برای کار با داده‌های حجیم Big Data و الگوریتم‌های پیچیده، دیتاسنترها به قلب تپنده پردازش و ذخیره‌سازی اطلاعات تبدیل شده‌اند. با افزایش روزافزون حجم داده‌ها، نیاز به پردازش قدرتمندتر نیز به طور فزاینده‌ای احساس می‌شود. در این میان، پردازنده‌های گرافیکی (GPU) به عنوان شتاب‌دهنده‌های قدرتمند، نقشی کلیدی در ارتقای کارایی دیتاسنترها ایفا می‌کنند.

GPUها با معماری منحصر به فرد خود، برای پردازش‌های موازی و وظایف سنگین مانند هوش مصنوعی و یادگیری عمیق بهینه‌سازی شده‌اند. این امر آنها را به گزینه‌ای ایده‌آل برای دیتاسنترهایی تبدیل می‌کند که با چالش‌های تحلیل داده‌های حجیم، پردازش تصاویر و ویدئو، و اجرای الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی روبرو هستند.

کلان داده (Big Data)

برای آشنایی ابتدا باید بدانید Big Data چیست؛ کلان داده به مجموعه داده‌هایی اطلاق می‌شود که به دلیل حجم زیاد، تنوع ساختاری و سرعت تولید بالا، با ابزارها و روش‌های سنتی پردازش اطلاعات قابل مدیریت و تحلیل نیستند. این داده‌ها شامل داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته از منابع مختلف مانند تراکنش‌های مالی، رسانه‌های اجتماعی، داده‌های حسگر، تصاویر و ویدئوها می‌شوند.

کاربردهای کلان داده

• تجزیه و تحلیل داده‌ها: استخراج اطلاعات ارزشمند از حجم عظیمی از داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری، افزایش کارایی و ایجاد فرصت‌های جدید.
• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای یادگیری الگوها و پیش‌بینی‌ها از حجم عظیم داده‌ها.
• اینترنت اشیا: ارائه خدمات بهتر، بهینه‌سازی مصرف انرژی و ارتقای امنیت با استفاده از داده‌های دستگاه‌های متصل به اینترنت.

GPU در مقابل CPU

پیش از اینکه بخواهیم به سراغ انواع پردازنده گرافیکی دیتاسنتر برویم، لازم است تفاوت اساسی بین GPU و CPU را درک کنیم. CPU یا پردازنده مرکزی، مغز کامپیوتر محسوب می شود و وظایف کلی پردازش را بر عهده دارد. در مقابل، GPU برای پردازش های موازی و وظایف مرتبط با گرافیک و محاسبات پیچیده بهینه شده است.

توانایی GPU در پردازش موازی، آن را به طور خاص برای کاربردهایی مانند یادگیری عمیق، هوش مصنوعی، پردازش تصاویر و ویدئو، و تجزیه و تحلیل داده های حجیم مناسب می کند.

معرفی انواع پردازنده گرافیکی دیتاسنتر

در حال حاضر، دو شرکت پیشرو در زمینه تولید پردازنده های گرافیکی دیتاسنتر، انویدیا (NVIDIA) و ای ام دی (AMD) هستند. هر کدام از این شرکت ها، طیف وسیعی از GPUها را با ویژگی ها و کارایی های مختلف ارائه می دهند.

پردازنده های گرافیکی انویدیا

• سری Tesla: این سری قدرتمندترین GPUهای انویدیا برای دیتاسنترها هستند و برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ طراحی شده اند. مدل های محبوب این سری شامل Tesla V100، Tesla A100 و Tesla H100 می باشند.
• سری Quadro: این سری برای ایستگاه های کاری حرفه ای و کاربردهای گرافیکی سنگین مانند طراحی مهندسی، انیمیشن سازی و جلوه های ویژه طراحی شده است. مدل های محبوب این سری شامل Quadro RTX 8000 و Quadro RTX 6000 می باشند.
• سری GeForce: این سری شامل GPUهای مصرف کننده است که می توان از آنها در دیتاسنترها برای کاربردهای سبک تر مانند رمزنگاری، مجازی سازی و سرورهای وب استفاده کرد. مدل های محبوب این سری شامل GeForce RTX 3090 و GeForce RTX 3080 می باشند.

