هر آنچه باید درباره کارت داده پردازی و کاربردهای آن بدانید

در دنیای امروز حجم داده ها به طور تصاعدی در حال افزایش است. از شبکه های اجتماعی و دستگاه های اینترنت اشیا گرفته تا محاسبات علمی و هوش مصنوعی همه جا با داده های عظیم و پیچیده سروکار داریم. پردازش کارآمد این حجم انبوه داده ها نیازمند ابزارهای قدرتمندی است که بتوانند محاسبات سنگین را با سرعت و دقت بالا انجام دهند. اینجاست که کارت های داده پردازی (Data Processing Cards) وارد میدان می شوند.

کارت داده پردازی چیست؟ به زبان ساده کارت داده پردازی یک شتاب دهنده سخت افزاری است که برای افزایش سرعت و کارایی عملیات پردازش داده طراحی شده است. این کارت ها با بهره گیری از معماری های خاص و موازی سازی قادرند حجم عظیمی از داده ها را به طور همزمان پردازش کنند و بار پردازشی را از دوش پردازنده های مرکزی (CPU) بردارند.

چرا به کارت داده پردازی نیاز داریم؟

پردازنده های مرکزی (CPU) که قلب تپنده کامپیوترها هستند برای انجام طیف گسترده ای از وظایف عمومی طراحی شده اند. آن ها در انجام کارهای روزمره و محاسبات سبک بسیار خوب عمل می کنند اما در مواجهه با حجم زیاد داده و محاسبات پیچیده کارایی شان به شدت کاهش می یابد.

این محدودیت CPUها به دلایل مختلفی بروز می کند :

• معماری ترتیبی : CPUها عمدتاً بر اساس معماری ترتیبی طراحی شده اند یعنی دستورالعمل ها را به صورت پشت سر هم و یکی پس از دیگری اجرا می کنند. این معماری برای پردازش موازی حجم زیاد داده مناسب نیست.
• تعداد هسته های محدود : تعداد هسته های پردازشی در CPUها معمولاً محدود است در حالی که پردازش موازی داده ها نیازمند تعداد زیادی هسته پردازشی است.
• پهنای باند حافظه محدود : CPUها برای دسترسی به حافظه اصلی سیستم (RAM) با محدودیت پهنای باند مواجه هستند که گلوگاه مهمی در پردازش داده های حجیم محسوب می شود.
• مصرف توان بالا : پردازنده های مرکزی پرقدرت مصرف توان بالایی دارند که در کاربردهای حساس به انرژی مانند مراکز داده و دستگاه های قابل حمل مشکل ساز است.

در مقابل کارت های داده پردازی با هدف غلبه بر این محدودیت ها و بهینه سازی پردازش داده طراحی شده اند. آن ها با بهره گیری از معماری های موازی هسته های پردازشی متعدد حافظه پرسرعت و مصرف توان بهینه می توانند سرعت پردازش داده ها را به طور چشمگیری افزایش دهند و کارایی سیستم را بهبود بخشند.

به طور خلاصه نیاز به کارت داده پردازی از این واقعیت ناشی می شود که :

• حجم داده ها به طور نمایی در حال افزایش است : پردازنده های مرکزی سنتی برای پردازش این حجم عظیم داده کافی نیستند.
• پردازش موازی ضروری است : برای پردازش سریع داده های حجیم نیاز به معماری های موازی و سخت افزارهای تخصصی است.
• کارت داده پردازی راهکار ارائه می دهد : با ارائه سخت افزارهای تخصصی و معماری های موازی سرعت و کارایی پردازش داده را به طور قابل توجهی افزایش می دهد.

