فهرست مطالب
واحد پردازش گرافیکی (GPU) به عنوان یکی از اجزای کلیدی در معماری کامپیوتری مدرن، نقش بسیار مهمی در تسهیل پردازش‌های پیچیده و سنگین ایفا می‌کند. این واحد که عمدتاً به خاطر توانایی‌هایش در پردازش دیتاهای گرافیکی شناخته شده است، فراتر از کاربردهای سنتی خود در بازی‌های ویدئویی و طراحی گرافیک، به محاسبات علمی، یادگیری ماشین و داده‌کاوی وارد شده است. در حقیقت، GPU این امکان را فراهم می‌کند که محاسبات به صورت موازی انجام شوند و همین امر، سرعت و کارایی پردازش‌ها را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد.
در طی سال‌های اخیر، با پیشرفت فناوری و گسترش نیازهای محاسباتی، استفاده از کارت‌های گرافیک سرور به عنوان یک راه‌حل تخصصی برای پاسخگویی به این نیازها توسعه یافته است. کارت گرافیک سرور، به عنوان نسخه‌ای بهینه‌شده از GPU، برای محیط‌های صنعتی و مراکز دیتا طراحی شده است و ویژگی‌های خاصی دارد که آن را از کارت‌های گرافیک معمولی متمایز می‌کند. این کارت‌ها معمولاً به حافظه‌های بیشتری مجهز هستند و برای انجام پردازش‌های سنگین و مداوم بهینه‌سازی شده‌اند. به همین دلیل، در زمینه‌هایی مانند پردازش کلان‌دیتا، تجزیه و تحلیل دیتاها و شبیه‌سازی‌های علمی، به شدت مورد استفاده قرار می‌گیرند.
کارت گرافیک سرور در طیف گسترده‌ای از کاربردها، از مراکز داده بزرگ تا ایستگاه‌های کاری تخصصی، مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از مهم‌ترین این کاربردها عبارتند از:
- هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: آموزش مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی و انجام محاسبات سنگین یادگیری ماشین، نیازمند قدرت پردازشی بسیار بالایی است که GPUها به خوبی از عهده آن برمی‌آیند.
- مجازی‌سازی: در محیط‌های مجازی‌سازی شده، GPUها می‌توانند عملکرد ماشین‌های مجازی را بهبود بخشیده و تجربه کاربری بهتری را فراهم کنند.
- رندرینگ و گرافیک: برای رندر کردن تصاویر و ویدیوهای با کیفیت بالا، به‌ویژه در صنایع انیمیشن‌سازی، معماری و مهندسی، کارت‌های گرافیک سرور قدرتمند ضروری هستند.
- محاسبات علمی و مهندسی: در حوزه‌هایی مانند دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و تحلیل‌های ساختاری، GPUها می‌توانند سرعت شبیه‌سازی‌ها و محاسبات پیچیده را به طور قابل توجهی افزایش دهند.
- زیرساخت دسکتاپ مجازی (VDI): کارت‌های گرافیک سرور امکان ارائه تجربه گرافیکی غنی و با کیفیت را به کاربران VDI فراهم می‌کنند.
شرکت NVIDIA ، به عنوان یکی از پیشروان بازار GPU ، مجموعه‌ای گسترده از کارت‌های گرافیک سرور را تحت برندهای Tesla و Data Center ارائه می‌دهد. این کارت‌ها به طور خاص برای کاربردهایی مانند پردازش‌های سنگین و محاسباتی طراحی شده‌اند و از معماری‌های پیشرفته و حافظه‌های پرسرعت بهره می‌برند. سری Tesla بیشتر برای محاسبات با کارایی بالا (HPC) و یادگیری عمیق (Deep Learning) مناسب است، در حالی که سری Data Center دامنه وسیع‌تری از کاربردها، از جمله مجازی‌سازی و VDI را پوشش می‌دهد.
شرکت AMD نیز با ارائه کارت‌های گرافیک سرور Radeon Pro و Instinct، حضور قدرتمندی در این بازار دارد. کارت‌های Radeon Pro بیشتر بر کاربردهای حرفه‌ای گرافیکی و ایستگاه‌های کاری تمرکز دارند، در حالی که سری Instinct برای محاسبات HPC و هوش مصنوعی طراحی شده است و به عنوان رقیبی جدی برای سری Tesla NVIDIA مطرح می‌شود AMD . در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه فناوری GPU داشته است و کارت‌های Instinct آن، عملکرد بسیار رقابتی را در کاربردهای محاسباتی ارائه می‌دهند.
