چرا GPU از CPU مهمتر شده، نبرد قدرت پردازش در عصر هوش مصنوعی

در دهه‌های گذشته، CPU به عنوان قلب تپنده رایانه‌ها شناخته می‌شد و وظیفه پردازش عمومی را بر عهده داشت. اما با ظهور کاربردهای جدید و پیچیده‌تر مانند یادگیری عمیق و هوش مصنوعی، نیاز به قدرت پردازشی به شدت افزایش یافته است. در این میان، GPUها که در ابتدا برای پردازش گرافیکی طراحی شده بودند، به سرعت به ابزارهای قدرتمندی برای محاسبات موازی تبدیل شده‌اند. این تحول، سوال اساسی را مطرح می‌کند: چرا GPUها در حال حاضر از CPUها مهم‌تر شده‌اند و چه آینده‌ای در انتظار این دو نوع پردازنده است؟

CPU و GPU دو نوع پردازنده با دو کار متفاوت

CPU  (واحد پردازش مرکزی): مانند مدیر ارشد کامپیوتر می‌باشد. وظیفه آن انجام دادن کارهای کلی و عمومی، مثل اجرای برنامه‌ها، مدیریت فایل‌ها و پاسخ دادن به دستورات کاربران است. پردازنده‌ها برای انجام کارهای مختلف به‌صورت متوالی طراحی شدن و در پردازش اطلاعات عمومی خیلی خوب عمل می‌کنند.

GPU  (واحد پردازش گرافیکی): مانند یک تیم متخصص در زمینه گرافیک عمل می‌کند. در ابتدا برای پردازش تصاویر و ویدیوها در بازی‌ها و برنامه‌های گرافیکی طراحی شده بود. اما در حال حاضر GPU ها خیلی قوی‌تر شدن و می‌توانند کارهای محاسباتی پیچیده‌ای را انجام دهند. مهم‌ترین تفاوت GPU با CPU در این است که GPUها برای انجام کارهای موازی طراحی شده‌اند. یعنی می‌توانند تعداد زیادی کار را همزمان انجام دهند. به همین دلیل، GPUها برای کارهایی مثل یادگیری عمیق، شبیه‌سازی‌های علمی و پردازش تصاویر با حجم بالا، خیلی مناسب‌تر عمل می‌کنند.

به طور خلاصه، CPU برای کارهای عمومی و GPU برای کارهای گرافیکی و محاسباتی سنگین طراحی شده‌اند. اما با پیشرفت تکنولوژی، نقش GPUها در محاسبات عمومی نیز در حال افزایش است و به نظر می‌رسد که در آینده، GPUها نقش مهم‌تری در پردازش اطلاعات ایفا کنند.

تحول در معماری GPU

GPUها مانند گذشته عمل نمی‌کنند چرا که در گذشته، GPUها تعداد هسته‌های پردازشی کمی داشتند و بیشتر برای رندرگیری تصاویر ساده مورد استفاده قرار می‌گرفتند. اما در سال‌های اخیر، معماری GPUها به طور چشمگیری تغییر کرده و با پیشرفت‌های زیادی روبه‌رو بوده‌اند.

• افزایش تعداد هسته‌ها: GPUهای جدید دارای تعداد زیادی هسته پردازشی هستند. هر هسته مثل یک پردازنده کوچک عمل می‌کند و می‌تواند یک کار را انجام دهد. با وجود هسته‌های زیاد، GPUها می‌توانند کارهای زیادی را همزمان انجام دهند.
• موازی‌سازی: یعنی GPUها می‌توانند یک کار بزرگ را به قسمت‌های کوچکتر تقسیم کنند و هر قسمت را به یک هسته اختصاص دهند. این کار باعث می‌شود که کار خیلی سریع‌تر انجام شود.

این تحولات باعث شده که GPUها قدرت پردازشی بسیار بیشتری نسبت به CPUها داشته باشند و برای کارهای پیچیده مثل یادگیری، شبیه‌سازی‌ها و پردازش تصاویر با حجم بالا، مورد استفاده قرار گیرند. به همین دلیل، GPUها به سرعت جایگاه مهم‌تری در دنیای محاسبات پیدا کرده‌اند.