اجزای اصلی کارت داده پردازی

به نقل از وب سایت https://ni-daq.ir “یک کارت داده پردازی از بخش های مختلفی تشکیل شده است که به طور هماهنگ برای انجام وظایف پردازش داده کار می کنند. درک این اجزا به فهم بهتر عملکرد کارت های داده پردازی کمک می کند :

1. واحد پردازش (Processing Unit) : قلب کارت داده پردازی واحد پردازش آن است. این واحد مسئول انجام محاسبات و عملیات پردازشی بر روی داده ها است. نوع و معماری واحد پردازش در کارت های داده پردازی مختلف متفاوت است. رایج ترین انواع واحدهای پردازش عبارتند از :
• واحد پردازش گرافیکی (GPU) : GPUها که در ابتدا برای پردازش گرافیکی طراحی شده بودند به دلیل معماری بسیار موازی خود به ابزاری قدرتمند برای پردازش داده های عمومی (GPGPU) تبدیل شده اند. GPUها هزاران هسته پردازشی کوچک دارند که می توانند به طور همزمان روی حجم زیادی از داده ها کار کنند.
• آرایه گیت های قابل برنامه ریزی میدانی (FPGA) : FPGAها مدارهای مجتمع قابل برنامه ریزی هستند که به کاربر اجازه می دهند معماری سخت افزاری سفارشی برای کاربردهای خاص خود ایجاد کنند. FPGAها انعطاف پذیری بالایی دارند و می توانند برای انواع مختلف الگوریتم های پردازش داده بهینه سازی شوند.
• مدارهای مجتمع با کاربرد خاص (ASIC) : ASICها مدارهای مجتمع ای هستند که برای یک کاربرد خاص طراحی و تولید می شوند. ASICها از نظر کارایی و مصرف توان برای کاربرد مورد نظر بسیار بهینه هستند اما انعطاف پذیری FPGAها را ندارند و طراحی و تولید آن ها پرهزینه تر و زمان برتر است.
2. حافظه (Memory) : حافظه نقش حیاتی در عملکرد کارت های داده پردازی ایفا می کند. برای پردازش کارآمد داده های حجیم نیاز به حافظه پرسرعت و با پهنای باند بالا است. کارت های داده پردازی معمولاً از انواع مختلف حافظه استفاده می کنند از جمله :
• حافظه با پهنای باند بالا (HBM) : HBM نوعی حافظه DRAM است که پهنای باند بسیار بالاتری نسبت به حافظه های DDR سنتی دارد. HBM برای کاربردهای پردازش داده های حجیم و یادگیری ماشین که نیازمند دسترسی سریع به داده ها هستند بسیار مناسب است.
• حافظه GDDR : حافظه GDDR نوع دیگری از حافظه های گرافیکی پرسرعت است که در کارت های گرافیک و برخی از کارت های داده پردازی استفاده می شود.
• حافظه DDR : حافظه های DDR سنتی تر و ارزان تر هستند و در برخی از کارت های داده پردازی با کارایی پایین تر استفاده می شوند.
3. موتورهای شتاب دهنده (Accelerator Engines) : برخی از کارت های داده پردازی علاوه بر واحدهای پردازش عمومی دارای موتورهای شتاب دهنده تخصصی نیز هستند. این موتورها برای تسریع الگوریتم های خاص مانند الگوریتم های رمزنگاری فشرده سازی داده پردازش تصویر و ویدئو و الگوریتم های یادگیری ماشین طراحی شده اند. استفاده از موتورهای شتاب دهنده می تواند کارایی و سرعت پردازش را برای این الگوریتم های خاص به طور قابل توجهی افزایش دهد.
4. رابط ارتباطی (Communication Interface) : کارت داده پردازی برای ارتباط با سیستم اصلی و تبادل داده ها از یک رابط ارتباطی استفاده می کند. رایج ترین رابط های ارتباطی عبارتند از :
• PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) : PCIe رایج ترین و پرکاربردترین رابط برای کارت های داده پردازی است. PCIe یک رابط پرسرعت و با پهنای باند بالا است که امکان انتقال سریع داده ها بین کارت داده پردازی و سیستم اصلی را فراهم می کند.
• NVLink (NVIDIA NVLink) : NVLink یک رابط ارتباطی اختصاصی است که توسط NVIDIA توسعه داده شده است. NVLink پهنای باند بسیار بالاتری نسبت به PCIe دارد و برای اتصال چندین GPU به یکدیگر و ایجاد سیستم های پردازشی بسیار قدرتمند استفاده می شود.
• CXL (Compute Express Link) : CXL یک رابط ارتباطی جدید و باز است که هدف آن ایجاد یک اکوسیستم منسجم برای پردازنده ها شتاب دهنده ها و حافظه ها است. CXL امکان اشتراک گذاری حافظه و منابع بین اجزای مختلف سیستم را فراهم می کند و کارایی و انعطاف پذیری سیستم های پردازشی را افزایش می دهد.
5. کنترلر و پردازنده (Controller and Processor) : کارت های داده پردازی معمولاً دارای یک کنترلر یا پردازنده داخلی هستند که وظایف مدیریت و کنترل کارت زمان بندی عملیات پردازشی مدیریت حافظه و ارتباط با سیستم اصلی را بر عهده دارند. در کارت های پیچیده تر ممکن است از پردازنده های ARM یا سایر معماری ها برای این منظور استفاده شود.”

