همه چیز درباره پردازنده‌های گرافیکی؛ از ایده تا راه‌اندازی

زمان مطالعه: 39 دقیقه

توسعه پردازنده‌های گرافیکی سفری جالب از ایده‌پردازی تا عرضه به محصولات مصرفی در طول زمان بوده است. عملکرد این تراشه‌ها به‌طرز قابل توجهی در مقایسه با نسل‌های قبلی بهبود یافته. موضوعی که همیشه مورد استقبال گیمرهای سراسر جهان بوده آن است که می‌خواهند بازی‌هایشان با حداکثر سرعت اجرا شود، بدون اینکه سیستم‌هایشان گرم شود یا عمر باتری‌شان سریعا تمام گردد. اتفاقی که در عمل با ورود هر نسخه جدید پردازنده گرافیکی به بازار شاهد آن هستیم. GPU یک جزء مهم در هر سیستم کامپیوتری مدرن است، زیرا امکان انجام عملیات گرافیکی سطح بالاتر، مانند بازی‌های سه بعدی، جلوه‌های بصری پیشرفته و ماینینگ را فراهم می‌کند، که انجام آن‌ها به‌تنهایی با استفاده از CPU غیرممکن است. فناوری GPU در خارج از کامپیوترها نیز به کار گرفته می‌شود. این تراشه‌ها اکنون سطوح بی‌سابقه‌ای از پشتیبانی چندرسانه‌ای را در بسیاری از دستگاه‌های تلفن همراه، از جمله تلفن‌های هوشمند و تبلت‌ها فراهم می‌کنند. این پردازنده‌ها در عین حال نرخ مصرف انرژی پایینی در مقایسه با پردازنده‌های دسکتاپ سنتی دارند، که آنها را به راه‌حل‌هایی ایده‌آل برای اجرای برنامه‌هایی همچون بازی یا رندر سه بعدی تبدیل ساخته است.

در این مقاله به برخی از موارد استفاده متداول GPU می‌پردازیم، تا به شما نشان دهیم که چرا راه‌اندازی GPU هنگام بازی یا اجرای شبیه‌سازی‌ها در دستگاه‌های شما حائز اهمیت بسیاری است. با درک این موضوع می‌توانید مطمئن شوید که سخت‌افزار شما به درستی پیکربندی شده ،تا حداکثر عملکرد را بدون افت کیفیت دریافت کنید. تا پایان این مقاله با ما همراه باشید تا تمام جنبه‌های GPU را با هم بررسی کرده و به درک جامعی در مورد اینکه چرا GPUها اجزای ضروری در سیستم‌های محاسباتی مدرن هستند، دست یابیم.

gpu چیست؟

واحد پردازشگر گرافیکی کامپیوتر معادل فارسی Graphics Processing Unit است، که اغلب عبارت اختصاری آن یعنی gpu را به کار می‌برند. احتمالا شما هم بارها این اصطلاح به گوشتان خورده، برای آنکه دریابید gpu چیست و چه‌‌کاری انجام می‌دهد، باید به هر تصویری که بر روی صفحه نمایش کامپیوترتان نقش می‌بندد توجه کنید. زیرا در‌واقع وظیفه اصلی این تراشه، پردازش گرافیکی و تولید تصاویر است. با این اوصاف باید دریافته باشید، تا‌زمانی‌که کامپیوتر را برای انجام کارهای ساده‌ای همچون اجرای برنامه‌های آفیس یا سایر امور اداری نیاز دارید، با gpu هم سرو‌کاری نخواهید داشت و نیازی هم ندارید که بدانید gpu یعنی چی. درحقیقت حضور این تراشه‌ها در سیستم گیمرها، گرافیست‌ها و تدوینگر‌ها ضروری است، تا بتوانند برای تدوین یا رندر کردن تصاویر سه بعدی خود از آن کمک بگیرند. حال‌که با این اصطلاح آشنا شدید و می‌دانید gpu به چه معناست، بهتر است به سراغ آشنایی بیشتر با این چیپ کوچک و بسیار کاربردی برویم.

تفاوت کارت گرافیک و gpu  

 ممکن است برخی افراد برای آنکه بخواهند به شکلی ساده از تفاوت کارت گرافیک و gpu به شما بگویند، عبارت کارت گرافیک را به‌جای gpu استفاده کنند. این‌ در‌حالی‌است که، gpuها درحقیقت بخشی از یک کارت گرافیک هستند و کارت گرافیک از آن دست تراشه‌های چند بخشی است که شامل gpu، PBC، حافظه ویدیویی (VRAM)، کانکتورها و خنک‌کننده‌ها و فن‌های گرافیکی نیز می‌گردد.

 برای درک بهتر آنکه gpu کارت گرافیک چیست؟ باید این نکته را هم اضافه کنیم که، مهم‌ترین بخش یا بهتر بگوئیم قلب یک کارت گرافیک در واقع همان gpu آن است. زیرا به‌رغم کوچکی، وظیفه ترسیم تمامی گرافیک‌های سه‌بعدی را عهده‌دار است. حال‌که فرق کارت گرافیک و gpu را می‌دانید، بهتر است به این مبحث بپردازیم که gpu چگونه کار می‌کند؟

gpu  چگونه کار می‌کند؟

برای آنکه دریابیم gpu چگونه کار می‌کند؟ ابتدا باید با مفهوم پیکسل آشنا شویم، پیکسل‌ها درحقیقت نقاط بسیار کوچکی در تصاویر هستند. گاها در یک تصویر نقش‌بسته بر روی صفحه نمایش کامپیوتر، در‌حدود 2 میلیون پیکسل در‌کنار‌هم قرار می‌گیرند، تا ما بتوانیم تصویری واحد را مشاهده کنیم. این کامپیوتر است که در‌نهایت باید تصمیم بگیرد، هر‌یک از این پیکسل‌ها کی و کجا قرار بگیرند، تا ما امکان مشاهده تصویر را داشته باشیم. البته رایانه‌ها برای دریافت داده‌ها و تبدیل آنها به تصویر، نیازمند مترجمی هستند که این وظیفه را عهده‌دار گردد و پردازنده گرافیکی یا GPU، سخت‌افزاری است که به راحتی کار ترجمه را برای کامپیوتر انجام می‌دهد.

