پردازش گرافیکی ابری یا Cloud GPU چیست؟

پیش از آن‌که GPUهای ابری رایج شوند، GPUهای در محل (On-Premise) به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گرفتند. این GPUها که توسعه‌ی آن‌ها به دهه‌ی ۱۹۷۰ بازمی‌گردد، در ابتدا برای پردازش رندرهای گرافیکی پیچیده طراحی شده بودند؛ به‌ویژه در توسعه‌ی بازی‌های ویدئویی، برنامه‌های بصری تخصصی و علم داده. با گذشت زمان و تکامل صنایع، مشخص شد که توان پردازش موازی GPUها می‌تواند در حوزه‌هایی فراتر از پردازش‌های بصری نیز مورد استفاده قرار گیرد. بخش‌هایی مانند سلامت، مالی و گیمینگ که با حجم‌های عظیم و فزاینده‌ای از داده‌های پیچیده سروکار دارند به‌کارگیری GPUهای فیزیکی را برای غلبه بر محدودیت‌های عملکردی و افزایش سرعت پردازش آغاز کردند.

اگرچه GPUهای فیزیکی برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین، آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ترجمهٔ زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی و اجرای برنامه‌هایی که نیازمند موازی‌سازی گسترده هستند مورد استفاده قرار می‌گرفتند، اما محدودیت‌هایی در زمینهٔ مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع داشتند. این چالش‌ها به ظهور GPUهای ابری منجر شد؛ پردازنده‌هایی که همان توان پردازشی GPUهای فیزیکی را ارائه می‌دهند، اما با مزایای انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و به‌صرفه‌بودن در محیط‌های ابری.

با GPUهای ابری، شما می‌توانید به منابع قدرتمند GPU به‌صورت درلحظه و بر اساس نیاز دسترسی داشته باشید، بدون آن‌که نیاز به سرمایه‌گذاری اولیهٔ سنگین در سخت‌افزار فیزیکی داشته باشید و در عین حال امکان مقیاس‌دهی سریع برای مدیریت وظایف گسترده و سنگین را فراهم می‌کنند.

در پروژه‌هایی که روی زیرساخت‌های ابری اجرا می‌شوند مثل پلتفرم لیارا دسترسی به GPUهای ابری باعث می‌شود تیم‌ها بدون درگیری با نگه‌داری سخت‌افزار، روی توسعهٔ مدل‌ها، پردازش داده و بهینه‌سازی عملکرد تمرکز کنند. در ادامه، با مفهوم GPU ابری، تفاوت آن با GPU فیزیکی، مزایای GPU ابری، و عوامل کلیدی در انتخاب مناسب‌ترین GPU ابری برای پروژهٔ خود آشنا خواهید شد.

خلاصه

GPU ابری یک پردازنده‌ی قدرتمند است که در محیط ابری میزبانی می‌شود و برای مدیریت وظایف سنگین مانند رندرینگ، پردازش‌های موازی، هوش مصنوعی و بارهای کاری یادگیری ماشین طراحی شده است.

هنگام انتخاب GPU ابری، باید عواملی مانند نیازهای عملکردی، مقیاس‌پذیری برای حجم‌های رو‌به‌رشد داده، هزینه، سازگاری با زیرساخت موجود و سرعت انتقال داده در شبکه را در نظر بگیرید تا پردازش روان انجام شود و از وابستگی به یک فروشنده (Vendor Lock-in) جلوگیری کنید.

سرویس‌های ابری پلتفرم لیارا نیز با ارائه‌ی زیرساخت پایدار، مقیاس‌پذیری سریع و استقرار ساده‌ی اپلیکیشن‌ها، امکان اجرای پروژه‌های مبتنی بر مدل‌های هوش مصنوعی، APIها و سرویس‌های داده‌محور را فراهم می‌کنند. این موضوع به تیم‌ها کمک می‌کند بدون نیاز به مدیریت پیچیدگی‌های زیرساختی، روی توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های خود تمرکز کنند.