انواع کارت های داده پردازی : دسته بندی بر اساس معماری و کاربرد

کارت های داده پردازی در انواع مختلفی با معماری ها و قابلیت های متفاوت تولید می شوند. انتخاب کارت داده پردازی مناسب بستگی به نوع کاربرد حجم داده پیچیدگی الگوریتم ها بودجه و سایر مشخصات فنی دارد. برخی از دسته بندی های رایج کارت های داده پردازی عبارتند از :

• بر اساس نوع واحد پردازش :
• کارت های GPU (Graphics Processing Unit) : متداول ترین و پرکاربردترین نوع کارت داده پردازی. به دلیل معماری بسیار موازی و اکوسیستم نرم افزاری گسترده (CUDA OpenCL) برای طیف وسیعی از کاربردهای پردازش داده از جمله یادگیری ماشین محاسبات علمی تحلیل داده و پردازش تصویر و ویدئو مناسب هستند. شرکت های NVIDIA و AMD از تولیدکنندگان اصلی کارت های GPU هستند.
• کارت های FPGA (Field-Programmable Gate Array) : ارائه دهنده انعطاف پذیری بالا و قابلیت سفارشی سازی سخت افزار. برای کاربردهایی که نیازمند الگوریتم های خاص و بهینه سازی سخت افزاری هستند مانند مخابرات پردازش سیگنال رمزنگاری و شتاب دهی الگوریتم های یادگیری ماشین مناسب هستند. شرکت های Xilinx (اکنون بخشی از AMD) و Intel از تولیدکنندگان اصلی کارت های FPGA هستند.
• کارت های ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) : بهترین کارایی و مصرف توان را برای کاربردهای خاص ارائه می دهند. برای کاربردهایی که حجم کار مشخص و تکراری دارند و نیاز به حداکثر کارایی است مانند استخراج ارزهای دیجیتال رمزنگاری و برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین مناسب هستند. تولید ASICها معمولاً پرهزینه تر و زمان برتر از GPU و FPGA است.
• بر اساس کاربرد :
• کارت های شتاب دهنده هوش مصنوعی (AI Accelerators) : به طور خاص برای تسریع الگوریتم های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی طراحی شده اند. این کارت ها ممکن است از GPU FPGA یا ASIC به عنوان واحد پردازش استفاده کنند و اغلب دارای موتورهای شتاب دهنده تخصصی برای عملیات های رایج در یادگیری ماشین هستند. شرکت هایی مانند NVIDIA Google (TPU) و Cerebras از تولیدکنندگان کارت های شتاب دهنده هوش مصنوعی هستند.
• کارت های محاسبات با کارایی بالا (HPC Accelerators) : برای محاسبات علمی و مهندسی سنگین طراحی شده اند. معمولاً از GPU یا FPGA به عنوان واحد پردازش استفاده می کنند و بر کارایی محاسباتی بالا و پهنای باند حافظه زیاد تمرکز دارند.
• کارت های پردازش ویدئو (Video Processing Cards) : برای شتاب دهی عملیات پردازش ویدئو مانند رمزگذاری/رمزگشایی ویدئو ویرایش ویدئو و پخش ویدئو با کیفیت بالا طراحی شده اند. GPUها و ASICهای تخصصی در این کارت ها استفاده می شوند.
• کارت های شبکه (Network Interface Cards – NICs) با قابلیت پردازش (SmartNICs) : نسل جدید کارت های شبکه که علاوه بر وظایف معمول کارت شبکه قابلیت پردازش داده ها در لبه شبکه را نیز دارند. SmartNICها می توانند بار پردازشی را از سرورها کاهش دهند و کارایی شبکه را بهبود بخشند. آن ها معمولاً از FPGA یا ASIC به عنوان واحد پردازش استفاده می کنند.

