نگاهی عمیق به اینکه چگونه واحدهای پردازش گرافیکی، محاسبات پیچیده و دنیای هوش مصنوعی را متحول کردهاند.
هال: « میترسم، Dave. Dave ، ذهنم دارد از کار میافتد. میتوانم حسش کنم. میتوانم حسش کنم. ذهنم دارد از کار میافتد. هیچ شکی در آن نیست. میتوانم حسش کنم. میتوانم حسش کنم. من... میترسم...»
فیلم 2001: A Space Odyssey (1968)
این مقاله نقش حیاتی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) را در پیشرفت هوش مصنوعی بررسی میکند. با نگاهی به تاریخچه توسعه GPU از دهه 1980 تا به امروز، مقاله تفاوتهای اساسی بین GPUها و CPUها را برجسته کرده و به معماریهای پیشرفته اخیر مانند NVIDIA Blackwell اشاره میکند. این مقاله نشان میدهد که چگونه GPUها، با قابلیتهای پردازش موازی گسترده خود، زمان و هزینه آموزش مدلهای پیچیده هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی کاهش دادهاند. مقاله همچنین ساختار داخلی GPU ها را، از جمله هسته های پردازشی، واحد های حافظه و واحدهای رندر، را بررسی کرده و نقش آنها در تسریع محاسبات هوش مصنوعی تشریح میکند. در نهایت، این مقاله به چالشهای آینده و نوآوریهای بالقوه در این زمینه، از جمله توسعه تراشه های نورومورفیک و واحدهای پردازش تنسور (TPU)، پرداخته است. در پایان این سوال مطرح است که حرکت بعدی چیست ؟
توجه: در پایان این مقاله، میتوانید به نسخه جذاب و شنیدنی پادکست این مقاله که با کمک پلتفرم هوش مصنوعی پیشرفته Notebooklm تولید شده است، دسترسی پیدا کنید. لینک این پادکست که در اسپاتیفای منتشر شده، در انتهای مقاله قرار گرفته است تا تجربهای متفاوت و کامل تر از محتوا را برایتان فراهم کند.
در عصر هوش مصنوعی، یک قهرمان پنهان وجود دارد که انقلابی در پردازش دادهها ایجاد کرده است: واحد پردازش گرافیکی یا GPU. اگر در دنیای هوش مصنوعی (AI) فعالیت میکنید، احتمالاً با این مفهوم آشنا هستید. حتی اگر یک گیمر هستید، بدون آنکه بدانید، از قدرت GPUها برای ارتقای کیفیت بازیهای خود بهره بردهاید.
در سال 2024، NVIDIA به یکی از مهمترین بازیگران صنعت فناوری تبدیل شده است، و این موفقیت را مدیون قدرت GPUهایش است. این پردازندههای قدرتمند، که قادر به انجام هزاران عملیات به طور همزمان هستند، نقشی حیاتی در آموزش و اجرای مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و بسیاری از الگوریتمهای هوش مصنوعی ایفا میکنند.
اما سؤال اینجاست: GPU دقیقاً چیست و چگونه کار میکند؟ چرا برای هوش مصنوعی اینقدر حیاتی است؟ و با وجود قدرت GPUها در انجام محاسبات پیچیده، چرا همچنان برای آموزش مدلهای زبانی بزرگ به آنها نیاز داریم؟
برای درک بهتر قدرت GPUها، بیایید یک مثال واقعی را در نظر بگیریم: آموزش مدل GPT-3، یکی از پیشرفتهترین مدلهای زبانی، با استفاده از GPUها حدود 34 روز طول کشید. حال تصور کنید اگر این آموزش با CPUهای معمولی انجام میشد، چقدر زمان میبرد؟ (اسپویلر: بسیار بیشتر!)
در این مقاله، به عنوان یک پژوهشگر و نویسنده در حوزه هوش مصنوعی، تصمیم گرفتهام درک عمیقتری از نقش GPUها در این زمینه به دست آورم و نتایج تحقیقاتم را با شما به اشتراک بگذارم. با من همراه شوید تا به این سؤالات پاسخ دهیم و دریابیم چگونه این قطعات کوچک سیلیکونی، آینده هوش مصنوعی را شکل میدهند.
پیش از استفاده گسترده از GPUها، اجرای مدل های هوش مصنوعی (AI) عمدتاً بر روی CPU انجام می شد. این روش علاوه بر مصرف انرژی بیشتر، به دلیل محدودیت های پردازشی CPU ها، زمان زیادی برای آموزش مدل های پیچیده نیاز داشت. CPU ها به دلیل تعداد محدود هستهها و عدم توانایی در پردازش موازی گسترده، قادر به مدیریت مدلهای بزرگ و پیچیده نبودند.