اگر بخواهیم کمی ساده‌تر برایتان توضیح دهیم که gpu چگونه کار می‌کند؟ باید از شما بخواهیم که سیستم کامپیوتر را همانند یک شرکت، با واحدهای گوناگون در نظر بگیرید. واحدی که وظیفه خلق آثار هنری مصور را برعهده دارد، درحقیقت همان کارت گرافیک یا gpu است. در‌واقع کامپیوتر و به‌صورت مشخص‌تر CPU، وظیفه انتقال اطلاعات مربوط به تصویر را برعهده دارد. پس از دریافت این اطلاعات، gpu ابتدا شروع به ترسیم فریمی سیمی شکل یا مدلی اسکلتی از خطوط مستقیم کرده و سپس با افزودن پیکسل‌های باقی‌مانده، آن را به شکلی شطرنجی در‌می‌‌آورد. این قطعه سخت‌افزاری در مراحل آخر کار خود، با افزودن نور، بافت و رنگ، به تصویر شاخ و برگ‌های لازم را داده و خروجی فعالیت‌های آن برای ما، به شکل تصویری واحد به نمایش در‌می‌آید.

 نکته بسیار جالب در این فرایند تبدیل اطلاعات به تصویر آن است که، کامپیوتر باید این پروسه را در 60 الی 120 بار درثانیه انجام دهد. این حجم کار فشرده به خوبی نشان می‌دهد، در سیستمی که در آن خبری از کارت گرافیک نیست، حجم کار برای آن رایانه تا‌چه‌حد بالاست و چرا سیستم‌های فاقد gpu در انجام کارهای گرافیکی بسیار کند عمل می‌کنند. دقیقا به‌دلیل همین سرعت عمل بالاست که، این تراشه توانسته خود را در مجموعه پردازشگرهای هوش مصنوعی قوی جای دهد و بهترین پردازشگرهای هوش مصنوعی هم در میان gpuها قرار دارند.

چگونه gpu را ارتقا دهیم؟

اگر نمی‌دانید چگونه gpu را ارتقا دهید، بهتر است این موضوع را در نظر داشته باشید که، ارتقا کارت گرافیک در یک رایانه، تنها با‌ استفاده از پیچ و بست‌های آن سیستم انجام نمی‌شود. شما برای ارتقا gpu باید 3 مرحله مهم را پشت‌سر بگذارید. اولین مرحله به بررسی سازگاری و قابلیت‌های سیستم شما با کارت گرافیک مورد‌نظر بازمی‌گردد. اگر کامپیوترتان از اسلات PCI-Express برخوردار است، پس احتمالا قادر به اجرای اغلب کارت‌های گرافیک مدرن نیز خواهد بود. نکته بعدی اندازه کارت گرافیک شما خواهد بود، اغلب کارت گرافیک‌های پرقدرت از عرض بیشتری برخوردارند و به فراخور توان بالای خود، فضایی معادل دو اسلات یا سه اسلات را اشغال خواهند کرد.

موضوعی دیگری که برای یک کارت گرافیک قدرتمند باید در‌نظر بگیرید آن است که، این سیستم‌های قوی به فن‌های پرقدرت و بزرگتری برای خنک کردن خود نیاز دارند و در‌نتیجه عرض این کارت گرافیک نیز از نمونه‌های معمولی آن بزرگتر خواهد بود. با‌این‌اوصاف، در زمان انتخاب یک کارت گرافیک خفن، محدودیت‌های کیس خود از‌حیث تعداد، عرض و حتی فضایی که این کارت گرافیک در کیس شما اشغال خواهد کرد را در‌‌نظر داشته باشید.

تنظیمات gpu کارت گرافیک

اگر قصد استفاده از کارت گرافیک اختصاصی خود بر روی سیستمتان را دارید، در این بخش به شما نحوه تغییر تنظیمات gpu کارت گرافیک را خواهیم گفت، تا در‌عرض کمتر‌از 3 دقیقه، به جواب تمامی سوالاتتان در‌این‌زمینه برسید. گرافیک‌های تجمیع شده اینتل این توانایی را دارند که، در سیستم‌های ویندوز برای Serato Video مورد‌استفاده قرار گیرند. با تمامی این اوصاف، اگر مشکلی در استفاده از این کارت‌های گرافیکی دارید و به‌علاوه یک کارت گرافیک اختصاصی نیز بر روی سیستمتان نصب دارید، می‌توانید تنظیمات دستگاه را به‌نحوی تغییر دهید که این قطعه توسط Serato Video برای بهبود عملکرد مورد‌استفاده قرار گیرد.

برای این منظور، ابتدا بر روی دسکتاپ خود کلیلک راست کرده و گزینه Graphics Properties یا Intel Graphics Settings را انتخاب کنید. با انجام اینکار پنجره‌ای با این عنوان  Intel Graphics and Media Control Panelپیش‌روی شما گشوده خواهد شد. در این صفحه گزینه Advanced Mode را انتخاب کرده و گزینه ok را بزنید.

2- در گام بعدی باید بر روی منوی بالای 3D کلیک کرده و گزینه 3D preference را بر روی حالت Performance قرار دهید. (اگر با‌وجود پشت‌سر گذاشتن این فرایند، Serato Video همچنان اجرا نشد، تیک Application Optimal Mode را بردارید.) در آخر گزینه  Apply را انتخاب کنید.

3- اکنون باید منوی بالای Power را انتخاب کنید و گزینه Power Plans را برابر Maximum Performance بگذارید. ضمنا اگر گه‌گاهی از باتری لپ‌تاپ استفاده می‌کنید، گزینه باتری را هم در گوشه بالای سمت راست صفحه انتخاب کرده و تنظیمات آنرا بر روی Maximum Performance قرار دهید. اکنون می‌توانید گزینه Apply را انتخاب کنید.

4- در این مرحله باید Intel Graphics Control Panel را ببندید و مجدد روی دسکتاپ کلیک راست کنید. در کادر باز شده کنترل پانل GPU اختصاصی خود را انتخاب کنید، که معمولا NVIDIA یا ATI/AMD Radeon خواهد بود.

کارت‌های گرافیک NVIDIA (برای کارت‌های گرافیک ATI Radeon مرحله 9 را مرور کنید)

5- گر قصد انجام تنظیمات برای کارت‌های NVIDIA را دارید، بر روی گزینه Adjust Image Settings with Preview کلیک کرده و سپس گزینه Use my preference emphasizing: Performance را بزنید. در مرحله آخر گزینه Apply را انتخاب نمایید.

6- این مرحله را باید با انتخاب گزینه Manage 3D Settings شروع کنید و در منوی بازشونده‌ رو به پایین، بر روی عبارت Global Settings کلیک کنید. با انتخاب High-performance NVIDIA processor به‌عنوان پردازنده مورد‌نظر گرافیکی و فشردن گزینه Apply، این مرحله به اتمام می‌رسد.

