مواردی که باید قبل از خرید GPU سرور بدانید!

مواردی که باید قبل از خرید GPU سرور بدانید!

سرورها و پردازشگرهای گرافیکی (GPU) نقش حیاتی در افزایش سرعت و کارایی زیرساخت‌های فناوری اطلاعات دارند. از زمانی که پردازش‌های سنگین مانند یادگیری ماشینی (Machine Learning)، تجزیه‌وتحلیل داده‌های کلان (Big Data) و گرافیک‌های پیشرفته نیاز به قدرت پردازش بالایی دارند، اهمیت استفاده از GPU در سرورها به شدت افزایش یافته است. اگر قصد خرید GPU برای سرور خود را دارید، باید به نکات مختلفی توجه کنید تا خرید شما از نظر عملکرد و هزینه بهینه باشد. در اینجا، به بررسی مهم‌ترین مواردی که باید قبل از خرید GPU سرور بدانید، خواهیم پرداخت.

تعیین نیازهای کاربردی سرور

قبل از هرچیز، باید نیازهای دقیق خود را برای سرور مشخص کنید. نوع استفاده‌ای که از سرور و GPU خواهید داشت، بر انتخاب مدل مناسب تأثیر خواهد گذاشت. برخی از سوالات کلیدی که باید به آنها پاسخ دهید عبارتند از:

آیا سرور شما برای محاسبات گرافیکی و پردازش‌های سنگین مانند یادگیری ماشینی، رندرینگ گرافیک‌های ۳D یا تجزیه‌وتحلیل داده‌های کلان طراحی شده است؟

آیا به پردازش‌های موازی و حجم بالای داده‌ها نیاز دارید؟

آیا کاربرد شما بیشتر به حافظه زیاد GPU نیاز دارد یا به قدرت پردازش آن؟

این سوالات به شما کمک می‌کنند که از میان مدل‌های مختلف GPU، مدل مناسب‌تری را انتخاب کنید.

انتخاب مناسب نوع GPU برای سرور

انتخاب نوع GPU بسته به نیاز شما متفاوت است. در اینجا انواع مختلفی از GPUهای سرور موجود هستند که در زمینه‌های مختلف کاربرد دارند:

GPUهای ویژه برای محاسبات علمی و یادگیری ماشین

اگر هدف شما از استفاده از GPU، انجام پردازش‌های پیچیده علمی، یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی است، باید به سراغ GPUهایی بروید که برای این منظور بهینه‌سازی شده‌اند. کارت‌های گرافیکی مانند NVIDIA Tesla و NVIDIA A100 برای پردازش‌های موازی پیچیده طراحی شده‌اند و می‌توانند حجم بالایی از داده‌ها را به سرعت پردازش کنند. این کارت‌ها به دلیل داشتن حافظه بیشتر و قابلیت انجام محاسبات دقیق‌تر برای مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق ایده‌آل هستند.

GPUهای مخصوص رندرینگ و گرافیک ۳D

اگر از سرور خود برای رندرینگ گرافیک‌های ۳D و انیمیشن‌ها استفاده می‌کنید، GPUهایی مانند NVIDIA Quadro یا AMD Radeon Pro انتخاب‌های مناسبی هستند. این کارت‌ها به‌طور خاص برای تولید گرافیک‌های بصری با کیفیت بالا طراحی شده‌اند.

GPUهای کاربرد عمومی

برای انجام کارهای عمومی و پردازش‌های سبک‌تر، کارت‌های گرافیک عمومی مانند NVIDIA GeForce RTX یا AMD Radeon می‌توانند انتخاب‌های اقتصادی و کارا باشند. این کارت‌ها قدرت پردازشی خوبی را ارائه می‌دهند و برای استفاده‌های عمومی‌تر مانند میزبانی وب‌سایت یا انجام کارهای گرافیکی ساده مناسب هستند.

