معروف هستند.

توجه داشته باشید که انتخاب نوع GPU به میزان توان محاسباتی مورد نیاز و کاربردهای خاص شما بستگی دارد. هر نوع GPU دارای ویژگی‌ها و مشخصات خاص خود است و باید با نیازها و بودجه‌ی شما هماهنگ شود.

سرور GPU چیست؟

سرور GPU یک نوع سرور کامپیوتری است که از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) برای انجام محاسبات موازی و پردازش سریع استفاده می‌کند. این سرورها برای کاربردهایی که نیاز به توان محاسباتی بالا و پردازش موازی دارند، به ویژه در زمینه‌هایی مانند یادگیری عمیق، محاسبات علمی، معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده، تحلیل داده‌های بزرگ و شبیه‌سازی‌های پیچیده، مناسب هستند.

ویژگی‌های مهم سرورهای GPU عبارتند از:

  1. GPU قدرتمند: سرورهای GPU دارای تعداد زیادی GPU با توان پردازشی بالا هستند. این GPU‌ها معمولاً از تکنولوژی‌های معروفی مانند NVIDIA Tesla یا AMD Instinct استفاده می‌کنند.
  2. پردازش موازی: GPU‌ها به عنوان واحدهای پردازشی موازی طراحی شده‌اند و این امکان را فراهم می‌کنند که محاسبات گرافیکی و عددی بزرگ را به صورت موازی و سریع انجام دهند.
  3. حافظه بالا: سرورهای GPU دارای حافظه بزرگی هستند که به منظور ذخیره داده‌ها و مدل‌های پردازشی استفاده می‌شود.
  4. پشتیبانی از برنامه‌های کاربردی مختلف: این سرورها معمولاً با انواع سیستم‌عامل‌ها و نرم‌افزارهایی که برای پردازش موازی و محاسبات عالی بهینه‌سازی شده‌اند، سازگاری دارند.
  5. مقیاس‌پذیری: سرورهای GPU به طور معمول از معماری قابل مقیاس پذیری برخوردارند. این به معنای امکان افزودن GPU‌های بیشتر به سرور و افزایش توان پردازشی به میزان مورد نیاز است.
  6. مصرف انرژی: برخی از سرورهای GPU با دقت به مصرف انرژی طراحی شده‌اند تا مصرف انرژی را به حداقل برسانند و در مراکز داده‌ای که مصرف انرژی مهم است، مناسب باشند.

سرورهای GPU به عنوان ابزاری قدرتمند برای پردازش و تسریع محاسبات در برنامه‌ها و کاربردهایی که نیاز به توان محاسباتی بالا دارند، مورد استفاده قرار می‌گیرند. این ابزارها به شرکت‌ها و تحقیقاتی که به دنبال حل مسائل پیچیده و محاسباتی هستند، کمک می‌کنند.

سرور GPU به چه منظوری استفاده می‌شود؟

سرورهای GPU برای انجام محاسبات پردازش موازی و با سرعت بالا، به ویژه در زمینه‌هایی که نیاز به توان محاسباتی بالا و پردازش داده‌های بزرگ دارند، استفاده می‌شوند. مهمترین کاربردهای سرورهای GPU عبارتند از:

  1. یادگیری عمیق (Deep Learning):
    • یادگیری عمیق یکی از اصلی‌ترین کاربردهای سرورهای GPU است. این سرورها برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شوند.
    • پردازش موازی قدرتمند GPU این امکان را فراهم می‌کند که مدل‌های یادگیری عمیق به سرعت و با دقت بالا آموزش داده شوند.
  2. معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده (Cryptocurrency Mining):
    • معدن‌کاران ارزهای رمزنگاری شده برای انجام محاسبات پیچیده مورد نیاز برای تولید ارزها از سرورهای GPU بهره‌برداری می‌کنند.
    • GPU به دلیل توان محاسباتی بالا و پردازش موازی، برای معدن‌کاری ارزهای مثل بیت‌کوین (Bitcoin) و اتریوم (Ethereum) مناسب هستند.
  3. محاسبات علمی:
    • سرورهای GPU برای محاسبات علمی در زمینه‌هایی مانند شیمی محاسباتی، بیولوژی محاسباتی، پیش‌بینی هواشناسی، و مدل‌سازی شبیه‌سازی‌های پیچیده به کار می‌روند.
    • توان محاسباتی بالای GPU این امکان را فراهم می‌کند که محاسبات علمی را با دقت بالا و سرعت بالا انجام داد.
  4. تحلیل داده‌های بزرگ:
    • در زمینه‌هایی مانند علوم اجتماعی، مالی، و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، سرورهای GPU برای پردازش و تحلیل داده‌ها و انجام محاسبات تکراری مورد استفاده قرار می‌گیرند.
    • GPU به دلیل توانایی محاسبات موازی، بسیار مناسب برای تحلیل داده‌های بزرگ و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی است.
  5. شبیه‌سازی‌های پیچیده:
    • در زمینه‌هایی مانند شبیه‌سازی‌های علمی، پویش‌های ذرات و جوامع متناهی، سرورهای GPU برای اجرای شبیه‌سازی‌های پیچیده و محاسبات علمی با دقت بالا استفاده می‌شوند.
    • این سرورها امکان تولید و تجزیه و تحلیل داده‌های شبیه‌سازی را فراهم می‌کنند.

