سرور GPU یا سرور گرافیک چیست؟ | ایران هاست

در زمانه‌ای که سرعت، قدرت پردازش و بهره‌وری سه ستون اصلی موفقیت هر پروژه دیجیتالی شده‌اند، داشتن ابزار مناسب بیش از همیشه اهمیت دارد. اگر تا دیروز خرید سرور معمولی کافی بود، امروز برای رقابت در حوزه‌هایی مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های حجیم، طراحی سه‌بعدی یا حتی استخراج رمزارز دیگر چاره‌ای نیست جز استفاده از یک گزینه پیشرفته‌تر: سرور GPU.

اما سرور GPU دقیقا چیست؟ چرا تا این اندازه در حال فراگیر شدن است؟ و چه تفاوتی با سرورهای معمولی دارد؟ در این مقاله، قرار است به تمام این سوالات با زبانی ساده اما تخصصی پاسخ دهیم و شما را برای انتخاب درست، آماده کنیم.

سرور GPU چیست؟ 

GPU یا همان واحد پردازش گرافیکی، در ابتدا برای پردازش تصاویر و گرافیک در رایانه‌ها طراحی شد، همانطور که در کارت‌های گرافیکی می‌بینید. اما به مرور زمان، توانایی‌های بی‌نظیر GPU ها در انجام محاسبات موازی باعث شد که آن‌ها وارد دنیای سرورها شوند. برخلاف CPU که پردازش‌ها را به‌صورت ترتیبی انجام می‌دهد، GPUها قادر به پردازش حجم زیادی از داده‌ها به‌طور همزمان هستند.

🖥️ یک سرور GPU، سروری است که علاوه بر استفاده از CPU، از یک یا چند GPU قدرتمند برای پردازش داده‌ها بهره می‌برد. این سرورها به دلیل قدرت بالای پردازش موازی، قادرند حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت و کارایی بالا پردازش کنند.

تفاوت سرور GPU با سرور معمولی در یک نگاه

اگر بخواهیم تفاوت بین این دو نوع سرور را خیلی ساده بیان کنیم:

به‌طور خلاصه: سرور GPU برای حل مسائلی طراحی شده که یک CPU از پس آن‌ها برنمی‌آید یا بسیار کند عمل می‌کند.

۵ کاربرد کلیدی سرور GPU

۱. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & ML)

شاید مهم‌ترین و پرکاربردترین دلیل برای استفاده از سرورهای GPU، شتاب‌دهی به فرآیند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) است. مدل‌هایی مانند GPT یا شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) که به طور گسترده در تشخیص الگوها، شبیه‌سازی، پردازش زبان طبیعی و پردازش تصاویر استفاده می‌شوند، برای تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها به قدرت پردازشی زیادی نیاز دارند.

برای مثال  آموزش یک مدل شناسایی چهره با میلیون‌ها تصویر ممکن است بر روی یک CPU چندین روز طول بکشد، اما با استفاده از یک GPU قدرتمند، این فرآیند می‌تواند به چند ساعت کاهش یابد. این یعنی زمان سریع‌تر، هزینه کمتر و بازدهی بالاتر.

۲. پردازش کلان‌داده (Big Data Analytics)

همان‌طور که می‌دانید داده‌ها به یکی از باارزش‌ترین منابع در دنیای دیجیتال تبدیل شده‌اند. داده‌هایی مانند اطلاعات حسگرهای اینترنت اشیا (IoT)، لاگ‌های سیستم‌های امنیتی و حتی رفتار کاربران در اپلیکیشن‌ها که به صورت مداوم تولید می‌شوند، باید مورد تحلیل و پردازش قرار گیرند. حجم این داده‌ها به قدری زیاد است که پردازش آن‌ها با CPU زمان زیادی می‌برد و ممکن است منجر به کاهش سرعت در تحلیل‌ها شود.
در اینجاست که سرورهای GPU وارد عمل می‌شوند. این سرورها قادرند داده‌های عظیم را با سرعت بی‌نظیری پردازش کرده و به تحلیل‌ها شتاب دهند. با استفاده از GPU، می‌توانید از داده‌های حجیم برای استخراج اطلاعات ارزشمند و پیش‌بینی روندهای آینده استفاده کنید.

۳. رندرینگ گرافیکی و طراحی سه‌بعدی

طراحان گرافیک، معماران و انیماتورها برای خلق طرح‌ها و مدل‌های گرافیکی به پردازش‌های پیچیده‌ای نیاز دارند. اما یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در این زمینه، زمان رندرینگ است.
رندرینگ، فرایند تبدیل مدل‌های سه‌بعدی به تصاویر یا انیمیشن‌های واقعی است و برای این کار به پردازش گرافیکی بسیار بالایی نیاز است. در این مرحله، CPU ها به کمک می‌آیند. با استفاده از GPU می‌توان رندرینگ بلادرنگ (Real-Time Rendering) را انجام داد. این یعنی در حین طراحی، می‌توانید به طور آنی نتایج را مشاهده کنید، بدون اینکه زمان زیادی برای رندر کردن هر تغییر صرف شود.

