توسط : مدل‌های یادگیری ماشین هر روز پیچیده‌تر از روز قبل می‌شوند. این پیچیده‌تر شدن به معنای نیاز بیشتر به منابع پردازشی قوی‌تر است. به عنوان مثال، برای ساخت یک ربات هوشمند که قادر به تصمیم‌گیری، درک احساسات بشری و پیش‌بینی آینده است، نیاز به پردازنده‌های گرافیکی بیشتری نسبت به یک چت‌بات ساده وجود دارد.
قیمت بالا و دردسرهای خرید و نگهداری از سخت‌افزارهای تخصصی، مخصوصا کارت‌های گرافیکی، بر کسی پوشیده نیست. اینجاست که سرورهای گرافیک ابری همانند یک راه‌حل قدرتمند وارد عمل می‌شوند تا افسانه محدودیت در سخت‌افزار را به گذشته دور ببرند. در ادامه بیشتر با مزایای سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین آشنا خواهیم شد.
فهرست مطالب
- نقش سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
- مزایای استفاده از سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
- شرکت‌های استفاده‌کننده از سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
- کاربرد سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
- نرم‌افزارهای کاربردی سرور گرافیک ابری مناسب یادگیری ماشین
- پیشنهاد ویژه: استفاده از سرور گرافیکی ابر فردوسی برای پروژه‌های یادگیری ماشین
نقش سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
در دهه ۱۹۵۰ میلادی، آلن تورینگ با پرسش این سوال که آیا ماشین می‌تواند بیاندیشد؟ پایه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را بنا نهاده است. اما توسعه و گسترش این ایده به کندی پیش می‌رفت. زیرا کامپیوترها برای یادگیری و درک داده‌ها به منابع پردازشی عظیمی احتیاج داشتند. به همین دلیل نیز تا اوایل قرن 21 و گسترش رایانش ابری شکوفا نشد.
ظهور رایانش ابری و سرورهای گرافیک ابری به معنای افزایش سرعت و دقت آموزش ماشین‌ها و کاهش هزینهها چالش‌های پیچیده بود. زیرا چندین سرور متحد، به طور هماهنگ با یکدیگر کار می‌کنند و به قدرت یکدیگر می‌افزایند. این سرورها مجهز به GPU هستند. GPU ها به دلیل قدرت پردازش موازی خود هزاران برابر قدرتمندتر از CPU ها عمل می‌کنند.
اینک دانشمندان داده قادرند به راحتی حجم بالایی از داده‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و شبکه‌های عصبی عمیق در مدت زمان کوتاهی پردازش کنند. و این به معنای رشد روز افزون یادگیری ماشین یا Machine learning (ML) در مدت زمان کوتاه است. در ادامه به طور مختصر با تاریخچه سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین آشنا خواهیم شد.
تاریخچه سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
اوایل دهه ۲۰۱۰: توسعه GPUهای مناسب برای یادگیری ماشین، به جای استفاده صرف در بازیها و طراحی‌ها.
۲۰۱2-۲۰۱4: ظهور الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچیده و شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs).
۲۰۱5-۲۰۱6: ظهور سرورهای گرافیک ابری AWS، Google Cloud و Microsoft Azure و کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری.
۲۰۱۷-۲۰۱۸: بهینه‌تر شدن آموزش‌ها با توسعه کتابخانههای یادگیری ماشین مانند TensorFlow، PyTorch و Keras.
۲۰۱۹-۲۰۲۰: ظهور مدل‌های زبان بزرگ پیچیده مانند GPT-2 و BERT و نیاز به منابع پردازشی گرافیکی بیشتر.
۲۰۲۱-۲۰۲۳: توسعه سرویس‌های خودکارسازی و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین مانند MLOps.
۲۰۲۴ به بعد: کاهش زمان آموزش‌ها، بهبود دقت و عملکرد مدل‌ها و ایجاد فدراسیون یادگیری و یادگیری توزیع‌شده.
مزایای استفاده از سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
استفاده از سرور گرافیک ابری مزایای متعددی دارد. علی‌الخصوص برای شرکت‌ها و استارت‌آپ‌های کوچکی که سرمایه کلانی برای خرید و نگهداری از سرورهای گرافیکی شخصی ندارند. زیرا می‌توانند منابع ابری را با قیمتی به‌صرفه اجاره کنند. در ادامه بیشتر با مزایای این سرویس آشنا خواهیم شد.
کاهش هزینهها:
می‌توان به جای خرید سخت‌افزار گران‌قیمت، منابع سرورهای ابری را به صورت ماهیانه یا Pay as you go اجاره کرد. این ویژگی یک مزیت بزرگ برای شرکت‌های کوچک و محققان تازه‌کاری است که بودجه کمی دارند.
مقیاس‌پذیری:
مقیاس‌پذیری ابری یعنی کاربر می‌تواند بر اساس نیاز خود، مقدار GPUها را افزایش یا کاهش دهد. این به ویژه برای پروژه‌های فصلی و یا افزایش و کاهش ناگهانی پروژه‌ها بسیار مفید است.
دسترسی جهانی:
ابرها در هر نقطه از جهان و از طریق هر وسیله‌ای با اینترنت قابل دسترسند. این نه تنها دسترسی کاربر را آسان می‌کند، بلکه برای گسترش و هماهنگی تیمی که اعضایی با پراکندگی جغرافیایی دارد نیز مفید است.
پردازش سریع‌تر:
سرورهای گرافیک ابری به طور خاص برای پردازش موازی طراحی شده‌اند و می‌توانند هزاران عملیات را به طور همزمان انجام دهند. این ویژگی باعث افزایش سرعت پردازش داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین می‌شود.
مدیریت آسان‌تر:
کاربران نیازی به مدیریت سخت‌افزار و نگهداری از آنها را ندارند. زیرا این امور توسط ارائه‌دهندگان خدمات ابری انجام می‌شود. اینگونه تمام اعضای تیم فقط بر روی پیشبرد اهداف متمرکز خواهند بود.
شرکت‌های استفاده‌کننده از سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
بسیاری از شرکت‌های بزرگ و کوچک سطح جهان، از سرورهای گرافیک ابری برای اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین خود استفاده می‌کنند. در ادامه به برخی از مشهورترین آنها اشاره شده است:
- OpenAI: برای پردازش زبان طبیعی در GPT-3 و GPT-4
- Meta: در سیستم‌های تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی و پیشنهادات هوشمند
- Tesla: برای توسعه و بهینه‌سازی سیستم‌های رانندگی خودکار
- Netflix: در سیستم‌های پیشنهاد محتوا و سفارشی‌سازی از طریق تحلیل داده‌های کاربران
- Airbnb: برای مدل‌سازی قیمت‌گذاری هوشمند و پیش‌بینی تقاضای بازار
- Uber: برای سیستم‌های مسیریابی سفر، پیش‌بینی خرابی و تقاضای بازار
- Pinterest: در بینایی کامپیوتری (Computer Vision) و تشخیص تصویر
- DeepMind: استفاده در AlphaGo و AlphaFold و یا پیش‌بینی ساختار پروتئین
- Zillow: در پیش‌بینی قیمت مسکن و تجزیه‌وتحلیل بازار
- Snap Chat: برای فیلترهای واقعیت افزوده (AR) و تشخیص چهره
- Baidu: تشخیص صدا و بینایی ماشین با آموزش مدل‌های زبان طبیعی و ترجمه خودکار
- Spotify: استفاده برای سیستم‌های توصیه‌گر موسیقی
کاربرد سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین
سرور گرافیک ابری (Cloud GPU) کاربرد زیادی در دنیای Machine learning دارد. از جمله مهم‌ترین کاربردهای آن تامین نیاز روزافزون ML به منابع پردازشی قدرتمند است. در ادامه برخی از کاربردهای اصلی آن آمده است.
- بینایی ماشین (Computer Vision) از قبیل تشخیص تصویر، تشخیص اشیا و تجزیه و تحلیل ویدئوها.
- پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند مدل‌های پیچیده GPT، BERT و…
- تحلیل داده‌های بزرگ و اجرای الگوریتم‌های پیچیده.