فایل‌های خود را در فضایی سریع و پایدار ذخیره کنید.
✅عملکرد بالا✅سازگار با پروتکل Amazon S3✅ نگهداری  پوشه‌های‌تان به‌سادگی و در حجم بالا
خرید فضای ابری رایگان

آنچه در این مقاله می‌خوانید:

• GPU ابری چیست؟
• GPU ابری چگونه کار می‌کند؟
• تفاوت بین GPU فیزیکی و GPU ابری
• مزایای GPU ابری
• چگونه GPU ابری مناسب را انتخاب کنیم؟

GPU ابری چیست؟

GPU ابری یک پردازنده‌ی قدرتمند است که در محیط ابری میزبانی می‌شود و برای مدیریت وظایف پیچیده‌ی گرافیکی و پردازش‌های موازی مانند رندرینگ، هوش مصنوعی (AI) و بارهای کاری یادگیری ماشین (Machine learning-ML) طراحی شده است. GPUهای ابری از طریق ارائه‌دهندگان خدمات ابری به‌صورت از راه دور در دسترس قرار می‌گیرند و به کاربران این امکان را می‌دهند که بدون نیاز به سخت‌افزار فیزیکی، از قدرت پردازشی بسیار بالا استفاده کنند.

GPU ابری چگونه کار می‌کند؟

درخواست GPU: کاربران از طریق رابط پلتفرم ابری یا API، منابع GPU را از ارائه‌دهنده‌ی ابری انتخاب و درخواست می‌کنند.

تخصیص GPU: ارائه‌دهنده‌ی ابری منابع GPU مجازی‌سازی‌شده را مطابق درخواست کاربران تخصیص می‌دهد این منابع می‌توانند شامل GPUهای اختصاصی (مختص یک کاربر)، GPUهای اشتراکی (به‌طور مشترک بین چند کاربر) یا نمونه‌های GPU (ماشین‌های مجازی با شتاب‌دهی GPU متصل) از زیرساخت مرکز داده به نمونه یا محیط کاربر باشند.

راه‌اندازی نمونه: یک ماشین مجازی (VM) یا کانتینر با درایورهای GPU و ابزارهای نرم‌افزاری مناسب برای بار کاری مشخص کاربر راه‌اندازی می‌شود.

بارگذاری داده: کاربر مجموعه داده‌ها یا برنامه‌ها را با استفاده از خدمات ذخیره‌سازی ابری، APIها، انتقال فایل امن یا ابزارهای وارد کردن داده‌ها به ابر آپلود می‌کند تا با GPU ابری تخصیص‌یافته پردازش شوند.

اجرای پردازش موازی: GPU ابری محاسبات را به‌صورت موازی انجام می‌دهد، با تقسیم وظایف به عملیات‌های کوچک و مستقل که به‌طور هم‌زمان روی چند هسته اجرا می‌شوند. هر هسته بخشی از بار کاری را پردازش می‌کند، که موجب سرعت بالاتر پردازش داده و افزایش بهره‌وری می‌شود.

دریافت خروجی: پس از تکمیل محاسبات، نتایج از طریق رابط پلتفرم ابری به کاربر بازگردانده می‌شوند یا در ذخیره‌سازی ابری برای دسترسی بعدی ذخیره می‌شوند.

پایان منابع: پس از پردازش، کاربران می‌توانند نمونه را خاتمه دهند و منابع GPU ابری اشتراکی را برای دیگر کاربران آزاد کنند. با این حال، در نمونه‌های اختصاصی، GPU تا زمان خاتمه کامل همچنان اختصاصی باقی می‌ماند.

تفاوت بین GPU فیزیکی و GPU ابری

GPUهای فیزیکی و ابری عملکرد اصلی یکسانی دارند هر دو توان محاسباتی بالایی برای پردازش محاسبات پیچیده ارائه می‌کنند. GPUهای فیزیکی توسط شرکت‌هایی مانند NVIDIA، AMD و Intel تولید می‌شوند و برای نصب مستقیم در سیستم‌های شخصی و سازمانی طراحی شده‌اند.

