معرفی بهترین GPU ها برای یادگیری ماشین؛ مهم‌ترین ویژگی‌های کار‌ت‌های گرافیک هوش مصنوعی چیست؟

پردازنده‌های گرافیکی (GPU) با توان پردازش موازی بسیار بالا، به یکی از مهم‌ترین ابزارها برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. با توجه به افزایش تقاضا برای پروژه‌های AI و یادگیری عمیق، انتخاب بهترین GPU برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسیار حیاتی است. در این مقاله به معرفی بهترین کارت‌های گرافیک برای یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۴ و بررسی ویژگی‌های کلیدی آن‌ها می‌پردازیم.

فهرست مطالب این مقاله:

- مقدمه
- شتاب‌دهی هوش مصنوعی 
- ویژگی‌های GPU مناسب برای پروژه‌های یادگیری ماشین
- مقایسه کارت گرافیک گیمینگ و حرفه‌ای برای یادگیری ماشین
- معرفی بهترین GPU ها برای هوش مصنوعی
- جمع‌بندی و پاسخ به پرسش‌های پرتکرار

مقدمه

یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی (AI) در حال دگرگون کردن صنایع مختلف از جمله پزشکی، فناوری اطلاعات، خودرو، و حتی سرگرمی هستند. در قلب این پیشرفت‌ها، سخت‌افزارهای قدرتمند به ویژه پردازنده‌های گرافیکی یا GPU (Graphics Processing Unit) قرار دارند. GPU ها به دلیل توانایی بالا در پردازش داده‌های حجیم و انجام محاسبات موازی، به ابزاری ضروری برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند.

در همین رابطه بخوانید:

- یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟ توضیح الگوریتم های ماشین لرنینگ

بااین وجود، فاکتورهای زیادی در انتخاب GPU مناسب برای پروژه‌های یادگیری عمیق نقش دارد که آن را به چالشی برای علاقه‌مندان مبتدی و توسعه‌دهندگان حرفه‌ای هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. در ادامه مقاله معیارهای انتخاب بهترین GPU در هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.

شتاب‌دهی هوش مصنوعی

پردازنده‌ گرافیکی یا GPU در ابتدا به منظور شتاب‌دهی پردازش گرافیک و بازی‌های ویدیویی طراحی شدند، اما با توجه به توانایی آن‌ها در پردازش موازی، به تدریج برای تسریع در اجرای سایر برنامه‌هایی که از پردازش موازی سود می‌بردند، مورد استفاده قرار گرفتند. برخلاف CPUها که برای اجرای برنامه‌ها به صورت متوالی طراحی شده‌اند، GPUها به دلیل معماری خاص خود قادر به انجام صدها هزار عملیات به‌صورت همزمان هستند. این ویژگی باعث شده است که GPUها در اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و سایر الگوریتم‌های هوش مصنوعی که نیازمند حجم زیادی از محاسبات موازی هستند، عملکرد بسیار بهتری از خود نشان دهند.

در همین رابطه بخوانید:

- تاریخچه پردازنده گرافیکی و کارت گرافیک (از 1951 تا به امروز)
- NPU چیست؟ مقایسه پردازشگر هوش مصنوعی با CPU و GPU

برای مثال، در الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی عمیق، به انجام تعداد بسیار زیادی عملیات ماتریسی نیاز است که یک GPU می‌تواند این عملیات را بسیار سریع‌تر از یک CPU انجام دهد. علاوه بر این، برخی از GPUها از هسته‌های تنسور (Tensor Cores) بهره می‌برند که به طور خاص برای تسریع عملیات ماتریسی طراحی شده‌اند و می‌توانند عملکرد یادگیری عمیق را به طور چشم‌گیری بهبود دهند.

ویژگی‌های GPU مناسب برای پروژه‌های یادگیری ماشین

در انتخاب GPU برای یادگیری ماشین، فاکتورهای متعددی باید در نظر گرفته شوند. که می‌توانند مستقیماً بر سرعت پردازش، کارایی و حتی هزینه‌های پروژه‌های یادگیری عمیق تأثیر بگذارند. در ادامه به بررسی این مشخصات خواهیم پرداخت:

توان خام پردازشی

توان پردازشی در GPUها با واحد «تریلیون عملیات ممیز شناور در ثانیه» یا TFLOPS اندازه گیری‌ می‌شود و از مهم‌ترین فاکتورها در انتخاب GPU است. این مشخصه نشان‌دهنده تعداد محاسبات اعشاری است که پردازنده  می‌تواند در هر ثانیه انجام دهد. به طور کلی، هر چه این عدد بالاتر باشد، توان پردازشی GPU بیشتر است و در نتیجه سرعت اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین افزایش می‌یابد.