7- تنظیمات این مرحله کمی بیشتر از مراحل قبلی بوده و با انتخاب منوی بازشونده رو به پایین برای گشودن Program Settings و انتخاب گزینه Add آغاز می‌گردد. برای ادامه‌کار به‌دنبال Serato Video application بگردید (محل قرارگیری این گزینه در نسخه‌های قدیمی‌ترC:/Program Files(x86) / Common Files / Serato / Serato Video / Serato Video و برای نسخه‌های جدیدتر  C:/Program Files(x86) / Common Files / Serato / Serato DJ / Serato Video است). Serato Video با دو بار کلیک انتخاب می‌شود. منوی باز‌شونده در سطر 2 را باز کرده و گزینه High-performance NVIDIA processor را به‌عنوان پردازنده مورد‌نظر گرافیکی‌تان انتخاب کنید و سپس گزینه Apply را بزنید. دقیقا همین روال را برای نرم‌افزار میزبان Serato همچون Scratch Live, Serato DJ یا ITCH پشت‌سر بگذارید.

8- برای ادامه گزینه Set PhysX configuration را انتخاب کرده و از منوی باز شده به پایین رفته و NVIDIA card را به‌عنوان PhysX processor انتخاب نمائید (توجه داشته باشید که نام این گزینه بستگی به نوع کارت شما دارد). در‌پایان گزینه Apply را انتخاب کنید تا کار شما در این مرحله به اتمام برسد. فراموش نکنید، برای ادامه‌کار باید سیستم را مجددا راه‌اندازی کرده و برنامه Serato و Serato Video را جهت بررسی نتیجه اقداماتتان باز کنید. اگر سیستم به شما اجازه باز‌کردن این برنامه را نمی‌دهد و کماکان پیامی مبنی‌بر استفاده از کارت گرافیک Intel دریافت می‌کنید، پس لازم است به وب سایت www.nvidia.com رفته و آخرین نسخه درایور کارت گرافیکی سیستم‌تان را دانلود نمایید.

افزایش قدرت کارت گرافیک ATI/AMD Radeon

توجه: نسخه بسیار متنوعی از ATI/AMD Radeon Catalyst Control Center جهت تنظیمات این نوع کارت وجود دارد، براین اساس راهنمای این قسمت بیشتر جنبه بیان کلیات را خواهد داشت. حتی اگر Control  Center سیستم شما با این تصاویر متفاوت باشد، اصول کلی روال کار یکسان بوده و شما باید بتوانید گزینه‌های مشابه این موارد گفته شده در اینجا را در Control Center کامپیوتر خود پیدا کنید.

9- برای این کارت‌ها، مسیر Graphics > PowerPlay را دنبال کنید و حالات Plugged In و Battery را بر روی   Maximum Performance قرار دهید. پس از انجام این مراحل گزینه Apply را بزنید.

10- اگر کارت گرافیک دارای این امکان است پس مسیر Graphics > 3D را دنبال کرده و میله مقابل گزینه Performance  را تا‌حد Optimal Performance به جلو برده و گزینه Apply را انتخاب کنید.

توجه: ممکن است این ویژگی برای تمامی مدل‌های کارت گرافیک ATI موجود نباشد.

11- چنانچه Catalyst Control Center شما دارای سر منوی Switchable Graphics است، به این قسمت مراجعه کنید و جستجو را برای یافتن seratovideo.exe ادامه دهید و آن را در حالت  High  Performanceقرار دهید. پس‌از پایان این مراحل گزینه Apply را انتخاب کنید. همین کار را برای نرم‌افزار میزبان Serato همچون Scratch Live, Serato DJ یا ITCH نیز انجام دهید.

• محل قرارگیری Serato Video برای نسخه‌های قدیمی‌تر C:/Program Files(x86) / Common Files / Serato / Serato Video / Serato Video است.
• محل قرارگیری Serato Video برای نسخه‌های به روز‌تر و جدیدتر  C:/Program Files(x86) / Common Files / Serato / Serato DJ / Serato Video است.

12- پس از پشت سر گذاشتن 11 مرحله قبل نیاز دارید که مجددا سیستمتان را ری‌استارت کرده و نرم‌افزار را باز کنید و یک فایل ویدئویی را اجرا نمایید. اگر نمی‌توانید Serato Video را باز کرده و کماکان این پیام خطا را دریافت می‌کنید که در‌حال‌استفاده از کارت گرافیک Intel هستید، پس لازم است به وب‌سایت www.amd.com مراجعه کرده و آخرین نسخه درایور کارت گرافیکی خود را دانلود نمائید.

تفاوت gpu و tpu

پیش‌از‌آنکه به بیان تفاوت gpu و tpu بپردازیم بهتر است بدانید، هر دو این قطعه‌های سخت‌افزاری به انضمام cpu در دسته پردازنده‌های هوش مصنوعی قرار دارند. Tpu در‌حقیقت یک تراشه یا به‌بیان ساده‌تر یک سخت‌افزار است، که نام اصلی آن Tensor Processing Unit یا واحد پردازش تانسور بوده و جهت سرعت بخشیدن به پردازش یادگیری ماشین مورد‌استفاده قرار می‌گیرد. در‌حقیقت این تراشه برای کاربردهای خاصی ساخته شده و در همین کارکرد خاص خود می‌تواند نسبت به تراشه‌های معمولی کارایی و سرعت عملیاتی بهتری از خود نشان دهد، ضمن آنکه توان مصرفی کمتری هم مورد استفاده قرار می‌دهد.

از‌آنجایی‌که tpuها در زیر‌مجموعه ASICها یعنی مدارهای مجتمع با کارکرد خاص قرار می‌گیرند، بنابراین نمی‌توانید از آنها انتظار انعطاف‌پذیری و توسعه‌پذیری بالایی همچون سایر تراشه‌های معمولی داشته باشید. درحقیقت در این تراشه‌های سخت‌افزاری تنها یک کاربرد خاص در‌نظر‌گرفته‌شده و این کارکرد در آن‌ها قابل تغییر هم نیست.

ممکن است این سوال در ذهنتان ایجاد گردد که، پس داشتن این تراشه با عملکرد محدود خود چه فایده‌ای برای شما خواهد داشت و آنرا چیزی جز اتلاف پول خود ندانید؟ در‌حالی‌که به لطف tpuها مدت زمان یادگیری مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی پیچیده و گسترده به حداقل رسیده و اگر درگذشته فرآیند یادگیری عمیق (Deep Learning) با کمک پردازنده‌های گرافیکی (GPU) هفته‌ها به‌طول می‌انجامید، اما با ورود tpu‌ها به عرصه رقابت این فرایند در طی چند ساعت انجام می‌پذیرد.