- آموزش مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچشی، شبکه‌های عصبی بازگشتی و…
نرم‌افزارهای کاربردی سرور گرافیک ابری مناسب یادگیری ماشین
برای استفاده بهینه از سرور گرافیک ابری در یادگیری ماشین، نرم‌افزارها و ابزارهای متعددی وجود دارند که به پردازش داده‌ها، آموزش مدل‌ها و توسعه الگوریتم‌ها می‌پردازند. در ادامه با برخی از آنها آشنا می‌شویم:
TensorFlow:
کتابخانه‌ای متن‌باز که توسط گوگل توسعه یافته است و برای انجام محاسبات عددی و یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد. از مزایای آن می‌توان به پشتیبانی از پردازش موازی و دسترسی به ابزارهایی مانند TensorBoard اشاره کرد.
PyTorch:
یک کتابخانه متن‌باز است که توسط فیسبوک توسعه یافت و محبوبیت زیادی در میان محققان و مهندسان یادگیری ماشین کسب کرده است. از جمله قابلیت‌های آن می‌توان به اجرای دینامیک و توسعه سریع مدل‌ها اشاره کرد.
CUDA:
این پلتفرم به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد که از قدرت GPUها برای انجام محاسبات عددی سنگین استفاده کنند. بهینه‌سازی بالا برای کارت‌های NVIDIA و عملکرد سریع در پردازش‌های موازی از جمله مزایای آن است.
cuDNN:
یک کتابخانه بهینه‌سازی شده برای یادگیری عمیق می‌باشد که توسط NVIDIA توسعه یافته و با CUDA سازگار است. از قابلیت‌های آن می‌توان به ارائه توابع بهینه‌سازی شده برای انجام عملیات شبکه‌های عصبی عمیق اشاره کرد.
Keras:
یک کتابخانه سطح بالا برای یادگیری عمیق است که بر روی TensorFlow، Theano و CNTK قابل اجراست. از فواید آن می‌توان به استفاده آسان و ساخت مدل‌های شبکه عصبی به صورت سریع و موثر اشاره کرد.
Jupyter Notebooks:
یک محیط تعاملی برای اجرای کد پایتون است که برای آزمایش و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین مفید می‌باشد. از مزایای آن می‌توان به قابلیت نمایش نتایج به صورت گرافیکی و اجرای گام‌به‌گام کد اشاره کرد.
پیشنهاد ویژه: استفاده از سرور گرافیکی ابر فردوسی برای پروژه‌های یادگیری ماشین
اگر به دنبال ارتقاء سرعت و کیفیت پروژه‌های یادگیری ماشین خود هستید، سرورهای گرافیک ابری ابر فردوسی بهترین گزینه‌اند. سرورهای پیشرفته موجود در این شرکت مزایای زیر را برای کاربرانش به دنبال دارند.
- قابلیت استفاده مستقیم از محیط ژوپیتر لب
- افزایش سرعت و دقت آموزش مدل‌های پیچیده
- کاهش چشم‌گیر زمان انجام تحلیل‌های زمان‌بر
- بهره‌مندی کاربر از تیم پشتیبانی حرفه‌ای برای مسائل سخت‌افزاری
- عدم سرمایه‌گذاری برای سخت‌افزارهای گران‌قیمت
- مقیاس‌پذیری و امنیت بالای محیط ابری
- امکان پرداخت به روش اقتصادی Pay as you go
- بهره‌مندی از کتابخانههای TensorFlow، PyTorch و Pure-Python
- امکان انتخاب گرافیک‌های RTX3090 / RTX2080Ti / TeslaA100 / Tesla V100
نتیجه‌گیری
سرورهای گرافیک ابری در یادگیری ماشین نقش مهمی را ایفا می‌کنند. آنها به شرکت‌ها و محققان اجازه می‌دهند تا به منابع پردازشی قوی دسترسی پیدا کنند، هزینه‌های خود را کاهش دهند و مدل‌های پیچیده‌تر و دقیق‌تری را ایجاد کنند. با توجه به پیشرفت‌های اخیر در این حوزه، انتظار می‌رود که استفاده از GPUهای ابری در یادگیری ماشین همچنان افزایش یابد و به یک استاندارد صنعتی تبدیل شود.
سرور گرافیک ابری چه نقشی در یادگیری ماشین دارد و چگونه به پیشرفت آن کمک می‌کن