انواع کارت گرافیک برای سرورهای اچ پی

به طور کلی کارت گرافیک برای سیستم های حرفه ای استفاده می شود. در این بین کارت گرافیک های NVIDIA بسیار محبوب بوده و برای سیستم های گیمینگ، انیمیشن، شبیه سازی، طراحی‌های 3D و صنعتی استفاده می شوند.

به طور کلی می توان گفت انواع کارت گرافیک برای سرورهای اچ پی به سه دسته تقسیم می شوند که شامل NVIDIA Quadro، NVIDIA GeForce و Nvidia Tesla است. در این بین Nvidia Tesla برای سرورها، دیتاسنترها و در ورک استیشن ها به کار می رود.

برای چندین دهه که متخصصان فناوری اطلاعات به دنبال خرید سرور و سایر تجهیزات شبکه برای مرکز داده خود بودند، مهم ترین بخش برای آنها سی پی یو بود، در حالیکه همه اجزای مهم هستند. CPU همیشه “مغز” تجهیزات بوده است.

هر چه تعداد CPUهای شما بیشتر باشد یا هرچه سریعتر باشند، یک سرور می تواند کار بیشتری انجام دهد. اما برای برخی اقدامات دیگر CPU ها پاسخگو نبوده و مناسب نیستند. به لطف پیشرفت های فناوری اطلاعات، واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) امروزی برای برگرداندن نتایج سریع در محاسبات پیچیده بسیار سریع‌تر و کارآمدتر عمل می کنند.

کارت گرافیک چیست؟

کارت گرافیک، از جمله تجهیزات سخت افزاری است که وظیفه تولید تصاویر بر روی مانیتور را دارد. هر چه کارت گرافیک بهتری داشته باشید تصاویر باکیفیت‌تری خواهید داشت. این مساله برای گیمرها و کسانی که ویدئو ادیت می‌کنند بسیار مهم است. این کارت ها، با نام های دیگری مثل ویدیو کارت ( Video Card )، Display Card، Display Adapter و یا Graphics Adapter نیز شناخته می‌ شود که می‌ توانید به صورت مجزا آن را خریداری کنید.

GPU یا Graphics Processing Unit مهم ترین قسمت کارت گرافیک است که وظیفه انجام محاسبات و پردازش داده ها را دارد. در واقع می توان گفت GPU هسته اصلی کارت گرافیک محسوب می‌ شود که تمام دستور العمل های مرتبط با نمایش تصویر را از پردازنده اصلی دریافت می‌ کند و پس از پردازش آن ها را روی صفحه مانیتور نمایش می دهد.

برای انتخاب کارت گرافیک برای سرور ها در نظر داشته باشید که بسته به نوع عملکرد سرور، می‌توان آن‌ها را به دو دسته‌ی مناسب برای بارهای معمولی و مناسب برای بارهای حرفه‌ای تقسیم بندی کرد. به عنوان مثال برای یک سرور مخصوص گیمینگ و یا یک سرور مخصوص امورات ساده کامپیوتری و هاستینگ، استفاده از کارت‌های گرافیک مصرف‌کننده توجیه اقتصادی دارد.

اما برای عملیات‌هایی که نیازمند انجام پردازش‌های سنگین و پیچیده هستند، استفاده از کارت‌های گرافیک حرفه‌ای بسیار مهم است. به عنوان مثال برای شرکت‌های بزرگی که برای ماندن در بازار رقابت به کارت‌های گرافیک و سایر سخت‌افزارها وابسته هستند، خرابی یا ناسازگاری آن‌ها می‌تواند منجر به زیان‌های مالی زیادی شود.

به طوری که گاها زیان مالی به وجود آمده بر اثر زمان تلف‌شده و یا نقصان پروژه، از هزینه اولیه خرید یک GPU حرفه‌ای نیز بیشتر خواهد بود. کارت های گرافیکی که برای مصارف حرفه ای استفاده می شوند عموماً دارای قیمت بالایی هستند. به همین دلیل تقاضا آن بسیار کاهش می یابد.

بیشتر بخوانید: آشنایی با انواع کارت گرافیک

چرا GPU ها سریع تر هستند؟

این تصور که GPU ها از CPU ها سریعتر هستند از نظر فنی اشتباه است زیرا نحوه فعالیت این دو کاملا با یکدیگر متفاوت است. در واقع یک VPU در هر پردازدنده 2 تا 16 هسته دارد در حالی که یک GPU دارای هزاران هسته بسیار کوچک روی هر چیپ است.