البته این موضوع را هم اضافه کنیم که، tpu‌ها در دسته پردازشگرهای هوش مصنوعی جدید جای دارند و از رقابت آنها با پردازشگر‌های گرافیکی چندان نمی‌گذرد. در‌واقع فلسفه حضور این تراشه‌های تازه نفس بازمی‌گردد به مقوله قیمت پردازشگرهای هوش مصنوعی و تلاش سازندگان در جهت سرشکن کردن هزینه‌ها برای مجموعه‌های طالب این محصولات. تا اینجا باید دریافته باشید که tpu هم مانند gpu یک پردازنده است، اما تفاوتی که این دو تراشه باید یکدیگر دارند در‌واقع در توانمندی‌های آن‌هاست.

سرور gpu چیست؟

سرور GPU، سروری است متشکل از چندین پردازنده گرافیکی، که با قصد به‌کارگیری قدرت این تراشه‌های گرافیکی در‌کنار‌هم طراحی گردیده است. فرایندی که از‌طریق آن این وظایف به سرورهای گرافیکی gpu محول می‌شود offloading CPU نام دارد و با اجرای این فرایند می‌توان عملکرد سرور را افزایش داد.

تفاوت بین CPU و GPU چیست؟

تفاوت بین CPU و GPU، دقیقا همان موضوعی است که باعث نیاز شما به یک سرور ابری گرافیکی می‌شود. CPU به‌عنوان یک واحد پردازشگر مرکزی و عمومی، تمامی فعالیت‌های لازم برای کارکرد رایانه، لپ‌تاپ و هر ابزار دیگری را انجام می‌دهد. در‌حالی‌که CPU برای انجام محاسبات کلی در کامپیوترها طراحی گردیده، GPU به‌عنوان نیرویی کمکی برای واحد پردازشگر مرکزی، کار رندر گرافیکی و ویدئویی را عهده‌دار است. اگر بخواهیم به‌صورتی دقیق‌تر کار GPU را برایتان تشریح کنیم باید بگوییم، GPU در‌واقع پردازنده‌ای است که بار پردازش CPU را کاهش می‌دهد.

از‌آنجایی‌که پردازش تصاویر و ویدئوها نیازمند عملیات زیادی همچون پیش رندرینگ فایل‌ها، ساخت فایل‌ها، فشرده‌سازی آن‌ها، ذخیره‌سازی و … است، انجام تمامی آنها به‌تنهایی توسط CPU، عملکرد سیستم را به‌شدت کند خواهد کرد. پس برای پیش‌گیری از بروز چنین اتفاقی، GPU به‌تنهایی عهده‌دار انجام اینکار محاسباتی فشرده گردیده، تا کمکی باشد برای CPU در‌جهت انجام هر‌چه سریع‌تر کارها.

البته باتوجه به تعداد هسته‌های محدود CPU، انتظار انجام عملیات پردازشی در حجم بالا بی‌جا به‌نظر‌می‌رسد، این در‌حالی‌است‌که GPU با داشتن صدها هسته، بالطبع گزینه بسیار مناسبی برای انجام این پردازش‌های سنگین است. این دو پردازنده در شکل انجام کار نیز با هم تفاوت‌هایی دارند، یعنی آنکه انجام فرایند پردازش در CPU به صورت خطی بوده، در‌حالی‌که GPU ابتدا تقسیم کار کرده و سپس پردازش آنها را به‌صورت خطی پیش می‌برد. این روند در‌واقع رمز موفقیت  GPU در انجام محاسبات سریع‌تر نیز هست. حال که تفاوت این پردازنده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را دریافتید، به‌سراغ مقوله‌های مهم در خرید آنها می‌رویم.

موضوعات مهم در خرید سرور GPU

فراموش نکنید پیش‌از‌آنکه اقدام به خرید سرور GPU، اجاره سرور GPU یا هر سرویس میزبانی کنید، حتما اطلاعاتتان را در‌خصوص میزبان، نیازهای سازمانی‌تان و شرکت هاستینگی که ارائه‌دهنده آن سرویس است بالا ببرید، در‌ادامه به تشریح این موارد خواهیم پرداخت.

نوع سرویس‌ سرور GPU

سرویس‌های میزبانی GPU دارای انواع مختلفی، از انواع ابری گرفته تا اختصاصی و فیزیکی هستند. در ادامه با هر یک از این سرویس‌ها بیشتر آشنا می‌شویم:

1- سرور گرافیکی مجازی چیست ؟

سرور گرافیکی مجازی یکی از ابزارهای مدیریتی بسیار کاربردی به‌شمار‌می‌رود، که دارای دسترسی‌های بیشتری از یک‌هاست اشتراکی است و به‌اختصار به آن وی پی اس می‌گویند. این سرویس به‌سبب مزایا و کاربردهای فراوانش، مورد‌استقبال بسیاری از کاربران قرار گرفته. در‌حقیقت سرور گرافیکی مجازی بخشی از منابع یک سرور قدرتمند به شمار‌می‌رود، که به کمک یک مجازی‌ساز جدا گردیده و به‌شکلی اختصاصی با سیستم‌عامل دلخواه، به کاربر تحویل داده می‌شود.

درحقیقت این محصول همچون سرور اختصاصی دارای سیستم ‌عاملی اختصاصی و دسترسی‌های ادمین و روت است و شما قادر خواهید بود هر نوع  نرم‌افزاری را روی سرورتان نصب نمایید. البته این سرویس‌های مجازی برخلاف سرویس‌های اشتراکی، از امنیت بسیار بالایی برخوردارند و شما دیگر شاهد مشکلات میزبانی اشتراکی در آنها نخواهید بود.

سرور مجازی GPU مناسب افرادی است که، نیاز به اجرای بالا به همراه امنیت بسیار زیاد دارند. شما در این سرویس می‌توانید مستقلا میزبانی کارت گرافیک را داشته باشید و علاوه‌بر‌این با کمک نرم‌افزار مجازی‌ساز، پردازنده و سایر سخت‌افزارها همچون حافظه و رم نیز برای شما شخصی‌سازی و جدا خواهند شد. مزایای سرورهای گرافیکی مجازی آن است که، شما دیگر از‌حیث مسائل فنی نگرانی نخواهید داشت، زیرا پشتیبانی مسائل مربوط به سرور با شرکت هاستینگ است و این موضوع تاثیر شایان‌توجهی در کاهش هزینه‌های شما خواهد داشت. از‌اینها‌گذشته، سرور GPU دارای مقیاس‌پذیری بالایی است، که این موضوع می‌تواند همگام با نیاز شما به توسعه سازمانی گردد.