راهحل این مشکل، استفاده از تراشه های جدید بود: GPU.
با رشد سریع مدل های هوش مصنوعی و افزایش نیاز به پردازش های موازی و سنگین، محققان به تدریج دریافتند که GPU ها به دلیل معماری موازی و هزاران هسته پردازشی که دارند، بسیار مناسب تر از CPU ها برای این نوع پردازش ها هستند. در اواخر دهه 2000، استفاده از GPU ها برای تسریع فرآیند آموزش مدل های هوش مصنوعی رواج یافت و نتایج نشان داد که این تراشه ها می توانند زمان آموزش مدل ها را به طرز چشمگیری کاهش دهند.
اما سوال اصلی اینجاست: تفاوت GPU و CPU در چیست و چرا GPU برای هوش مصنوعی بهتر عمل میکند؟
سوالی که ممکن است مطرح شود این است که چرا برای کاربردهای هوش مصنوعی و کارهای گرافیکی به GPU نیاز داریم؟ تفاوت اصلی GPU با CPU در چیست؟
در واقع GPU (واحد پردازش گرافیکی) و CPU (واحد پردازش مرکزی) هر دو بخشهای اساسی سیستم های کامپیوتری هستند، اما برای وظایف متفاوتی طراحی شدهاند. CPU ها بیشتر برای اجرای برنامه های روزمره مانند مرور وب، اجرای سیستمعامل، و برنامه های اداری بهینه سازی شدهاند. این واحد ها قابلیت مدیریت وظایف پیچیده و متنوع را دارند و برای اجرای کارهای عمومی و چند وظیفه ای مناسب هستند.
تفاوت کلیدی بین این دو، ساختار و تعداد هسته های آن هاست. CPU ها دارای تعداد کمی هسته پردازشی (معمولاً بین 2 تا 16 هسته) هستند که هر کدام قدرت پردازشی بالایی دارند و میتوانند وظایف را به صورت ترتیبی پردازش کنند. این ویژگی باعث میشود که CPU برای محاسبات ترتیبی و اجرای برنامههای عمومی مناسب باشد.
در مقابل، GPU ها به دلیل داشتن تعداد زیادی هسته های کوچک تر (معمولاً هزاران هسته) قادر به انجام پردازشهای موازی هستند. این قابلیت به GPU اجازه می دهد تا همزمان تعداد زیادی وظیفه را پردازش کند، که این امر برای rendering گرافیکی و محاسبات علمی، بهویژه در حوزه هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بسیار کارآمد است. در واقع، این پردازش موازی باعث میشود که GPU ها بتوانند مدلهای هوش مصنوعی را سریع تر و کار آمدتر آموزش دهند.
برای روشن کردن تفاوت بین GPU و CPU در آموزش مدل های هوش مصنوعی، از یک مثال مستند استفاده می کنیم. یکی از بهترین مثال ها، مدل GPT-3 است که تا سال 2022 یکی از بزرگ ترین مدلهای زبانی شناخته میشد. برای آموزش این مدل، از 10,000 GPU NVIDIA V100استفاده شد و زمان آموزش آن حدود 34 روز طول کشید. هزینه تخمینی آموزش این مدل حدود 4.6 میلیون دلار بود و حجم محاسبات انجامشده تقریباً 3.14E23 FLOPs (عملیات نقطه شناور) بود.
حال تصور کنید که این آموزش قرار بود با CPU انجام شود. نتایج به شکل زیر خواهد بود:
- یک GPU NVIDIA V100 قادر است حدود 15.7 ترافلاپس (TFLOPs) در محاسبات FP32 انجام دهد.
- یک CPU سرور مدرن (e.g., Intel Xeon Platinum 8180) حدود 0.6 ترافلاپس در محاسبات FP32 دارد.
بنابراین، یک GPU حدود 26 برابر سریع تر از یک CPU است (15.7 / 0.6 ≈ 26).
- آموزش GPT-3 با 10,000 GPU در 34 روز انجام شد.
- اگر این کار با CPU انجام می شد، زمان مورد نیاز حدود 26 برابر بیشتر می شد.
- بنابراین، زمان آموزش با CPU به طور تقریبی 884 روز یا حدود 2.4 سال خواهد بود (34 روز × 26 = 884 روز).
- هزینه آموزش با GPU حدود 4.6 میلیون دلار بود. اگر این آموزش با CPU انجام میشد، با توجه به زمان بیشتر و نیاز به سخت افزارهای اضافی، هزینه به مراتب بیشتر میشد.
- اگر هزینه به نسبت زمان افزایش یابد، هزینه آموزش با CPU میتواند حدود 26 برابر بیشتر باشد، یعنی حدود 119.6 میلیون دلار (4.6 میلیون دلار × 26 = 119.6 میلیون دلار).
- حجم محاسبات مورد نیاز همان 3.14E23 FLOPs باقی میماند، زیرا حجم دادهها و پارامترهای مدل تغییر نمیکند. اما انجام این محاسبات با CPU نیاز به زمان بسیار بیشتری دارد.
این مقایسه نشان میدهد که استفاده از CPU برای آموزش مدلهای بزرگ مانند GPT-3 بسیار ناکارآمدتر است و به مراتب زمان و هزینه بیشتری نیاز دارد. نمودار زیر مقایسه کامل را به نمایش میگذارد و تفاوتهای برجسته بین استفاده از GPU و CPU را به وضوح نشان میدهد.
در دهههای 1980 و 1990، توسعه GPUها به تدریج آغاز شد. اولین قدمهای مهم در این زمینه توسط شرکت Texas Instruments (TI) برداشته شد. در سال 1986، TI با معرفی TMS34010، یکی از اولین پردازندههای گرافیکی برنامه پذیر، آغازگر تحولات اولیه در زمینه GPU ها بود.
در سال 1999، 3Dlabs تحول بزرگی را با معرفی GLINT، اولین GPU واقعی طراحی شده برای rendering گرافیک های 3D، به ارمغان آورد. این اقدام به طور چشمگیری به پیشرفت های گرافیکی در صنعت کمک کرد و نقطه عطفی در توسعه GPU ها بود.
همان سال، NVIDIA نیز با معرفی GeForce 256 (NV10 ، که به عنوان اولین GPU شناخته میشود، قدم بزرگی برداشت. این GPU شامل پردازش و نورپردازی سختافزاری بود و به طور مشخص اولین نشانه های تجاری بودن GPUها را به نمایش گذاشت. با این معرفی، NVIDIA به طور مؤثر وارد بازار GPU ها شد و نقش کلیدی در توسعه و گسترش این تکنولوژی ایفا کرد.
با آغاز دهه 2000، NVIDIA بهطور جدی وارد میدان رقابت شد. در سال 2001، NVIDIA با معرفی GeForce3 (NV20)، اولین GPU سازگار با DirectX 8، تغییرات مهمی را در صنعت گرافیک به وجود آورد. این GPU ویژگیهای پیشرفته ای مانند شیدرهای برنامه پذیر را ارائه داد که به توسعه دهندگان بازی اجازه میداد جلوه های بصری پیچیده تر و واقع گرایانه تری ایجاد کنند.
سال بعد، NVIDIA با عرضه سری GeForce4 ، با بهبودهای معماری و پشتیبانی از چندین مانیتور، تجربه کاربری را به سطح جدیدی رساند. این قابلیت به کاربران این امکان را میداد که محیط کاری خود را گسترش دهند و به صورت هم زمان چندین برنامه یا پنجره را اجرا کنند، که به ویژه در محیط های چند وظیفه ای و برای افزایش بهره وری بسیار مفید بود.
در سال 2003، NVIDIA با معرفی سری GeForce FX 5000 ، سازگار با DirectX 9 ، به بهبود قابل توجهی در rendering گرافیک دست یافت. این سری قابلیت های جدیدی برای افزایش واقع گرایی و کیفیت گرافیکی بازی ها و نرم افزار های گرافیکی ارائه داد.
در همین زمان، ATI (که اکنون به AMD تغییر نام داده است) نیز در سال 2002 با انتشار Radeon 9700 (R300) ، اولین GPU سازگار با DirectX 9، تحولی بزرگ در زمینه عملکرد گرافیکی ایجاد کرد و استاندارد جدیدی در این صنعت تعیین کرد.
در دهه 2000 تا 2010، GPUها از دنیای صرفاً گرافیکی فراتر رفتند و وارد عرصه محاسبات عمومی شدند. در سال 2006، NVIDIA با معرفی CUDA (Compute Unified Device Architecture)، یک پلتفرم محاسباتی موازی و مدل برنامه نویسی جدید، تحول بزرگی ایجاد کرد. CUDA این امکان را فراهم کرد که توسعه دهندگان بتوانند از قدرت پردازش موازی GPU ها برای اجرای وظایف محاسباتی عمومی مانند شبیه سازیهای علمی، تحلیل دادهها و حتی آموزش مدل های هوش مصنوعی استفاده کنند. این پیشرفت استفاده از GPU ها در بسیاری از زمینه های غیر گرافیکی را هموار کرد.
در همین زمان، ایتیآی/AMD نیز در سال 2007 با معرفی سری Radeon HD 2000، یک گام بزرگ برداشت. آنها با ارائه معماری شیدر های واحد، به GPU ها این امکان را دادند که همه انواع شیدرها (رأس، پیکسل و هندسه) را تحت یک معماری یکپارچه پردازش کنند. این معماری جدید قابلیت های بهبود یافته ای برای پردازش موازی و محاسبات عمومی فراهم کرد، که به ویژه در کاربردهای علمی و هوش مصنوعی مؤثر بود.
این تحولات، GPU ها را به ابزارهای چند کاره تری تبدیل کرد و موجب شد تا در حوزههایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، و تحلیل داده های بزرگ، به عنوان قطعه های حیاتی و کارآمد مطرح شوند.
از دهه 2010 به بعد، GPU ها وارد دوران جدیدی از تحولات شدند که نقش مهمی در پیشرفت های محاسباتی و هوش مصنوعی ایفا کردند.
در سال 2010، NVIDIA با معرفی معماری Fermi (microarchitecture) (GeForce 400 series) تمرکز خود را بهبود دقت دوگانه و محاسبات عمومی معطوف کرد. Fermi اولین بار پردازش موازی و محاسبات پیچیده را به GPU ها معرفی کرد که به طور چشمگیری سرعت پردازش دادهها را افزایش داد.
در سال 2016، معماری Pascal (microarchitecture) (GeForce 10 series ) معرفی شد که بهبودهای قابل توجهی در بهره وری انرژی را به همراه داشت.
این معماری به GPU ها این امکان را داد که با مصرف انرژی کمتر، عملکرد بهتری داشته باشند. همچنین، Pascal به طور خاص برای بارهای کاری مرتبط با هوش مصنوعی (AI Workloads) طراحی شده بود و توانایی پردازش مدلهای پیچیده یادگیری ماشین را بهبود بخشید. این ویژگی ها به توسعه دهندگان کمک کرد تا از GPU ها برای محاسبات علمی و تحقیقاتی پیشرفته بهره برداری کنند.
در سال 2019، NVIDIA با معرفی معماری Turing (microarchitecture) (GeForce RTX Super) وارد مرحله جدیدی از پیشرفت شد.
این معماری با قابلیت ردیابی پرتو در زمان واقعی (Real-Time Ray Tracing) و هستههای Tensor (Tensor Cores)، به تولید تصاویر با کیفیت و واقع گرایانه تر پرداخت و توانایی های AI را بهبود داد. هستههای Tensor برای انجام محاسبات ماتریسی سریع در پردازشهای AI و یادگیری ماشین طراحی شدهاند. همچنین، هستههای RT برای پردازش عملیات های پیچیده ردیابی پرتو و شبیه سازی نور و سایه ها توسعه یافته اند که به تولید تصاویر با کیفیت تر کمک می کند.
کمپانی AMD نیز در سال 2013 با معرفی سری Radeon R9 بر روی بازیهای با عملکرد بالا و وظایف گرافیکی حرفهای تمرکز کرد. در سال 2019، معماری RDNA (microarchitecture) (Radeon RX 5000 series) با تمرکز بر عملکرد و بهره وری بازی معرفی شد. سال بعد، RDNA 2 (Radeon RX 6000) با قابلیتهای ردیابی پرتو سخت افزاری و پیشرفت های AI به بازار آمد، که نشان دهنده تعهد AMD به ارائه GPU های پیشرفته برای کاربردهای مختلف است.
در ادامهی بحث دربارهی معماریهای مختلف GPU که پیشتر به آنها پرداختیم، جدول زیر مقایسهای جامع بین پنج معماری کلیدی Fermi، Pascal، Turing، RDNA و RDNA 2 ارائه میدهد. این جدول به طور خلاصه ویژگیهای اصلی، تمرکز و کاربردهای هر معماری را نشان میدهد.
این تحولات، از جمله پیشرفتهای چشمگیر در سخت افزار و نرمافزار، مشارکت های کلیدی شرکت هایی مثل NVIDIA، AMD و 3Dlabs، نشاندهنده تکامل مداوم GPU ها از شتاب دهنده های گرافیکی ساده به واحدهای محاسباتی عمومی قدرتمند است. با این پیشرفت ها، GPU ها به ابزارهای ضروری برای وظایف مدرن AI و محاسبات با عملکرد بالا تبدیل شدهاند. در قسمت بعدی مقاله، به بررسی نقطه اوج این تحولات خواهیم پرداخت. با من همراه باشید.
تکامل GPU ها در زمینه محاسبات هوش مصنوعی (AI) از اواخر دهه 2000 تا به امروز به طور چشم گیری تغییر کرده است. در سال 2009، محققان دریافتند که GPU ها می توانند سرعت آموزش شبکه های عصبی را تا 70 برابر افزایش دهند. این یافته آغازگر تحولی بزرگ در استفاده از GPU ها برای محاسبات علمی و AI بود.
در اوایل دهه 2010، NVIDIA نقش مهمی در ترویج پذیرش گستردهی GPU ها در صنعت و تحقیقات علمی ایفا کرد. آنها اولین GPU با هستههای Tensor را معرفی کردند که به طور خاص برای محاسبات علمی و AI طراحی شده بود. معرفی معماری Pascal و کارت گرافیکی P100 در سال 2016 به بهبودهای قابل توجهی در عملکرد و بهینهسازی برای وظایف یادگیری عمیق انجامید.
اوایل دهه 2020 نقطه عطف دیگری در این تکامل بود، با طراحی معماریهای پیشرفتهای مانند Volta، Ampere و Hopper که به طور خاص برای کاربردهای AI ساخته شده بودند. V100، که بر اساس معماری Volta و در سال 2017 معرفی شد، به طور قابل توجهی عملکرد هستههای تنسور را برای محاسبات AI بهبود بخشید. سپس در سال 2020، کارت گرافیکی A100 از معماری Ampere جهش بزرگی در قدرت محاسباتی و بهینهسازی برای مدلهای زبانی بزرگ (LLMها) ارائه داد. پس از آن، GPU H100 که در مارس 2022 با معماری Hopper معرفی شد، به طور خاص بر روی AI و یادگیری عمیق متمرکز بود.
کارت گرافیک NVIDIA H200 Tensor Core به عنوان جانشین H100 معرفی شده و بهبود های قابل توجهی را برای Generative AI و محاسبات با کارایی بالا (HPC) ارائه میدهد. یکی از ویژگی های برجسته این GPU، حافظه 141 گیگابایتی از نوع HBM3e با پهنای باند 4.8 ترابایت بر ثانیه است، که به طور قابل ملاحظه ای سریع تر از مدل قبلی یعنی H100 است. این افزایش عملکرد به ویژه برای مدل های زبانی بزرگ مانند GPT-3 و LLaMA 2 اهمیت دارد و میتواند سرعت اجرای وظایف مربوط به آن ها را به ترتیب 1.6 برابر و 1.9 برابر افزایش دهد.
علاوه بر این، H200 بخشی از پیشرفتهای مستمر NVIDIA در معماری Hopper است و در سوپرچیپ جدید NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip مورد استفاده قرار میگیرد. این سوپرچیپ دارای مدل حافظه یکپارچهای بین CPU و GPU است که از فناوریNVIDIA® NVLink®-C2C برای تسریع در کاربردهای AI و HPC استفاده میکند. این سیستم تا 10 برابر عملکرد بالاتری را برای کاربردهایی که با ترابایتها داده سر و کار دارند، ارائه میدهد. ادغام این GPU با پردازندههای Grace امکان ارتقاء مقیاس پذیر را بدون نیاز به تغییرات عمده در زیر ساخت های موجود فراهم میکند، که آن را به انتخابی مناسب برای افزایش بارهای کاری AI تبدیل میکند.
کارت گرافیک NVIDIA GH200 NVL2 به طور کامل دو سوپر چیپ GH200 را با استفاده از فناوری NVLink به طور کامل به هم متصل میکند و تا 288 گیگابایت حافظه با پهنای باند بالا، 10 ترابایت بر ثانیه پهنای باند حافظه، و 1.2 ترابایت حافظه سریع را فراهم میآورد. این سیستم که از امروز در دسترس است، تا 3.5 برابر ظرفیت حافظه GPU و 3 برابر پهنای باند بیشتر از NVIDIA H100 Tensor Core GPU در یک سرور فراهم میکند که برای وظایف با نیاز به حافظه بالا و محاسباتی بسیار سنگین ایدهآل است.
معماری NVIDIA Blackwell بهعنوان جانشین معماری Hopper می باشد. این معماری با استفاده از 208 میلیارد ترانزیستور و دو چیپ متصل با پهنای باند 10 ترابایت بر ثانیه، قدرت پردازشی فوقالعادهای را به کاربران ارائه میدهد و به طور ویژه برای پردازش مدلهای پیچیده AI مانند LLMs و مدلهای Mixture-of-Experts (MoE) طراحی شده است. استفاده از نسل دوم Transformer Engine و هستههای Tensor، موجب افزایش دقت و سرعت در پردازش مدلهای بزرگ میشود.
یکی دیگر از ویژگیهای برجسته ی Blackwell، امنیت آن است که از طریقConfidential Computing و قابلیت TEE-I/O تضمین میشود. این معماری با بهینه سازی و تسریع در پردازش های شتاب دهی شده، در نسخه های مختلف GB200، B200 و B100 عرضه شده که هرکدام برای نیازهای خاص طراحی شده اند.
به گفتهی Jensen Huang، مدیرعامل NVIDIA ، معماری Blackwell میتواند عملکرد استنتاج را تا 50 برابر بهبود دهد و در ترکیب با مدل جدید OpenAI o1، زمان استدلال مدل ها را از چند دقیقه به چند ثانیه کاهش دهد.
در جدول زیر به مقایسهی معماریهای مختلف و تکامل گرافیک پردازشی NVIDIA از سال 2016 تا 2024 پرداختهام. از معماری Pascal تا Blackwell، هر معماری تحسین های قابل توجهی در کارایی، ظرفیت محاسباتی و کاربرد های هدفمند برای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق را به نمایش گذاشته است.
رشد سریع در توسعه و استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (LLMها) و دیگر کاربردهای هوش مصنوعی با نیازهای محاسباتی بالا، به ویژه توسط شرکتهای بزرگ مانند Google، Microsoft و OpenAI که از GPU های NVIDIA برای آموزش مدلهای خود استفاده میکنند، موفقیت NVIDIA در این حوزه را برجسته میکند. علاوه بر این، سرمایه گذاری قابل توجه NVIDIA در تحقیق و توسعه CUDA و کتابخانه های مرتبط به آن کمک کرده است تا این شرکت در صدر بازار GPU های AI باقی بماند.
در بخشهای قبلی، به بررسی تاریخچه و اهمیت GPU پرداختیم. اکنون میخواهیم بررسی کنیم که اجزای GPU چه هستند و چرا این اجزا آن را برای پردازش های سنگین و محاسبات پیچیده بسیار مناسب میسازند.
هستههای پردازشی در GPU از هزاران هسته کوچک تشکیل شدهاند که به صورت موازی کار میکنند. هر هسته میتواند عملیاتهای ریاضی ساده مانند جمع، تفریق، ضرب و تقسیم ماتریسها و بردارها را به صورت همزمان انجام دهد. این هستهها به طور یکپارچه در یک چیپ سیلیکونی قرار دارند و اجازه میدهند که تعداد زیادی عملیات به صورت همزمان انجام شود.
این ویژگی بهویژه برای یادگیری ماشین و AI اهمیت دارد. مدلهای پیچیده مانند شبکه های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) به پردازش همزمان و موازی حجم بالایی از دادهها نیاز دارند. برای مثال، در آموزش مدلهای یادگیری عمیق برای تشخیص تصاویر، هر هسته از GPU میتواند بخشی از عملیات پردازش دادههای تصویری را انجام دهد و به این ترتیب هزاران تصویر به طور همزمان پردازش میشود. این توانایی هسته های پردازشی GPU، باعث میشود که سیستم های پیشرفته ای مانند خودروهای خودران یا تشخیص پزشکی از روی تصاویر پزشکی قادر به ارائه نتایج دقیق در زمان کوتاهی باشند.
واحدهای حافظه در GPU ها به منظور دسترسی سریع به دادهها طراحی شدهاند و شامل حافظههای پیشرفتهای مانند GDDR (Graphics Double Data Rate) و HBM (High Bandwidth Memory) هستند. این حافظه ها با پهنای باند بالا، به GPU اجازه می دهند که داده ها را با سرعت بسیار بالا بخواند و پردازش کند، که این ویژگی بهویژه در حوزه هوش مصنوعی حائز اهمیت است.
حافظه GDDR، به ویژه GDDR6، به دلیل نرخ دادهای تا 16 گیگابیت بر ثانیه، با طراحی بهینهسازی شده، سرعت بالای انتقال داده ها و زمان تأخیر پایین، به GPU این امکان را می دهد که داده های زیادی را همزمان پردازش کند و بارهای سنگین محاسباتی را مدیریت نماید.
این حافظه برای الگوریتم های یادگیری عمیق و پردازش داده های بزرگ نیز حیاتی است و بهعنوان یک گزینه مقرون به صرفه برای کاربرد های هوش مصنوعی در مقیاس کوچک و میان رده به کار میرود. کارت های گرافیکی مدرن، مانند NVIDIA RTX 30، از GDDR6 استفاده میکنند که نشاندهنده تطابق این نوع حافظه با نیازهای روزافزون محاسباتی است.
در مقابل، حافظه HBM با طراحی عمودی و چند لایه ای خود، ظرفیت و پهنای باند بسیار بالاتری را ارائه می دهد.