GPU و هوش مصنوعی

یادگیری عمیق، یکی از مهم‌ترین بخش‌های هوش مصنوعی است. این تکنولوژی به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یادگیری کنند و کارهایی را انجام دهند، بدون اینکه به طور صریح برنامه‌ریزی شده باشند، مانند تشخیص چهره، ترجمه زبان و غیره.

اما آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، کار سختی است و نیاز به قدرت پردازشی بالایی دارد. در گذشته، CPUها برای انجام این کارها مورد استفاده قرار می‌گرفتند اما این فرآیند زمان زیادی می‌برد.

امروزه GPU به هوش مصنوعی کمک می‌کند و به دلیل معماری خاص، برای انجام محاسبات مکرر و موازی که در یادگیری عمیق به آنها نیاز هست، ایده‌آل می‌باشند. GPUها قادرند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را به شدت تسریع کنند.

نقش GPUها در آموزش: GPUها به‌طور همزمان بخش‌های مختلف یک مدل یادگیری عمیق را پردازش می‌کنند و با انجام محاسبات موازی، به یادگیری مدل کمک شایانی می‌کنند.

نقش GPUها در استنتاج: بعد از اینکه هوش مصنوعی یک مدل یادگیری را به‌طور کامل آموزش دید، برای انجام وظایف واقعی (مثل تشخیص چهره)، به استنتاج نیاز دارد. GPUها در این مرحله بسیار مفید بوده و می‌توانند استنتاج را سریع‌تر و کارآمدتر کنند.

به طور خلاصه، بدون GPUها، پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به کُندی پیش می‌رفت یا اصلاً امکان‌پذیر نبود.

محاسبات علمی و مهندسی

همانطور که گفته شد، GPUها در انجام کارهای موازی ماهرانه عمل می‌کنند. این ویژگی برای دانشمندان و مهندسان یک موهبت است، زیرا بسیاری از مسائل دنیای واقعی به صورت موازی حل می‌شوند.

CPU  در مقابل GPU در شبیه‌سازی

• CPU (مدیر): یک کار بزرگ را به ترتیب، بخش به بخش حل می‌کند. این کار زمان زیادی می‌برد.
• GPU (تیم متخصص): می‌تواند کل مدل شبیه‌سازی را به هزاران قسمت کوچک تقسیم کند و همزمان هزاران ذره یا نقطه را در آن مدل محاسبه کند.

بنابراین، به جای اینکه یک شبیه‌سازی پیچیده هفته‌ها طول بکشد تا به پایان برسد، با استفاده از GPUها این زمان به چند ساعت یا چند روز کاهش می‌یابد. این شتاب‌دهی به دانشمندان اجازه می‌دهد تا ایده‌های بیشتری را امتحان کنند، مدل‌های دقیق‌تری بسازند و پیشرفت‌های علمی و مهندسی را بسیار سریع‌تر انجام دهند.

پردازش تصویر و ویدئو، فراتر از بازی‌های کامپیوتری

در گذشته،GPU  فقط برای اجرای بازی‌ها طراحی شده بود تا محیط‌های سه‌بعدی را روان و زیبا نمایش دهد. اما همین توانایی، آن را به ابزاری فوق‌العاده برای تولید محتوای دیجیتال تبدیل کرده است.

تصاویر و ویدئوها از میلیون‌ها پیکسل تشکیل شده‌اند. هر بار که یک افکت روی عکس اعمال می‌شود یا یک فریم از ویدئو ویرایش می‌شود، نرم‌افزار باید همان عملیات ریاضی را روی تمام این پیکسل‌ها اجرا کند.

• کار CPU : اگرCPU بخواهد این کار را انجام دهد، باید پیکسل‌ها را یکی‌یکی پردازش کند که بسیار کُند است.
• کار GPU: GPU هزاران هسته دارد و می‌تواند همزمان میلیون‌ها پیکسل را با هم پردازش کند.