حجم و نوع حافظه GPU

یکی از فاکتورهای مهم در انتخاب GPU برای سرور، حجم و نوع حافظه آن است. حافظه‌ی بیشتر در GPU می‌تواند برای پردازش‌های پیچیده‌تر و برنامه‌های با داده‌های سنگین مفید باشد. در این بخش به نکات مهمی اشاره می‌کنیم:

رم

حافظه VRAM (Video RAM) برای ذخیره‌سازی داده‌های گرافیکی استفاده می‌شود و بر سرعت پردازش‌های گرافیکی تأثیر دارد. برای سرورهایی که به پردازش گرافیک‌های پیچیده یا داده‌های کلان نیاز دارند، انتخاب GPU با حافظه VRAM بالا (مثلاً ۲۴ گیگابایت یا بیشتر) ضروری است.

حافظه HBM (High Bandwidth Memory)

برای کارهایی مانند یادگیری عمیق و پردازش‌های پیچیده علمی، حافظه HBM می‌تواند عملکرد بهتری نسبت به VRAM معمولی ارائه دهد. حافظه HBM به دلیل پهنای باند بالاتر، در پردازش‌های موازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌های عظیم سریع‌تر عمل می‌کند.

قدرت پردازش و هسته‌ها

قدرت پردازش یکی از شاخص‌های کلیدی در انتخاب GPU است. میزان قدرت پردازشی یک GPU معمولاً از طریق تعداد هسته‌های CUDA (برای NVIDIA) یا Stream Processorها (برای AMD) اندازه‌گیری می‌شود. تعداد هسته‌ها مستقیماً با توان پردازش موازی و عملکرد در بارهای سنگین مرتبط است.

هسته‌های CUDA (NVIDIA)

NVIDIA برای محاسبات موازی از هسته‌های CUDA استفاده می‌کند. این هسته‌ها به GPU این امکان را می‌دهند که هزاران دستور را به طور همزمان پردازش کند، که برای کارهایی مانند یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های کلان بسیار مؤثر است. کارت‌های گرافیکی همچون NVIDIA A100 دارای هزاران هسته CUDA هستند و برای پردازش‌های موازی سنگین ایده‌آل هستند.

Stream Processors (AMD)

برای کارت‌های گرافیک AMD، عملکرد پردازشی عمدتاً از طریق تعداد Stream Processorها اندازه‌گیری می‌شود. این هسته‌ها مشابه به هسته‌های CUDA در NVIDIA هستند و می‌توانند برای پردازش موازی از داده‌ها به‌طور مؤثر استفاده کنند.

سازگاری با سخت‌افزار سرور

یکی دیگر از نکات مهم که باید قبل از خرید GPU برای سرور در نظر بگیرید، سازگاری آن با سخت‌افزار موجود است. برخی از سوالات کلیدی که باید از خود بپرسید عبارتند از:

نرم‌افزارها و پشتیبانی از درایورها

نرم‌افزارها و درایورهای مورد استفاده برای GPU نقش حیاتی در عملکرد آن دارند. قبل از خرید GPU، باید از سازگاری درایورها با سیستم عامل و نرم‌افزارهایی که قصد استفاده از آنها را دارید، اطمینان حاصل کنید. برای مثال، برخی از برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین تنها از درایورهای خاص و نسخه‌های خاص CUDA پشتیبانی می‌کنند.

مقیاس‌پذیری و تعداد GPU

اگر نیاز دارید که تعداد زیادی GPU را برای پردازش‌های پیچیده و حجم بالای داده‌ها نصب کنید، باید اطمینان حاصل کنید که سرور شما از لحاظ سخت‌افزاری و نرم‌افزاری توانایی پشتیبانی از چندین GPU را دارد. بسیاری از سرورها و سیستم‌های مدیریت بار (Cluster Management) به شما این امکان را می‌دهند که چندین GPU را به‌طور همزمان نصب کرده و از قدرت پردازشی بیشتری بهره‌برداری کنید.