نسلهای فعلی مانند HBM2 و HBM2E قادر به فراهم کردن پهنای باندی بیش از 2.0 ترابایت بر ثانیه هستند. این ویژگی ها باعث می شوند که HBM برای کاربرد های هوش مصنوعی و یاد گیری عمیق ایدهآل باشد، زیرا این حوزه ها نیاز به پردازش سریع حجم بالای داده ها دارند. همچنین، HBM به کاهش مصرف انرژی کمک کرده و سرعت پردازش را افزایش میدهد، که این ویژگیها در سناریوهای محاسباتی با عملکرد بالا بسیار مهم هستند.
مقایسه ویژگیهای GDDR و HBM:
در نتیجه، GDDR و HBM هر دو نقش های حیاتی در محاسبات هوش مصنوعی ایفا میکنند، اما نیازهای متفاوتی را بر اساس طراحی های ساختاری و ویژگی های عملکردی خود تأمین میکنند. GDDR به دلیل هزینه پایین و عملکرد کافی برای کاربردهای هوش مصنوعی در مقیاس کوچک و میان رده، همچنان مورد استفاده قرار میگیرد. در مقابل، HBM در سناریوهای محاسباتی با عملکرد بالا که در آنها پهنای باند و کارایی برای پردازش مدل های پیچیده هوش مصنوعی، مانند یادگیری عمیق و مدلهای بزرگ زبان، اهمیت بالایی دارند، ترجیح داده میشود. با پیشرفت فناوری، هر دو نوع حافظه به تطابق با نیازهای روزافزون در زمینه هوش مصنوعی ادامه میدهند.
واحدهای Rendering در GPU ها برای تولید تصاویر 3D با کیفیت و سرعت بالا طراحی شدهاند. این واحد ها قادر به تولید تصاویر با جزئیات بسیار دقیق و انیمیشن های روان هستند، که تجربه کاربری در بازی های کامپیوتری را بهبود می بخشد.
در زمینه AI، واحدهای Rendering نقش کلیدی در تجسم و تحلیل داده های پیچیده دارند. برای مثال، هنگام آموزش مدل های یادگیری عمیق، نتایج مدل ها ممکن است شامل نقشه های حرارتی یا تجسمات 3D از داده ها باشد. واحد های Rendering امکان تجسم دقیق و در زمان واقعی نتایج را فراهم میکنند. به طور خاص، در شبیه سازی حرکت ذرات یا تجزیه و تحلیل رفتار سیالات، واحد های Rendering به ایجاد و مدیریت مدل های پیچیده 3D کمک میکنند.
واحدهای Rendering شامل دو بخش اصلی هستند:
- واحدهای پردازش ورتکس (Vertex Processing Units): این واحدها مسئول پردازش نقاط (Vertex) در فضای 3D هستند که با هم ترکیب میشوند تا اشیاء 3D را تشکیل دهند. عملیات هایی که این واحدها انجام می دهند شامل تغییر مکان، چرخش و تغییر مقیاس نقاط است. دادههای 3D به مختصات 2D تبدیل میشوند تا روی صفحه نمایش داده شوند. برای مثال، در محیطهای شبیه سازی و واقعیت مجازی، این واحدها بهطور مؤثر برای ایجاد و مدیریت اشیاء 3D در زمان واقعی استفاده میشوند. بدون وجود این واحدها، ایجاد و مدیریت مدلهای پیچیده 3D در تحلیل دادهها، بهویژه در کاربردهای AI، بسیار دشوار و کند می شود.
- واحد های پردازش پیکسل (Pixel Processing Units): این واحد ها وظیفه پردازش و رنگ آمیزی پیکسل ها را دارند. پیکسل ها نقاط کوچکی هستند که در مجموع تصویر نهایی را تشکیل میدهند. واحد های پردازش پیکسل عملیات هایی مانند شیدینگ (Shading) و تکسچر (Texture) را انجام میدهند. عملیات Shading برای ایجاد نمودارها و گرافهای 3D با نورپردازی واقعی است که تحلیل داده ها را تسهیل میکند و به بهبود دقت در شناسایی اشیا کمک میکند. عملیات Texture برای ایجاد محیط های مجازی با جزئیات بالا در تمرین ها و آموزش های شبیه سازی کاربرد دارد و بهبود تحلیل تصاویر با افزودن جزئیات سطحی بیشتر که در تشخیص الگوها مفید است. بدون واحدهای پردازش پیکسل، انجام این عملیات ها به CPU محول میشد که به دلیل کمبود هسته های پردازشی موازی، سرعت و کیفیت Rendering به شدت کاهش می یافت و تجربه کاربری در بازی ها و کاربردهای AI به طور قابل توجهی ضعیف تر می شد.