۴. تولید محتوا و جلوه‌های ویژه

صنعت‌های گیمینگ، سینما و موشن‌گرافیک برای ایجاد محتوای بصری با کیفیت بالا، به ابزارهای قدرتمند گرافیکی نیاز دارند. این صنعت‌ها به خصوص در زمان تولید جلوه‌های ویژه و تصاویر سه‌بعدی، از GPUها استفاده می‌کنند.
سرورهای GPU از کارت‌های گرافیک حرفه‌ای مانند NVIDIA Quadro یا AMD Radeon Pro بهره می‌برند که برای پردازش گرافیکی پیچیده طراحی شده‌اند. در تولید یک فیلم سینمایی با جلوه‌های ویژه پیچیده، از GPU برای رندر کردن صحنه‌های پیچیده و شبیه‌سازی‌های فیزیکی استفاده می‌شود. هرگونه تغییر در جلوه‌های ویژه باید سریع و با دقت اجرا شود و GPU در این فرآیند نقش حیاتی ایفا می‌کند.

۵. استخراج رمزارز

استخراج رمز از یکی دیگر از کاربردهای مهم GPU است که برای بسیاری از افراد و کسب‌وکارها سودآور بوده است. در دنیای ارزهای دیجیتال، الگوریتم‌هایی مانند Ethash (که پیش از مهاجرت اتریوم به Proof of Stake مورد استفاده قرار می‌گرفت) یا Kawpow برای استخراج رمز ارزهایی مثل Ravencoin به پردازش موازی بالایی نیاز دارند.
GPU ها به دلیل توان پردازشی بالا و قدرت در انجام محاسبات موازی، بهترین انتخاب برای استخراج این رمز ارزها به شمار می‌آیند. شما می‌توانید با چندین کارت گرافیک متصل به یک سرور GPU، فرآیند استخراج را به صورت سودآورتر و بهینه‌تر انجام دهید.

بررسی فنی: چه نوع CPU هایی در سرورها استفاده می‌شوند؟

برندهای مطرح

🔷 NVIDIA

A100 / H100

مناسب برای: پردازش‌های سنگین AI و HPC

ویژگی‌ها: دارای حافظه ۴۰ یا ۸۰ گیگابایت HBM2، مناسب برای دیتاسنترها و مدل‌های یادگیری عمیق.

RTX 4090 / 3090

مناسب برای: رندرینگ و هوش مصنوعی سطح بالا

ویژگی‌ها: ۲۴ گیگابایت GDDR 6X حافظه، مناسب برای طراحی گرافیکی و رندرینگ سه‌بعدی.

Tesla V100 / T4

مناسب برای: پردازش ابری و هوش مصنوعی مقیاس کوچک
ویژگی‌ها: مصرف انرژی پایین و عملکرد بالا، مناسب برای زیرساخت‌های ابری.

🔶 AMD

MI250 / MI300

مناسب برای: محاسبات علمی و AI

ویژگی‌ها: حافظه ۱۲۸ گیگابایت HBM2e، مخصوص دیتاسنترها و پردازش‌های سنگین.

Radeon Pro

مناسب برای: طراحی و رندرینگ صنعتی

ویژگی‌ها: برای رندرینگ و طراحی‌های گرافیکی پیچیده ایده‌آل است.

جدول مشخصات فنی

سرور GPU فیزیکی، مجازی یا ابری؟ کدام انتخاب به صرفه‌تر است؟

۱. خرید سرور اختصاصی GPU

💰 هزینه بالا اما کنترل کامل. مناسب شرکت‌هایی با پروژه‌های بلندمدت در زمینه AI و تحلیل داده. قیمت‌ها ممکن است به ۲۰۰ میلیون تومان و بالاتر برسد.

۲. استفاده از سرورهای GPU ابری

☁️ پرداخت به ازای مصرف، انعطاف‌پذیر، بدون هزینه نگهداری. ایده‌آل برای استارتاپ‌ها، آزمایشگاه‌های تحقیقاتی یا فریلنسرها. قیمت‌ها از چند صد هزار تومان در ماه تا چند میلیون متغیر است.

۳. اجاره سرور GPU مجازی (VPS با GPU)

🖥️ در سرور مجازی ترکیبی از مزایای دو حالت بالا. هزینه کمتر از اختصاصی، پایداری بیشتر نسبت به سرویس ابری.

چه زمانی باید سراغ سرور GPU برویم؟

اگر در یکی از این وضعیت‌ها هستید:

• روی پروژه هوش مصنوعی یا یادگیری عمیق کار می‌کنید

• نیاز به تحلیل داده‌های حجیم دارید

• با رندرینگ و طراحی سه‌بعدی سروکار دارید

• دنبال استخراج حرفه‌ای رمز ارز هستید

… وقت آن رسیده که روی سرورهای GPU حساب باز کنید.

فراموش نکنید: انتخاب GPU مناسب به همان اندازه مهم است که انتخاب خود سرور. پس حتما نیاز واقعی پروژه، نوع تسک، بودجه و مدت زمان اجرا را در نظر بگیرید.