ارائه‌دهندگان بزرگ خدمات ابری مانند Amazon Web Services (AWS)، Google Cloud، Microsoft Azure GPUهای ابری ارائه می‌دهند که امکان اجاره GPU به‌صورت لحظه‌ای برای وظایف AI/ML را فراهم می‌کنند. با این حال، این دو نوع GPU در عوامل زیر متفاوت‌اند:

پارامتر	GPU فیزیکی	GPU ابری
زیرساخت	نیاز به نصب فیزیکی و مدیریت سخت‌افزار GPU	میزبانی و مدیریت توسط ارائه‌دهنده ابری، بدون نیاز به نصب سخت‌افزار
مقیاس‌پذیری	مقیاس‌پذیری محدود؛ نیاز به خرید و ارتقاء سخت‌افزار	مقیاس‌پذیری آسان بر اساس تقاضا
هزینه	سرمایه‌گذاری اولیه بالا در سخت‌افزار به‌علاوه هزینه نگهداری	انعطاف‌پذیر، با صورتحساب ساعتی یا ماهانه، بدون هزینه اولیه سخت‌افزار؛ پرداخت بر اساس میزان استفاده
کنترل عملکرد	کنترل کامل بر بهینه‌سازی عملکرد و سیستم	بهینه‌سازی بر اساس زیرساخت ارائه‌دهنده، با محدودیت‌هایی در سفارشی‌سازی
ارتقاء سخت‌افزار	نیاز به ارتقاء یا تعویض دستی سخت‌افزار	به‌روزرسانی خودکار سخت‌افزار توسط ارائه‌دهنده ابری
نگهداری	کاربر مسئول نگهداری سخت‌افزار و سیستم خنک‌کننده است	نیاز به نگهداری از سمت کاربر ندارد، مدیریت توسط ارائه‌دهنده انجام می‌شود
دسترسی‌پذیری	محدود به استفاده محلی (مگر از طریق نرم‌افزار دسکتاپ از راه دور یا شبکه خصوصی مجازی)	قابل دسترسی از هر مکان با اینترنت، منابع می‌توانند بین چند کاربر به اشتراک گذاشته شوند
زمان راه‌اندازی	راه‌اندازی زمان‌بر شامل نصب و پیکربندی سخت‌افزار	راه‌اندازی سریع؛ نیازی به نصب فیزیکی قطعات نیست
حریم خصوصی و امنیت داده	کنترل کامل بر ذخیره‌سازی و امنیت داده؛ نیاز به اقدامات اضافی برای امنیت فیزیکی و رمزگذاری	تکیه بر پروتکل‌های امنیتی ارائه‌دهنده ابری؛ رعایت مقررات داده و رمزگذاری الزامی است

مزایای GPU ابری

GPUهای ابری نیاز به قدرت محاسباتی سنتی CPU را حذف نمی‌کنند، بلکه توان محاسباتی را با پردازش سریع حجم عظیمی از داده‌ها افزایش می‌دهند. علاوه بر اجرای محاسبات پیچیده، استفاده از GPU ابری در مقایسه با خرید GPU در محل مزایای زیر را دارد:

۱. صرفه‌جویی در هزینه

GPUهای ابری با حذف نیاز به خرید سخت‌افزار اولیه، موجب صرفه‌جویی مالی می‌شوند. شما تنها برای منابعی که استفاده می‌کنید پرداخت می‌کنید، که این امر آن را به گزینه‌ای منعطف و مناسب برای بودجه تبدیل می‌کند. برای مثال، اگر در حال اجرای وظایف سنگین GPU مانند رندرینگ گرافیک با کیفیت بالا برای ویدئوها یا شبیه‌سازی‌های علمی برای چند ساعت محدود هستید، می‌توانید منابع GPU را اجاره کرده و پس از اتمام کار، پرداخت را متوقف کنید. این مدل «پرداخت بر اساس استفاده» کمک می‌کند هزینه‌های خرید، نگهداری و ارتقاء GPUهای فیزیکی گران‌قیمت را کاهش دهید. امکان مقیاس‌دهی منابع بر اساس تقاضا نیز از پیش‌تخصیص بیش از حد جلوگیری کرده و هزینه کل مالکیت
(Total cost of ownership-TCO) را کاهش می‌دهد.

*هزینه‌ها ممکن است بر اساس مدل قیمت‌گذاری ارائه‌دهنده‌ی ابری و نوع نود محاسباتی متفاوت باشند. هزینه‌های اضافی مانند انتقال داده، ذخیره‌سازی و استفاده از شبکه نیز ممکن است اعمال شود. حتماً شرایط مربوط به تعهدات بلندمدت یا حداقل استفاده را بررسی کنید.