واحدهای محاسباتی (Compute Units) در GPUها برای اجرای پردازشهای سنگین و پیچیده طراحی شدهاند. این واحدها توانایی انجام محاسبات موازی و همزمان دارند که در زمینههای مختلف، از جمله یادگیری ماشین، شبیه سازی های فیزیکی و هوش مصنوعی کاربرد دارند. برای مثال، در آموزش مدلهای یادگیری عمیق مانند GPT-4، هزاران GPU به صورت همزمان حجم عظیمی از دادههای متنی را پردازش میکنند. این پردازش موازی امکان آموزش سریعتر مدلها را فراهم میکند.
بدون قدرت محاسباتی موازی GPUها، آموزش مدلهای پیچیدهای مانند GPT-4 ممکن است سالها طول بکشد. با این حال، استفاده از GPUها باعث میشود که این فرآیند در عرض چند ماه تکمیل شود. این واحدها علاوه بر افزایش سرعت پردازش، بهینهسازی مصرف انرژی را نیز در نظر میگیرند تا بتوانند در کنار سرعت بالا، کارایی مناسبی ارائه دهند.
واحدهای محاسباتی همچنین با واحدهای حافظه و رندرینگ در GPU همکاری میکنند تا انتقال دادهها با سرعت بالا و بدون تأخیر صورت گیرد. این تعاملات پیچیده میان واحدهای مختلف GPU باعث میشود که آموزش مدلهای هوش مصنوعی، شبیهسازیهای پیشرفته و پردازش دادههای پیچیده به صورت مؤثر انجام شوند.
در این مقاله، به بررسی GPU ها و نقش حیاتی آنها در محاسبات مدرن، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی (AI) پرداختیم. موفقیت مدلهای زبان بزرگ (LLM) و مدلهای تولید تصویر و ویدئو به توانایی پردازش سریع دادهها وابسته است. بهعنوان مثال، کارایی مدل OpenAI-o1 با افزایش سرعت پردازندهها و کاهش زمان پاسخها، به طرز چشمگیری بهبود میابد . همچنین، مدل جدید Llama 3.2 از متا با استفاده از GPU های بیشتراموزش دیده و مدل بزرگتر شده است و قابلیت های آن افزایش یافته است. همچنین معماری Blackwell سرعت پردازش را به شدت افزایش خواهد داد.
آیندهی هوش مصنوعی با توسعه تراشه های نورومورفیک که شبیه به عملکرد مغز انسان عمل میکنند، میتواند مرزهای قابلیتهای AI را گسترش دهد. OpenAI نیز در حال تولید تراشههای اختصاصی خود با همکاری TSMC است تا نیازهای محاسباتی فزایندهاش را برآورده کند. واحد پردازش تنسور (TPU) گوگل نیز به عنوان یک بازیگر مهم در محاسبات یادگیری عمیق شناخته می شود. که با تکنولوژی AlphaChip، که توسط شرکت DeepMind توسعه یافته یافته که بهعنوان ابزاری برای طراحی و تولید تراشه های بهینه و کارآمد در زمینه هوش مصنوعی در نظر گرفته شده، به تحقق قابلیتهای جدید در محاسبات هوش مصنوعی کمک میکند. این فناوری میتواند به توسعه معماری های جدید و بهبود کارایی مدلهای یادگیری عمیق کمک شایانی کند.
در نهایت، تغییر به سمت معماریهای نورومورفیک و فناوریهای جدید نمایانگر تحولی در طراحی محاسباتی است که ممکن است دستیابی به هوش عمومی مصنوعی (AGI) را تسهیل کند. با هر پیشرفت در این فناوریها، به آیندهای نزدیکتر میشویم که ماشینهای هوشمند قادر به یادگیری و استدلال مانند انسانها هستند.
از اینکه در این سفر به دنیای محاسبات و سختافزار هوش مصنوعی با من همراه بودید، سپاسگزارم و منتظر نظرات شما درباره این مقاله هستم!
ممنون از شما که در این سفر به دنیای Deeps با من همراه بودید.
لینک انگلیسی مقاله در Medium
لطفا اگر مایل بودید مقاله دیگر من" شکستن مرزها با LLM-T-B: توسعه کد و یک مفهوم جامع برای ساخت یک ربات تلگرام که میتواند برای وظایف مختلف در تمامی کسب و کارها استفاده شود." رو در ویرگول ببینید .
مرز باریک بین واقعیت و خیال: با ۱۰ مدل استخراجشده از GANs آشنا شوید!
امیدوارم از مطالب لذت برده باشید .
