GPU (Graphics Processing Unit)
ما هي وحدة معالجة الرسومات (GPU)؟
وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي معالج مصمم للحوسبة المتوازية، وقادر على تنفيذ أعداد كبيرة من العمليات المتشابهة في الوقت نفسه. طُوّرت وحدات معالجة الرسومات في الأصل بشكل أساسي لمعالجة الرسومات، إذ تستخدم المعالجة المتوازية لتسريع العمليات الحسابية اللازمة لإنشاء رسومات ألعاب الفيديو والنماذج ثلاثية الأبعاد والصور الرقمية.
ومع ازدياد قابلية برمجة وحدات معالجة الرسومات، توسعت تطبيقاتها لتتجاوز معالجة الرسومات إلى الحوسبة للأغراض العامة. ويُعرف هذا النهج باسم الحوسبة للأغراض العامة باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPGPU)، وهو يتيح لوحدات معالجة الرسومات التعامل مع أعباء العمل غير المرتبطة بالرسومات والتي تتطلب قدرة حوسبية كبيرة.
بدءًا من مكونات معالجة الرسومات في أجهزة الكمبيوتر الشخصية ووصولًا إلى المعالجات القوية التي تدعم أعباء الحوسبة واسعة النطاق، تطورت وحدات معالجة الرسومات إلى ما هو أبعد بكثير من دورها الأصلي في معالجة الرسومات. واليوم، تُعد موارد حوسبية أساسية للذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة عالية الأداء (HPC).
لماذا تُعد وحدات معالجة الرسومات مهمة، وفيما تُستخدم؟
في تطبيقات المستهلكين، تتولى وحدات معالجة الرسومات بشكل أساسي مهمة عرض رسومات الألعاب، وتتبع الأشعة، ومعالجة المؤثرات البصرية. وبوجه عام، توفر وحدات معالجة الرسومات الأكثر قوة تجربة لعب أكثر سلاسة بدقة أعلى وإعدادات رسومات متقدمة، ما يتيح للاعبين الاستمتاع ببيئات افتراضية أكثر واقعية وغامرة.
بالنسبة إلى منشئي المحتوى المحترفين، تسرّع وحدات معالجة الرسومات عمليات النمذجة ثلاثية الأبعاد، وإخراج الرسوم المتحركة، وتحرير الفيديو، وإنتاج المؤثرات البصرية، ما يقلل بشكل كبير الوقت اللازم لإنجاز المشاريع الإبداعية. ويمكن لفرق الإنتاج الكبيرة استخدام محطات العمل أو خوادم الإخراج المخصصة لمعالجة أعباء العمل المعقدة، بينما تستطيع الاستوديوهات الصغيرة الاستفادة من مزارع الإخراج السحابية للوصول إلى موارد الحوسبة عند الطلب وتحسين كفاءة الإنتاج.
في بيئات المؤسسات والبحث العلمي، تُستخدم وحدات معالجة الرسومات على نطاق واسع في الحوسبة عالية الأداء (HPC)، والمحاكاة العلمية، والتحليل الهندسي، ومعالجة البيانات على نطاق واسع. ونظرًا إلى أن أعباء العمل هذه تتضمن غالبًا أعدادًا هائلة من العمليات الرياضية التي يمكن تنفيذها بالتوازي، فإن وحدات معالجة الرسومات تستفيد من إمكانات المعالجة المتوازية لتسريع العمليات الحسابية والتحليلات المعقدة.
ومع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، أصبحت وحدات معالجة الرسومات أيضًا عنصرًا أساسيًا في تدريب النماذج والاستدلال. فأثناء التدريب، تتطلب النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والنماذج متعددة الوسائط، ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي غالبًا عمل عدة وحدات معالجة رسومات معًا لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة وأعباء العمل الحسابية. وبعد نشر هذه النماذج، تسرّع وحدات معالجة الرسومات عملية الاستدلال أيضًا، ما يتيح مجموعة واسعة من خدمات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.
علاوة على ذلك، يؤدي ظهور الذكاء الاصطناعي الاستدلالي والذكاء الاصطناعي الوكيلي إلى زيادة الطلب على حوسبة الاستدلال. وغالبًا ما تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه عمليات استدلال أكثر تعقيدًا، ومهام متعددة الخطوات، واستدعاءات متكررة للنماذج، ما يزيد موارد الحوسبة المطلوبة للاستدلال. بدءًا من وحدات معالجة الرسومات الفردية وخوادم وحدات معالجة الرسومات المخصصة للمؤسسات، وصولًا إلى عناقيد مسرّعات وحدات معالجة الرسومات واسعة النطاق، أصبحت وحدات معالجة الرسومات موارد حوسبة لا غنى عنها في صميم مصانع الذكاء الاصطناعي الحديثة.
وحدة معالجة الرسومات مقابل وحدة المعالجة المركزية: ما الفرق؟
كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات عبارة عن معالجات، لكن كلًا منهما مصمم لنوع مختلف من المهام.
تستخدم وحدات المعالجة المركزية عددًا أقل من الأنوية، لكنها أكثر تنوعًا، ما يتيح لها التعامل مع التعليمات المعقدة والتحكم في النظام والمهام سريعة التغير. أما وحدات معالجة الرسومات فتستخدم أعدادًا كبيرة من الأنوية المبسطة لتنفيذ العمليات المتشابهة بالتوازي.