سرورهای GPU به دلیل قدرت محاسباتی بالا، توانایی محاسبات موازی، و کارایی بالا در کاربردهای مختلف، در صنعت‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند و به تسریع پردازش محاسباتی و تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک می‌کنند.

image gpu cpu GPU چیست و چه کاربرد هایی دارد ؟ + 5 مدل از انواع GPU

مزایای سرور GPU

سرورهای GPU (واحد پردازش گرافیکی) دارای مزایای بسیاری برای کاربردهای مختلف در دنیای محاسبات هستند. در زیر به برخی از مزایای مهم سرورهای GPU اشاره می‌کنم:

  1. توان محاسباتی بالا:
    • یکی از مهمترین مزایای سرورهای GPU، توان محاسباتی بالای آنهاست. GPU‌ها به دلیل تعداد زیادی هسته پردازشی که دارند، قادر به انجام محاسبات موازی با سرعت فوق‌العاده بالا هستند. این ویژگی به ویژه برای کاربردهایی که نیاز به پردازش سریع داده‌ها دارند مهم است.
  2. یادگیری عمیق بهتر:
    • سرورهای GPU برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق بسیار مناسب هستند. توان محاسباتی بالا و پردازش موازی آنها به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های پیچیده را به سرعت آموزش دهند.
  3. معدن‌کاری ارزهای رمزنگاری شده:
    • سرورهای GPU برای معدن‌کاران ارزهای رمزنگاری شده (مانند بیت‌کوین و اتریوم) مهم هستند. این ارزها نیاز به محاسبات پردازشی بالا برای تایید تراکنش‌ها دارند و GPU‌ها این کار را به سرعت و با کارایی بالا انجام می‌دهند.
  4. پردازش داده‌های بزرگ:
    • در تحلیل داده‌های بزرگ و داده‌کاوی، سرورهای GPU به دلیل قدرت محاسباتی بالا و توانایی پردازش سریع داده‌ها بسیار مفید هستند. این امکان را فراهم می‌کنند که داده‌های بزرگ به سرعت تحلیل شوند و الگوهای مهم در آنها شناسایی شوند.
  5. مدل‌سازی و شبیه‌سازی پیچیده:
    • سرورهای GPU برای شبیه‌سازی‌های پیچیده و مدل‌سازی علمی در زمینه‌هایی مانند علوم طبیعی، شیمی، و بیولوژی بسیار مفید هستند. این سرورها به تحلیل و پیش‌بینی پدیده‌های پیچیده کمک می‌کنند.
  6. مقیاس‌پذیری:
    • سرورهای GPU به طور معمول دارای معماری قابل مقیاس پذیری هستند، به این معنا که می‌توانید GPU‌ها را به سرورهای موجود خود اضافه کنید تا توان محاسباتی را افزایش دهید. این امکان به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به تطبیق با نیازهای محاسباتی خود بپردازند.

در کل، سرورهای GPU به دلیل توان محاسباتی بالا، پردازش موازی، و کارایی در کاربردهای مختلف، ابزاری قدرتمند در دنیای محاسبات مدرن محسوب می‌شوند و در ایجاد راه‌حل‌های مبتنی بر داده و پردازش موازی تاثیرگذار هستند.

 

کپی برداری از این مقاله، فقط با ذکر منبع مجاز است.

منبع : تیم تولید محتوای پارسان کاوشگر

برای دریافت مقاله در قالب یک فایل PDF لطفا شماره موبایل خود را وارد نمایید.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *