چرا بهتر است به جای CPU از GPU استفاده کنیم؟

در دههٔ ۱۹۹۰ روند رشد کارت‌های گرافیکی و پردازنده‌های دارای قابلیت‌های گرافیکی به شکل روزافزونی پیش رفت و برای اولین بار پردازنده‌ها و کارت‌های گرافیکی با قابلیت رندر تصاویر و ویدیوهای سه‌بعدی ارائه شدند. ولی نقطهٔ آغاز آنچه که امروز آن را GPU می‌نامیم به سال ۱۹۹۹ و محصول متفاوت کمپانی انویدیا بازمی‌گردد. شاید بتوان ایدهٔ اولیهٔ شکل‌گیری مفهوم GPU را به دههٔ ۱۹۸۰ و کومودور آمیگا[۲] نسبت داد. این کامپیوتر اولین دستگاهی بود که با یک واحد پردازش گرافیکی استاندارد ارائه می‌شد و از ویژگی‌های گرافیکی قابل ملاحظه‌ای در زمان خود بهره می‌برد. در همین دهه و در سال ۱۹۸۷ کمپانی تگزاس اینسترومنتس اولین ریزپردازندهٔ دارای قابلیت‌های گرافیکی را با نام TMS34010 ارائه کرد. CUDA، اپلکیشن GPGCU اختصاصی برای «رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن» (Application Programming Interface | API) است که توسط شرکت Nvidia توسعه داده شده.

به طور خلاصه، می‌توانید برنامه‌های خود را با پردازنده‌های گرافیکی در سطوح مختلف تسریع کنید. می‌توانید کد CUDA بنویسید، می‌توانید با کتابخانه‌های CUDA تماس بگیرید، و می‌توانید از برنامه‌هایی استفاده کنید که قبلاً از CUDA پشتیبانی می‌کنند. افزایش سرعت پردازنده‌های گرافیکی به زودی برای محاسبات با عملکرد بالا به دست آمده است. توجه داشته باشید که همه افزایش‌های سرعت یکسانی را گزارش نمی‌کنند، و در نرم‌افزار آموزش مدل‌ها در پردازنده‌ها، به عنوان مثال با استفاده از کتابخانه هسته ریاضی Intel. علاوه بر این، در خود پردازنده‌ها نیز بهبودهایی صورت گرفته است، که عمدتاً برای ارائه هسته‌های بیشتر است.

این تکنولوژی محاسباتی به کامپیوترها برای حل کردن مسائل پیچیده‌تر با سرعت بیشتر و منابع کمتر کمک می‌کند. در این دروس، سیستم‌های پردازش موازی و کاربردهای آنها و دلایل مورد نیاز برای پردازش موازی و موانع موجود مورد بررسی قرار می‌گیرد. همچنین انواع معماری‌های پردازش موازی و شبکه‌های ارتباطی، روش‌های مختلف تجزیه مسائل، استخراج انواع سطوح موازی‌سازی موجود در الگوریتم‌ها، شناسایی بخش‌های محاسباتی و زمان‌گیر کاربردها مورد بحث قرار می‌گیرند. CUDA یک سکوی محاسباتی و مدل برنامه نویسی موازی است که توسط انویدیا برای محاسبات عمومی در پردازنده های گرافیکی اختصاصی (GPGPU) ساخته شده است. CUDA توسعه دهندگان را قادر می سازد تا با استفاده از توان پردازنده های گرافیکی، برنامه نویسی موازی را پیاده سازی کرده و محاسبات پیچیده و حجیم را با سرعت بسیار بیشتری پردازش کنند. در ادامه بیشتر در مورد CUDA و برنامه نویسی موازی با استفاده از GPU خواهیم خواند.

Thrust مجموعه ای غنی از داده های اولیه موازی مانند اسکن، مرتب سازی و کاهش را فراهم می کند. هنگامی که یک هسته را اجرا می‌کنیم، به صورت مجموعه‌ای از رشته‌ها اجرا می‌شود. هر رشته به یک هسته CUDA واحد بر روی GPU نگاشت می‌شود و عملیات مشابهی را بر روی زیرمجموعه‌ای از داده‌ها انجام می‌دهد. بر اساس طبقه‌بندی فلین، این یک محاسبه داده‌های چندگانه دستورالعمل واحد (SIMD) است. ایشان کارشناسی خود را از دانشگاه علم و صنعت در رشته مهندسی کامپیوتر گرایش سخت افزار، کارشناسی ارشد با گرایش هوش مصنوعی و رباتیک از دانشگاه شیراز، دکترا و فوق دکترا خود را از دانشگاه دلفت هلند گرفته‌اند. کاربران برای آغاز این سفر دیجیتال باید ابتدا به وب‌سایت رسمی DeepSeek به آدرس chat.deepseek مراجعه کنند.

