بررسی آینده کارت گرافیک (GPU): ترندها و نوآوری‌ها

در چند دهه‌ی گذشته، کارت‌های گرافیک (GPU) مسیر خود را از یک ابزار محدود برای بازی‌های ویدویی به قلب پردازش‌های سنگین و پیشرفته در جهان تغییر داده‌اند. امروز، GPUها دیگر صرفاً یک قطعه سخت‌افزاری نیستند، آن‌ها ستون فقرات هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبیه‌سازی‌های علمی و محاسبات شده‌اند. قدرت پردازش موازی عظیم این تراشه‌ها، آن‌ها را برای انجام کارهای محاسباتی سنگین غیرقابل جایگزین کرده است.

با رشد بی‌وقفه نیاز به محاسبات سریع و پیچیده، نوآوری در فناوری GPU بیش از هر زمان دیگری اهمیت پیدا کرده است. هدف از نوشتن این مقاله، بررسی روندهایی است که در آینده فناوری کارت گرافیک تاثیر خواهند گذاشت. در این مقاله از سری مقالات هوش مصنوعی خواهید دید که چگونه سخت‌افزارهای مخصوص هوش مصنوعی، معماری‌های جدید، ترکیب با محاسبات کوانتومی، محاسبات لبه و اکوسیستم‌های نرم‌افزاری، نسل بعدی محاسبات را شکل خواهند داد، پس تا پایان همراه ما باشید:)

آنچه در این مقاله می‌خوانید:

• سخت افزارهای هوش مصنوعی
• هسته‌های تنسور و شتاب‌دهنده‌ها
• آینده سخت‌افزارهای AI
• ادغام واحدهای پردازشی
• حافظه یکپارچه و چیپلت
• حرکت به سمت محاسبات ناهمگون
• شتاب کوانتومی و سیستم‌های هیبریدی
• آینده ادغام GPU و محاسبات کوانتومی
• محاسبات سبز با GPUها
• مدیریت انرژی و بهینه‌سازی مبتنی بر AI
• خنک‌سازی و مراکز داده سبز
• اجرای هوش مصنوعی در لبه شبکه
• GPUهای کوچک و بهینه برای لبه
• فریم‌ورک‌های AI و پشتیبانی چندسکویی
• خلاصه‌ی روندهای GPU
• نتیجه گیری

سخت افزارهای هوش مصنوعی

شاید یکی از جالب‌ترین ترندها در دنیای GPUها، تمرکز بیشتر روی سخت‌افزارهای مخصوص هوش مصنوعی است. قبلا GPUها بیشتر برای کارهای عموی و شتاب‌دهی به پردازش‌ها استفاده می‌شدند، اما رشد سریع هوش مصنوعی باعث شده نیاز به ساخت GPUهایی باشد که مخصوص کارهای AI طراحی و بهینه شده‌اند. این تغییرات نحوه آموزش و اجرای شبکه‌های عصبی را کاملا دگرگون می‌کنند.

هسته‌های تنسور و شتاب‌دهنده‌ها

شرکت NVIDIA از پیشروهای حوزه‌ی فناوری GPU به حساب می‌آید، که برای اولین بار هسته‌ای تنسور را در معماری Volta معرفی کرد. این هسته‌ها بخش‌های مستقلی هستند که به انجام سریع‌تر محاسبات ماتریسی مورد نیاز در یادگیری عمیق کمک می‌کنند. با استفاده از آن‌ها، GPUها می‌توانند ماسبات ترکیبی با دقت‌های مختلف انجام دهند و بدون کاهش دقت، سرعت پردازش را بالا ببرند.

در هر نسل جدید از GPUها، تعداد بیشتری از قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اضافه می‌شود تا نیاز محاسباتی شبکه‌های عصبی مدرن برطرف شود. در همین حین، چند شرکت بزرگ هم شروع به ساخت واحدهای پردازش عصبی (NPU) کردند که به‌طور خاص برای اجرای وظایف AI طراحی شده‌اند. NPUها برای عملیات‌هایی مانند ضرب ماتریسی، بهینه‌سازی شدند که بخش مهمی از فرایندهای یادگیری عمیق مانند استنتاج محسوب می‌شوند.

این پیشرفت‌های سخت‌افزاری باعث شدند، مدل‌های هوش مصنوعی با سرعت بالاتر و مصرف انرژی کمتر آموزش ببینند و اجرا شوند.

