پردازنده گرافیکی A100 یا GPU A100

کارت گرافیک A100 یا GPU A100 یکی از قدرتمندترین کارت‌های گرافیک دنیاست که در زمینه‌های مختلفی از جمله هوش مصنوعی کاربرد دارد.

GPU A100 یکی از چهار کارت گرافیک موجود در شرکت ابر فردوسی است. بنابراین لازم بود که توضیحات مختصری از آن ارائه دهیم. با ما همراه باشید:

فهرست مطالب

• معرفی کارت گرافیک A100 یا GPU A100
• ویژگی های پردازنده گرافیکی A100
• استفاده از پردازنده گرافیکی A100 در ابر فردوسی

معرفی کارت گرافیک A100 یا GPU A100

پردازنده گرافیکی Tesla A100 یکی از اعضای خانواده NVIDIA Tensor Core است که بر اساس معماری NVIDIA Ampere طراحی شده است.

شاخصه اصلی A100 این است که قدرت بالایی در تجزیه و تحلیل داده‌ها و تسریع بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارد.

پردازنده‌ های گرافیکی A100 پیکربندی‌های مختلفی دارند و اندازه حافظه آن‌ها معمولاً به مقدار 40 گیگابایت، 80 گیگابایت و بالاتر است.

A100 به عنوان یک کارت گرافیک حرفه‌ای، برای دیتاسنترها طراحی شده است. برای اطلاعات بیشتر، مقاله کارت گرافیک مخصوص سرور را مطالعه کنید.

ویژگی های پردازنده گرافیکی A100

از پردازنده A100 در دیتاسنترهای الاستیک با عملکرد بالا، برای شبیه‌سازی‌های علمی، هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و HPC استفاده می‌گردد.

بنابراین GPU A100 برای محاسبات با کارایی‌های بالا طراحی شده است. در ادامه برخی از ویژگی‌ هایی که به آن قدرت می‌بخشند را مرور خواهیم کرد:

معماری آمپر / Ampere Architecture:

آمپر (Ampere) یک ریزمعماری قدرتمند است که در ساختار واحدهای پردازش گرافیکی، از جمله GPU A100 مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این ریز معماری در سال 2020 توسط انویدیا به عنوان یک جانشین برای دو معماری قبلی‌اش، یعنی Volta و Turing معرفی گردید.

معماری Ampere باعث ایجاد جهش‌های قابل توجهی در عملکرد و کارایی GPU A100 شده است که در ادامه با آن‌ها آشنا خواهیم شد:

1. افزایش عملکرد:

معماری Ampere باعث افزایش عملکرد محاسباتی خام در پردازنده گرافیکی A100 شده است.

این افزایش عملکرد نسبت به Volta و Turing بسیار قابل توجه است و منجر به تسریع بارهای کاری سنگین از قبیل هوش مصنوعی می‌شود.

2. فرآیند ساخت پیشرفته:

پردازنده‌های گرافیکی آمپر اغلب با استفاده از یک فناوری فرآیند پیشرفته، مانند فرآیند ۷ نانومتری TSMC تولید می‌شوند.

این باعث می‌شود که ترانزیستورهای بیشتری در یک فضای فیزیکی قرار گیرند و میزان بهره‌وری انرژی و عملکرد را افزایش دهند.

3. پهنای باند حافظه بالا:

برخی از پردازنده‌های گرافیکی مبتنی بر معماری Ampere دارای حافظه پرسرعت GDDR6X هستند که پهنای باند حافظه را افزایش می‌دهد.

این برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و بافت‌های با وضوح بالابسیار مفید است و عملکرد کلی سیستم را بهبود می‌بخشد.

4. بهبود کارایی:

معماری آمپر دارای بهینه‌سازی‌هایی برای بهره‌وری انرژی است که امکان عملکرد بهتر در هر وات را فراهم می‌کند.

این بهبود کارایی منجر به به کاهش مصرف برق و مدیریت میزان تولید حرارت در مراکز داده و حتی سیستم‌های خانگی می‌گردد.

هسته تنسور / Tensor Core:

پردازنده های گرافیکی A100 دارای واحدهای پردازشی تخصصی، به نام هسته تنسور یا Tensor Core هستند.

هسته های Tensor برای سرعت بخشیدن به بارهای کاری هوش مصنوعی، ML، یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل طراحی شده‌اند.

این فناوری اولین بار در معماری NVIDIA Volta معرفی گردید. در ادامه با ویژگی‌های Tensor Core آشنا خواهیم شد:

1. کاهش زمان آموزش:

هسته های تنسور زمان‌های تمرین را از هفته‌ها به ساعت‌ها کاهش می‌دهند و شتاب بی سابقه‌ای را برای استنتاج فراهم می‌آورند.