پردازنده های گرافیکی ای ام دی

• سری Instinct: این سری برای رقابت با GPUهای Tesla انویدیا در بازار هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده است. مدل های محبوب این سری شامل Instinct MI100، Instinct MI250X و Instinct MI50 می باشند.
• سری Radeon Pro: این سری برای ایستگاه های کاری حرفه ای و کاربردهای گرافیکی سنگین مانند طراحی مهندسی، انیمیشن سازی و جلوه های ویژه طراحی شده است. مدل های محبوب این سری شامل Radeon Pro WX 9100 و Radeon Pro WX 8000 می باشند.
• سری Radeon RX: این سری شامل GPUهای مصرف کننده است که می توان از آنها در دیتاسنترها برای کاربردهای سبک تر مانند رمزنگاری، مجازی سازی و سرورهای وب استفاده کرد. مدل های محبوب این سری شامل Radeon RX 6900 XT و Radeon RX 6800 XT می باشند.

مقایسه انواع پردازنده گرافیکی دیتاسنتر

انتخاب GPU مناسب برای دیتاسنتر به عوامل مختلفی مانند نوع کاربری، حجم داده‌ها، بودجه و نیازهای عملکردی بستگی دارد.

معیارهای مقایسه

• عملکرد: سرعت پردازش، نرخ فریم، تعداد هسته ها، حافظه
• مصرف برق: میزان برق مصرفی توسط GPU
• خنک سازی: نوع سیستم خنک سازی مورد نیاز برای GPU
• قیمت: هزینه خرید GPU
• سازگاری نرم افزار: سازگاری GPU با نرم افزارها و کتابخانه های مورد استفاده

مقایسه سری های مختلف

• Tesla vs Instinct: هر دو سری برای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ طراحی شده اند. Tesla به طور کلی عملکرد و حافظه بیشتری ارائه می دهد، در حالی که Instinct ممکن است مقرون به صرفه تر باشد.
• Quadro vs Radeon Pro: هر دو سری برای ایستگاه های کاری حرفه ای و کاربردهای گرافیکی سنگین طراحی شده اند. Quadro به طور کلی عملکرد و ویژگی های بیشتری را برای برنامه های CAD و DCC ارائه می دهد، در حالی که Radeon Pro ممکن است قیمت مناسب تری داشته باشد.
• GeForce vs Radeon RX: هر دو سری شامل GPUهای مصرف کننده هستند که می توانند برای کاربردهای سبک تر در دیتاسنتر استفاده شوند. GeForce به طور کلی عملکرد بهتری را برای بازی و سرگرمی ارائه می دهد، در حالی که Radeon RX ممکن است برای رمزنگاری و مجازی سازی مناسب تر باشد.

نکات مهم خرید

• قبل از خرید GPU، به طور کامل نیازهای خود را مشخص کنید.
• معیارهای مختلف مانند عملکرد، مصرف برق، خنک سازی، قیمت و سازگاری نرم افزار را در نظر بگیرید.
• سری های مختلف GPU را از نظر عملکرد، ویژگی ها و قیمت مقایسه کنید.
• منابع و اطلاعات معتبر را برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد پردازنده های گرافیکی دیتاسنتر مطالعه کنید.

با انتخاب GPU مناسب، می توانید به طور قابل توجهی کارایی پردازش دیتاسنتر خود را ارتقا داده و از مزایای هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل داده های حجیم بهره مند شوید.

برای کسب بهترین قیمت و مشاوره تخصصی در زمینه خرید پردازنده‌های گرافیکی دیتاسنتر و راهکارهای بهینه‌سازی عملکرد، به شرکت HPN مراجعه کنید. ما به عنوان تنها واردکننده و فروشنده رسمی این محصولات در کشور، طیف گسترده‌ای از GPUهای قدرتمند را با تضمین اصالت و کیفیت بالا ارائه می‌دهیم. با تکیه بر دانش فنی و تجربه تیم متخصص ما، می‌توانید مناسب‌ترین GPU را برای نیازهای خاص دیتاسنتر خود انتخاب کرده و از مزایای بی‌نظیر فناوری‌های نوین در حوزه پردازش داده بهره‌مند شوید.”