با سرویس هوش مصنوعی لیارا، مدل‌های AI خودت رو بدون دغدغه اجرا و مدیریت کن.
✅ پشتیبانی از GPU و CPU✅ مناسب مدل‌های متن‌باز✅ اجرای پایدار و سریع
خرید و راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

آینده سخت‌افزارهای AI

احتمالا در آینده، GPUها بیش از پیش به سمت استفاده از سخت‌افزارهای مخصوص هوش مصنوعی پیش می‌روند. می‌توانیم انتظار نوآوری‌هایی مانند شتاب‌دهنده‌های اختصاصی برای استنتاج و GPUهایی با تعداد بیشتری هسته‌ی تنسور یا معماری‌های مشابه برای پردازش‌های AI را داشته باشیم.

با پیچیده‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، نیاز به GPUهایی داریم که بتوانند حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کنند. علاوه بر پیشرفت در سخت‌افزار، الگوریتم‌هایی مانند جستجوی معماری عصبی(NAS) و AutoML نقش مهمی در بهینه‌سازی نحوه‌ی استفاده از منابع کارت گرافیک برای محاسبات هوش مصنوعی دارند.

بطوری‌که این الگوریتم‌ها کمک می‌کنند، مدل‌ها طوری تنظیم شوند که بهترین عملکرد را روی معماری سخت‌افزاری خودشان داشته باشند. در نتیجه، فرایند آموزش و اجرای مدل‌های AI بهتر و سریع‌تر انجام می‌شود.

ادغام واحدهای پردازشی

یکی از تحولات مهم در دنیای GPUها، حرکت به سمت معماری‌های محاسباتی ناهمگون (Heterogeneous Computing) است. در گذشته، GPUها به‌عنوان واحدهایی مستقل از کارت گرافیک طراحی می‌شدند و هر کدام وظایف خاص خودشان را داشتند. اما در آینده انتظار می‌رود، GPUها به شکل فزاینده‌ای با سایر واحدهای پردازشی مثل CPUها، شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی و تراشه‌های قابل برنامه‌ریزی یکپارچه و ادغام شوند. این ترکیب باعث می‌شود توان پردازشی سیستم‌ها به شکل چشمگیری افزایش پیدا کند و هر نوع واحد پردازشی بتواند دقیقا در کاری که برای آن ساخته شده، بهترین عملکرد را ارائه بدهد.

حافظه یکپارچه و چیپلت

معماری‌های حافظه‌ی یکپارچه یکی از نوآوری‌هایی هستند که به پیشرفت محاسبات ناهمگون کمک می‌کنند. در پلتفرم‌هایی مانند معماری سیستم ناهمگون AMD (HSA)، CPU و کارت گرافیک می‌توانند از یک حافظه‌ی مشترک استفاده کنند و نیاز به انتقال پیچیده‌ی داده‌ها بین آن‌ها حذف می‌شود. این اشتراک ساده‌ی حافظه باعث کاهش سربار پردازشی و انجام محاسبات سریع‌تر و بهینه‌تر می‌شود.

علاوه بر این، معماری‌های مبتنی بر چیپلت (Chiplet)، در حال محبوب شدن هستند تا GPUهای مقیاس‌پذیرتر و منعطف‌تری تولید شود. به این معنی که با تقسیم کارت گرافیک به چیپلت‌های کوچک و متصل به هم، تولیدکننده‌ها می‌توانند هم عملکرد، هم بازده و هم سوددهی را افزایش دهند. چیپلت‌ها همچنین امکان ساخت ساختارهای ماژولار را فراهم می‌کنند، برای مثال طراحی GPUهایی که برای وظایف خاصی مثل شبیه‌سازی‌های علمی یا آموزش مدل‌های AI بهینه‌سازی شده‌اند.

مدل هوش مصنوعی چیست؟ کاربرد و انواع AI به زبان ساده
مدل هوش مصنوعی 

حرکت به سمت محاسبات ناهمگون

حرکت به سمت مدل‌های محاسباتی ناهمگون در سال‌های آینده شتاب بیشتری خواهد گرفت. GPUهای آینده قرار است تعداد بیشتری هسته‌ی پردازشی روی یک چیپ داشته باشند، تا تخصیص وظایف بین آن‌ها به شکل بهینه‌تری انجام شود. این روند به‌ویژه در حوزه‌هایی مثل محاسبات با عملکرد بالا (HPC) و سیستم‌های خودران اهمیت پیدا می‌کند، جایی که چندین بار کاری مختلف نیازمند سخت‌افزار منعطف و قابل تطبیق هستند.