به لطف وجود این شتاب، می‌توان شبکه‌های عصبی بزرگ را با مجموعه داده‌های گسترده، در زمان کمتری آموزش داد.

2. عملیات ماتریس تسریع شده:

عملیات ضرب ماتریس برای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق ضروری است. Tensor Core این عملیات را تسریع می‌کند.

این عملیات ماتریس تسریع شده به طور قابل توجهی سرعت محاسبات را افزایش می‌دهند و منجر به آموزش سریعتر و زمان استنتاج کمتر می‌شود.

3. محاسبات با دقت ترکیبی:

هسته‌ تانسور از محاسبات با دقت ترکیبی پشتیبانی می‌کند. این به GPU اجازه می‌دهند تا با دقت کمتری (مثلاً FP16) برای بخش‌های خاصی از محاسبات بدون کاهش دقت کار کند.

این قابلیت می‌تواند منجر به پردازش سریع‌تر و در عین حال حفظ سطوح قابل قبولی از دقت مدل شود.

4. بهینه شده برای چارچوب های یادگیری عمیق:

هسته های Tensor در کتابخانه‌های یادگیری عمیق NVIDIA، مانند TensorFlow و PyTorch ادغام شده اند.

این ادغام فشرده، استفاده یکپارچه از Tensor Cores را در جریان‌های کاری یادگیری عمیق امکان‌پذیر می‌کند و توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را ساده‌تر می‌کند.

هسته کودا / CUDA core:

GPU A100 حاوی تعداد زیادی هسته CUDA می‌باشد. CUDA واحدهای پردازش موازی همه منظوره هستند که برای طیف وسیعی از وظایف استفاده می‌شوند.

کودا توسط NVIDIA توسعه یافت تا از پردازنده‌های گرافیکی آن، که بیشتر برای رندرینگ گرافیکی استفاده می‌شدند، برای کارهای محاسباتی همه منظوره استفاده شود.

CUDA شکل خلاصه شده عبارت Compute Unified Device Architecture، به معنای معماری یکپارچه دستگاه محاسباتی است. در ادامه با ویژگی‌های آن آشنا می‌شویم:

1. پردازش موازی:

هسته‌های CUDA برای اجرای وظایف پردازش موازی طراحی شده‌اند و می‌توانند چندین محاسبات را به طور همزمان انجام دهند.

کودا برای طیف گسترده‌ای از بارهای کاری موازی، از جمله شبیه سازی های علمی، پردازش داده‌ها، یادگیری ماشین و… مناسب است.

2. اجرای موضوع:

هسته‌های CUDA در چند پردازنده‌ جریانی (SM) سازمان‌دهی می‌شوند که هر کدام شامل تعداد معینی از هسته‌های CUDA هستند.

این هسته‌ها می‌توانند چندین رشته موضوع را به طور همزمان اجرا کنند و امکان اجرای موازی و کارآمد وظایف را فراهم آورند.

3. برنامه نویسی با CUDA:

برای استفاده از هسته های CUDA، توسعه‌دهندگان کد موازی را با استفاده از مدل برنامه نویسی CUDA می‌نویسند.

این شامل نوشتن هسته ها، که توابعی هستند که روی GPU اجرا می شوند، و مدیریت انتقال داده بین CPU و GPU است.

4. موازی سازی در گرافیک و محاسبه حجم کاری:

هسته های CUDA هم برای محاسبات همه منظوره و هم هم برای رندر گرافیکی در بازی و سایر برنامه‌ها قابل استفاده است.

این ماهیت دو منظوره به پردازنده‌های گرافیکی اجازه می‌دهد تا هم بارهای کاری گرافیکی و هم محاسباتی را به طور موثر مدیریت کنند.

پشتیبانی ان وی لینک / NVLink support:

NVLink یک فناوری اتصال پرسرعت است که توسط انویدیا، برای اتصال GPU ها و سایر اجزای محاسباتی با کارایی بالا توسعه یافته است.

این فناوری باعث می‌شود که ارتباط سریع‌تری میان پردازنده‌های گرافیکی به وجود آید. این فناوری سرعت را دو برابر کرده و به ۶۰۰ گیگابایت در ثانیه می‌رساند.