در همین رابطه بخوانید:

- هسته CUDA (کودا) چیست و چه وظایفی در پردازنده گرافیکی دارد؟

پردازنده گرافیکی مخصوص سرور NVIDIA A100 که یکی از بهترین GPUها برای هوش مصنوعی است توان پردازشی حدود ۱۹.۵ ترافلاپ (TFLOPS) در محاسبات تک‌دقتی (FP32) دارد که این رقم نشان‌دهنده توان بالای این کارت برای پردازش الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق است. توان پردازشی بالا به ویژه در پروژه‌هایی که حجم داده‌های زیاد و نیاز به محاسبات پیچیده‌ای دارند، نقش حیاتی ایفا می‌کند.

هسته‌های تنسور

هسته‌های تنسور یکی از واحد‌های شتاب‌دهنده سخت‌افزاری جدید است که در بسیاری از GPUهای مدرن مشاهده می‌شود. این هسته‌ها برای بهبود عملکرد کار گرافیک در عملیات ماتریسی طراحی شده‌اند که در یادگیری عمیق و ‌خصوص در شبکه‌های عصبی بسیار رایج است. به کمک هسته‌های تنسور، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با سرعت بیشتری آموزش ببینند و دقت بیشتری داشته باشند. توان پردازشی تنسور با واحد «تریلیون عملیات بر ثانیه» یا TOPS سنجیده می‌شود.

کارت‌های گرافیکی مانند NVIDIA RTX 6000 و NVIDIA RTX 4090 در کنار هسته‌های سایه زنی، دارای هسته‌های تنسور نیز هستند که آنها را به گزینه‌های ایده‌آل برای پروژه‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده‌ است.

در همین رابطه بخوانید:

- هسته تنسور (Tensor Core) در پردازنده گرافیکی چیست و چه کاربردهایی دارد؟
- هر آنچه باید درباره TOPS بدانید؛ از صفر تا صد قدرت پردازش هوش مصنوعی پردازنده‌ها

فرمت داده‌ (Data Format) پشتیبانی شده

یکی دیگر از عوامل مهم در انتخاب GPU، فرمت داده‌هایی است که توسط آن پشتیبانی می‌شود. محاسبات یادگیری ماشین با داده‌های مختلفی مانند FP32 (اعشار تک‌دقتی) FP16 (اعشار نصف‌دقت) و INT8 (عدد صحیح ۸ بیتی) انجام می‌شود. برخی از کارت‌های گرافیکی مخصوص سرور، مانند NVIDIA A100، از انواع مختلف داده‌های بیشتری مثل BF16 پشتیبانی می‌کنند که این امکان را فراهم می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین با سرعت بیشتری آموزش ببینند.

استفاده از داده‌های با تعداد بیت کمتر مثل FP16 یا INT8 به این معناست که محاسبات با دقت کمتری انجام می‌شوند، اما تجربه نشان داده که این کاهش دقت در بسیاری از پروژه‌ها تأثیر منفی قابل توجهی بر روی عملکرد مدل ندارد و در عین حال باعث افزایش سرعت پردازش و کاهش مصرف حافظه می‌شود.

مقدار حافظه رم

حافظه ویدئویی (VRAM) یکی دیگر از تعیین کننده عملکرد GPU در یادگیری ماشین و AI است. در اختیار داشتن کارت گرافیک با حافظه بالا، برای پردازش مدل‌های پیچیده با داده‌های حجیم ضروری است. به عنوان مثال، در مدل‌های زبانی بزرگ به حافظه رم بالا نیاز است تا بتوان داده‌ها و مدل‌های بزرگ را به طور مؤثر پردازش کرد.

کارت‌هایی مانند NVIDIA RTX 4090 با ۲۴ گیگابایت حافظه GDDR6X و AMD Radeon Pro W7900 با 48 گیگابایت حافظه، برای پروژه‌های یادگیری ماشین سنگین و پیچیده بسیار مناسب هستند. این حجم از حافظه اجازه می‌دهد تا داده‌های بزرگ به صورت همزمان پردازش شده و نتایج سریع‌تر به دست آید.