انتظار می‌رود معماری‌های GPU آینده نه تنها انعطاف‌پذیرتر باشند و بتوانند برای کاربردهای خاص شخصی‌سازی شوند، بلکه زیرساخت نرم‌افزاری بهتری هم برای مدیریت این سیستم‌های ناهمگون فراهم شود.

شتاب کوانتومی و سیستم‌های هیبریدی

کامپیوترهای کوانتومی برای حل برخی مسائل خاص، مثل فاکتورگیری اعداد بزرگ یا بهینه‌سازی سیستم‌های پیچیده، فوق‌العاده عمل می‌کنند. اما هنوز توانایی انجام همه نوع محاسبات را ندارند. به همین دلیل، سیستم‌های هیبریدی کوانتومی کلاسیک به وجود آمده‌اند؛ یعنی GPUهای کلاسیک برای پردازش‌های معمولی استفاده می‌شوند و واحدهای پردازش کوانتومی (QPU) برای کارهای تخصصی و پیچیده کوانتومی به کار گرفته می‌شوند.

برای مثال، در این سیستم‌ها GPUها داده‌ها را قبل و بعد از پردازش آماده می‌کنند، و QPU الگوریتم‌های کوانتومی را اجرا می‌کند. این ترکیب مخصوصاً برای حوزه‌هایی مثل رمزنگاری، کشف دارو و علوم مواد کاربرد دارد، جایی که سرعت بالای پردازش کوانتومی می‌تواند تاثیر بزرگی داشته باشد.

عامل هوش مصنوعی چیست؟ هر آنچه باید در مورد آن‌ها بدانید
عامل هوش مصنوعی

آینده ادغام GPU و محاسبات کوانتومی

در حالی که محاسبات کوانتومی در مسیر رشد خودش قرار دارد، GPUها بدون شک نقش مهمی در گذار از کامپیوترهای کلاسیک به کوانتومی ایفا خواهند کرد. در آینده، سیستم‌های هیبریدی که توانایی‌های پردازنده‌های کلاسیک و کوانتومی را با هم ترکیب می‌کنند، بیشتر مورد استفاده قرار خواهند گرفت. این موضوع به دانشمندان کمک می‌کند تا مسائلی را حل کنند که پیش‌تر غیرقابل حل به نظر می‌رسیدند.

همچنین می‌توان انتظار داشت زبان‌های برنامه‌نویسی کوانتومی جدیدی شکل بگیرند تا انتقال بین محاسبات کوانتومی و کلاسیک ساده‌تر شود و همکاری بین QPUها و GPUها به شکل روان‌تر و مؤثرتری انجام شود.

محاسبات سبز با GPUها

افزایش مصرف انرژی برای شبیه‌سازی‌های هوش مصنوعی و علمی، نگرانی‌هایی در مورد تأثیر محیط‌زیستی محاسبات در مقیاس بزرگ ایجاد کرده است. به همین دلیل، یکی از روندهای مهم در معماری GPUها، تمرکز بر راهکارهای کم‌مصرف و بهینه برای انرژی است.

مدیریت انرژی و بهینه‌سازی مبتنی بر AI

یکی از مهم‌ترین تکنولوژی‌ها برای کاهش مصرف انرژی GPUها، تنظیم پویا ولتاژ و فرکانس (DVFS) است. این فناوری به GPUها اجازه می‌دهد مصرف انرژی خود را بر اساس حجم کاری محاسباتی تنظیم کنند، یعنی فقط همان انرژی‌ای را استفاده کنند که برای یک وظیفه مشخص نیاز دارند. DVFS در شرایطی که حجم کاری متغیر است، مثل استنتاج هوش مصنوعی (AI Inference) یا رندرینگ در زمان واقعی، بیشترین کارایی را دارد.

GPUهای نسل بعدی احتمالاً به کنترلرهای انرژی مبتنی بر هوش مصنوعی مجهز خواهند شد که با پیش‌بینی میزان پردازش یک وظیفه، مصرف انرژی را بهینه می‌کنند. این سیستم‌ها GPUها را در حالت عملکرد بالا نگه می‌دارند و در عین حال مصرف انرژی را کاهش می‌دهند.

