محاسبات GPU چیست؟

زمان تخمینی مطالعه: 13 دقیقه

هدف اصلی یک واحد پردازش گرافیکی (GPU) تسریع در ارائه و پردازش گرافیک است. با این حال، آنچه که GPU ها را در پردازش تصاویر بصری عالی می‌کند، این سخت افزار را در انجام وظایف خاص غیر گرافیکی (مانند آموزش شبکه‌های عصبی یا داده کاوی) نیز عالی می‌کند. این مقاله مقدمه‌ای است بر محاسبات GPU و مزایای استفاده از GPU به عنوان «هم‌پردازنده» برای واحدهای پردازش مرکزی (CPU).

محاسبات GPU چیست؟

محاسبات GPU به استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی برای کارهایی فراتر از رندر گرافیکی سنتی اشاره دارد. این مدل محاسباتی به دلیل توانایی GPU برای انجام پردازش موازی (استفاده از چندین هسته پردازشی برای اجرای بخش‌های مختلف یک کار) موثر است. یک GPU از هزاران هسته کوچکتر تشکیل شده است که به صورت موازی کار می‌کنند. به عنوان مثال، پردازنده گرافیکی RTX 3090 Nvidia دارای 10496 هسته مجزا است که وظایف مخلف را به طور همزمان پردازش می‌کند. این معماری GPU ها را برای کارهایی که:

• شامل مجموعه داده‌های بزرگی است که نیاز به پردازش گسترده دارند.
• قابل تقسیم به واحدهای کوچکتر کاری که GPU می‌تواند همزمان اجرا کند.
• بسیار تکراری هستند (مثلاً عملیات ضرب ماتریس یا کانولوشن در پردازش تصویر).

ایده اصلی محاسبات GPU استفاده از GPU و CPU به صورت پشت سر هم در طی پردازش است. CPU وظایف همه منظوره را انجام می‌دهد و بخش‌های محاسباتی فشرده کد را به GPU منتقل می‌کند. چنین استراتژی به طور قابل توجهی سرعت پردازش را افزایش می‌دهد و محاسبات GPU را در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها حیاتی می‌کند، از جمله:

• شبیه سازی‌های علمی (فیزیک، شیمی، زیست شناسی و غیره).
• تجزیه و تحلیل داده‌ها و کاوی.
• یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی
• رندر گرافیک و مدل سازی سه بعدی.

محاسبات GPU بخشی استاندارد از سیستم‌های محاسباتی با کارایی بالا (HPC) است. سازمان‌هایی که خوشه‌های HPC را اجرا می‌کنند از پردازنده‌های گرافیکی برای افزایش قدرت پردازشی استفاده می‌کنند، روشی که با توجه به ادامه استفاده سازمان‌ها از HPC برای اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی ارزشمندتر می‌شود.

محاسبات GPU چگونه کار می‌کند؟

CPU و GPU در محاسبات GPU با هم کار می‌کنند. CPU اجرای کلی برنامه را مدیریت می‌کند و وظایف خاصی را به GPU که از پردازش موازی سود می‌برند، بارگذاری می‌کند. در اینجا انواع وظایفی که CPU ها معمولاً به GPU ها بارگذاری می‌کنند آورده شده است:

• محاسبات ریاضی (ضرب ماتریس، عملیات برداری، شبیه سازی عددی و غیره).
• پردازش تصویر و ویدئو (فیلتر کردن تصویر، تشخیص اشیا، رمزگذاری ویدئو و غیره).
• تجزیه و تحلیل داده‌ها (پردازش مجموعه داده‌های بزرگ، اعمال تبدیل و غیره).

