هنگام خرید GPU سرور (واحد پردازش گرافیکی)، توجه به جزئیات فنی و نیازهای کاری از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است.
انتخاب یک GPU مناسب میتواند تاثیر چشمگیری در عملکرد محاسباتی، پردازش دادهها، یادگیری ماشین و سایر کاربردهای سنگین داشته باشد.
در ادامه به موارد کلیدی و مهمی که باید در انتخاب GPU برای سرور در نظر بگیرید، به طور جامع پرداخته شده است:
نوع کاربری سرور
اولین گام در انتخاب GPU، درک دقیق از نیازمندیها و هدف سرور است. انواع مختلفی از کارها وجود دارد که GPU ممکن است برای آنها استفاده شود:
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI)
اگر سرور برای یادگیری ماشین یا پردازشهای سنگین مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده میشود، بهتر است به دنبال GPUهایی با تعداد بالای هستههای CUDA و توان پردازشی بالاتر باشید. کارتهای سری NVIDIA Tesla یا NVIDIA A100 برای چنین کاربردهایی مناسب هستند.
پردازشهای گرافیکی و رندرینگ
در این حالت، توانایی های رندرینگ و دقت گرافیکی اهمیت بیشتری دارد.
برای رندرینگ سه بعدی، کارت هایی مانند سری Quadro یا AMD Radeon Pro ممکن است انتخاب خوبی باشند.
محاسبات علمی و داده های بزرگ
برای این نوع کارها که نیاز به پردازش داده های بزرگ یا شبیهسازیهای پیچیده دارند، نیاز به GPUهای تخصصی با حافظه بالا است. کارتهایی مانند NVIDIA A100 و AMD Instinct MI100 مناسب هستند.
تعداد و نوع هستههای پردازشی (CUDA و Stream Processors)
هر GPU دارای تعداد معینی هسته پردازشی است که به آنها هستههای CUDA (در GPUهای NVIDIA) یا Stream Processors (در GPUهای AMD) گفته میشود. هرچه تعداد این هستهها بیشتر باشد، توان پردازش موازی کارت نیز بیشتر است.
برای سرورهایی که به پردازشهای سنگین نیاز دارند، کارتهایی با تعداد بالای هسته میتوانند مزیت بزرگی باشند.
حافظه گرافیکی (VRAM)
حافظه گرافیکی یکی از فاکتور های حیاتی برای انتخاب GPU مناسب است.
این حافظه برای ذخیرهسازی دادههای مورد نیاز در طول پردازش استفاده میشود و در کاربردهای سنگینی نظیر هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، رندرینگ سهبعدی و پردازشهای علمی بسیار مهم است.
بیشتر بودن ظرفیت VRAM به معنای توانایی بیشتر در پردازش دادههای پیچیده است. برای مثال، کارتهای NVIDIA A100 و A40 با حافظههای گرافیکی تا ۴۰ گیگابایت گزینههای بسیار قدرتمندی هستند.
مصرف انرژی و کارایی حرارتی
در محیطهای سروری، مصرف انرژی و مدیریت حرارت نقش حیاتی دارد. برخی از GPUها مصرف انرژی بالایی دارند و نیاز به سیستمهای خنککننده قوی دارند.
انتخاب GPUهایی با کارایی انرژی مناسب نه تنها باعث کاهش هزینههای عملیاتی میشود، بلکه به جلوگیری از مشکلات حرارتی در سرور کمک میکند.
برای مثال، برخی کارتهای سری Tesla و Quadro علاوه بر کارایی بالا، بهینهسازیهای مناسبی در مصرف انرژی دارند.
پشتیبانی از چند کارت گرافیکی (MultiGPU)
اگر بار کاری سرور بسیار سنگین است، ممکن است نیاز به استفاده از چندین کارت گرافیک به صورت همزمان باشد. بسیاری از سرورها از فناوریهایی مانند NVIDIA NVLink پشتیبانی میکنند که امکان ارتباط سریع و کارآمد بین چندین GPU را فراهم میکند.
این ویژگی برای کاربردهایی نظیر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی که به قدرت پردازشی عظیمی نیاز دارند، بسیار مفید است.
قابلیتهای محاسباتی FP32 و FP64
بسته به نوع کاربرد سرور، نیاز به محاسبات با دقتهای مختلف (مانند دقت تک دقتی (FP32) و دقت دوبرابری (FP64)) وجود دارد.
بسیاری از کارتهای GPU مخصوص سرورها دارای قابلیتهایی برای اجرای محاسبات با دقتهای مختلف هستند.
برای کاربردهای علمی و محاسباتی پیچیده، نیاز به GPUهایی با توانایی در اجرای محاسبات دقت بالا (FP64) وجود دارد.
سازگاری با زیرساخت سرور
· نوع اسلات PCIe
باید توجه داشت که GPU انتخابی با نوع و تعداد اسلاتهای PCIe سرور سازگار باشد.