۲. کاهش نیاز به نگهداری

نگهداری سخت‌افزار دیگر دغدغه‌ای برای شما نیست، زیرا ارائه‌دهنده ابری تمام جنبه‌های نگهداری، از جمله به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری و بهینه‌سازی عملکرد را مدیریت می‌کند. آن‌ها زیرساخت را نظارت کرده و اطمینان حاصل می‌کنند که GPUها همیشه در دسترس و با کارایی بالا عمل می‌کنند. برای مثال، اگر در حال آموزش یک شبکه عصبی کانولوشنی ( convolutional neural network-CNN) برای شناسایی تصاویر باشید و GPU ابری شما دچار مشکل سخت‌افزاری مانند داغ شدن بیش از حد یا اختلال در حافظه شود، ارائه‌دهنده ابری به‌طور خودکار بار کاری شما را به GPU دیگری در مرکز داده منتقل می‌کند.

۳. پردازش سریع

با GPUهای ابری می‌توانید وظایف داده‌محور را به زیروظایف کوچکتر تقسیم کنید که به‌طور هم‌زمان توسط هسته‌های مختلف پردازش می‌شوند. مدیریت کارآمد حافظه محدودیت‌های عملکردی را کاهش می‌دهد، در حالی که الگوریتم‌های بهینه‌شده از قابلیت‌های موازی برای نتایج سریع‌تر استفاده می‌کنند. برای مثال، اگر در حال ساخت شبیه‌سازی‌های مدل‌سازی مالی باشید، یک GPU ابری می‌تواند مجموعه داده‌های عظیم را به‌سرعت تحلیل کرده و روندهای بازار را پیش‌بینی کند، و زمان لازم برای تولید تحلیل‌ها و بینش‌ها را کاهش دهد.

چگونه GPU ابری مناسب را انتخاب کنیم؟

انتخاب GPU ابری مناسب می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، به‌ویژه با وجود گزینه‌های فراوان. شما باید درک صحیحی از تصورات غلط رایج درباره GPUها داشته باشید و مشخصات فنی و معیارهای عملکردی پیچیده‌ای که بین ارائه‌دهندگان مختلف متفاوت است را بررسی کنید. همچنین لازم است اطمینان حاصل کنید که توانایی‌های GPU با نیازهای پروژه شما هم‌خوانی داشته باشد و در عین حال بودجه رعایت شود. اختصاص بیش از حد یا کمتر از حد منابع می‌تواند هم عملکرد و هم هزینه‌ها را تحت تأثیر قرار دهد.

به همین دلیل، لازم است قبل از تصمیم‌گیری، نیازهای خود را به‌طور کامل ارزیابی کنید تا بهترین راه‌حل را پیدا کنید:

نیازهای عملکردی

درک مدل‌ها، معماری‌ها و توانایی‌های عملکردی مختلف GPUها به شما کمک می‌کند GPU مناسب را برای پروژه خود انتخاب کنید، بهره‌وری را بهینه کرده و نتایج مطلوب را به دست آورید.

ابتدا به توان پردازشی GPU توجه کنید، که شامل سرعت کلاک(clock speed) و تعداد هسته‌های CUDA یا Tensor است، زیرا این عناصر مستقیماً بر سرعت کلی محاسبات تأثیر می‌گذارند. ظرفیت VRAM را بررسی کنید، زیرا VRAM بالاتر می‌تواند مدیریت مؤثر داده‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده در وظایف حافظه‌محور مانند رندرینگ سه‌بعدی، ویرایش ویدئو و پردازش تصاویر با وضوح بالا را امکان‌پذیر کند. معماری GPU را ارزیابی کرده و معماری‌های جدیدتر، مانند Hopper در GPUهای NVIDIA H100، را در نظر بگیرید، که ممکن است عملکرد و بهره‌وری بهتری نسبت به نسل‌های قبلی ارائه دهند.