کتابخانه‌های پشتیبانی شده

یکی دیگر از مواردی که باید در نظر داشت، پشتیبانی GPU از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین است. NVIDIA با ارائه کتابخانه‌های قدرتمندی مانند CUDA و cuDNN به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد که از قابلیت‌های پیشرفته GPU خود برای تسریع یادگیری ماشین بهره‌مند شوند. همچنین کتابخانه TensorRT به طور خاص برای استفاده از توان محاسباتی هسته‌های رهگیری رهگیری پرتو (RT) به منظور بهینه‌سازی و تسریع مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده است.

از سوی دیگر، AMD نیز با فریم‌ورک‌ ROCm در تلاش است که با NVIDIA رقابت کند. هرچند AMD در مقایسه با انویدیا سابقه بسیار کمتری در این زمینه دارد و راهکارهای نرم‌افزاری این شرکت به اندازه CUDA مورد استقبال نیستند.

مقیاس‌پذیری

در پروژه‌های بزرگ یادگیری ماشین، ممکن است نیاز به استفاده از چندین GPU به طور همزمان باشد. امکان استفاده از GPU در پیکره‌بندی چند کارت گرافیک یا به اصطلاح Multi-GPU می‌تواند به بهبود کارایی و کاهش زمان آموزش کمک کند. کارت‌های گرافیکی مانند Nvidia RTX 6000 Ada و RTX 4000 Ada به راحتی می‌توانند در سیستم‌های چند GPU به کار گرفته شوند تا توان پردازشی و حافظه بالاتری را فراهم آورند.

بنچمارک‌های هوش مصنوعی

بنچمارک‌های هوش مصنوعی ابزارهایی برای ارزیابی عملکرد سخت‌افزارهای مختلف، به ویژه GPUها، در انجام وظایف مرتبط با یادگیری عمیق و هوش مصنوعی هستند. این بنچمارک‌ها عملکرد کارت گرافیک در دو زمینه اصلی مربتط با هوش مصنوعی، یعنی آموزش (Training) مدل‌ها و استنتاج (Inference) را بررسی می‌کنند. مدل‌های مختلفی مانند ResNet برای طبقه‌بندی تصاویر، YOLO برای تشخیص اشیاء و BERT برای پردازش زبان طبیعی به‌طور گسترده در بنچمارک‌ها استفاده می‌شوند.

معیارهای اصلی شامل زمان آموزش (Training Time)، گذردهی (Throughput)، زمان پاسخ‌دهی (Latency) و دقت (Accuracy) هستند که بر اساس آن‌ها مزایا و معایب کارت گرافیک‌های مختلف برای AI سنجیده می‌شود. این بنچمارک‌ها کمک می‌کنند GPU‌های برتر برای اجذاب مدل‌های هوش مصنوعی مشخص شوند.

در همین رابطه بخوانید:

- هوش مصنوعی و شناسایی اجسام؛ تشخیص اشیا با یادگیری عمیق

یکی از معروف‌ترین مجموعه‌های بنچمارک در این حوزه، MLPerf است که به طور جامع آموزش و استنتاج را در مدل‌های مختلف مورد بررسی قرار می‌دهد. با وجود گسترش روزافزون هوش مصنوعی، نرم‌افزارهای بنچمارک سخت‌افزارهای هوش مصنوعی هنوز در ابتدای راه هستند و انتظار می‌رود در آینده نرم‌افزارهای تخصصی بیشتری برای ارزیابی عملکرد GPU در یادگیری ماشین و AI به بازار عرضه شود.

مقایسه کارت گرافیک گیمینگ و حرفه‌ای برای یادگیری ماشین

بسیاری از افراد ممکن است در انتخاب میان کارت‌های گرافیکی گیمینگ و حرفه‌ای برای پروژه‌های یادگیری ماشین دچار تردید شوند. کارت‌های گرافیک گیمینگ معمولاً قیمت مناسب‌تری دارند و در بسیاری از موارد توان پردازشی قابل قبولی نیز ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، کارت NVIDIA RTX 4090 یکی از قوی‌ترین کارت‌های گیمینگ است که با ۲۴ گیگابایت حافظه و توان پردازشی بالا می‌تواند در پروژه‌های یادگیری ماشین عملکرد خوبی از خود نشان دهد.