Claude چیست؟ ساخت ابزارهای هوشمند با API هوش مصنوعی
Claude 

خنک‌سازی و مراکز داده سبز

یکی دیگر از محورهای مهم، توسعه تجهیزات خنک‌کننده کارآمدتر است. با افزایش سرعت GPUها، تولید گرما نیز بالا می‌رود و این مسئله مدیریت آن‌ها در دیتا سنترهای بزرگ را چالش‌برانگیز می‌کند.

GPUهای آینده احتمالاً از پیشرفته‌ترین روش‌های خنک‌سازی استفاده خواهند کرد، مانند خنک‌کننده‌های مایع و هیت‌سینک‌های نوآورانه، تا گرمای تولید شده توسط پردازش‌های سنگین را کاهش دهند. هم‌زمان، حرکت به سمت دیتا سنترهای سبز به کاهش اثرات محیطی محاسبات کارت گرافیک کمک خواهد کرد. شرکت‌ها تلاش می‌کنند از انرژی‌های تجدیدپذیر برای تأمین برق دیتا سنترهای خود استفاده کنند.

در کنار این سخت‌افزارها، مدیریت منابع مبتنی بر هوش مصنوعی اطمینان می‌دهد که GPUها به شکل بهینه استفاده شوند و کمترین هدررفت انرژی اتفاق بیفتد.

اجرای هوش مصنوعی در لبه شبکه

با ظهور محاسبات لبه (Edge Computing)، نیاز به GPUهای کوچک و پرقدرت که بتوانند در لبه شبکه استفاده شوند، روزبه‌روز افزایش یافته است. محاسبات لبه به این معناست که داده‌ها نزدیک به منبع خود پردازش می‌شوند، مثل شبکه‌های حسگر IoT، خودروهای خودران، دوربین‌های هوشمند و غیره که به جای استفاده از سرورهای مرکزی ابری، پردازش در همان نقطه اتفاق می‌افتد.

GPUها در این زمینه نقش مهمی ایفا می‌کنند و امکان استنتاج هوش مصنوعی به‌صورت لحظه‌ای در لبه شبکه را فراهم می‌کنند. این قابلیت باعث می‌شود سیستم‌ها سریع‌تر واکنش نشان دهند و تجربه کاربری بهتری ارائه دهند، بدون اینکه وابسته به پردازش ابری مرکزی باشند.

GPUهای کوچک و بهینه برای لبه

GPUهایی که برای محاسبات لبه طراحی می‌شوند، باید نسبت به نمونه‌های دیتا سنتر کوچک‌تر و کم‌مصرف‌تر باشند. پلتفرم Jetson از NVIDIA نمونه‌ای از این GPUها است که هم عملکرد بالا دارد و هم حجم کمی دارد و مخصوص اجرای هوش مصنوعی روی دستگاه‌های لبه طراحی شده است. این GPUها می‌توانند عملیات لحظه‌ای مثل شناسایی اشیا، پردازش زبان طبیعی و نگهداری پیش‌بینی‌شده را بدون نیاز به پردازش ابری انجام دهند.

درک فیلترها در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): تبدیل تصاویر به اطلاعات
شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

فریم‌ورک‌های AI و پشتیبانی چندسکویی

پلتفرم‌هایی مثل CUDA از NVIDIA یا ROCm از AMD برای توسعه‌دهندگان اهمیت زیادی دارند، چرا که امکان نوشتن برنامه‌های بهینه‌شده برای GPU را فراهم می‌کنند. نسخه‌های آینده این پلتفرم‌ها، یکپارچگی بهتر با کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow، PyTorch و JAX را ارائه خواهند داد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند از تمام قدرت GPUها برای وظایف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهره‌مند شوند.

علاوه بر فریم‌ورک‌های AI، پشتیبانی چندسکویی نیز اهمیت پیدا می‌کند. APIهای سطح پایین مثل Vulkan و DirectML امکان اجرای برنامه‌های شتاب‌داده شده با GPU روی دستگاه‌های مختلف را فراهم می‌کنند.

در آینده، اکوسیستم نرم‌افزاری GPUها بیشتر به سمت اتوماسیون و بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی حرکت خواهد کرد. این شامل ابزارهایی است که به صورت خودکار کد را برای معماری‌های مختلف GPU بهینه می‌کنند، مخصوصاً با پیچیده‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی.