قیمت و هزینه‌ها

قیمت یکی از فاکتورهای اصلی در انتخاب GPU است. GPUهای حرفه‌ای و مخصوص پردازش‌های پیچیده (مانند NVIDIA A100 یا NVIDIA Tesla V100) هزینه‌های بالایی دارند. بنابراین، باید تعیین کنید که آیا این هزینه‌ها به‌صرفه خواهند بود یا خیر. در عین حال، باید هزینه‌های اضافی مانند مصرف برق و هزینه‌های نگهداری را نیز در نظر بگیرید.

پشتیبانی و گارانتی

قبل از خرید GPU، حتماً از مدت زمان گارانتی و خدمات پشتیبانی تولیدکننده مطمئن شوید. خرید از برندهایی که پشتیبانی و گارانتی‌های معتبر دارند، می‌تواند به شما اطمینان دهد که در صورت بروز مشکل، پشتیبانی مناسب در دسترس خواهید داشت.

نکات دیگر

خرید GPU برای سرور یک تصمیم حیاتی است که باید بر اساس نیازهای کاری، نوع پردازش‌ها، بودجه، و سازگاری با سایر سخت‌افزارها و نرم‌افزارها انجام شود. با در نظر گرفتن فاکتورهای مختلف مانند.

حجم حافظه، نوع و تعداد هسته‌ها، توان مصرفی، سازگاری با سخت‌افزار سرور، و پشتیبانی نرم‌افزاری، می‌توانید یک GPU مناسب برای سرور خود انتخاب کنید که هم از نظر عملکردی و هم اقتصادی بهینه باشد. در ادامه، به نکات تکمیلی دیگری که می‌تواند به شما در انتخاب بهترین GPU کمک کند، اشاره خواهیم کرد.

پشتیبانی از محاسبات موازی (Parallel Computing)

محاسبات موازی یکی از اصلی‌ترین ویژگی‌های کاربردی GPUها است. برای کارهای پردازشی سنگین مانند یادگیری عمیق، تحلیل داده‌های کلان، شبیه‌سازی‌های علمی و رندرینگ، توانایی پردازش همزمان تعداد زیادی از داده‌ها و دستورالعمل‌ها به‌طور همزمان ضروری است. برای این منظور، انتخاب GPUهایی که از معماری CUDA (برای کارت‌های گرافیکی NVIDIA) یا OpenCL (برای کارت‌های گرافیکی AMD) پشتیبانی می‌کنند، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

CUDA Cores (NVIDIA)

هسته‌های CUDA در GPUهای NVIDIA توانایی پردازش موازی بالایی دارند و به‌ویژه برای یادگیری ماشین، شبیه‌سازی‌ها و پردازش‌های علمی بسیار مؤثر هستند. هرچه تعداد هسته‌های CUDA بیشتر باشد، عملکرد پردازشی GPU در بارهای سنگین موازی افزایش می‌یابد.

Stream Processors (AMD)

برای کارت‌های گرافیک AMD، ویژگی مشابه به هسته‌های CUDA در NVIDIA وجود دارد که به Stream Processors معروف است. این پردازنده‌ها هم برای پردازش موازی طراحی شده‌اند و در پردازش‌های با حجم بالا کاربرد دارند.

پشتیبانی از فناوری‌های خاص و نوین

با توجه به پیشرفت‌های سریع در صنعت GPU و نیازهای روزافزون به پردازش‌های تخصصی، برخی از کارت‌های گرافیکی از فناوری‌های خاصی پشتیبانی می‌کنند که می‌تواند به بهبود عملکرد در برخی از زمینه‌ها کمک کند:

Tensor Cores (NVIDIA)

GPUهای NVIDIA از Tensor Cores پشتیبانی می‌کنند که مخصوص پردازش محاسبات ماتریسی در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی طراحی شده‌اند. این تکنولوژی به‌ویژه در مدل‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) مؤثر است. برای کاربردهایی که به قدرت پردازش یادگیری ماشین نیاز دارند، مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) یا پردازش تصویر، Tensor Cores یک مزیت بزرگ محسوب می‌شوند.