اما باید توجه داشت که کارت‌های گرافیک حرفه‌ای، مانند Nvidia RTX 6000 Ada، برای کاربردهای تخصصی و پیچیده‌تر طراحی شده‌اند. این کارت‌ها از هسته‌های تنسور، پشتیبانی از محاسبات چند دقتی (Mix Precision) و حافظه‌های بالاتر برخوردارند که برای پروژه‌های یادگیری عمیق و ماشین لرنینگ بزرگتر بسیار مفید هستند.

علاوه بر این، کارت‌های گرافیک حرفه‌ای معمولاً در محیط‌های محاسباتی مقیاس‌پذیر و خوشه‌های پردازشی (Cluster) استفاده می‌شوند که این امکان را می‌دهد تا چندین GPU به طور همزمان برای آموزش مدل‌ها به کار گرفته شوند. در حالی که کارت‌های گیمینگ برای استفاده‌های روزمره و کمتر حرفه‌ای طراحی شده‌اند و ممکن است در پروژه‌های بسیار بزرگ کارایی لازم را نداشته باشند.

معرفی بهترین GPU ها برای هوش مصنوعی

در این بخش تعدادی از بهترین GPUهای موجود برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای در سال ۲۰۲۴ که می‌توانید با رابط PCIe تهیه و در سیستم خود به کار بگیرید را معرفی می‌کنیم:

NVIDIA RTX 6000 Ada

حافظه ۴۸ گیگابایتی RTX 6000 Ada امکان اجرای مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی بدون نگرانی از کمبود حافظه را فراهم می‌کند. همچنین، پشتیبانی از فریمورک‌هایی مانند CUDA و OpenCL باعث شده تا این کارت برای محققان و توسعه‌دهندگان در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی، گزینه‌ای انعطاف‌پذیر و قدرتمند باشد.

NVIDIA RTX 5000 Ada

حافظه ۳۲ گیگابایتی این کارت برای بیشتر کاربردهای هوش مصنوعی مناسب است و می‌تواند مجموعه داده‌های متوسط تا بزرگ را بدون مشکل مدیریت کند. همچنین، مصرف توان ۲۵۰ وات، این کارت را به گزینه‌ای کارآمد از نظر مصرف انرژی تبدیل کرده است که همزمان قدرت بالایی ارائه می‌دهد.

NVIDIA RTX 4000 Ada

این کارت با حافظه ۲۰ گیگابایتی و توان مصرفی تنها ۱۳۰ وات، تعادلی مناسب بین کارایی و مصرف انرژی ایجاد می‌کند. این مشخصات باعث می‌شود که RTX 4000 Ada برای توسعه‌دهندگان و محققانی که به دنبال یک کارت گرافیک مقرون‌به‌صرفه و کارآمد برای کاربردهای سبک‌تر هوش مصنوعی هستند، گزینه‌ای بسیار جذاب باشد.

NVIDIA RTX 4090

توان مصرفی RTX 4090 حدود ۴۵۰ وات است که از سایر کارت‌های سری Ada Lovelace بیشتر است، اما با توجه به قدرت عملکرد آن، این مصرف قابل توجیه است. با توان تنسور ۱۳۲۱ تاپس، RTX 4090 علاوه‌بر گیمینگ توان اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی به شکل سریع و کارآمد را دارد.

NVIDIA RTX 3090

معماری Ampere این کارت همچنان قابلیت بالایی در تسریع پردازش‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد و با مصرف توان ۳۵۰ وات، هر چند بالاترین راندمان در پردازش هوش مصنوعی را ارائه نمی‌دهد، اما کماکان انتخابی عالی برای کاربرانی است که به دنبال کارایی بالا با هزینه کمتری نسبت به کارت‌های جدیدتر هستند.

AMD Radeon Pro W7900

کارت Radeon Pro W7900 از فریمورک‌های OpenCL و ROCm پشتیبانی می‌کند و اگرچه فاقد هسته‌های تنسور مشابه کارت‌های انویدیا است، اما توان پردازشی خام بالا، آن را برای محاسبات علمی و هوش مصنوعی به گزینه‌ای رقابتی تبدیل کرده است.