مقیاس‌پذیری

مقیاس‌پذیری مستقیماً بر این تأثیر می‌گذارد که زیرساخت شما چقدر می‌تواند حجم‌های رو به رشد داده و فرآیندهای پیچیده‌ی آموزش مدل‌ها را به‌طور مؤثر مدیریت کند. ارائه‌دهنده GPU ابری را انتخاب کنید که از مقیاس‌پذیری انعطاف‌پذیر (Elastic Scaling) پشتیبانی کند تا بتوانید به‌راحتی نمونه‌های GPU را بر اساس تقاضا اضافه یا حذف کنید. برای مثال، در دوره‌های پیک تقاضا، مانند آموزش مدل‌های زبانی بزرگ برای وظایفی مثل تولید متن یا تحلیل احساسات، می‌توانید حجم عظیمی از داده‌های متنی را به‌طور موازی پردازش کرده و زمان آموزش را کاهش دهید، در حالی که با افزایش اندازه داده‌ها، دقت مدل حفظ می‌شود.

فضای ذخیره سازی ابری چیست؟ بهترین سرویس فضای ابری در ایران
فضای ذخیره سازی ابری

ارزیابی هزینه

هنگام انتخاب GPU ابری برای پروژه خود، عوامل هزینه مرتبط با صورتحساب، مدل GPU، ذخیره‌سازی و انتقال داده را بررسی کنید تا از تجاوز بودجه جلوگیری شود.

بین مدل‌های قیمت‌گذاری مختلف مانند «پرداخت بر اساس تقاضا (On-Demand)» و «نمونه‌های رزرو شده (Reserved Instances)» تصمیم بگیرید. بیشتر ارائه‌دهندگان قیمت‌گذاری بر اساس تقاضا را ارائه می‌کنند که انعطاف‌پذیر است و صورتحساب به ازای ثانیه یا ساعت صادر می‌شود. این مدل برای بارهای کاری با تقاضای متغیر مناسب است. در مقابل، نمونه‌های رزرو شده برای استفاده بلندمدت GPU، مانند آموزش مداوم مدل‌های یادگیری عمیق یا سیستم‌های توصیه‌گر لحظه‌ای که نیاز به توان ثابت GPU دارند، مناسب‌تر هستند.

نوع GPU نیز بر هزینه‌ها تأثیر می‌گذارد؛ GPUهای با عملکرد بالا معمولاً قیمت بالاتری نسبت به گزینه‌های پایه دارند. اگرچه GPUهای قدرتمند زمان پردازش را کاهش می‌دهند، اما در صورت عدم نیاز واقعی، می‌توانند هزینه‌ها را افزایش دهند. برای مثال، در پروژه‌های جانبی AI یا نمونه‌سازی اولیه، می‌توان از گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه مانند NVIDIA T4 استفاده کرد که عملکرد مناسبی ارائه می‌دهد بدون آن‌که هزینه زیادی تحمیل شود. برای پروژه‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر، مانند پردازش داده‌های عظیم در حوزه‌هایی مثل خودروهای خودران یا مدل‌سازی آب و هوا که نیاز به پردازش سریع و توان محاسباتی بالا دارند، سرمایه‌گذاری روی GPUهای پیشرفته مانند NVIDIA H100 اطمینان می‌دهد که بار کاری شما به‌طور مؤثر اجرا شود.

برای عملکرد بهینه در پروژه‌های ابری، داده‌ها باید به‌طور کارآمد ذخیره، دسترسی و پردازش شوند. هنگام بررسی گزینه‌های ذخیره‌سازی، مانند ذخیره‌سازی بلوکی (Block Storage) و شیء‌محور (Object Storage)، در صورتی که با داده‌های غیرساختاریافته مانند تصاویر، ویدئوها یا داده‌های بزرگ سر و کار دارید، ذخیره‌سازی شیء‌محور مناسب‌تر است. ذخیره‌سازی بلوکی برای برنامه‌های حساس به سرعت، مانند پایگاه‌های داده یا برنامه‌های تراکنش مالی با تأخیر پایین، ایده‌آل است.