هنگامی که یک CPU غرق در پردازش می‌شود، GPU وظایف خاصی را بر عهده می‌گیرد و CPU را آزاد می‌کند. GPU وظایف را به واحدهای کوچکتر و مستقل از کار تقسیم می‌کند و سپس هر زیرکار را به یک هسته جداگانه اختصاص می‌دهد تا وظایف را به صورت موازی اجرا کند. توسعه دهندگانی که کدی می‌نویسند که از پردازش موازی GPU بهره می‌برد، معمولاً از یک مدل برنامه نویسی GPU استفاده می‌کنند. این چارچوب‌ها روشی ساختاریافته برای نوشتن کد بدون پرداختن به جزئیات سطح پایین سخت افزار GPU ارائه می‌دهند. رایج ترین مدل‌ها عبارتند از:

• CUDA :(Compute Unified Device Architecture) CUDA که توسط Nvidia توسعه داده شده است، یک پلت فرم محاسباتی موازی است که ابزارها، کتابخانه‌ها و برنامه‌های افزودنی مختلف مبتنی بر Nvidia را ارائه می دهد.
• OpenCL: این مدل یک استاندارد باز برای برنامه نویسی موازی قابل استفاده برای برندهای مختلف (از جمله AMD، Intel و Nvidia) است.
• ROCm :(Radeon Open Compute) ROCm یک پلت فرم منبع باز است که از محاسبات GPU بر روی سخت افزار AMD پشتیبانی می‌کند.
• SYCL: SYCL یک چارچوب ++C تک منبعی را برای توسعه برنامه‌هایی که روی GPU اجرا می‌شوند، ارائه می‌کند.

یک GPU سلسله مراتب حافظه خود را دارد (شامل حافظه جهانی، اشتراکی و محلی). داده‌ها قبل از پردازش از حافظه CPU به حافظه جهانی GPU منتقل می‌شوند، که مدیریت کارآمد حافظه را برای جلوگیری از تأخیر بسیار مهم می‌کند.

مزایای محاسبات GPU چیست؟

محاسبات GPU چندین مزیت قابل توجه را ارائه می‌دهد که آن را به یک فناوری ارزشمند در زمینه‌های مختلف تبدیل می‌کند. مزایای اصلی محاسبات GPU عبارتند از:

• قدرت پردازش بالا: GPU ها دارای هزاران هسته پردازشی کوچک هستند که وظایف را به طور همزمان انجام می‌دهند. این قابلیت پردازش موازی به یک GPU اجازه می‌دهد تا تعداد زیادی از محاسبات را به طور همزمان انجام دهد.
• اجرای سریع‌تر بار کاری حجیم: کاربران محاسبات GPU نتایج سریع‌تر و آگاهی سریع‌تری را به دست می‌آوردند. این سرعت برای مواردی که زمان بسیار مهم است، مانند تصویربرداری پزشکی یا تجارت مالی، حیاتی است.
• مقیاس پذیری بالا (و ساده): راه حل‌های محاسباتی GPU بسیار مقیاس پذیر هستند. تنها کاری که یک ادمین برای کوچک کردن نیاز دارد انجام دهد این است که GPU یا کلاسترهای شتاب‌دهنده GPU را به یک سیستم اضافه کند.
• یادگیری ماشین و سازگاری با هوش مصنوعی: محاسبات GPU آموزش مدل را سرعت می‌بخشد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا نرم‌افزار هوش مصنوعی (AI) دقیق‌تر و پیچیده‌تری توسعه دهند.
• رندرینگ گرافیکی نرم: محاسبات GPU برای ارائه گرافیک سه بعدی با کیفیت بالا و جلوه‌های بصری در بازی‌های ویدئویی، شبیه سازی‌ها، انیمیشن‌ها و برنامه‌های کاربردی VR ضروری است.
• مقرون به صرفه بودن: پردازنده‌های گرافیکی مقرون به صرفه‌تر از خوشه‌های معادل محاسباتی هستند که صرفاً به پردازنده‌های مرکزی متکی هستند. این سیستم‌ها انرژی کمتری مصرف می‌کنند و به قطعات سخت افزاری کمتری برای رسیدن به اهداف پردازشی مورد نظر نیاز دارند.
• افزایش HPC: محاسبات GPU یک راه ساده برای افزایش قدرت پردازش در یک کلاستر HPC است. یک سیستم HPC معمولی با پردازنده‌های گرافیکی و آرایه‌های گیت قابل برنامه‌ریزی میدانی (FPGA) چهار میلیاردها محاسبات را در ثانیه انجام می‌دهد که این سیستم‌ها را به یک توانمندساز حیاتی در زمینه‌های مختلف تبدیل می‌کند.