کاربردهای کارت داده پردازی : گستره وسیع استفاده

کارت های داده پردازی در طیف وسیعی از صنایع و کاربردها مورد استفاده قرار می گیرند. برخی از مهم ترین کاربردهای آن ها عبارتند از :

1. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning) :
• آموزش مدل های یادگیری ماشین : کارت های GPU و شتاب دهنده های هوش مصنوعی نقش کلیدی در تسریع فرآیند آموزش مدل های پیچیده یادگیری ماشین دارند. حجم عظیم داده ها و محاسبات سنگین مورد نیاز برای آموزش مدل های عمیق بدون کارت های داده پردازی عملاً غیرممکن است.
• استنتاج (Inference) مدل های یادگیری ماشین : کارت های داده پردازی همچنین برای تسریع فرآیند استنتاج (اجرای مدل های آموزش دیده برای پیش بینی یا تصمیم گیری) استفاده می شوند. کارت های ASIC و FPGA به ویژه برای استنتاج با کارایی بالا و مصرف توان پایین در کاربردهای لبه و دستگاه های قابل حمل مناسب هستند.
2. محاسبات با کارایی بالا (HPC) و محاسبات علمی :
• شبیه سازی های علمی و مهندسی : کارت های GPU و FPGA برای تسریع شبیه سازی های پیچیده در زمینه های مختلف علمی و مهندسی مانند هواشناسی فیزیک شیمی زیست شناسی مهندسی مکانیک و مهندسی هوافضا استفاده می شوند.
• تحلیل داده های علمی : پردازش و تحلیل حجم عظیم داده های تولیدشده توسط آزمایش های علمی تلسکوپ ها حسگرها و سایر منابع داده نیازمند کارت های داده پردازی قدرتمند است.
3. مراکز داده و رایانش ابری (Data Centers & Cloud Computing) :
• تسریع سرویس های ابری : ارائه دهندگان خدمات ابری از کارت های داده پردازی برای تسریع طیف گسترده ای از سرویس های ابری مانند پایگاه های داده تحلیل داده یادگیری ماشین پردازش ویدئو و بازی های ابری استفاده می کنند.
• بهینه سازی زیرساخت مراکز داده : SmartNICها و کارت های FPGA می توانند برای بهینه سازی عملکرد شبکه و زیرساخت مراکز داده کاهش بار پردازشی از سرورها و افزایش کارایی و امنیت استفاده شوند.
4. پردازش تصویر و ویدئو :
• ویرایش و تدوین ویدئو حرفه ای : کارت های GPU برای تسریع نرم افزارهای ویرایش و تدوین ویدئو و انجام جلوه های ویژه و رندرینگ استفاده می شوند.
• پردازش ویدئو بلادرنگ و بینایی ماشین : کارت های داده پردازی برای کاربردهای پردازش ویدئو بلادرنگ مانند نظارت تصویری خودروهای خودران رباتیک و بینایی ماشین که نیازمند پردازش سریع و کارآمد تصاویر و ویدئوها هستند ضروری هستند.
5. مالی و بانکداری :
• معاملات با فرکانس بالا (High-Frequency Trading) : کارت های FPGA و ASIC برای تسریع سیستم های معاملاتی با فرکانس بالا در بازارهای مالی استفاده می شوند. سرعت و تأخیر پایین در این کاربردها حیاتی است.
• تحلیل ریسک و مدیریت مالی : پردازش و تحلیل حجم عظیم داده های مالی برای مدیریت ریسک کشف تقلب و بهینه سازی سرمایه گذاری نیازمند کارت های داده پردازی قدرتمند است.
6. بازی های رایانه ای :
• پردازش گرافیکی پیشرفته : کارت های GPU به طور سنتی برای پردازش گرافیکی پیشرفته در بازی های رایانه ای استفاده می شوند و نقش کلیدی در ارائه گرافیک واقع گرایانه و تجربه بازی روان دارند.
7. مخابرات و شبکه های ارتباطی :
• پردازش سیگنال و مخابرات بی سیم : کارت های FPGA و ASIC برای پردازش سیگنال های مخابراتی و پیاده سازی الگوریتم های پیچیده در سیستم های مخابرات بی سیم (۵G ۶G) استفاده می شوند.
• امنیت شبکه و رمزنگاری : کارت های داده پردازی برای تسریع الگوریتم های رمزنگاری و امنیت شبکه و مقابله با حملات سایبری استفاده می شوند.