في أنظمة الذكاء الاصطناعي، تتولى وحدات معالجة الرسومات عادةً تدريب النماذج والاستدلال بها، بينما تدير وحدات المعالجة المركزية معالجة البيانات وخدمات التطبيقات والتخزين وعمليات الإدخال والإخراج عبر الشبكة وتنسيق النماذج وسير عمل الذكاء الاصطناعي الوكيلي.
لذلك، لا يتمثل السؤال ببساطة في الاختيار بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات، بل في مدى كفاءة تقسيمهما لأحمال العمل وتبادلهما للبيانات.
مزيد من المعلومات:وحدة المعالجة المركزية مقابل وحدة معالجة الرسومات: ما المعالج المناسب لك؟
مزيد من المعلومات:وحدة المعالجة المركزية مقابل وحدة معالجة الرسومات: ما المعالج المناسب لك؟
وحدة معالجة الرسومات مقابل بطاقة الرسومات: ما الفرق؟
وحدة معالجة الرسومات هي المعالج الذي ينفّذ العمليات الحسابية، بينما بطاقة الرسومات هي منتج عتادي متكامل مبني حول وحدة معالجة الرسومات.
أما وحدات معالجة الرسومات المخصصة لمراكز البيانات، فقد تأتي في صورة مسرّعات PCIe أو وحدات GPU عالية الكثافة أو منصات متكاملة للحوسبة المسرّعة. لذلك، يشير مصطلح وحدة معالجة الرسومات في مجالي الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء إلى مسرّع حوسبة، وليس ببساطة إلى جهاز لعرض الرسومات.
بالإضافة إلى وحدة معالجة الرسومات، تتضمن بطاقة الرسومات عادةً ذاكرة VRAM ولوحة دوائر مطبوعة PCB ومكونات تزويد بالطاقة ونظام تبريد وواجهات عرض. وفي أجهزة الكمبيوتر الشخصية، تتوفر وحدات معالجة الرسومات عادةً على شكل بطاقات رسومات منفصلة.
أما وحدات معالجة الرسومات المخصصة لمراكز البيانات، فقد تأتي في صورة مسرّعات PCIe أو وحدات GPU عالية الكثافة أو منصات متكاملة للحوسبة المسرّعة. لذلك، يشير مصطلح وحدة معالجة الرسومات في مجالي الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء إلى مسرّع حوسبة، وليس ببساطة إلى جهاز لعرض الرسومات.
كيف تفيد GIGABYTE؟
بالنسبة إلى المستهلكين، تقدم GIGABYTE بطاقات وحدة معالجة الرسومات المعتمدة على NVIDIA وAMD ضمن عائلات المنتجات AORUS وGAMING وAERO وEAGLE، لتلبية احتياجات الألعاب والإبداع بمساعدة الذكاء الاصطناعي وإنتاج المحتوى، مع خيارات للتبريد الهوائي والسائل.
تمتد الاستفادة من تسريع وحدة معالجة الرسومات أيضًا إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة من GIGABYTE وAORUS. فمن أجهزة الألعاب عالية الأداء إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة للمبدعين وأجهزة الكمبيوتر المزودة بالذكاء الاصطناعي، لا تدعم وحدات معالجة الرسومات المنفصلة الألعاب فحسب، بل تدعم أيضًا النمذجة ثلاثية الأبعاد وإنتاج الفيديو والذكاء الاصطناعي التوليدي وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي المحلية الأخرى.
في مجال الحوسبة المؤسسية، توفر GIGABYTE مجموعة واسعة من منصات الخوادم المزودة بوحدات معالجة الرسومات ومسرّعات الذكاء الاصطناعي، وتدعم موردين ومواصفات وعوامل شكل مختلفة، بدءًا من مسرّعات PCIe والوحدات عالية الكثافة ووصولًا إلى منصات الحوسبة واسعة النطاق بالذكاء الاصطناعي للتدريب والاستدلال والحوسبة عالية الأداء والتوائم الرقمية والبحث العلمي.
تُستخدم هذه المنصات أيضًا في الأبحاث العلمية الواقعية. نشرت CERN خوادم GIGABYTE المزودة بوحدات معالجة الرسومات لدعم تحليل بيانات مصادم الهدرونات الكبير، في حين استخدم مرصد لويل أنظمة GIGABYTE لأبحاث الكواكب الخارجية. وقد تطورت حوسبة وحدة معالجة الرسومات تطورًا كبيرًا، بدءًا من أعباء عمل GPGPU المبكرة على خادم واحد وصولًا إلى العناقيد الكبيرة الحالية المتصلة عبر وصلات بينية عالية السرعة.
بالنسبة إلى عمليات نشر مصانع الذكاء الاصطناعي، تدمج GIGAPOD خوادم وحدات معالجة الرسومات والشبكات عالية السرعة والتخزين والتبريد، بالإضافة إلى GIGABYTE POD Manager (GPM)، ما يتيح توسيع نطاق حوسبة وحدة معالجة الرسومات من الأنظمة الشخصية والخوادم الفردية إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مستوى الرفوف والعناقيد.