محاسبات GPU برای چه مواردی استفاده می‌شود؟

محاسبات GPU برای هر موردی مناسب نیست، اما برای بارهای کاری که از پردازش موازی بهره می‌برند، یک عامل حیاتی است. بیایید به برخی از برجسته‌ترین موارد استفاده برای محاسبات GPU نگاه کنیم.

– شبیه‌سازی‌های علمی

شبیه‌سازی‌های علمی یک مورد استفاده قانع کننده برای محاسبات GPU هستند زیرا معمولا:

• شامل وظایف محاسباتی فشرده که به قدرت پردازش گسترده نیاز دارد.
• از موازی سازی به طور قابل توجهی بهره می‌برند.

محاسبات GPU محققان در حوزه‌های مختلف را قادر می‌سازد تا شبیه‌سازی‌ها را با سرعت و دقت بیشتری انجام دهند. در اینجا چند نمونه از شبیه‌سازی‌هایی که از محاسبات GPU سود می‌برند آورده شده است:

• شبیه‌سازی ترکیب کهکشان که به حصول نتایجی در مورد ماده تاریک و ساختار کیهانی منجر می‌شود.
• مدل‌های آب و هوایی که روندهای آب و هوایی بلندمدت را شبیه‌سازی می‌کنند و تأثیر تغییرات آب و هوا را ارزیابی می‌کنند.
• شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی که تاخوردگی پروتئین و تعاملات پروتئین-دارو را بررسی می‌کند.
• شبیه‌سازی‌های علم مواد که محققان را قادر می‌سازد تا خواص مواد پیشرفته را مطالعه کنند.
• شبیه‌سازی لرزه‌ای مورد استفاده در مهندسی زلزله و ژئوفیزیک.
• شبیه‌سازی واکنش‌های هسته‌ای و رفتار ذرات زیر اتمی.

شبیه‌سازی‌های شتاب‌دهنده GPU همچنین منجر به پیشرفت‌هایی در زمینه‌هایی مانند دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و شیمی کوانتومی می‌شوند.

– تجزیه و تحلیل داده‌ها و داده کاوی

تجزیه و تحلیل داده و داده کاوی نیاز به پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ برای استخراج دانش و الگوهای معنی دار دارد. محاسبات GPU این کارها را تسریع می‌کند و کاربران را قادر می‌سازد تا مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای را مدیریت کنند. در اینجا چند نمونه از تجزیه و تحلیل داده‌ها آورده شده است که از محاسبات GPU سود می‌برند:

• سیستم‌های تشخیص تقلب که از تکنیک‌های داده کاوی برای شناسایی الگوهای تراکنش غیرعادی استفاده می‌کنند.
• سیستم‌هایی که داده‌های بازار سهام، شاخص‌های اقتصادی و روند معاملات را برای کمک به تصمیم گیری سرمایه گذاری تجزیه و تحلیل می‌کنند.
• سیستم‌های پیشنهاد دهنده که از الگوریتم‌های داده‌ کاوی برای پیشنهاد مناسب محصولات یا محتوای تجارت الکترونیک به کاربران استفاده می‌کنند.
• تجزیه و تحلیل محتوای ویدیویی که تشخیص شی و تشخیص رویداد را امکان پذیر می‌کند.
• سیستم‌هایی که سوابق بیمار و تصاویر پزشکی را تجزیه و تحلیل می‌کنند (مانند MRI یا سی‌تی اسکن) برای بهبود مراقبت از بیمار و افزایش تحقیقات پزشکی.
• نرم افزاری که تقاضای محصول را پیش بینی می‌کند و مدیریت موجودی را بهینه می‌کند.

