واحدهای پردازش گرافیکی در اواخر دهه ۱۹۹۰ به رایانه‌های سازمانی با کارایی بالا آمدند و انویدیا اولین GPU را برای رایانه‌های شخصی به نام GeForce 256 در سال ۱۹۹۹ معرفی کرد.

با گذشت زمان، قدرت پردازشی پردازنده‌های گرافیکی، تراشه‌ها را به گزینه‌ای محبوب برای سایر کارهایی که نیاز به منابع زیادی دارند و مرتبط با گرافیک نیستند، تبدیل کرد. کاربردهای اولیه شامل محاسبات علمی و مدل سازی بود. در اواسط دهه ۲۰۱۰، محاسبات GPU همچنین به یادگیری ماشین لرنینگ و نرم افزار هوش مصنوعی کمک می‌کرد.

چرا GPUها ساخته شدند؟

در روزهای اولیه محاسبات، واحد پردازش مرکزی (CPU) این محاسبات را انجام می‌داد. با این حال، با توسعه برنامه‌های گرافیکی فشرده‌تر، خواسته‌های آن‌ها بر CPU فشار وارد کرد و عملکرد را کاهش داد. پردازنده‌های گرافیکی به‌عنوان راهی برای تخلیه آن وظایف از CPU و بهبود رندر گرافیک سه‌بعدی توسعه داده شدند. پردازنده‌های گرافیکی با استفاده از روشی به نام پردازش موازی کار می‌کنند، که در آن چندین پردازنده بخش‌های جداگانه‌ای از یک وظیفه را انجام می‌دهند.

پردازنده‌های گرافیکی در بازی‌های رایانه شخصی (کامپیوتر شخصی) به خوبی شناخته شده‌اند و امکان ارائه گرافیکی روان و با کیفیت را فراهم می‌کنند. توسعه دهندگان همچنین شروع به استفاده از GPU به عنوان راهی برای تسریع بار کاری در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی (AI) کردند.

امروزه از پردازنده‌ های گرافیکی چه استفاده‌ ای می‌ شود؟

امروزه، تراشه‌های گرافیکی برای کارهای متنوع‌تری نسبت به آنچه که در ابتدا برای آن طراحی شده بودند، کاربرد دارند، به این دلیل که پردازنده‌های گرافیکی مدرن نسبت به گذشته قابل برنامه‌ریزی‌تر هستند.

چند نمونه از کاربردهای GPU عبارتند از:

پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند رندر برنامه‌های گرافیکی دوبعدی و سه‌بعدی را تسریع کنند.

ویرایش ویدیو و ایجاد محتوای ویدیویی با پردازنده‌های گرافیکی بهبود یافته است. برای مثال، تدوین‌گرهای ویدئو و طراحان گرافیک می‌توانند از پردازش موازی یک GPU برای ارائه سریع‌تر ویدیو و گرافیک با کیفیت بالا استفاده کنند.

گرافیک بازی‌های ویدیویی از نظر محاسباتی فشرده‌تر شده‌اند، بنابراین برای همگام شدن با فناوری‌های نمایشگر، مانند ۴K و نرخ‌های تازه‌سازی بالا، بر پردازنده‌های گرافیکی با کارایی بالا تأکید شده است.

پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند یادگیری ماشین را تسریع کنند. با توانایی محاسباتی بالای یک GPU، حجم کاری مانند تشخیص تصویر را می‌توان بهبود بخشید.

واحدهای پردازش گرافیکی می‌توانند کار CPUها را به اشتراک بگذارند و شبکه ‌های عصبی یادگیری عمیق را برای برنامه ‌های کاربردی هوش مصنوعی آموزش دهند. هر گره در یک شبکه عصبی محاسباتی را به عنوان بخشی از یک مدل تحلیلی انجام می‌دهد. برنامه نویسان در نهایت متوجه شدند که می‌توانند از قدرت پردازنده‌های گرافیکی برای افزایش عملکرد مدل‌ها در یک ماتریس یادگیری عمیق استفاده کنند، از موازی کاری بسیار بیشتری نسبت به CPU های معمولی استفاده می‌کنند. فروشندگان پردازنده‌های گرافیکی به این موضوع توجه کرده‌اند و اکنون پردازنده‌های گرافیکی مخصوصاً برای کاربردهای یادگیری عمیق ایجاد می‌کنند.

همچنین از پردازنده‌های گرافیکی برای استخراج بیت کوین و سایر ارزهای دیجیتال مانند اتریوم استفاده شده است.

واحدهای پردازش گرافیکی چگونه کار می‌ کنند؟

یک GPU ممکن است با یک CPU در همان مدار الکترونیکی، روی یک کارت گرافیک یا در مادربرد یک رایانه شخصی یا سرور یکپارچه یافت شود. پردازنده‌های گرافیکی و پردازنده‌های مرکزی از نظر ساخت تقریباً مشابه هستند. با این حال، پردازنده‌های گرافیکی مخصوصاً برای انجام محاسبات پیچیده‌تر ریاضی و هندسی طراحی شده‌اند. این محاسبات برای ارائه گرافیک ضروری است. پردازنده‌های گرافیکی ممکن است ترانزیستورهای بیشتری نسبت به CPU داشته باشند.

پردازنده‌های گرافیکی از پردازش موازی استفاده می‌کنند، جایی که چندین پردازنده بخش‌های جداگانه‌ای از یک وظیفه را انجام می‌دهند. یک GPU همچنین دارای RAM (حافظه دسترسی تصادفی) مخصوص به خود برای ذخیره اطلاعات روی تصاویری است که پردازش می کند. اطلاعات مربوط به هر پیکسل از جمله مکان آن روی نمایشگر ذخیره می شود. یک مبدل دیجیتال به آنالوگ (DAC) به رم متصل است و تصویر را به سیگنال آنالوگ تبدیل می کند تا نمایشگر بتواند آن را نمایش دهد.

واحدهای پردازش گرافیکی در دو نوع یکپارچه و گسسته عرضه می‌شوند. پردازنده‌های گرافیکی مجتمع در کنار پردازنده گرافیکی تعبیه شده‌اند، در حالی که پردازنده‌های گرافیکی مجزا را می‌توان روی یک برد مدار جداگانه نصب کرد.

برای شرکت‌هایی که به قدرت محاسباتی سنگین نیاز دارند یا با یادگیری ماشین یا تجسم‌های سه بعدی کار می‌کنند، نصب پردازنده‌های گرافیکی در فضای ابری ممکن است گزینه خوبی باشد. نمونه‌ای از آن، پردازنده‌های گرافیکی ابری گوگل هستند که پردازنده‌های گرافیکی با کارایی بالا را در Google Cloudارائه می‌دهند. میزبانی پردازنده‌های گرافیکی در فضای ابری از مزایای آزادسازی منابع محلی، صرفه جویی در زمان، هزینه و مقیاس پذیری برخوردار خواهد بود. کاربران می توانند بین طیف وسیعی از انواع GPU انتخاب کنند و در عین حال بر اساس نیازهای خود عملکرد انعطاف پذیری کسب کنند.

ابر گرافیک ارائه دهنده سرورهای ابری گرافیکی در ایران است و این قابلیت را به شما می‌دهد تا بین تعداد زیادی GPU، نسبت به نیاز خود، سرویس مورد نظر را به صورت ساعتی خریداری کنید. همچنین با این سرویس ها نیاز شما به خرید کارت گرافیک و سیستم گران کاهش پیدا می کند و می توانید کار های خود را با کیفیت، سرعت و قیمت بسیار مناسب انجام دهید.