به لطف قدرت موازی، کارهایی که قبلاً ساعت‌ها طول می‌کشید، اکنون در عرض چند دقیقه انجام می‌شوند:

رندرینگ (خروجی گرفتن): ساختن انیمیشن‌ها، جلوه‌های ویژه سینمایی یا رندر نهایی یک طرح سه‌بعدی بسیار سریع‌تر انجام می‌شود.

ویرایش زنده: وقتی روی ویدئو در حال کار هستید، تصویر بدون لگ و تأخیر تغییر می‌کند، چون GPU بلافاصله محاسبات جدید را انجام می‌دهد.

انقلاب عظیم در هوش مصنوعی

دلیل اصلی که امروز همه از اهمیت GPU صحبت می‌کنند، انقلاب هوش مصنوعی است. مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی (مثل سیستم‌هایی که می‌توانند متن طولانی بنویسند یا تصاویر خلق کنند) باید حجم عظیمی از داده‌ها را یاد بگیرند.

CPU  مانند یک مدیر باهوش اما با چند هسته کار می‌کند. او مجبور است این محاسبات را یکی پس از دیگری انجام دهد. آموزش یک مدل بزرگ ممکن است ماه‌ها یا سال‌ها طول بکشد.

GPU  مانند یک کارخانه بزرگ با هزاران هسته است. این هسته‌ها می‌توانند همزمان میلیاردها محاسبه را در زمان کوتاهی انجام دهند.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی مدرن بدون قدرت موازی GPUها وجود خارجی نداشت. به همین دلیل است که در این برهه از زمان، GPUها نقشی محوری‌تر از CPU در پیشرفت‌های بزرگ فناوری ایفا می‌کنند.

آینده GPU و CPU، همگرایی و مکمل بودن

CPU  هنوز هم مغز اصلی کامپیوتر است. وظایف کلی، مدیریت سیستم و اجرای برنامه‌های روزمره به عهده CPU است. اما GPU در حال تبدیل شدن به یک شتاب‌دهنده قدرتمند است.

CPU به عنوان یک مدیر کل، وظایف مهم را هدایت می‌کند و تصمیمات حیاتی را می‌گیرد.

GPU  به عنوان یک متخصص، وظایف سنگین محاسباتی را به سرعت و به‌طور موازی انجام می‌دهد.

در نهایت، آینده کامپیوتر به همکاری CPU و GPU بستگی دارد تا بتوانند نیازهای روزافزون دنیای دیجیتال را برآورده سازند. GPUها در حال تبدیل شدن به ابزاری ضروری برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و سایر کاربردهایی هستند که نیازمند قدرت پردازش بالا هستند، در حالی که CPUها همچنان نقش مهمی در مدیریت کلی سیستم ایفا می‌کنند.

نتیجه‌گیری

جایگاه محوری CPU در محاسبات در حال دگرگونی است و GPU به یکی از مهم‌ترین اجزای سیستم تبدیل شده است.

در حالی که CPU همچنان به عنوان مدیر کل و انجام‌دهنده وظایف عمومی و متوالی حیاتی است. ظهور هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و نیاز به شبیه‌سازی‌های پیچیده، قدرت پردازش موازی GPU را به عاملی تعیین‌کننده تبدیل کرده است. معماری GPU، با هزاران هسته کوچک، برای انجام همزمان میلیون‌ها عملیات ساده که در کارهای مدرن ضروری است، ایده‌آل می‌باشد.

در نتیجه، GPU از یک قطعه گرافیکی، به موتور محرکه پیشرفت‌های علمی و فناورانه تبدیل شده است. آینده محاسبات، همگرایی و مکمل بودن CPU و GPU است، جایی که هر کدام بر نقاط قوت خود تمرکز می‌کنند تا به نیازهای پردازشی عصر هوش مصنوعی پاسخ دهند.