به عنوان یک مزیت اضافی، پردازنده‌های گرافیکی تولید نمودارها و گراف‌ها را تسریع می‌کنند و کاوش داده‌ها را برای تحلیلگران آسان‌تر می‌کنند. محاسبات GPU همچنین وظایف پیش پردازش داده‌ها (تمیز کردن، نرمال سازی، تبدیل و غیره) را سرعت می‌بخشد.

– آموزش شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی با قابلیت‌های یادگیری عمیق به دلیل شدت محاسباتی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، یک مورد استفاده عالی برای محاسبات GPU هستند. آموزش شبکه‌های عصبی شامل تنظیم میلیون‌ها پارامتر برای یادگیری از داده‌ها است. در اینجا بخش دلایل اصلی وجود دارد که چرا محاسبات GPU دارای تناسب طبیعی با شبکه‌های عصبی است:

• محاسبات GPU در عملیات ماتریسی و برداری که هر دو در آموزش شبکه عصبی رایج هستند، دارای برتری محاسباتی است. این فرآیندها در CPUهای سنتی بسیار وقت گیر هستند.
• آموزش شبکه‌های عصبی بسیار مستعد موازی سازی است. هزاران هسته GPU می‌توانند به طور همزمان چندین نمونه آموزشی یا مینی بچ را پردازش کنند و زمان آموزش را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.

وظایف یادگیری عمیق که به منابع محاسباتی عظیم نیاز دارند نیز از مقیاس پذیری محاسبات GPU بهره می‌برند. ادمین‌ها به سرعت سیستم‌ها را با افزودن چندین GPU یا خوشه‌های GPU جدید افزایش می دهند. این مقیاس پذیری برای آموزش مدل‌های بزرگ با مجموعه داده‌های گسترده ضروری است.

– پردازش تصویر و ویدیو

پردازش تصویر و ویدیو در طیف وسیعی از موارد بسیار ضروری است و از توانایی محاسبات GPU برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌های پیکسلی و انجام پردازش تصویر موازی بهره می‌برد. در اینجا چند نمونه از استفاده از محاسبات GPU برای پردازش ویدیو و تصاویر آورده شده است:

• وسایل نقلیه خودمختار از GPU برای پردازش تصویر بلادرنگ برای شناسایی و تجزیه و تحلیل اشیا، عابران پیاده و علائم جاده استفاده می‌کنند.
• توسعه دهندگان بازی‌های ویدیویی از GPU برای ارائه گرافیک و جلوه‌های بصری با کیفیت بالا در سرورهای بازی اختصاصی خود استفاده می‌کنند.
• پزشکان از تصویربرداری پزشکی شتابداده شده با GPU برای تجسم و تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی استفاده می‌کنند.
• پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و وب‌سایت‌های اشتراک‌گذاری ویدیو با استفاده از رمزگذاری و رمزگشایی ویدیو شتابداده شده با GPU به ارائه جریان ویدیویی با کیفیت بالا اقدام می‌کنند.
• سیستم‌های نظارتی متکی به GPU برای تجزیه و تحلیل ویدیوی بلادرنگ برای شناسایی مزاحمان، فعالیت‌های مشکوک و تهدیدات احتمالی هستند.

پردازنده‌های گرافیکی همچنین الگوریتم‌های فشرده‌سازی تصویر را تسریع می‌کنند و ذخیره و انتقال تصاویر را در کنار به حداقل رساندن حجم داده‌ها ممکن می‌سازند.