در سال 1996، انویدیا تلاش خود برای رقابت در بازار شتاب دهنده های سخت افزار گرافیکی یا 3D را با محصولات ضعیف آغاز کرد. در آن زمان دلیل اصلی ساخت GPU، بازی های رایانه ای بودند و بعد از آن بود که از آن برای ریاضیات، علوم و مهندسی، محاسبات حجیم و … استفاده می شد. اگر شما یکی از کاربران جدید هستید و تاکنون حساب کاربری ایجاد نکرده‌اید، نخستین گام ثبت‌نام است. این فرآیند شامل وارد کردن اطلاعات پایه‌ای نظیر نام، ایمیل و رمز عبور می‌شود. پس از طی این مراحل، یک ایمیل تأیید به نشانی که وارد کرده‌اید ارسال خواهد شد و برای فعال‌سازی حساب کاربری تنها کافی است آن ایمیل را تأیید کنید.

علاوه بر TensorFlow، بسیاری از فریم ورک‌های یادگیری عمیق دیگر برای پشتیبانی از GPU خود به CUDA متکی هستند، از جمله Caffe2، Chainer، Databricks، H2O.ai، Keras، MATLAB، MXNet، PyTorch، Theano، و Torch. در بیشتر موارد آنها از کتابخانه cuDNN برای محاسبات شبکه عصبی عمیق استفاده می کنند. آن کتابخانه برای آموزش چارچوب‌های یادگیری عمیق به قدری مهم است که همه چارچوب‌هایی که از یک نسخه معین cuDNN استفاده می‌کنند، اساساً اعداد عملکرد یکسانی برای موارد استفاده معادل دارند. هنگامی که CUDA و cuDNN از نسخه ای به نسخه دیگر بهبود می یابند، تمام چارچوب های یادگیری عمیق که به نسخه جدید به روز می شوند، شاهد افزایش عملکرد هستند. جایی که عملکرد از چارچوبی به فریم‌ورک دیگر متفاوت است، در مقیاس آنها به چندین GPU و چندین گره است.

سپس این دستورات اسکالر را با عملیات بزرگ‌تری به نام «ابرکلمه» (Superword) ترکیب می‌کند. «موازی‌گری در سطح دستور» (Instruction-Level Parallelism | ILP) نوعی از پردازش موازی است که در آن پردازنده‌ها انتخاب می‌کنند کدام دستور را اجرا کنند. در ILP پردازنده‌ها برای اجرای نوع خاصی از عملیات به صورت همزمان ساخته شده‌اند. بنابراین، با اجرای این نوع عملیات مصرف منابع بهینه‌سازی شده و توان خروجی سامانه‌ هم افزایش پیدا می‌کند. در اپلیکیشن‌هایی که به صورت روزانه استفاد می‌شوند، مانند کاربردهای رایج لپتاپ‌ها و گوشی‌های هوشمند که شامل پردازش موازی نیز هستند، حافظه اشتراکی به کار برده شده است. در معماری «حافظه اشتراکی» (Shared Memory)، کامپیوتر‌های موازی با هدف برقراری ارتباط با منبع حافظه اشتراکی یکسان، به استفاده از چندین پردازنده مجزا اتکا می‌کنند.

برای استقرار تولید آن مدل‌های ترجمه TensorFlow، Google از یک تراشه پردازش سفارشی جدید، TPU (واحد پردازش تانسور) استفاده کرد. CUDA یک پلت فرم محاسباتی موازی و مدل برنامه نویسی است که توسط NVIDIA برای محاسبات عمومی به تنهایی توسعه یافته است. CUDA به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا با استفاده از قدرت پردازنده های گرافیکی برای بخش قابل موازی سازی محاسبات، برنامه های کاربردی محاسباتی را سرعت بخشند. هدف درس "پردازش موازی" برای دانشجویان، ارائه دانش و مهارت‌های لازم برای طراحی، تحلیل و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و سیستم‌های پردازشی است که به صورت موازی و همزمان اجرا می‌شوند. از طریق پروژه‌های عملی، دانشجویان تجربه کاربردی کسب می‌کنند تا بتوانند در زمینه‌های مختلف علمی و صنعتی که نیاز به پردازش سریع و کارآمد دارند، به صورت مؤثر فعالیت کنند. DeepSeek-R1 به عنوان یک مدل تخصصی، به‌صورت ویژه برای استدلال و تحلیل داده‌ها طراحی شده است.