بسیاری از GPUهای مدرن از PCIe 4.0 استفاده میکنند که پهنای باند بالاتری نسبت به نسلهای قبلی دارد.
· فضای فیزیکی در سرور
GPUها معمولاً اندازه بزرگی دارند و قبل از خرید باید مطمئن شوید که فضای کافی در کیس سرور برای نصب آنها وجود دارد.
بعضی از GPUها دارای طراحیهای بزرگ با فنهای چندگانه یا سیستمهای خنککننده آبی هستند که نیاز به فضای بیشتری دارند.
پشتیبانی از نرمافزارهای مورد نیاز
بسیاری از نرمافزارها و چارچوبهای یادگیری ماشین مانند TensorFlow و PyTorch بهینهسازی شدهاند تا با GPUهای NVIDIA کار کنند.
همچنین، NVIDIA CUDA یکی از پراستفادهترین پلتفرمها برای پردازش موازی با GPU است. در مقابل، برخی کارتهای AMD نیز به خوبی با برخی نرم افزار ها و چارچوب های دیگر سازگاری دارند.
بنابراین قبل از خرید باید از پشتیبانی GPU توسط نرمافزارهای مورد نیاز اطمینان حاصل کنید.
قیمت و هزینه های عملیاتی
قیمت GPU ها بسته به ویژگی ها و تواناییهای آنها متغیر است. علاوه بر قیمت خرید اولیه، باید هزینههای عملیاتی نظیر مصرف انرژی و هزینههای خنکسازی را نیز در نظر گرفت.
به عنوان مثال، کارت های سری Tesla و Quadro معمولاً گرانتر از کارتهای سری GeForce هستند، اما برای کاربرد های سروری مناسب ترند و در بلندمدت هزینههای بهینهتری دارند.
پشتیبانی فنی و ضمانت محصول
برای محیطهای سروری که اغلب به صورت ۲۴/۷ کار میکنند، برخورداری از پشتیبانی فنی مناسب و ضمانت محصول اهمیت دارد.
بسیاری از کارتهای حرفهای مانند NVIDIA Tesla و Quadro دارای پشتیبانی فنی ویژه و ضمانتهای طولانیمدت هستند که در صورت بروز مشکل به شما اطمینان خاطر بیشتری میدهند.
خنک کنندگی و تهویه مناسب
به دلیل تولید حرارت زیاد در محیطهای سروری، باید GPU انتخابی دارای سیستم خنککننده مناسبی باشد.
برخی از GPUها دارای خنککنندههای بادی، آبی یا حتی هیبریدی هستند. همچنین، سیستم خنکسازی سرور نیز باید توانایی تهویه مناسب را داشته باشد تا از افزایش دمای GPU جلوگیری شود.
پهنای باند حافظه و سرعت انتقال داده
پهنای باند حافظه، میزان دادهای است که میتواند بین حافظه و پردازندهی گرافیکی جابهجا شود.
در سرورهایی که با دادههای حجیم و پیچیده سروکار دارند، پهنای باند بالاتر حافظه به افزایش سرعت پردازش کمک میکند.
برای مثال، کارتهای NVIDIA A100 و Tesla V100 با پهنای باند حافظههای بالا (مثلاً تا ۱.۵ ترابایت بر ثانیه) بهبود قابلتوجهی در سرعت انتقال داده دارند.
این ویژگی برای کاربردهایی مانند تحلیل دادههای بزرگ و پردازش گرافیکی سنگین ضروری است.
معماری پردازنده گرافیکی
معماری GPU یکی از عوامل مهم در عملکرد آن است. بهعنوان مثال، معماریهای Ampere یا Volta از NVIDIA توانستهاند عملکرد پردازشهای موازی را بهطور چشمگیری بهبود دهند.
معماری Ampere برای یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و محاسبات علمی بهینهسازی شده و شامل هستههای جدید Tensor و RT است که به GPU اجازه میدهد محاسبات پیچیدهای مثل ماتریسها و شبکههای عصبی را بسیار سریعتر انجام دهد.
پشتیبانی از یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
برای سرورهایی که عمدتاً برای آموزش و اجرای مدلهای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی استفاده میشوند، GPUهایی که از هستههای Tensor و فناوریهایی نظیر NVIDIA Deep Learning AI پشتیبانی میکنند، بهینهتر هستند. این کارتها بهطور خاص برای تسریع محاسبات ماتریسی و مدلهای یادگیری عمیق طراحی شدهاند. به عنوان مثال، کارتهای NVIDIA Tesla V100 و NVIDIA A100 دارای این قابلیتها هستند و میتوانند زمان آموزش مدلها را به طور قابلتوجهی کاهش دهند.
توانایی پردازش دادههای حجیم و بلادرنگ (RealTime)
در سرورهایی که نیاز به پردازش دادههای حجیم بهصورت بلادرنگ (RealTime) وجود دارد، مانند تحلیل دادههای مالی، شبیهسازیهای علمی یا مدلهای پیشبینی هواشناسی، نیاز به GPUهایی با توانایی محاسبات بلادرنگ است.