انواع سرور گرافیکی مجازی

انواع سرورهای گرافیکی مجازی را می‌توان در 4 دسته کلی شامل سرورهای گرافیکی داخلی و خارجی،  سرور لینوکس و سرور ویندوز جای داد.

1- سرور مجازی لینوکس

این سرور مجازی بر‌روی سیستم‌عامل لینوکس نصب می‌گردد، این سیستم‌عامل از محیطی دستوری برخوردار بوده و درحقیقت اینترفیس یا ظاهر گرافیکی ندارد، هرچند برای کارکردن آسان‌تر با این سیستم می‌توان از رابط‌های کاربری Gnome و KDE استفاده کرد. کاربران برای اتصال به این سرورهای  لینوکسی از پروتکل امن SSH بهره می‌برند. تعدادی از توزیع‌های لینوکسی شامل CentOS:، Ubuntu،Debian است و  vps کالی به‌عنوان یکی از معروف‌ترین این توزیع‌ها مورد‌استقبال کاربران قرار گرفته است.

موضوعی که در‌خصوص سیستم‌عامل لینوکس باید اشاره داشته باشیم، بحث ایمن‌تر بودن آن به نسبت ویندوز است. دلیل این ایمن‌تر بودن هم واضح است، زیرا این سیستم برمبنای یونیکس پیاده‌سازی گردیده و همین موضوع باعث می‌شود که تنها ادمین یا مدیر بتوانند به کرنل داده دسترسی یابند. برهمین‌اساس خرید سرور مجازی لینوکس ایران و آلمان با سرعت بالا، گزینه مناسبی برای میزبانی وب‌سایت‌های تحت PHP به شمار می‌رود و به کاربر امکان استفاده از اسکریپت‌های متن‌باز و دیتابیس MySQL را می‌دهد. ضمنا اجرای وب‌سرویس‌هایی همچون Apache،Lite speed و NginX بر روی سرورهای لینوکسی امکانپذیر است.

2- سرور مجازی ویندوز

در این سرور می‌توان ویندوز اختصاصی مایکروسافت را به‌همراه سرویس‌هایی نظیر RDP به‌کار گرفت. سیستم‌عامل ویندوز تنها امکان استفاده از برنامه‌هایی را که محصول مایکروسافت هستند یا توسط این شرکت تایید و پشتیبانی شده‌اند به کاربران می‌دهد، البته با‌این‌وجود می‌توان از محیط آن برای تست و خطایابی نرم‌افزارهای گوناگون نیز بهره جست. ازجمله سرورهای ویندوز ارائه‌شده می‌توان به نسخه‌های: Windows2016R2 ,Windows2012R2 ,Windows2012 Windows2008 ,Windows2019R2 اشاره داشت.

چنانچه قصد خرید سرور مجازی ویندوز را دارید، بهتر است این نکته را درنظر بگیرید که، این سرور میزبان مناسبی برای وب‌سایت‌های تحت زبان برنامه‌نویسی ASP است و زمینه استفاده از دیتابیس MSSQL و وب‌سرویس IIS را، که هر دو از سرویس‌های مایکروسافت هستند، مهیا می‌سازد. بهترین سرور مجازی ویندوز به شما این امکان دسترسی را می‌دهد که از FTP (پروتکل انتقال فایل)، به سرور خود دسترسی پیدا کرده و در آن برخلاف سرور لینوکس خبری از SSH نیست. سرور مجازی ویندوز ایران و آلمان از طریق کنترل پنل روان و قدرتمند Plesk مدیریت‌شده و ازجمله کاربردهای آن می‌توان به‌استفاده برنامه‌نویسان Asp و Asp.net اشاره داشت.

3- سرور مجازی خارجی

سرورهای مجازی خارج از ایران غالبا در کشورهای آمریکایی و اروپایی ارائه می‌گردند و موارد استفاده از آنها بیشتر برنامه‌ها و ابزارهایی همچون تبادلات ارزی بین‌المللی، ترید در بایننس، بازارهای مالی، خدمات ادوبی، وب‌سایت و …. است. البته استفاده از این سرورها برای کاربران داخل ایران، به‌سبب قرار داشتن ایران در شرایط تحریمی محدود گردیده و جهت برخورداری از آنها نیاز به IP ثابت خواهید داشت.

سرور مجازی پر سرعت خارجی بهترین گزینه برای مدیران وب‌سایت‌هایی است که عمده کاربران وب‌سایت یا اپلیکیشن آنها در خارج از ایران هستند. VPS خارج شهاب مجهز به GPU بوده و علاوه بر قابل دریافت بودن بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف با عملکردی تضمین شده، در موقعیت‌های ایران و اروپا نیز ارائه می‌گردد. شما با خرید سرور مجازی شهاب، بدون آنکه نیازی به نگهداری سرور در محل داشته باشید می‌توانید، از توان پردازشی ویژه این سرورها برخوردار شوید و از نگهداری داده‌های خود در محیطی امن مطمئن باشید. در‌نهایت شما به لطف منابع سخت‌افزاری شهاب می‌توانید، محصولات و سرویس‌‌های هوش مصنوعی خود را به توان پردازشی بالایی مجهز سازید و به‌این‌‌ترتیب همیشه آماده پاسخگویی و رفع‌نیاز مشتریانتان باشید.

4- سرور مجازی ایران

قرار‌داشتن سرور مجازی ایران در موقعیت جغرافیایی داخل، به آن سرعت بالایی برای دسترسی و ارتباط بخشیده است. خرید این وی پی اس به‌سبب ارزان‌تر بودن ترافیک داخلی، به شما امکان برخورداری از یک سرور مجازی قیمت مناسب‌تر، در مقایسه با سرورهای مجازی خارجی را می‌دهد.

علاوه‌بر‌این مدنظر داشته باشید که، سرعت دسترسی کاربران داخلی به سرور مجازی ایران، بیشتر از سرعت دسترسی به سرور مجازی خارجی است. از مزایای VPS ایران می‌توان به پهنای باند مناسب آن، که به‌واسطه افزایش پهنای باند ترافیک داخلی ارائه می‌شود، اشاره داشت. به‌عنوان جمع‌بندی در‌خصوص خرید سرور مجازی ایرانی با قیمت مناسب باید گفت، شما با اجاره یا خرید این سرور، درواقع  یک سرور با آی پی ایران در‌اختیار خواهید داشت که در مراکز داده داخل قرار گرفته است. برای برخورداری از این سیستم بسته به نیاز خود یکی از 2 سیستم‌عامل لینوکس یا ویندوز را نصب کرده و از دسترسی کامل روت و ادمین استفاده نمایید.