– مدل‌سازی و تحلیل مالی

مدل‌سازی مالی شامل محاسبات پیچیده ریاضی است، بنابراین جای تعجب نیست که محاسبات GPU کاربردهای قابل توجهی در این صنعت دارد. در اینجا چند مورد استفاده محاسبات مالی وجود دارد که بهره گرفتن از محاسبات مبتنی برGPU سرعت آنها را افزایش داده و نتایج آن را دقیق‌تر می‌کند:

• انجام معاملات با سرعت بالا و تصمیم‌گیری split-setting بر روی داده‌های بازار در زمان واقعی.
• اجرای شبیه‌سازی‌های مونت کارلو که احتمالات نتیجه را با اجرای سناریوهای تصادفی متعدد تخمین می‌زند.
• ایجاد و تجزیه و تحلیل منحنی‌های بازده برای ارزیابی قیمت اوراق قرضه، نرخ بهره و تغییرات منحنی بازده.
• مدل‌های قیمت‌گذاری اختیار در حال اجرا (مانند مدل بلک شولز) که ارزش منصفانه گزینه‌های مالی را تعیین می‌کند.
• انجام تست استرس که سناریوهای بازار را برای ارزیابی تأثیر بالقوه بر پرتفوی مالی شبیه‌سازی می‌کند.
• بهینه‌سازی استراتژی‌های تخصیص دارایی و ایجاد تعدیل‌های کوتاه مدت برای صندوق‌های بازنشستگی.
• اجرای مدل‌های ریسک اعتباری که اعتبار شرکت‌ها، شهرداری‌ها و افراد را ارزیابی می‌کند.

محدودیت‌های محاسباتی GPU

در حالی که محاسبات GPU مزایای بسیاری را ارائه می‌دهد، چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز در ارتباط با این فناوری وجود دارد. در اینجا نگرانی‌های اصلی محاسبات GPU آورده شده است:

• تخصص کردن حجم کاری: بارهای کاری که به شدت متوالی هستند یا نیاز به انشعاب گسترده دارند از GPU شتابداده شده بهره نمی‌برند.
• هزینه بالا: پردازنده‌های گرافیکی با کارایی بالا (مخصوصاً آن‌هایی که برای محاسبات علمی و هوش مصنوعی طراحی شده‌اند) برای راه‌اندازی و نگهداری پرهزینه هستند. بسیاری از سازمان‌ها متوجه می‌شوند که ساخت خوشه‌های GPU بسیار مقرون به صرفه است.
• پیچیدگی برنامه نویسی: نوشتن کد برای GPU پیچیده‌تر از برنامه نویسی برای CPU است. توسعه دهندگان باید مفاهیم برنامه نویسی موازی را درک کنند و با زبان‌ها و کتابخانه‌های مخصوص GPU آشنا باشند.
• مشکلات اشکال زدایی: اشکال زدایی کدهای تسریع شده توسط GPU پیچیده‌تر از حل اشکال در کد CPU است. توسعه دهندگان اغلب به ابزارهای تخصصی برای شناسایی و حل مشکلات نیاز دارند.
• سربار انتقال داده: جابجایی داده‌ها بین CPU و GPU اغلب در هنگام برخورد با یک مجموعه داده بزرگ، ایجاد کننده سربار اضافی است. طراحان سیستم باید استفاده از حافظه را با دقت بهینه کنند، که اغلب می‌تواند چالش برانگیز باشد.
• مشکلات سازگاری: همه برنامه‌ها و کتابخانه‌ها از شتاب GPU پشتیبانی نمی‌کنند. توسعه دهندگان اغلب باید کد را تطبیق داده و یا بازنویسی کنند تا از سازگاری اطمینان حاصل کنند.
• نگرانی‌های Lock-in فروشنده: فروشندگان مختلف فناوری و کتابخانه‌های اختصاصی خود را برای محاسبات GPU دارند. در برخی موارد، این کمبود گزینه‌ها منجر به مشکلات Lock-in فروشنده می‌شود.

چالش‌های محاسبات GPU ارزش دانستن دارند، اما این چالش‌ها منکر فواید این تکنولوژی نیستند. اجاره استراتژیک مبتنی بر OpEx سخت‌افزار و بهینه‌سازی نرم‌افزار ماهر اغلب برای رفع اکثر مشکلات کافی است.