این نوع GPUها باید از واکنشهای سریع و محاسبات بلادرنگ پشتیبانی کنند. انتخابهایی مانند NVIDIA Quadro و Tesla با بهرهگیری از معماریهای قدرتمند خود، این نیاز را برآورده میکنند.
پشتیبانی از محاسبات ابری
در دنیای امروز، بسیاری از سرورها بهصورت ابری یا هایبرید مدیریت میشوند. برخی از GPUها، بهویژه آنهایی که برای استفاده در مراکز داده و سرورهای ابری طراحی شدهاند، قابلیت پشتیبانی از پردازشهای توزیعشده را دارند.
بهعنوان مثال، NVIDIA GRID یک پلتفرم GPU برای محیطهای ابری است که بهطور خاص برای مجازیسازی و اشتراک GPU بین چند کاربر بهینه شده است.
این ویژگی به ارائهدهندگان سرویس های ابری این امکان را میدهد که GPUهای خود را بهینهتر استفاده کنند.
پشتیبانی از بهینهسازی و افزایش کارایی (Overclocking)
در برخی از محیط های سروری که نیاز به کارایی بسیار بالاست، ممکن است نیاز به Overclocking وجود داشته باشد.
Overclocking به معنای افزایش فرکانس هسته و حافظه GPU برای دستیابی به کارایی بالاتر است.
برخی از کارت های GPU بهویژه برای Overclocking طراحی شدهاند و از ویژگیهایی مانند خنککنندههای پیشرفته و مدیریت مصرف انرژی بهره میبرند.
البته، باید به این نکته توجه کنید که Overclocking ممکن است باعث افزایش حرارت و مصرف انرژی شود، بنابراین باید زیرساخت مناسب برای خنکسازی فراهم باشد.
نرخ تولید فریم و تأخیر پایین
در کاربردهایی مانند شبیهسازیهای سهبعدی بلادرنگ، رندرینگ فیلمها، یا حتی بازیهای مبتنی بر سرور، نرخ تولید فریم (FPS) و تأخیر پایین اهمیت زیادی دارد.
GPU هایی که بتوانند نرخ فریم بالا و تأخیر کم را ارائه دهند، میتوانند برای این نوع کاربردها بسیار مؤثر باشند. کارت هایی مانند NVIDIA Quadro RTX 6000 یا RTX A6000 بهویژه برای این کاربردها طراحی شدهاند.
پشتیبانی از فناوریهای پیشرفته مانند Ray Tracing
Ray Tracing یکی از فناوریهای پیشرفته در زمینه گرافیک است که میتواند برای رندرینگ واقعیتر و طبیعیتر استفاده شود.
اگر سرور شما در حوزههایی مانند طراحی سهبعدی، ساخت بازیهای ویدئویی یا انیمیشنسازی فعالیت میکند، پشتیبانی GPU از فناوری Ray Tracing میتواند بسیار مفید باشد.
کارتهایی مانند NVIDIA Quadro RTX و GeForce RTX بهطور خاص برای این فناوری طراحی شدهاند و میتوانند بهبود قابلتوجهی در کیفیت تصاویر ایجاد کنند.
مدیریت منابع و اشتراک GPU
در محیطهای سروری، اغلب نیاز به اشتراک منابع بین چندین کاربر یا اپلیکیشن وجود دارد. برخی از GPUها مانند NVIDIA GRID و Tesla قابلیت GPU virtualization را دارند که به چندین کاربر اجازه میدهد از یک GPU بهطور همزمان استفاده کنند.
این قابلیت در محیطهای سروری و مراکز داده ابری بهینه است، زیرا به حداکثر استفاده از منابع کمک میکند.
پایداری و قابلیت اطمینان (Reliability)
در سرورهایی که برای پردازش های پیوسته و ۲۴/۷ استفاده میشوند، پایداری و قابلیت اطمینان از اهمیت بالایی برخوردار است. کارتهای GPU مخصوص سرور معمولاً دارای پشتیبانی فنی ویژه و سختافزارهای با دوام هستند که برای محیطهای حساس طراحی شدهاند.
همچنین بسیاری از این کارتها با سیستمهای پیشرفته نظارت و مدیریت همراه هستند که به مدیران سرور امکان میدهند عملکرد GPU را بهدقت زیر نظر بگیرند و از هرگونه خرابی جلوگیری کنند.
امنیت و رمزنگاری
برای سرورهایی که اطلاعات حساس را پردازش یا ذخیره میکنند، قابلیتهای امنیتی GPU اهمیت پیدا میکند.
برخی از کارتهای GPU سرور دارای ماژولهای امنیتی و رمزنگاری سخت افزاری هستند که به امنیت دادهها کمک میکند. این ویژگیها بهویژه در محیطهایی مانند پردازشهای مالی، سرویسهای دولتی و بانکداری اهمیت زیادی دارد.