2- سرور گرافیکی اختصاصی چیست؟

سرور گرافیکی اختصاصی، سرویس مناسبی است برای سازمان‌ها و وب‌سایت‌هایی که نیاز به پهنای باند مناسب و سرعت‌ و دسترسی بالا جهت نصب هرگونه نرم‌افزار یا رقم زدن امنیت بسیار بالا دارند. خرید یک سرور گرافیکی اختصاصی نه‌تنها برای ارگان‌های بزرگ و سایت‌ها انتخاب مناسبی است، بلکه برای توسعه‌دهندگان وب و اپلیکیشن نیز می‌تواند گزینه مطلوبی باشد، زیرا در این سرورها با محدودیتی از‌حیث نصب نرم‌افزار یا ایجاد تغییرات مواجه نخواهید بود. قیمت سرور گرافیکی اختصاصی براساس منطقه جغرافیایی، نوع سیستم‌عامل و منابع متغیر خواهد بود.

اگر انتخاب شما سرور گرافیکی اختصاصی باشد، اغلب اوقات خواهید توانست کانفیگ موردنظرتان را انتخاب نمایید. البته هر میزان کانفینگی که مدنظر شماست پیشرفته‌تر باشد، به‌تبع آن مبلغی که برای سرویس میزبان آن می‌پردازید نیز افزایش خواهد یافت. این موضوع درخصوص تمامی قطعات سخت‌افزاری به‌ویژه کارت گرافیک نیز صدق می‌کند، از طرفی دیگر هزینه نگهداری آن نیز با خودتان است. مگر‌آنکه با شرکت هاستینگ صحبت کرده باشید، که در نگهداری آن به شما کمک کند. سرور اختصاصی GPU مناسب پروژه‌های بزرگی همچون گیم پلی، ماشین لرنینگ، رندرینگ و …. است. گذشته از هزینه‌های نگهداری نرم‌افزاری و سخت‌افزاری بالای این سیستم‌ها، سطح امنیت بالای این سرورها بر کسی پوشیده نیست.

موضوعات مهم در خرید سرور اختصاصی

خرید سرور اختصاصی، علاوه‌بر دارا‌بودن سخت‌افزار اختصاصی، به‌سبب نگهداری اختصاصی در دیتاسنتر گزینه‌ای با ضریب امنیت بسیار بالا به‌شمار می‌رود. خرید این سرور تنها مختص وب‌سایت‌های پربازدید نبوده، بلکه توسعه‌دهندگان هم می‌توانند با دسترسی بالایی از آن استفاده نمایند.

درحقیقت dedicated serverها موسوم به سرورهای اختصاصی، به‌صورت انحصاری در‌اختیار یک کاربر قرار خواهند گرفت و منابع این سرورهای تک کاربره نیز کاملا اختصاصی بوده و به اشتراک هم گذاشته نمی‌شود. این موضوع به صورت تلویحی اشاره به امنیت بسیار بالای این سرورها دارد، ضمن آنکه سرعت سرویس میزبانی شما نیز در این مدل‌ها تا‌حد بسیار زیادی افزایش خواهد یافت. برهمین‌اساس هم مدیران وب‌سایت‌های بزرگی که همواره در انتخاب میزبان خود با مشکلاتی همچون پیک ترافیک، امنیت و سئو دست‌و‌پنجه نرم می‌کنند، می‌توانند با خیالی آسوده این سرویس‌ها را تهیه نمایند.

یکی از نکات جالب در‌خصوص خرید سرور اختصاصی آن است که، این سرورها به شما امکان تسلط و کنترل کاملی جهت مدیریت محتوای سرور می‌دهند، بدون آنکه هیچگونه محدودیتی در انتخاب کنترل پنل، سیستم‌عامل، کانفینگ نرم‌افزارهای داخل سرور و استفاده از منابع داشته باشید. از‌آنجایی‌که نگهداری از این سرورها در دیتاسنترهای مجهز و ایمن صورت می‌پذیرد، بنابراین با سرعت اینترنتی بالا و به‌همراه یک IP اختصاصی ارائه می‌گردند.  

انواع سرور اختصاصی

ارائه‌دهندگان خدمات سروری، هریک با‌توجه‌به زیرساخت‌های تعریف شده و سیاست‌های کاری خود، به‌نحوی سرورهای اختصاصی را عرضه می‌کنند. این سرورها ممکن است در پلنی تعریف‌شده، با میزان مشخصی منابع و نوع و مدل سخت‌افزاری خاص ارائه گردند، یا آنکه درصورت امکان براساس منابع مورد درخواست کاربر ارائه داده شوند.

میزان منابع موردنیازتان، از موضوعاتی است که پیش‌از خرید سرور اختصاصی باید مشخص کرده باشید. این منابع می‌توانند شامل میزان سی پی یو، هارد و رم باشند. البته علاوه‌بر‌این باید سیستم‌عامل موردنظرتان جهت نصب بر روی سرور (لینوکس یا ویندوز) و موقعیت جغرافیایی سرورتان (ایران یا اروپا) را نیز مشخص کرده باشید.

موضوعی که پیش‌از تهیه سرور ایرانی و خارجی باید در‌نظر بگیرید آن است که، سرورهای اختصاصی ایران به‌سبب دارا بودن میزبان داخلی و اعمال محدودیت بر روی آی پی‌های خارج از کشور، می‌توانند از استقامت بالایی در‌برابر حملات سایبری همچون DDos برخوردار باشند. علاوه‌براین، ترافیک این سرورها نیز برای کاربران نیم‌بها محاسبه می‌گردد، که بر‌این‌اساس از پینگ پایین‌تر و سرعت بالاتری نیز برخوردار خواهند بود. در‌ادامه با انواع سرور اختصاصی به‌نحو دقیق‌تری آشنا خواهیم شد.

سرور اختصاصی ایران

این سرور همانگونه که از نام آن پیداست در داخل کشور بوده، و به‌همین‌دلیل قادر به ارائه دسترسی بالاتر، همراه با سرعت بیشتری است. انتخاب این سرویس با‌توجه‌به ارزان بودن ترافیک داخلی به شما کمک می‌کند، تا هزینه‌هایتان را به‌نحو بهینه‌تری برآورد و مدیریت کنید، ضمن آنکه سرعت دسترسی کاربران داخلی در این سرورها، در مقایسه با سرعت سرورهای خارجی چندین برابر بیشتر خواهد بود.