در سال ۲۰۰۸، اینتل، انویدیا و ای‌ام‌دی/ای‌تی‌آی به ترتیب با ۴۹٫۵٪ و ۲۷٫۸٪ و ۲۰٫۶٪ از سهم بازار در صدر تولیدکنندگان پردازندهٔ گرافیکی بودند. البته در این آمار، پردازنده‌های گرافیکی مجتمع با CPU اینتل نیز محاسبه شده‌اند. اگر آن‌ها را در نظر نگیریم، انویدیا و ATI تقریباً کل بازار را در اختیار دارند. دو شرکت کوچک‌تر اس۳ گرافیکس و متروکس[۲۹] نیز به تولید پردازندهٔ گرافیکی می‌پردازند. آموزش برنامه نویسی یکی از فرایند‌هایی است که معمولا ساده‌تر از چیزی که تصور می‌شود شروع شده و سخت‌تر از چیزی که در انتظار است به نتیجه می‌رسد.

همچنین، در صورتی که تمایل دارید از خدمات DeepSeek در دستگاه‌های اندرویدی و IOS بهره‌مند شوید، می‌توانید به فروشگاه Google Play یا App Store مراجعه کرده و عبارت DeepSeek را جستجو کنید. پس از اتمام فرآیند نصب اپلیکیشن را باز کرده و یک حساب کاربری جدید ایجاد کنید یا به حساب کاربری موجود خود وارد شوید. شکل ۱ مؤلفه های گسترده اکوسیستم را نشان می دهد که در طی یک دوره بیش از ۱۵ سال تکامل یافته اند. NVIDIA اخیرا آخرین معماری A100 و سیستم DGX A100 را براساس این معماری جدید منتشر کرده است. تبدیل فوریه سریع (FFT) یکی از الگوریتم‌های اساسی مورد استفاده برای پردازش سیگنال است.

این کتاب شامل مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی است که به درک بهتر مفاهیم کمک می‌کند و به خوانندگان این امکان را می‌دهد که مهارت‌های خود را در زمینه برنامه‌نویسی تقویت کنند. پردازنده‌های گرافیکی مجتمع یا مشترک (IGP) از بخشی از حافظه RAM کامپیوتر برای محاسبات خود استفاده می‌کند و دیگر مثل پردازنده‌های گرافیکی اختصاصی به یک حافظه RAM جداگانه مجهز نیست. اکثر این نوع پردازنده‌های گرافیکی به صورت مجتمع با بورد اصلی ارائه می‌شوند. این نوع پردازنده‌های گرافیکی نسبت به نوع اختصاصی باعث کاهش هزینه سیستم می‌شوند ولی از سویی قابلیت‌های آن‌ها نیز کمتر است. سابقاً این نوع GPUها در اجرای بازی‌های سه‌بعدی و ویدئوهای HD با مشکل مواجه می‌شدند ولی با رشد تکنولوژی و معرفی نسل‌های جدیدتر، این پردازنده‌های گرافیکی نیز بهبود یافته و قدرتمندتر شدند.

همانطور که در بالا بحث شد، روش های مختلفی برای استفاده از CUDA در پایتون در سطوح انتزاع مختلف وجود دارد. از آنجایی که NumPy ستون فقرات اکوسیستم علم داده پایتون است، برای این ارائه تصمیم خواهیم گرفت که آن را شتاب دهیم. امروزه چارچوب‌های برنامه‌نویسی متعددی در دسترس هستند که این اشکال هندسی اولیه را برای شما در پس‌زمینه مدیریت می‌کنند، بنابراین می‌توانید بر مفاهیم محاسباتی سطح بالاتر تمرکز کنید. سوال این است که آیا شما به یک شتاب دهنده GPU نیاز دارید به جزئیات مسئله ای که سعی در حل آن دارید بستگی دارد. هم CPU و هم GPU دارای حوزه های مختلفی از برتری هستند و دانستن محدودیت های آنها در هنگام تصمیم گیری در مورد استفاده از برنامه نویسی GPU برای پروژه خود به شما کمک خواهد کرد. در سال 2003، تیمی از محققان به سرپرستی Ian Buck ، زبانی به نام Brook را ارائه دادند که از گسترش زبان C به همراه ساختار های داده موازی توسعه یافته بود، رو نمایی کردند.