معیارهای انتخاب کارت داده پردازی مناسب

انتخاب کارت داده پردازی مناسب برای یک کاربرد خاص نیازمند توجه به چندین معیار کلیدی است. در اینجا به مهم ترین این معیارها اشاره می کنیم :

1. نوع و حجم بار کاری : نوع کاربرد و مشخصات بار کاری (نوع الگوریتم ها حجم داده میزان موازی سازی) مهم ترین عامل در انتخاب کارت داده پردازی است. برای کاربردهای یادگیری ماشین و محاسبات علمی کارت های GPU معمولاً انتخاب مناسبی هستند. برای کاربردهای خاص با الگوریتم های ثابت FPGA یا ASIC ممکن است کارایی بهتری ارائه دهند.
2. کارایی و عملکرد : کارایی و عملکرد کارت داده پردازی (سرعت پردازش توان عملیاتی تأخیر) باید با نیازهای کاربرد مطابقت داشته باشد. مشخصات فنی کارت بنچمارک ها و بررسی های تخصصی می توانند در ارزیابی عملکرد کارت کمک کنند.
3. مصرف توان و خنک سازی : مصرف توان کارت داده پردازی و نیازهای خنک سازی آن باید با محدودیت های سیستم و محیط کاری سازگار باشد. در کاربردهای حساس به انرژی یا سیستم های با محدودیت فضا کارت های با مصرف توان پایین تر و خنک سازی کارآمدتر ترجیح داده می شوند.
4. اکوسیستم نرم افزاری و سهولت برنامه نویسی : اکوسیستم نرم افزاری و سهولت برنامه نویسی برای کارت داده پردازی بسیار مهم است. کارت های GPU از اکوسیستم نرم افزاری گسترده ای (CUDA OpenCL) برخوردارند که برنامه نویسی و توسعه نرم افزار برای آن ها را آسان تر می کند. FPGAها نیازمند دانش سخت افزاری و زبان های توصیف سخت افزار (HDL) هستند. ASICها معمولاً نیازمند ابزارهای توسعه اختصاصی هستند.
5. قیمت و بودجه : قیمت کارت داده پردازی و بودجه پروژه باید در نظر گرفته شود. کارت های GPU معمولاً ارزان تر از FPGA و ASIC هستند اما ASICها ممکن است در بلندمدت برای کاربردهای خاص مقرون به صرفه تر باشند.
6. قابلیت توسعه و انعطاف پذیری : در برخی کاربردها قابلیت توسعه و انعطاف پذیری کارت داده پردازی مهم است. FPGAها به دلیل قابلیت برنامه ریزی مجدد انعطاف پذیری بالایی دارند و می توانند برای تغییرات در الگوریتم ها و کاربردها سازگار شوند.
7. پشتیبانی و جامعه کاربری : پشتیبانی فنی تولیدکننده و وجود جامعه کاربری فعال می تواند در حل مشکلات و یادگیری استفاده از کارت داده پردازی کمک کننده باشد.

آینده کارت های داده پردازی : به سوی تخصصی سازی و همگرایی

فناوری کارت های داده پردازی به سرعت در حال پیشرفت است. در آینده انتظار می رود که کارت های داده پردازی به سمت ویژگی های زیر حرکت کنند :