از طرفی با‌توجه‌به افزایش‌ پهنای باند ترافیک داخلی، خرید سرور اختصاصی ایران پهنای باند مناسبی در اختیارتان قرار خواهد داد، ضمن آنکه قیمت سرویس‌تان نیز کاهش خواهد یافت. نکته آخر آنکه، با داشتن سرور داخلی به‌راحتی می‌توانید، با هر نوع سیستم‌عاملی که نیاز دارید، از تمامی مزایای یک سرویس اختصاصی بهره‌مند شوید.

سرور اختصاصی خارج

چنانچه به دلایل تحریم نیاز‌به استفاده از سرورهای خارجی با آی پی خارج از کشور دارید، یا آنکه عمده بازدیدکنندگان وب‌سایت یا کاربران اپلیکیشن‌تان در خارج از ایران هستند، سرور اختصاصی خارجی گزینه خوبی برای رفع نیاز شما خواهد بود. درصورت خرید سرورهای اختصاصی آمریکا و اروپا یا اجاره این سرورها، با‌توجه‌به قرار داشتن این سرورها در دیتا سنترهایی با وضعیت کیفی بسیار بالا، از آپتایم بالایی (زمان بالا بودن سرور) نیز برخوردار خواهید بود.

درمیان سرورهای اختصاصی خارجی، آلمان از محبوب‌ترین کشورهای ارائه‌کننده این سرویس‌ها به‌شمار‌می‌رود. اجاره این سرورها همانند داشتن سرویس ایران، شما را در یکی از معروفترین دیتاسنترهای خارجی قرار می‌دهد، که از‌جمله آنها می‌توان به Leaseweb، equinix و Hetzner هتزنر اشاره کنیم.

سرور اختصاصی لینوکس

 از دیگر انواع سرور اختصاصی لینوکس است، که قابلیت نصب بر‌روی انواع توزیع لینوکس همچون Debian، CentOS،Ubuntu  و … را دارد. با خرید سرور اختصاصی لینوکس می‌توانید، سروری در برترین مراکز دیتای آلمان و ایران، منطبق با استانداردهای جهانی tire3 داشته باشید، که به‌دلیل دارا‌بودن زیرساخت‌های استاندارد، به پایداری هر‌چه بیشتر سرویس‌هایتان نیز کمک می‌کند. این سرور اختصاصی قابلیت پشتیبانی از کنترل پنل‌های دایرکت ادمین و سی پنل را نیز داراست.

استفاده‌کنندگان سرور اختصاصی لینوکس بیشتر توسعه‌دهندگانی هستند که، از زبان‌های مختلفی همچون per، java، Php ، python، c++، c، استفاده می‌کنند، یا آنکه نیاز‌به استفاده از پایگاه‌های داده قدرتمندی همچون mongodb، Mysql، Oracle دارند. این سرویس نیز همچون سایر سرویس‌ها با دارا بودن سخت‌افزار به‌روز و قدرتمند، افزایش سرعت را برایتان رقم خواهد زد.  

سرور اختصاصی ویندوز

خرید سرور اختصاصی ویندوز، انتخاب مناسبی است برای زمانی که در وب‌سایت یا اپلیکیشن‌تان زبان برنامه‌نویسی ASP.Net پیاده‌ شده و از دیتابیس قدرتمند sql server نیز برخوردار باشید. ویندوز سرور در چندین نسخه توسط شرکت مایکروسافت ارائه گردیده، که در پنل مدیریت سرورهای شهاب می‌توانید به انواع ورژن‌های این سرور دسترسی یافته و نصب نمایید. نکته دیگر آنکه، این سرورهای اختصاصی قادر‌به پشتیبانی از وب سرور iis هستند. البته نسخه بالاتر با امکانات بیشتر و ایمن‌تر، به منابع به‌منظور نصب شدن بر روی dedicated server نیاز خواهد داشت.

بهترین gpu برای ماینینگ

اگر کمی در بازار ارزهای دیجیتال گشت زده و از رشد قیمت این ارزها با‌خبر باشید، احتمالا دیر یا زود به‌دنبال خرید بهترین gpu برای ماینینگ خواهید رفت. البته از‌آنجایی‌که استخراج این ارزها یکی از کسب‌و‌کارهای بسیار سودآور حال حاضر است، پس کار شما برای ماینینگ سخت‌تر و پیچیده‌تر خواهد بود و به‌تبع آن باید به‌دنبال قوی‌ترین پردازشگر گرافیکی نیز باشید. در این خصوص فرقی نمی‌کند که آیا قصد کسب درآمد از طریق نوسانات بازار را دارید، یا ارزهای جذاب بازار را به‌عنوان سرمایه خریداری کرده و نگه می‌دارید، حتی اگر به‌دنبال پیوستن به شبکه ماینینگ و هدیه گرفتن ارز دیجیتال هستید، باز هم باید قوی‌ترین پردازشگر گرافیکی را داشته و پیش‌از هر‌چیز استعلامی از قیمت فروش پردازشگر گرافیکی بگیرید.

 ممکن است برخی از افراد به اشتباه به شما پیشنهاد خرید گرانترین کارت‌های گرافیکی بازار را بدهند و بر این باور باشند که gpuها هش ریت بالاتری برای شما می‌گیرند، در‌حالی‌که این تفکر لزوما صحیح نیست و در‌واقع بهترین پردازشگر گرافیکی برای ماینینگ مدلی است که، در کمترین زمان برای شما بازگشت سرمایه داشته و از قیمت نسبتا مناسبی نیز برخوردار باشد.

با در‌نظر‌گرفتن مقدمه فوق، اگر ملاک شما برای خرید پردازنده گرافیکی تنها کسب سود و درآمد روزانه است، پس بی‌هیچ شک‌و‌شبهه‌ای RTX 3090 Ti انویدیا بهترین گزینه پیش‌روی شما خواهد بود. اما اگر تنها برای ماینینگ به فکر خرید پردازنده گرافیکی افتاده باشید باید علاوه بر قیمت gpu، نوع رمز ارزی که قصد استخراج آن را دارید نیز مورد بررسی قرار دهید. چنانچه بخواهید بهترین بازدهی را از نظر درصد سوددهی به قیمت به‌دست آورید، کارت‌های گرافیک RTX 3060 ، GTX 1660Ti و AMD RX 580 8GB سرآمد سایر مدل‌ها هستند و پس از این سه مدل نیز RTX 3060Ti و GTX 1660Ti در اولویت بعدی قرار دارند.