تراشهٔ ANTIC پردازشگری مخصوص برای نگاشت (در حالت برنامه‌نویسی) متن و دادهٔ گرافیکی به خروجی تصویری بود. طراح تراشهٔ ANTIC جی مینر، طراحی تراشهٔ گرافیکی را برای کمودور آمیگا نیز بر عهده داشت. از معماری «حافظه توزیع شده» (Distributed Memory) در رایانش ابری استفاده می‌شود. در نتیجه به معماری رایج در بسیاری از اپلیکیشن‌های بزرگ و گسترده تبدیل شده است. در سامانه توزیع شده برای محاسبات موازی، چندین پردازنده همراه با منابع حافظه‌ اختصاصی خودشان بر روی شبکه‌ای با یکدیگر متصل شده‌اند.

تا سال ۱۹۸۸، می‌توانید یک کارت ۱۶ بیتی ۲ بعدی VGA Wonder از ATI (شرکتی که در نهایت توسط AMD خریداری شد) دریافت کنید. تا سال ۱۹۹۶، می توانید یک شتاب دهنده گرافیک سه بعدی از ۳dfx بخرید تا بتوانید بازی تیراندازی اول شخص Quake را با سرعت کامل اجرا کنید. در حالی که APIهای پیشنهادی دیگری برای پردازنده‌های گرافیکی، مانند OpenCL وجود دارد، و پردازنده‌های گرافیکی رقابتی نیز وجود دارند. از شرکت‌های دیگر، مانند AMD، ترکیب پردازنده‌های گرافیکی CUDA و NVIDIA بر چندین حوزه کاربردی، از جمله آموزش عمیق، و پایه ای برای برخی از سریع ترین رایانه های جهان است. اگر بالاترین سطح کنترل بر روی سخت افزار مانند تخصیص دستی حافظه، موازی سازی پویا یا مدیریت حافظه بافت را می خواهید، هیچ راهی برای دور زدن استفاده از C/C++ وجود ندارد.

پردازنده‌های گرافیکی در وظایفی که نیاز به منطق پیچیده یا انعطاف‌پذیری بالا دارند، محدودیت‌هایی دارند. علاوه بر این، محدودیت در سازگاری با پلتفرم‌ها و برخی زبان‌های برنامه‌نویسی نیز کاربرد آن‌ها را در برخی محیط‌ها محدود می‌کند. به عنوان مثال، یک GPU در مقایسه با CPU می‌تواند عملیات رندر ویدئو را سریع‌تر انجام دهد. این به دلیل طراحی خاص GPU است که قادر است پردازش‌های موازی زیادی را به‌طور هم‌زمان انجام دهد. در حالی که CPU بیشتر برای پردازش‌های تک‌تک و دنباله‌ای مناسب است، GPU در انجام کارهایی مانند تبدیل فرمت‌های گرافیکی و رندرینگ ویدئو که شامل پردازش حجم بالای داده‌های مشابه هستند، بسیار کارآمدتر است.

اما تجربه نشان داده که برای کارت های گرافیک Nvidia، پلتفرم CUDA سرعت پردازش بیشتری را ارائه می دهد. علاوه بر این CUDA دارای چندین کتابخانه کاربردی در زمینه های مختلف از جمله یادگیری عمیق است. هوش مصنوعی deepseek به عنوان یک ابزار متن باز به کاربران اجازه دسترسی به کدهای خود را می‌دهد. این شفافیت باعث ایجاد اعتماد شده و امکان بهبود مدل توسط جامعه کاربران را فراهم می‌کند. در یک CPU معمولاً 4 یا 8 هسته‌ وجود دارد که هرکدام می‌توانند یک کار در زمان انجام دهند.