• تخصصی سازی بیشتر : توسعه کارت های داده پردازی تخصصی تر برای کاربردهای خاص مانند هوش مصنوعی یادگیری ماشین گرافیک شبکه و غیره. این تخصصی سازی به کارایی و بهره وری بالاتر برای کاربردهای هدف منجر خواهد شد.
• معماری های جدید و نوآورانه : تحقیق و توسعه معماری های جدید و نوآورانه برای کارت های داده پردازی از جمله معماری های مبتنی بر محاسبات در حافظه (In-Memory Computing) محاسبات نورونی (Neuromorphic Computing) و محاسبات کوانتومی (Quantum Computing).
• همگرایی بیشتر با CPU : همگرایی بیشتر کارت های داده پردازی با پردازنده های مرکزی و ایجاد سیستم های محاسباتی همگن (Heterogeneous Computing) که از بهترین ویژگی های هر دو نوع پردازنده بهره می برند. رابط های ارتباطی جدید مانند CXL نقش مهمی در این همگرایی ایفا خواهند کرد.
• مصرف توان پایین تر و کارایی انرژی بالاتر : تلاش برای کاهش مصرف توان کارت های داده پردازی و افزایش کارایی انرژی آن ها به ویژه برای کاربردهای مراکز داده و دستگاه های قابل حمل.
• افزایش حافظه و پهنای باند : ادامه افزایش ظرفیت و پهنای باند حافظه مورد استفاده در کارت های داده پردازی برای پاسخگویی به نیازهای روزافزون کاربردهای داده محور. استفاده گسترده تر از حافظه های HBM و GDDR و توسعه فناوری های حافظه جدید.
• ادغام با فناوری های جدید : ادغام کارت های داده پردازی با فناوری های جدید مانند فوتونیک (Photonics) و مواد دوبعدی (۲D Materials) برای بهبود عملکرد کاهش مصرف توان و افزایش سرعت انتقال داده.

جمع بندی و نتیجه گیری

کارت های داده پردازی به ابزاری ضروری در دنیای داده محور امروز تبدیل شده اند. آن ها با ارائه شتاب دهی سخت افزاری برای پردازش داده های حجیم و محاسبات پیچیده نقش کلیدی در پیشرفت فناوری در زمینه های مختلف از هوش مصنوعی و محاسبات علمی گرفته تا بازی های رایانه ای و خدمات ابری ایفا می کنند.

در این مقاله به بررسی جامع کارت های داده پردازی پرداختیم از تعریف و اجزای اصلی آن ها گرفته تا انواع کاربردها و معیارهای انتخاب. امیدواریم این مقاله به شما در درک بهتر کارت های داده پردازی و نقش مهم آن ها در دنیای مدرن کمک کرده باشد. با ادامه پیشرفت فناوری کارت های داده پردازی همچنان به تکامل خود ادامه خواهند داد و نقش فزاینده ای در آینده محاسبات و فناوری ایفا خواهند کرد.

بخش پرسش و پاسخ (FAQ)

۱. تفاوت اصلی بین CPU و GPU در پردازش داده چیست؟

CPU (پردازنده مرکزی) برای انجام وظایف عمومی و ترتیبی بهینه شده است و تعداد هسته های پردازشی محدودی دارد. در مقابل GPU (پردازنده گرافیکی) برای پردازش موازی حجم زیاد داده طراحی شده است و هزاران هسته پردازشی کوچک دارد. GPU برای کاربردهایی که نیازمند پردازش موازی داده ها هستند مانند یادگیری ماشین پردازش تصویر و ویدئو و محاسبات علمی کارایی بسیار بالاتری نسبت به CPU دارد.

۲. چه نوع کارت داده پردازی برای کاربردهای یادگیری ماشین مناسب تر است؟

برای کاربردهای آموزش مدل های یادگیری ماشین کارت های GPU به دلیل معماری بسیار موازی و اکوسیستم نرم افزاری گسترده (CUDA) معمولاً بهترین انتخاب هستند. برای کاربردهای استنتاج مدل های یادگیری ماشین کارت های ASIC و FPGA نیز می توانند گزینه های مناسبی باشند به ویژه برای کاربردهای لبه و دستگاه های قابل حمل که نیازمند کارایی بالا و مصرف توان پایین هستند.

۳. چگونه کارت داده پردازی مناسب برای پروژه خود را انتخاب کنم؟

برای انتخاب کارت داده پردازی مناسب ابتدا نیازمندی های پروژه خود را به دقت مشخص کنید : نوع کاربرد حجم داده پیچیدگی الگوریتم ها بودجه محدودیت های مصرف توان و فضا و اکوسیستم نرم افزاری مورد نیاز. سپس بر اساس این نیازمندی ها به مقایسه کارت های داده پردازی مختلف از نظر مشخصات فنی کارایی قیمت و سهولت استفاده بپردازید. بررسی های تخصصی و بنچمارک ها می توانند در این مقایسه کمک کنند.