این باعث افزایش قابل توجه در نرخ انتقال داده‌ها میان GPU ها در تنظیمات چند GPU می‌گردد. در ادامه با ویژگی‌های آن آشنا خواهیم شد:

1. پهنای باند بالا:

NVLink باعث ایجاد ارتباطات با پهنای باند بالا میان GPU ها می‌شود. این امکان اشتراک گذاری سریعتر داده‌ها و بهبود قابلیت‌های پردازش موازی را فراهم می‌کند.

افزایش پهنای باند به ویژه در محیط های مرکز داده و برای بارهای کاری محاسباتی با کارایی بالا بسیار مفید است.

2. انسجام حافظه:

NVLink از هماهنگی حافظه میان GPUهای متصل پشتیبانی می‌کند. این باعث افزایش کارایی برخی از وظایف محاسبات موازی می‌گردد.

انسجام حافظه در اینجا به این معنی است که هر GPU می تواند مستقیماً به حافظه GPU های دیگر دسترسی داشته باشد.

3. استفاده در مراکز داده:

NVLink اغلب در پردازنده‌های گرافیکی مرکز داده پیشرفته NVIDIA، مانند GPU A 100 Tensor Core استفاده می‌شود.

این برای رفع نیازهای برنامه های مرکز داده طراحی شده است که در آن ارتباط مستقیم GPU به GPU و پهنای باند بالا بسیار مهم است.

پشتیبانی پی سی ال ای / PCIe support:

PCIe یک رابط استاندارد و گسترده است که برای اتصال اجزای مختلف در رایانه‌ها از جمله GPU ها استفاده می شود.

پردازنده‌ گرافیکی A100 از NVLink برای ارتباطات پرسرعت میان GPUها و از PCIe Gen4 برای ارتباط پرسرعت با سایر اجزای سرور پشتیبانی می‌کند.

PCIe خلاصه عبارت Peripheral Component Interconnect Express به معنای اتصال اکسپرس اجزای جانبی است. در ادامه ویژگی‌هایش را بخوانید:

1. اتصال استاندارد:

PCIe یک رابط استاندارد برای اتصال قطعات سخت افزاری مختلف، از جمله GPU، دستگاه های ذخیره سازی و کارت های شبکه، به مادربرد کامپیوتر است.

پشتیبانی گسترده PCIe از سخت افزارهای گوناگون منجر به سازگاری بالای آن با دستگاه ها و سیستم‌های متخلف می‌شود.

2. پهنای باند:

PCIe انتقال داده‌ها با سرعت بالا را میان CPU و دستگاه های متصل فراهم می‌کند.

پهنای باند PCIe می‌تواند بسته به نسل متفاوت باشد. مسلما نسل‌های جدیدتر، نرخ انتقال داده بالاتری دارند.

3. مقیاس پذیری:

PCIe از یک معماری مقیاس‌پذیر پشتیبانی می‌کند که امکان افزودن چندین پردازنده گرافیکی و سایر تجهیزات جانبی را به یک سیستم فراهم می‌کند.

با این حال، ارتباط بین GPU ها معمولاً از طریق CPU و حافظه سیستم غیر مستقیم است.

GPU چندنمونه ای / Multi-sample GPU:

کارت گرافیک A100 از فناوری (Multi-sample GPU (MIG پشتیبانی می‌کند. MIG به یک GPU اجازه می‌دهد که به چند نمونه کوچک‌تر تقسیم شود.

این نمونه‌های کوچک‌تر، در واقع چند GPU مجازی هستند که هر کدام قادر به اجرای بارهای کاری مختلف، به طور همزمان می‌باشند.

هر GPU A100 می‌تواند به 7 GPU مجازی تبدیل شود که به عنوان یک GPU مستقل با محاسبات، حافظه و منابع ارتباطی اختصاصی عمل می‌کنند.

1. منابع پارتیشن بندی:

فناوری (Multi-sample GPU (MIG به یک GPU فیزیکی منفرد اجازه می‌دهد تا به چند نمونه کوچکتر تقسیم شود.

هر کدام از این نمونه‌ها دارای بخش مشخصی از منابع GPU از جمله هسته‌های محاسباتی، حافظه و سایر قابلیت‌ها هستند.

2. جداسازی و تخصیص منابع:

هر نمونه MIG مستقل از موارد دیگر عمل می‌کند. این قابلیت در سرویس دهی به چندین کاربر یا چندین بار کاری مجزا، به طور همزمان بسیار مفید است.

این تضمین می کند که منابع تخصیص داده شده به یک نمونه با منابع و عملکرد نمونه‌های دیگر تداخل ندارد. پس کاملا هر محیط‌ ایزوله می‌باشد.

3. انعطاف‌پذیری در پیکربندی منابع:

MIG انعطاف پذیری را در پیکربندی تعداد و اندازه نمونه‌ها بر اساس نیازهای خاص برنامه‌ها یا کاربران فراهم می‌کند.