یک نمونه از کاربردهای غیرگرافیکی پردازنده گرافیکی، تولید بیت‌کوین است، که برای حل معماها از یک واحد پردازش گرافیکی استفاده می‌گردد. با این حال، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها بر روی GPU نیازمند درک عمیق‌تری از معماری آن‌ها و نحوه مدیریت حافظه است. برنامه‌نویسان باید به‌دقت الگوریتم‌ها را به گونه‌ای طراحی کنند که از قابلیت‌های موازی‌سازی GPU بهره‌برداری کنند. این شامل تقسیم کار به زیرکارهایی است که می‌توانند به‌طور همزمان اجرا شوند و همچنین مدیریت مؤثر داده‌ها بین حافظه‌های مختلف GPU و CPU است. عدم توجه به این موارد می‌تواند منجر به کاهش کارایی و افزایش زمان پردازش شود. علاوه بر معماری‌های اصلی که معرفی کردیم، معماری‌های پردازش موازی کم استفاده‌تری هم در کامپیوترها وجود دارند که برای کار بر روی مسائل بزرگ‌تر و وظایفی به شدت اختصاصی‌سازی شده، طراحی شده‌اند.

بعد ها Buck به انویدیا پیوست و در سال 2006، اولین راه حل تجاری برای محاسبات همه منظوره بر روی GPU یا همان GPGPU را راه اندازی کردند. این قابلیت در پاسخ به سؤالات تحقیقاتی و علمی بسیار مفید است و کاربران می‌توانند راه‌حل‌های دقیق‌تر و عمیق‌تری دریافت کنند. بله، استفاده از APU برای کاربردهایی با نیاز گرافیکی متوسط به صرفه‌تر است، اما اگر به پردازش گرافیکی قوی نیاز دارید، استفاده از GPU مناسب‌تر است. CPU به عنوان قلب هر سیستم کامپیوتری شناخته می‌شود و عملکرد آن به طور مستقیم بر کارایی دستگاه تاثیر می‌گذارد. در اینجا به بررسی برخی از ویژگی‎های پردازنده‌های CPU از جوانب مختلف می‌پردازیم. تراشه‌های ANTIC و CTIA امکان کنترل سخت‌افزاری حالات گرافیکی و متنی و سایر تأثیرات را بر روی آتاری ۸-بیتی را فراهم می‌کردند.

مجله شهاب یک مرجع علمی در حوزه فناوری پلاک خوان، دوربین پلاک خوان، فناوری تشخیص چهره و هوش مصنوعی است. مطالب این مجله شامل آموزش، اخبار و فن آوری های جدید در حوزه های مطرح شده است. رشته‌ها در بلوک‌ها گروه‌بندی می‌شوند و هنگام اجرای یک هسته، به مجموعه‌ای متناظر از هسته‌های CUDA نگاشت می‌شوند. بلوک‌ها بیشتر در شبکه‌ها گروه‌بندی می‌شوند و هر اجرای هسته یک شبکه واحد ایجاد می‌کند. کاربرد هسته تنسور، هسته تنسوردر فیزیک و مهندسی و در ریاضیات کاربرد فراوانی دارد یکی از کابرد مهم آن این است که می‌تواند کار پیچیده الکترومغناطیس و نجوم و مکانیک سیالات را حل کند. به علاوه امروزه کامپیوترهای قدرتمند مبتنی بر GPU نقش مهمی در مدل‌سازی‌های بزرگ دارند.

برنامه نویسی Hands-On GPU با Python و CUDA برای توسعه دهندگان و دانشمندان داده است که می خواهند اصول برنامه نویسی GPU موثر را برای بهبود عملکرد با استفاده از کد پایتون یاد بگیرند. شما باید درک درستی از ریاضیات و فیزیک مهندسی در سطح کالج یا دانشگاه داشته باشید و با پایتون و همچنین در هر زبان برنامه نویسی مبتنی بر C مانند C، C++، Go، یا جاوا تجربه داشته باشید. استانداردها و زبان‌های برنامه‌نویسی متعددی برای شروع ساخت برنامه‌های شتاب‌یافته با GPU وجود دارد، اما ما برای مثال خود، CUDA و پایتون را انتخاب کرده‌ایم. CUDA ساده‌ترین چارچوب برای شروع است و پایتون در زمینه‌های علمی، مهندسی، تحلیل داده و یادگیری عمیق که همگی به شدت به محاسبات موازی متکی هستند، بسیار محبوب است. همانطور که گفتیم، کلمه کلیدی فناوری CUDA و GPU، محاسبات موازی است و این امر به دلیل وجود تعداد هسته های بسیار زیاد GPU ها نسبت به CPU ها می باشد. CPU به طور میانگین دارای 4 تا 8 هسته هستند، اما GPU ها به طور میانگین دارای صد ها و هزاران هسته پردازشی هستند.