هزینه‌های انتقال داده، به‌ویژه هزینه خروج داده (Egress)، را در نظر داشته باشید، زیرا هنگام جابجایی داده‌های بزرگ به داخل و خارج از ابر، می‌توانند افزایش یابند. برخی ارائه‌دهندگان ممکن است آپلود داده (Ingress) را رایگان ارائه دهند اما برای دانلود هزینه دریافت کنند که در صورت بازیابی مکرر نتایج یا انتقال داده بین مناطق، هزینه‌ها را افزایش می‌دهد.

یکپارچگی با زیرساخت موجود

اطمینان حاصل کنید که GPU ابری ارائه‌شده با سیستم فعلی شما یکپارچه می‌شود تا از مشکلات سازگاری یا اختلال در کار جلوگیری شود. ابتدا بررسی کنید که ارائه‌دهنده از فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های مورد استفاده شما، مانند TensorFlow یا PyTorch، پشتیبانی کند و با پیکربندی ذخیره‌سازی و شبکه شما به‌خوبی یکپارچه شود. اطمینان حاصل کنید که زیرساخت ارائه‌دهنده می‌تواند بار محاسباتی افزایش‌یافته را بدون مشکل تأخیر (Latency) مدیریت کند.

ابزارهای ارکستراسیون(orchestration tools) و سیستم‌عامل خود را برای سازگاری با GPU بررسی کرده و یک آزمایش کوچک انجام دهید تا مشکلات یکپارچگی مانند ناسازگاری درایورها یا اختلاف پیکربندی شبکه قبل از مقیاس‌دهی کامل شناسایی شوند. رعایت این مراحل پیشگیرانه جریان کاری شما را بهبود می‌بخشد، اما مراقب وابستگی به ارائه‌دهنده (Vendor Lock-in) باشید و ارزیابی کنید که آیا راهکارهای ارائه‌دهنده ممکن است انعطاف‌پذیری شما را محدود کنند یا مهاجرت به ابر چندگانه را پیچیده سازند.

PyTorch یا TensorFlow: بهترین فریم‌ورک یادگیری عمیق کدام است؟
PyTorch یا TensorFlow

سرعت شبکه و انتقال داده

برای عملکرد روان و کارآمد، تمرکز کنید که داده‌ها چقدر سریع بین ذخیره‌سازی، نمونه‌های محاسباتی و GPU منتقل می‌شوند. پهنای باند بالا تضمین می‌کند داده‌ها سریع بین ذخیره‌سازی و GPU حرکت کنند و تأخیر پردازش کاهش یابد. تأخیر پایین برای وظایف بلادرنگ مانند بازی یا استریم زنده حیاتی است، زیرا حتی کمی تأخیر می‌تواند عملکرد را تحت تأثیر قرار دهد. سرعت بالای انتقال داده از بروز گلوگاه‌ها جلوگیری کرده و اطمینان می‌دهد GPU داده‌های لازم برای اجرای روان وظایف را دریافت کند. علاوه بر این، داشتن شبکه داخلی قوی برای بارهای کاری توزیع‌شده، ارتباط بین نمونه‌ها را بهبود می‌بخشد و عملکرد کلی را افزایش می‌دهد.

پشتیبانی و قابلیت اطمینان

یک ارائه‌دهنده ابری با برنامه پشتیبانی قابل اعتماد و تضمین‌های قوی زمان بالا (Uptime) انتخاب کنید. برای مثال، اگر در حال اجرای برنامه‌های حیاتی مانند تشخیص‌های مبتنی بر AI در حوزه سلامت هستید، نیاز به ارائه‌دهنده‌ای دارید که حداقل زمان توقف و پشتیبانی سریع مشتری را تضمین کند. یک ارائه‌دهنده معتبر، به شما کمک می‌کند تا ضرب‌الاجل‌ها رعایت شوند و از تأخیرهای پرهزینه مانند افزایش بودجه پروژه، از دست دادن فرصت‌ها یا اختلالات عملیاتی جلوگیری شود.

با ارائه زمان بالای ثابت و پشتیبانی فنی به‌موقع، می‌توانید اجرای پروژه را روان نگه دارید، جریمه‌های مالی را کاهش دهید و بازده سرمایه‌گذاری در ابر (Cloud ROI) را با حفظ پروژه‌ها در مسیر و بودجه به حداکثر برسانید.