این انعطاف پذیری امکان استفاده بهینه از منابع را فراهم می‌کند. تا در صورت نیاز بیشتر و یا کمتر به منابع، قابل تعدیل باشد.

4. مرکز داده و استقرار ابر:

MIG به ویژه در محیط دیتاسنترها و رایانش ابری که در آن پارتیشن بندی و جداسازی بارهای کاری بسیار مهم است، نقش اساسی دارد.

GPU چندنمونه ای، به اشتراک گذاری کارآمد منابع GPU در بین چندین کاربر یا برنامه را امکان پذیر می‌کند.

مجموعه ابزار و کتابخانه انودیا کودا / NVIDIA CUDA Toolkit:

NVIDIA CUDA Toolkit یک کیت توسعه نرم افزار (SDK) برای محاسبات موازی با استفاده از GPU‌ های NVIDIA است.

جعبه ابزار CUDA شامل کتابخانه‌ها، کامپایلرها، ابزارهای اشکال زدایی و ابزارهای پیشرفته برای تسهیل توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر CUDA است.

این جعبه ابزار به توسعه دهندگان این قدرت را می‌دهد تا کدی بنویسند که به طور موثر بر روی پردازنده های گرافیکی NVIDIA، از جمله A100 اجرا شود.

1. CUDA API:

CUDA API مجموعه‌ای از توابع و برنامه‌های افزودنی است که به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد برنامه هایی را برای اجرا بر روی GPU های NVIDIA بنویسند.

این شامل ویژگی‌هایی برای مدیریت حافظه GPU، راه اندازی هسته های موازی و تعامل با GPU است.

2. کامپایلر CUDA C/C++:

CUDA Toolkit شامل یک کامپایلر است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا با استفاده از CUDA C/C++، کدهای شتاب دهنده GPU بنویسند.

این کامپایلر کد CUDA را به کدهای اجرایی برای پردازنده های گرافیکی NVIDIA ترجمه می‌کند.

3. CUDA Runtime:

CUDA Runtime کتابخانه ای است که تعامل بین میزبان (CPU) و دستگاه (GPU) را تسهیل می‌کند.

این توابع برای مدیریت حافظه، راه اندازی هسته و سایر عملیات Runtime (زمان اجرا) فراهم می‌کند.

4. cuBLAS، CUFFT، CURAND و غیره:

این جعبه ابزار شامل کتابخانه های مختلف با شتاب GPU برای عملیات معمول ریاضی (cuBLAS)، تبدیل Fourier سریع (cuFFT)، تولید اعداد تصادفی (cuRAND) و غیره است.

این کتابخانه ها به توسعه دهندگان کمک می کنند تا از روال های GPU بهینه شده برای کارهای خاص استفاده کنند.

5. ابزار NVIDIA Nsight:

مجموعه‌ای از ابزارهای اشکال زدایی و نمایه سازی که به توسعه دهندگان کمک می‌کند تا برنامه‌های کاربردی شتاب دهنده GPU را تحلیل و بهینه کنند.

این شامل Nsight Visual Studio Edition (Nsight VSE) برای Microsoft Visual Studio و Nsight Eclipse Edition برای IDE های مبتنی بر Eclipse است.

6. نمونه‌های CUDA:

این جعبه ابزار شامل مجموعه ای از کدهای نمونه است که تکنیک ها و ویژگی های مختلف برنامه نویسی CUDA را نشان می دهد.

این نمونه ها به عنوان منابع آموزشی و نقطه شروع برای توسعه دهندگانی هستند که تازه به برنامه نویسی GPU می پردازند.

نکته: برای کسب اطلاعات بیشتر، مقالات راهنمای جامع خرید و اجاره کارت گرافیک، همه چیز درباره کارت گرافیک مجازی و پردازشگر گرافیک ابری را مطالعه نمایید.

استفاده از پردازنده گرافیکی A100 در ابر فردوسی

یکی از افتخارات شرکت رایانش ابری فردوسی، ارائه بهترین خدمات ابری به محققان و دانشمندان حوزه هوش مصنوعی است.

دارا بودن کارت‌ گرافیک قدرتمندی همچون GPU A100 40 GB و ارائه آن به کاربران، با به صرفه‌ترین قیمت‌ها دستاورد کمی نیست.

از طرفی ارائه سرور ژوپیتر لب، قدرت بیشتری به این شرکت افزود تا سرویسی کامل برای فعالان حوزه هوش مصنوعی و داده‌ها باشد.