خلاصه‌ی روندهای GPU

جدول زیر مروری بر مهم‌ترین روندهای آینده در دنیای GPUها نشان می‌دهد و همچنین نمونه‌های فعلی و هم انتظارات آینده هر روند را بررسی می‌کند:

روند	توضیح	نمونه‌ها / چشم‌انداز آینده
سخت‌افزار ویژه هوش مصنوعی	GPUها برای انجام وظایف AI بهینه می‌شوند و اجزای تخصصی برای پردازش یادگیری عمیق و هوش مصنوعی اضافه می‌کنند.	هسته‌های Tensor، شتاب‌دهنده‌های AI؛ GPUهای آینده با اجزای بیشتر مخصوص AI عملکرد بهتری در آموزش و استنتاج خواهند داشت.
معماری‌های ناهمگون	ترکیب GPUها با واحدهای پردازشی دیگر مثل CPU و شتاب‌دهنده‌های AI برای محاسبات منعطف، کارآمد و قدرتمند.	حافظه‌ی یکپارچه، طراحی چیپلت؛ GPUهای آینده پردازنده‌های بیشتری را برای مدیریت بارهای کاری متنوع در محاسبات با عملکرد بالا و سیستم‌های خودران ترکیب خواهند کرد.
ادغام با محاسبات کوانتومی	GPUها در سیستم‌های هیبریدی با پردازنده‌های کوانتومی همکاری می‌کنند تا کارهای پیچیده‌ای که از کوانتوم سود می‌برند مثل رمزنگاری را مدیریت کنند.	سیستم‌های هیبریدی GPU کلاسیک و پردازنده کوانتومی؛ سیستم‌های آینده هر دو را برای کارهایی مثل رمزنگاری، کشف دارو و علوم مواد استفاده خواهند کرد.
کارایی انرژی	تمرکز GPUها بر کاهش مصرف انرژی با بهینه‌سازی مبتنی بر AI و سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته برای کاهش اثرات محیطی.	مدیریت پویا انرژی، کنترلرهای انرژی مبتنی بر AI، روش‌های خنک‌کننده پیشرفته؛ GPUهای آینده با طراحی‌های کارآمدتر مصرف انرژی در دیتا سنترها را کاهش می‌دهند.
محاسبات لبه	GPUهای کوچک‌تر و کم‌مصرف امکان پردازش AI لحظه‌ای روی دستگاه‌های لبه مثل حسگرهای IoT و دوربین‌های هوشمند بدون وابستگی زیاد به ابر.	پلتفرم NVIDIA Jetson، یکپارچه‌سازی با 5G، یادگیری فدرال؛ GPUهای لبه آینده طراحی‌های کم‌مصرف‌تری برای کاربردهای خودرویی، پزشکی و صنعتی خواهند داشت.
اکوسیستم نرم‌افزاری	عملکرد GPUها با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های نرم‌افزاری که بهینه‌سازی AI و توسعه چندسکویی را تسهیل می‌کنند، افزایش می‌یابد.	CUDA، ROCm، TensorFlow، PyTorch؛ اکوسیستم نرم‌افزاری آینده روی اتوماسیون بهینه‌سازی GPU و پشتیبانی از برنامه‌های چندسکویی تمرکز خواهد داشت.

نتیجه گیری

آینده محاسبات بدون شک با GPUها گره خورده است. این سخت‌افزارها نه تنها در زمینه هوش مصنوعی، معماری‌های ناهمگون و محاسبات کوانتومی پیشتاز هستند، بلکه با بهینه‌سازی انرژی، پردازش در لبه شبکه و نرم‌افزارهای پیشرفته دنیای محاسبات را تغییر می‌دهند.

نسل بعدی GPUها قرار است نه فقط دنیای AI و یادگیری ماشین را متحول کنند، بلکه تحلیل علمی، رمزنگاری و پردازش داده‌های لحظه‌ای را هم متحول خواهند کرد. با افزایش حجم و پیچیدگی داده‌ها، GPUها به تکامل خود ادامه می‌دهند تا راهکارهایی سریع، قدرتمند و به صرفه برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها فراهم کنند.

در نهایت، این پیشرفت‌ها به همه ما کمک می‌کند تا همیشه یک قدم جلوتر از فناوری باشیم و بتوانیم از امکانات نسل بعدی GPUها بیشترین بهره را ببریم.