هسته های بزرگ تر قدرتمندتر هستند و می توانند محاسبات بسیار بزرگتر و طولانی تری را انجام دهند، اما هسته های کوچکتر می توانند “محاسبات شبکه ای” را انجام دهند که برای انجام میلیون ها عملیات کوچک به طور همزمان ایده آل است.

بنابراین، وقتی به درستی پیکربندی شود، CPU کارهایی مانند راه‌اندازی رایانه شخصی، اجرای برنامه‌هایی مانند: Outlook ،Word یا Excel را انجام می‌دهد، در حالی که GPU برای تکمیل هر فعالیتی که نیاز به محاسبات بسیار سریع دارد، استفاده می‌شود.

معرفی کارت گرافیک Nvidia سری Tesla:

از جمله کارت گرافیک های مناسب برای دیتاسنتر کارت گرافیک های سری Tesla است که توان عملیاتی، کارایی و Uptime را به حداکثر می‌رسانند. این کارت های گرافیک برای استفاده از دیتاسنترها و مصارف کاری سنگین و در مقیاس بزرگ استفاده می شوند.

از جمله مدل های این کارت های گرافیکی می توان به NVIDIA Tesla K40 و NVIDIA Tesla K80 اشاره کرد. خط تولید انویدیا تسلا با کارت گرافیک های قدرتمند مثل کارت های GPU AMD Radeon Instinct و Intel Xeon Phi رقابت می کند.

معرفی کارت گرافیک های مخصوص دیتا سنتر:

برای دیتاسنترهایی با مقیاس بزرگ این کارت گرافیک ها مناسب هستند که شامل:

• NVIDIA Tesla A100:

A100 یک کارت گرافیک برای سرورهای اچ پی با هسته Tensor است که از فناوری multi-instance GPU (MIG) بهره می برد. این کارت گرافیک برای ماشین لرنینگ، تجزیه و تحلیل داده ها و (HPC (High Performance Computing یا محاسبات سنگین طراحی شده است. Tesla A100 تا هزاران واحد مقیاس بندی شده است و می تواند به هفت نمونه GPU برای هر اندازه حجم کاری تقسیم شود.

هر تسلا A100 می تواند عملکردی تا 624 ترافلاپس، 40 گیگابایت حافظه، 1555 گیگابایت پهنای باند حافظه و 600 گیگابایت بر ثانیه را فراهم می کند.

• NVIDIA Tesla V100:

V100 یک کارت گرافیک برای سرورهای اچ پی، مجهز به هسته Tensor است که برای ماشین لرنینگ، یادگیری عمیق و محاسبات با کارایی بالا (HPC) طراحی شده است. این دستگاه از فناوری NVIDIA Volta پشتیبانی می‌کند که این فناوری از هسته تانسور پشتیبانی می‌کند، که برای تسریع عملیات رایج تانسور در یادگیری عمیق تخصص دارد. هر تسلا V100 عملکرد 149 ترافلاپس، تا 32 گیگابایت حافظه و یک گذرگاه حافظه 4096 بیتی را ارائه می دهد.

• NVIDIA Tesla P100:

Tesla P100 یک کارت گرافیک برای سرور مبتنی بر معماری پاسکال NVIDIA است که برای ماشین لرنینگ و HPC طراحی شده است. هر P100 تا 21 ترافلاپس عملکرد، 16 گیگابایت حافظه و یک گذرگاه حافظه 4096 بیتی ارائه می دهد.

• NVIDIA Tesla K80:

Tesla K80 یک کارت گرافیک مبتنی بر معماری NVIDIA Kepler است که برای سرعت بخشیدن به محاسبات علمی و تجزیه و تحلیل داده ها طراحی شده است. این شامل 4992 هسته NVIDIA CUDA و فناوری GPU Boost™ است. هر K80 تا 8.73 ترافلاپس عملکرد، 24 گیگابایت حافظه GDDR5 و 480 گیگابایت پهنای باند حافظه را ارائه می دهد. کارت گرافیک Tesla K80 با دو پردازنده گرافیکی GK210، جزء سریع‌ترین محصول تولیدی شرکت NVIDIA محسوب می‌شود.

بیشتر بخوانید: معرفی سوپر تراشه NVIDIA GH200 Grace Hopper

مقایسه کارت گرافیک های AMD و Nvidia:

Nvidia و AMD دو محصول محبوب GPU را در بازار ارائه می دهند. پردازنده‌های گرافیکی انویدیا طیف وسیعی از وظایف را در مراکز داده انجام می دهند، از جمله ماشین لرنینگ و عملکرد مدل‌های ماشین لرنینگ. سازمان ها همچنین از پردازنده های گرافیکی Nvidia برای سرعت بخشیدن به محاسبات در شبیه سازی ابر محاسباتی استفاده می کنند. انویدیا با شریک خود OmniSci برای توسعه یک پلتفرم با پایگاه داده شتاب‌دهی شده توسط GPU، موتور رندر و سیستم بصری برای نتایج تحلیل سریع‌تر کار کرده است.