نکته قابل توجه دیگر، قابلیت اجرای این مدل بر روی کارت‌های گرافیک گیمینگ بدون نیاز به سخت‌افزارهای سنگین مرکز داده است؛ این ویژگی برای کاربران و توسعه‌دهندگان معمولی به شدت جذاب و ترغیب‌کننده خواهد بود. علاوه بر این، CPU توانایی مدیریت ورودی‌ها و خروجی‌ها از دستگاه‌ها و منابع خارجی، مانند کیبورد، موس، یا ذخیره‌سازها را نیز دارد. با پیچیده‌تر شدن پردازش‌ها و افزایش حجم داده‌ها در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی ai ، یادگیری ماشینی و شبیه‌سازی علمی، نیاز به منابع محاسباتی برای انجام پردازش‌های موازی بیشتر احساس می‌شود. در این شرایط، بسیاری از کاربران به جای استفاده از پردازنده‌های مرکزی CPU، به سراغ پردازنده‌های گرافیکی (GPU) می‌روند. در ادامه، به بررسی این موضوع خواهیم پرداخت که چرا در برخی مواقع استفاده از GPU به جای CPU انتخاب بهتری است.

این کتابخانه بسیاری از توابع NumPy را تقلید می‌کند و به شما اجازه می‌دهد به سادگی کد NumPy خود را با توابع CuPy جایگزین کنید که به جای CPU بر روی GPU پردازش می‌شوند. حتی در پایتون نیز می‌توانید با سطوح مختلف انتزاع به برنامه‌نویسی GPU نزدیک شوید. منطقی است که از بالاترین سطح انتزاعی که نیازهای برنامه شما را برآورده می‌کند شروع کنید، مگر اینکه به قابلیت‌های سفارشی‌سازی و کنترل بیشتری نیاز داشته باشید که سطوح پایین‌تر انتزاع می‌توانند ارائه دهند. CUDA با تمام GPUهای Nvidia از سری G8x به بعد و همچنین اکثر سیستم‌های عامل استاندارد سازگار است. به گزارش اپست به نقل از cherryservers ، برنامه نویسی GPU روشی برای اجرای محاسبات عمومی بسیار موازی بر روی شتاب دهنده های GPU است.

دلیل اصلی این امر این است که آموزش‌ها ابتدایی معمولا به خوبی افراد علاقه‌مند را برای ورود با بازار کار آماده نمی‌کنند. این آموزش‌ها اصول بنیادین و زیربنای کار را می‌آموزند که هم بسیار مهم است و هم ساده. اما آموزش ترکیب تکنولوژی‌های نرم‌افزاری معمولا کاری است که باید در دوره‌های آموزشی پروژه محور به دنبال آن بود. فرادرس برای پر کردن این خلاء، سری نسبتا کاملی از فیلم‌های پروژه محور آموزش برنامه‌نویسی را آماده کرده که چند مورد از آن‌ها را در پایین معرفی کرده‌ایم. وب‌سایت آموزشی فرادرس، تلاش اصلی خود را بر این گذاشته که دانشجویان و دانش‌آموزان در هر حوزه‌ای بتوانند از فیلم‌های این وب‌سایت استفاده کرده و نیاز‌های علمی خود را برآورده کنند. اکنون به‌جز مخاطبان در حال تحصیل، اشخاص کارجو و حتی شاغلین نیز می‌توانند با مراجعه به فیلم‌های فرادرس با هدف رسیدن به جایگاه شغلی یا افزایش توان عملیاتی خود به کسب مهارت‌های متنوع بپردازند.

یادگیری عمیق، نمونه دیگری بود که در آن موازی سازی سنگین، به تسریع برنامه ها کمک کرد. تقریبا امروزه هر چارچوب یادگیری عمیق از محاسبات CUDA / GPU برای تسریع آموزش و استنتاج یادگیری عمیق استفاده می کند. NVIDIA همچنین مجموعه ای از ابزارها به نام DCGM را برای مدیریت و نظارت بر GPU ها در محیط های خوشه ای ارائه می دهد. NVIDIA همچنین یک رابط مبتنی بر API را برای نظارت بر پردازنده های گرافیکی توسط API های NVML در معرض نمایش قرار می دهد. با کمک این ابزارها، تیم تیم مرکز داده ops می تواند به طور مداوم، پایش سلامت، تشخیص همه جانبه، سیستم هشدار، و سیاست های حاکمیتی شامل مدیریت انرژی و زمان را انجام دهد. این ابزارها می توانند بصورت مستقل یا با هر مجموعه ابزار استاندارد صنعتی مورد استفاده قرار گیرند.