در همین رابطه بخوانید:

- بهترین کارت گرافیک پیشنهادی کامپیوتر بر اساس قیمت (مهر 1403)

جمع‌بندی و پاسخ به پرسش‌های پرتکرار

در انتخاب بهترین GPU برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، مهم‌ترین معیارها شامل توان پردازشی خام، تعداد و توان پردازشی هسته‌های تنسور و حجم و پهنای باند حافظه رم می‌شوند. کارت‌های گرافیکی مانند NVIDIA RTX 5000 Ada و NVIDIA RTX 6000 Ada با توان پردازشی بالا، هسته‌های تنسور ، و پشتیبانی از انواع داده‌ها مانند FP32، FP16 و INT8، برای پروژه‌های پیچیده یادگیری عمیق و تحلیل بیگ دیتا انتخاب‌های مناسبی هستند. این کارت‌ها به دلیل قدرت پردازش موازی بالا، عملکرد بهتری در یادگیری ماشین و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

از سوی دیگر، کارت گرافیک‌های گیمینگ مانند NVIDIA RTX 4090 با توانایی پردازش عالی و هزینه‌های کمتر نسبت به کارت‌های حرفه‌ای، گزینه مناسبی برای علاقه‌مندان به پروژه‌های شخصی و مقیاس کوچک یادگیری ماشین محسوب می‌شوند.

ویژگی‌های GPU مناسب برای یادگیری عمیق مانند حافظه بالا و پشتیبانی از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین باید با نیازهای خاص پروژه هماهنگ باشد. علاوه‌بر این، استفاده از بنچمارک‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی عملکرد کارت‌ گرافیک، می‌تواند راهنمای خوبی برای انتخاب بهترین GPU برای پروژه‌های AI و یادگیری ماشین باشد.

کارت گرافیک‌های NVIDIA یا AMD برای دیپ لرنینگ؟

کارت‌های گرافیک NVIDIA به دلیل پشتیبانی از کتابخانه‌هایی مانند CUDA و cuDNN که در حوزه هوش مصنوعی بسیار محبوب هستند، انتخاب اول بسیاری از توسعه‌دهندگان و محققان است. AMD نیز با بهبود فریم‌ورک‌های خود در تلاش است که وارد این بازار شود، اما هنوز در مقایسه با NVIDIA سهم کمتری در این حوزه دارد.

کارت گرافیک با حافظه بالا چه مزایایی برای یادگیری ماشین دارد؟

حافظه بالا به شما امکان می‌دهد مدل‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر را با داده‌های حجیم پردازش کنید. به ویژه در پروژه‌هایی که نیاز به پردازش حجم بالایی از داده‌ها وجود دارد، حافظه بالاتر به بهبود عملکرد کمک می‌کند و از بروز مشکلاتی مانند کمبود حافظه جلوگیری می‌کند.

چگونه کارت گرافیک‌ها می‌توانند به پردازش داده‌های پیچیده کمک کنند؟

پردازنده‌های گرافیکی با معماری خاص خود که برای پردازش موازی طراحی شده‌اند، می‌توانند عملیات پیچیده و حجیم یادگیری ماشین را با سرعت بالاتری انجام دهند. به عنوان مثال، عملیات ماتریسی که در شبکه‌های عصبی عمیق بسیار رایج است، به کمک GPU‌ها به طور چشم‌گیری سریع‌تر انجام می‌شود.

آیا کارت گرافیک‌های جدیدتر عملکرد بهتری در یادگیری ماشین دارند؟

بله، کارت‌های گرافیک جدیدتر معمولاً از فناوری‌های پیشرفته‌تری مانند هسته‌های تنسور با معماری بهینه‌تر، پشتیبانی از محاسبات چند دقتی و حافظه بیشتر برخوردارند. علاوه‌بر این این کارت‌ها با فناوری ساخت جدیدتر ساخته می‌شوند که راندمان توان مصرفی کارت‌های جدید را افزایش می‌دهد.

چگونه می‌توان عملکرد کارت گرافیک‌ها را در پروژه‌های هوش مصنوعی ارزیابی کرد؟

برای ارزیابی عملکرد یک GPU در پروژه‌های یادگیری ماشین می‌توان به معیارهایی مانند توان پردازشی، مقدار حافظه، پشتیبانی از کتابخانه‌های نرم‌افزاری و قابلیت مقیاس‌پذیری توجه کرد. همچنین انجام تست‌های عملی روی مجموعه داده‌های واقعی و بنچمارک‌هایی مثل MLPerf نیز می‌تواند دید بهتری از عملکرد واقعی یک GPU ارائه دهد.