در همین حال، پردازنده‌های گرافیکی AMD عمدتاً بارهای کاری محاسباتی علمی را هدف قرار می‌دهند. مجموعه GPU آن دو هدف مجزا دارد، یکی برای مدل‌های عملکرد مرکز داده و دیگری برای مدل‌های هدف‌دار بازی. این یک پلت فرم توسعه نرم افزار باز به نام ROCm را ارائه می دهد که توسعه دهندگان را قادر می سازد برای محیط های مختلف کد بنویسند و کامپایل کنند و از چارچوب های رایج یادگیری ماشین پشتیبانی می کند.

AMD از نظر عملکرد نسبت به Nvidia برتری کمی دارد. با این حال، انویدیا بارهای کاری هوش مصنوعی را بهتر مدیریت می کند و حافظه بیشتری را در پردازنده های گرافیکی خود گنجانده است و چارچوب برنامه نویسی بالغ تری دارد. vGPU های انویدیا به نصب درایورهای میزبان در Hypervisor نیاز دارند و vGPU ها را به VM های مهمان اختصاص می دهند. AMD رویکردی کاملا مبتنی بر سخت افزار دارد و بخشی از هسته های GPU را مستقیماً به هر دستگاه اختصاص می دهد.

انتخاب کارت گرافیک برای سرورهای اچ پی:

در واقع انتخاب کارت گرافیک برای سرور اچ پی و یا دیتاسنتر شما به پارامترهای مختلفی نظیر مقیاس کار، الگوریتم ها و مدل های کاری و هوش مصنوعی که با آن سرو کار دارید بستگی دارد. پس با توجه به مطالب گفته شده در این مقاله می توانید متناسب با نیاز خود کارت گرافیک مناسب را خریداری نمایید.

بنابراین، با درک این موضوع که پردازنده‌های گرافیکی چیست و چگونه می‌توان از آن‌ها استفاده کرد، واضح است که مرکز داده واقعاً می‌توانند از استفاده از آن ها سود ببرند. هر سرور جدیدی که نیاز به تحلیل زیادی داشته باشد، نه تنها با سرعت بیشتری کار می‌کند، بلکه با داشتن یک GPU سطح بالا برای تکمیل کار، کارآمدتر عمل می‌کند.

امروزه انویدیا پیشرو در زمینه تولید کارت های گرافیک است. آنها حدود 20 سال پیش از پیشگامان GPU بودند و همچنان از نظر سرعت و کیفیت سرآمد هستند. افزودن پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA به سرورها می‌تواند به بهبود عملکرد باورنکردنی آنها کمک کند به طوری که این اقدام چند سال پیش غیرممکن به نظر می‌رسید.

به طور کلی کارت گرافیک های NVIDIA برای سیستم های Apollo، Rack و Tower، Synergy و Edgeline کمپانی HPE مناسب است و از مجازی سازی، HPC/AI، رندرگیری و edge computing پشتیبانی می کند. شما می توانید با استفاده از کارتهای گرافیکی انویدیا به بارهای کاری HPC و مراکز داده hyperscale سرعت بخشید.

NVIDIA ها بهترین ابزار برای شبیه‌سازی‌های سریع‌تر با افزایش عملکرد گرافیکی را برای مدل‌های سه‌بعدی درخواستی می باشند بهبود عملکرد محاسباتی، کاهش زمان تکمیل برای کارهای موازی، دسترسی سریع به راه حل از جمله ویژگی های مهم این کارت گرافیک می باشد.

کمپانی اچ پی و انویدیا با همکاری یکدیگر و ارائه فناوری جدید در محصولاتی همچون DL384 G12 و DL380a G12 یکبار دیگر از رقبای خود پیشی گرفتند و با بهبود مولد هوش مصنوعی نیازهای کاربران در هر زمینه ای را برآورده می سازند. یکی از تحولات عظیمی که کمپانی اچ پی در محصولات نسل دوازدهم نامبرده به کار برده است، استفاده از دو سوپر تراشه NVIDIA GH200 Grace Hopper می باشد. شما می توانید با مطالعه مقاله ” معرفی جدیدترین محصول مشترک NVIDIA و HP ” و “ معرفی سوپر تراشه NVIDIA GH200 Grace Hopper ” اطلاعات بیشتری در این زمینه کسب کنید.

بیشتر بخوانید: نحوه نصب کارت گرافیک و پاکسازی آن