نتیجه‌گیری

GPUهای ابری، راهکاری قدرتمند و منعطف برای پردازش داده‌های بزرگ، آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و اجرای محاسبات موازی پیچیده هستند. برخلاف GPUهای فیزیکی، نیازی به سرمایه‌گذاری اولیه سنگین و نگهداری سخت‌افزار ندارند و می‌توانند به‌صورت مقیاس‌پذیر و منعطف بر اساس نیاز پروژه تنظیم شوند. انتخاب درست GPU ابری، با توجه به نیازهای عملکردی، بودجه، مقیاس‌پذیری، یکپارچگی با زیرساخت موجود و سرعت انتقال داده، می‌تواند به کاهش هزینه‌ها، افزایش سرعت پردازش و بهبود بهره‌وری پروژه‌های AI/ML کمک کند.

GPUهای ابری به ویژه برای توسعه‌دهندگان، تیم‌های داده و شرکت‌هایی که با حجم بالای داده یا پروژه‌های پیچیده روبه‌رو هستند، گزینه‌ای ایده‌آل برای افزایش توان محاسباتی بدون دغدغه سخت‌افزاری محسوب می‌شوند.

پرسش متداول

۱. GPU ابری چیست؟

GPU ابری یک پردازنده قدرتمند است که در محیط ابری میزبانی می‌شود و برای پردازش موازی و محاسبات سنگین، مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و رندرینگ استفاده می‌شود.

۲. GPU ابری چه تفاوتی با GPU فیزیکی دارد؟

GPU ابری از راه دور و به‌صورت مقیاس‌پذیر ارائه می‌شود، نیازی به نصب و نگهداری سخت‌افزار فیزیکی ندارد و می‌توان آن را بر اساس نیاز پروژه اجاره کرد، در حالی که GPU فیزیکی باید خریداری، نصب و مدیریت شود.

۳. مزایای استفاده از GPU ابری چیست؟

صرفه‌جویی در هزینه، کاهش نیاز به نگهداری سخت‌افزار، مقیاس‌پذیری انعطاف‌پذیر، سرعت بالای پردازش، دسترسی از هر مکان و امکان استفاده برای پروژه‌های AI/ML و رندرینگ پیچیده.

۴. چگونه GPU ابری مناسب پروژه خود را انتخاب کنم؟

با بررسی نیازهای عملکردی، نوع پروژه، حجم داده‌ها، بودجه، قابلیت مقیاس‌پذیری، سرعت انتقال داده، یکپارچگی با زیرساخت موجود و نوع GPU (مانند NVIDIA T4 یا H100) می‌توانید گزینه مناسب را انتخاب کنید.

۵. آیا GPU ابری برای پروژه‌های کوچک هم مناسب است؟

بله. برای پروژه‌های جانبی، نمونه‌سازی اولیه یا آموزش مدل‌های کوچک می‌توان از GPUهای مقرون‌به‌صرفه مانند NVIDIA T4 استفاده کرد و تنها به میزان نیاز هزینه پرداخت.

۶. پردازش موازی در GPU ابری چگونه انجام می‌شود؟

GPU ابری وظایف پیچیده را به عملیات‌های کوچک تقسیم می‌کند و هسته‌های متعدد GPU آن‌ها را هم‌زمان پردازش می‌کنند، که سرعت و بهره‌وری پردازش را افزایش می‌دهد.

۷. هزینه استفاده از GPU ابری چگونه محاسبه می‌شود؟

هزینه معمولاً بر اساس زمان استفاده (ساعتی یا دقیقه‌ای)، نوع GPU، ذخیره‌سازی و انتقال داده محاسبه می‌شود. مدل پرداخت «Pay-as-you-go» انعطاف‌پذیری بیشتری برای پروژه‌های متغیر فراهم می‌کند.

۸. آیا داده‌ها در GPU ابری امن هستند؟

بستگی به ارائه‌دهنده دارد. ارائه‌دهندگان معتبر از پروتکل‌های امنیتی پیشرفته، رمزگذاری و پشتیبانی از مقررات داده‌ها استفاده می‌کنند، اما کاربران باید اطمینان حاصل کنند که روش‌های ذخیره و انتقال داده مطابق استانداردهای امنیتی پروژه است.