Ray Tracing

برای کارهای گرافیکی پیشرفته، از جمله رندرینگ واقعی‌تر با نورپردازی و سایه‌های دقیق، فناوری Ray Tracing اهمیت دارد. این فناوری به‌ویژه در GPUهای سری NVIDIA RTX و برخی از کارت‌های گرافیک AMD وجود دارد و می‌تواند تجربه بصری به‌مراتب بهتری ارائه دهد. بنابراین، اگر نیاز به رندرینگ گرافیک‌های سه‌بعدی پیچیده دارید، بررسی پشتیبانی از این فناوری ضروری است.

توان مصرفی (Power Consumption) و مدیریت انرژی

توان مصرفی یکی از عوامل مهم در انتخاب GPU است. کارت‌های گرافیکی با توان مصرفی بالا می‌توانند باعث افزایش هزینه‌های انرژی سرور شوند و حتی نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته‌تری داشته باشند. برای کاهش هزینه‌های عملیاتی و بهینه‌سازی مصرف انرژی، توجه به مشخصات مصرفی GPU اهمیت دارد.

TDP (Thermal Design Power)

TDP معیاری است که نشان می‌دهد GPU در حالت بار کامل چه مقدار انرژی مصرف می‌کند. کارت‌های گرافیکی با TDP پایین‌تر به شما این امکان را می‌دهند که هزینه‌های انرژی را کاهش دهید و در عین حال سرور شما به صورت پایدار و بدون ایجاد مشکلات حرارتی کار کند. به‌ویژه در محیط‌های داده‌ای که سرورها باید ۲۴/۷ روشن باشند، این نکته از اهمیت زیادی برخوردار است.

سیستم‌های خنک‌کننده

در صورتی که GPU شما توان مصرفی بالایی دارد، نیاز به یک سیستم خنک‌کننده مؤثر خواهید داشت. به‌ویژه در صورت استفاده از چندین GPU در یک سرور، باید سیستم تهویه و خنک‌سازی کافی در نظر گرفته شود تا دمای سرور در حد مطلوب باقی بماند.

پشتیبانی از Virtualization (مجازی‌سازی)

اگر قصد دارید که سرور خود را برای مجازی‌سازی استفاده کنید و چندین ماشین مجازی (VM) را روی یک سرور اجرا کنید، به‌ویژه برای پردازش‌های سنگین مانند یادگیری ماشین یا شبیه‌سازی، باید اطمینان حاصل کنید که GPU انتخابی شما از مجازی‌سازی پشتیبانی می‌کند.

vGPU (Virtual GPU)

بسیاری از کارت‌های گرافیکی NVIDIA و AMD از فناوری vGPU پشتیبانی می‌کنند که به شما این امکان را می‌دهد که از یک GPU فیزیکی برای چندین ماشین مجازی استفاده کنید. این فناوری می‌تواند به‌ویژه در محیط‌های داده‌ای و شرکت‌های بزرگ که نیاز به مدیریت منابع به‌صورت مقیاس‌پذیر دارند، مفید باشد.

NVIDIA GRID

NVIDIA همچنین از پلتفرم NVIDIA GRID پشتیبانی می‌کند که به طور خاص برای استفاده از GPU در محیط‌های مجازی طراحی شده است. این پلتفرم به شما این امکان را می‌دهد که عملکرد گرافیکی بالا را به ماشین‌های مجازی اختصاص دهید و از قدرت GPU برای بارهای پردازشی سنگین بهره‌برداری کنید.

سازگاری با نرم‌افزارهای مورد استفاده

قبل از خرید GPU، بررسی کنید که آیا نرم‌افزارهایی که قصد استفاده از آن‌ها را دارید، از GPU انتخابی شما پشتیبانی می‌کنند یا خیر. نرم‌افزارهای مختلف مانند TensorFlow, PyTorch, CUDA, OpenCL, و نرم‌افزارهای طراحی گرافیکی همگی ممکن است به‌طور متفاوتی با GPUهای مختلف سازگار باشند.