شرکت Intel نیز به تازگی وارد بازار کارت‌های گرافیک سرور شده است و با ارائه Data Center GPU، به دنبال کسب سهمی از این بازار رو به رشد است. کارت‌های Intel Data Center GPU بر پایه معماری Xe-HPG ساخته شده‌اند و برای کاربردهای مختلفی از جمله رندرینگ، هوش مصنوعی و مجازی‌سازی، طراحی شده‌اند. اگرچه Intel تازه وارد این عرصه شده است، اما با توجه به تجربه و منابع گسترده این شرکت، انتظار می‌رود که در آینده‌ای نزدیک، نقش مهمی در بازار کارت گرافیک سرور ایفا کند.
برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، کارت گرافیک سرور با قدرت پردازشی بالا (TFLOPS) و حافظه GPU زیاد، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. کارت‌های NVIDIA Tesla V100، Tesla A100 و AMD Instinct MI100 ، گزینه‌های مناسبی برای این دسته از کاربردها محسوب می‌شوند. همچنین، توجه به پشتیبانی کارت گرافیک از فریم ورک‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow و PyTorch، ضروری است.
در محیط‌های مجازی‌سازی شده، کارت گرافیک سرور باید توانایی پشتیبانی از تعداد زیادی ماشین مجازی و ارائه تجربه کاربری مناسب را داشته باشد. کارت‌های NVIDIA Tesla P40 و AMD Radeon Pro V340، گزینه‌های مناسبی برای مجازی‌سازی دسکتاپ و برنامه‌های کاربردی هستند. همچنین، فناوری‌هایی مانند NVIDIA vGPU و AMD MxGPU، امکان اشتراک‌گذاری منابع GPU بین ماشین‌های مجازی را فراهم می‌کنند و کارایی کلی سیستم را بهبود می‌بخشند.
برای کاربردهای رندرینگ و گرافیک، کارت گرافیک سرور باید توانایی پردازش تصاویر و ویدیوهای با کیفیت بالا را با سرعت مناسب داشته باشد. کارت‌های NVIDIA Quadro RTX و AMD Radeon Pro WX ، گزینه‌های مناسبی برای این دسته از کاربردها محسوب می‌شوند. همچنین، توجه به حافظه GPU بالا و پشتیبانی از استانداردهای OpenGL و DirectX، ضروری است.
برای محاسبات علمی و مهندسی، کارت گرافیک سرور با قدرت پردازشی بسیار بالا (High Double-Precision Floating-Point Performance) و پهنای باند و حافظه زیاد، مورد نیاز است. کارت‌های NVIDIA Tesla A100 و AMD Instinct MI200، گزینه‌های پیشرو در این زمینه هستند. همچنین، توجه به پشتیبانی کارت گرافیک از زبان‌های برنامه‌نویسی موازی مانند CUDA و OpenCL اهمیت دارد.
نصب درایور : پس از روشن شدن سرور، سیستم عامل به طور خودکار کارت گرافیک سرور را شناسایی می‌کند، اما برای بهره‌برداری کامل از قابلیت‌های آن، نصب درایور مخصوص کارت گرافیک ضروری است. درایور مناسب را می‌توانید از وبسایت سازنده کارت گرافیک سرور دانلود و نصب کنید.
BIOS/UEFI: در برخی موارد نیاز است تنظیمات BIOS/UEFI سرور را برای شناسایی و استفاده از کارت گرافیک تغییر دهید.
تست عملکرد کارت گرافیک: پس از نصب درایور و تنظیمات BIOS/UEFI، توصیه می‌شود عملکرد کارت را با استفاده از نرم‌افزار BenchMark تست کنید تا متوجه شوید به درستی نصب و راه‌اندازی شده است و عملکرد مورد انتظار را ارائه می‌دهد.
کارت‌های گرافیک سرور و دسکتاپ، هر دو از GPU برای پردازش گرافیکی استفاده می‌کنند، اما تفاوت‌های کلیدی بین آن‌ها وجود دارد. کارت‌های گرافیک سرور به طور خاص برای کاربردهای پردازش‌های سنگین و محاسباتی در مراکز داده طراحی شده‌اند و ویژگی‌هایی مانند قدرت پردازشی بالاتر ، حافظه GPU بیشتر، پهنای باند حافظه بالاتر، پایداری و قابلیت اطمینان بیشتر و پشتیبانی از ویژگی‌های خاص سرور مانند ECC memory و مجازی‌سازی GPU را ارائه می‌دهند. در مقابل، کارت‌های گرافیک دسکتاپ، بیشتر برای بازی‌های کامپیوتری و کاربردهای گرافیکی عمومی طراحی شده‌اند و تمرکز آن‌ها بر عملکرد گرافیکی در بازی‌ها و قیمت مناسب‌تر است.