این تراشه‌ها در دستگاه‌های موبایل، لپ‌تاپ‌ها و کامپیوترهای دسکتاپی که فضای محدودی دارند، استفاده‌های زیادی دارند. همین‌طور که به پیش‌ می‌رویم با افزایش تکنولوژی، اپلیکیشن‌ها پیشرفته‌تر شده و مسائل پیچیده‌تر می‌شوند. کامپیوترهای امروزی باید هزاران یا میلیون‌ها وظیفه را با سرعت زیاد اجرا کنند. برای مثال، مدل‌های یادگیری ماشین به میزان زیادی به پردازش‌های موازی وابسته شده‌اند. این مدل‌ها برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده خود به تعداد زیادی پردازنده نیاز دارند که به صورت موازی با هم کار کنند. اگر این مدل‌ها از پردازش سریالی استفاده کنند، وظایف مربوط به ماشین لرنینگ با سرعت بسیار کندتری اجرا می‌شوند.

NVIDIA متعهد به ارائه ابزارهای پیشرفته و خدمات اکوسیستم، به توسعه دهندگان و شرکت ها است. همانطور که راه خود را در این کتاب طی می کنید، کد را مستقیماً روی GPU راه اندازی می کنید و هسته های GPU و عملکردهای دستگاه را در CUDA C می نویسید. با پروفایل کد GPU به طور مؤثری آشنا می شوید و به طور کامل کد خود را با استفاده از آن آزمایش و اشکال زدایی می کنید. در مرحله بعد، تعدادی از کتابخانه های شناخته شده NVIDIA مانند cuFFT و cuBLAS را کاوش خواهید کرد. DeepSeek برخلاف برخی رقبا به صورت کاملاً رایگان در دسترس کاربران قرار دارد و عدم نیاز به پرداخت هزینه باعث دسترسی گسترده‌تر به این ابزار می‌شود. این ویژگی به ویژه برای دانشجویان، پژوهشگران و کسب‌وکارهای کوچک بسیار مفید است.

راحت ترین راه برای انجام این کار برای یک برنامه پایتون، استفاده از یک افزونه PyCUDA است که به شما امکان می دهد کد CUDA C/C++ را در رشته های پایتون بنویسید. اگر فقط می‌خواهید با شبکه‌های عصبی یا هر الگوریتم یادگیری عمیق دیگری کار کنید، احتمالا کتابخانه‌های تخصصی یادگیری عمیق مانند TensorFlow یا PyTorch انتخاب مناسبی برای شما هستند. این کتابخانه‌ها می‌توانند به طور خودکار بین پردازش CPU و GPU برای شما سوئیچ کنند. در حالی که GPU های گذشته منحصراً برای گرافیک کامپیوتر طراحی شده بودند، امروزه آنها به طور گسترده برای محاسبات عمومی (محاسبات GPGPU) نیز استفاده می شوند. علاوه بر رندر گرافیکی، محاسبات موازی مبتنی بر GPU امروزه برای مدل‌سازی علمی، یادگیری ماشین و سایر مشاغل مستعد موازی‌سازی استفاده می‌شود.

در این بخش از مطلب به بررسی چند مورد از مثال‌های مربوط به کاربرد پردازش موازی در زندگی انسان پرداخته‌ایم. البته حوزه‌های کاربرد این تکنولوژی بسیار گسترده‌تر است، اما سعی کردیم رایج‌ترین و برجسته‌ترین موارد را بررسی کنیم. هر کدام از این معماری‌ها از «رابط ارسال پیام» (Message Passing Interface | MPI) مخصوص به خود استفاده می‌کنند. NVIDIA، جعبه ابزار CUDA را منتشر کرد که با استفاده از زبان های برنامه نویسیC / C ++ ، یک محیط توسعه ارائه می دهد. با استفاده از این جعبه ابزار می توانید برنامه های کاربردی را در GPU توسعه داده ، بهینه سازی کنید و به کار بگیرید. NVIDIA همچنین با استفاده از زبان Fortran یک ابزار PGI برای برنامه نویسی ارائه می دهد.