با‌این‌اوصاف اگر قصد سرهم کردن یک ریگ ماینینگ دارید، پیشنهاد می‌کنیم چند مدل از این gpu ها ؟؟؟ را خریداری نمایید. البته ممکن است با دیدن ارزیابی روزانه سود کمتر از یک دلار این کارت‌ها ناامید شوید، اما شک نداشته باشید که قیمت کمتر از 20 میلیون تومانی آنها، به‌خوبی این مشکل را برایتان جبران خواهد کرد.

اگر کسب بالاترین سود هدف اصلیتان است و حاضرید برای رسیدن به آن، قیمت قوی ترین پردازشگر گرافیکی را هر‌قدر‌هم زیاد بپردزید، به شما  RTX 3090 Ti را پیشنهاد می‌کنیم. این GPU قبل از آنکه سری RTX 4000 راهی بازار گردد، عنوان قوی‌ترین کارت گرافیک جهان را یدک می‌کشید. البته با تمامی این اوصاف پیش‌از خرید، خوب در مورد قیمت بسیار بالای این پردازنده گرافیکی و توان مصرفی در حدود 400 وات آن فکر کنید.

اگر در دسته ماینرها به‌دنبال یک هیولا می‌گردید، به‌جرات می‌توانیم NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti را به‌عنوان بهترین کارت گرافیک ماینینگ به شما معرفی کنیم. این کارت گرافیک با بهای 800 دلاری خود در دسته کارت گرافیک‌هایی با قیمت بسیار مناسب قرار می‌گیرد. پس اگر به‌دنبال بهترین کارت گرافیک هم برای ماینینگ و هم برای اجرای بازی‌های p1080 می‌گردید، از این کارت GPU غافل نشوید.

 اگر مشتاقید کمی بیشتر RTX 3090 Ti را بشناسید، پس بهتر است با هم نگاهی به مزایا و معایب این پردازنده گرافیکی داشته باشیم. درواقع آنچه این GPU را تبدیل به یک ابر پردازنده گرافیکی برای ماینینگ ساخته، دارا بودن مزایایی چون قیمت مناسب، 60MH/s، مصرف برق 200W، هش ریت فوق‌العاده و در‌نهایت 8GB GDDR6 VRAM آن است. البته در کنار این 5 مزیت ارزنده و چشم‌گیر RTX 3090 Ti یک عیب نیز دارد و آن استفاده از پین 12 تایی در این پردازشگر گرافیکی است.

اگر می‌خواهید با یک تیز دو نشان بزنید و علاوه‌بر خرید یک پردازنده گرافیکی، یک کارت گرافیک عالی برای بازی نیز نصیبتان گردد، NVIDIA GeForce RTX 2070 احتمالا همان مدلی است که به‌دنبال آن هستید. مزیت‌های این GPU کم نیست و از مهم‌ترین آنها می‌توانیم به هش‌ریت 36MH آن اشاره کنیم، که با قدرت 225 واتی خود درآمد قابل‌توجهی برایتان رقم‌خواهد‌زد. البته لذت داشتن این gpu تنها محدود به استفاده آن برای ماینینگ نیست، بلکه بهترین قسمت ماجرا دقیقا اینجاست که، حتی اگر نخواهید به استخراج رمز ارز هم ادامه دهید، باز هم می‌توانید به بازگشت سرمایه‌تان از طریق فروش این پردازشگر گرافیکی با قیمت مناسب حساب کنید.

این GPU علاوه بر MH/s36 و قیمت مناسب، یک مزیت ارزنده دیگر هم دارد و آن دارا بودن GB GDDR6 VRAM8 است. در‌حقیقت تنها عیبی که می‌توان روی این کارت گرافیکی گذاشت قدیمی بودن نسل آن است.

AMD Radeon RX 5700 XT را بهترین کارت گرافیک از نظر قیمت می‌دانند. علت اینکه چرا ما این کارت گرافیکی را در لیست بهترین gpu  برای ماینینگ خود قرار داده‌ایم، باید در طراحی 7 نانومتری این کارت گرافیک جستجو کنید. البته شما می‌توانید علاوه‌بر استخراج رمز ارز، برای انجام بازی هم بر روی p1440 این GPU حساب باز کنید. خلاصه آنکه، اگر به‌دنبال بهترین gpu  برای ماینینگ هستید و در کنار این هدف بازگشت سریع سرمایه و قیمت مناسب را هم مدنظر قرار داده‌اید، این کارت گرافیکی توقع شما را در‌این‌زمینه برآورده خواهد ساخت. XT 5700 در بازار داخلی و در اسفند 1400، بهایی در حدود 41 میلیون تومان داشته است. در مجموع می‌توان گفت دارا بودن ویژگی‌هایی چون مصرف برق 225W، 54MH/s، قیمت بسیار مناسب و8GB ،GGDR6 VRAM، لطف خرید این کارت گرافیک را بیشتر کرده است. البته برخی از بی‌ثباتی عملکرد و نبود آخرین ویژگی‌های AMD در این gpu گلایه دارند.

اگر تا اینجای مطلب هیچ‌کدام از این پردازشگرهای هوش مصنوعی قوی نظرتان را به خود جلب نکرده، NVIDIA GeForce RTX 3090 را به شما پیشنهاد می‌کنیم، که توانسته عنوان بهترین کارت گرافیک استخراج از نظر عملکرد را به خود اختصاص دهد. برای کسانی که کمی با این کارت گرافیک آشنایی دارند کاملا واضح است که باید آن را انتخاب کنند، زیرا نه‌تنها در کلاس خود بی‌نظیر است، بلکه برای کسانی که به‌دنبال بهترین کارت گرافیک بدون توجه به قیمت هستند نیز گزینه اغواگری است.

این gpu نه‌تنها برای دارنده آن یک سرمایه‌گذاری بلند‌مدت به‌شمار‌می‌رود، بلکه به‌رغم قدرت استخراج بالای خود، مصرف برق کمی داشته و فضای محدودی را نیز اشغال می‌کند. ضمنا این کارت گرافیک با کیفیت 4k خود، در بازی نیز شما را همراهی کرده و به ادعای انویدیا بر سر سایر کارت‌های گرافیکی جهان پادشاهی می‌کند. در یک کلام اگر بدون ملاحظه قیمت به‌دنبال کارت گرافیکی با عملکرد فوق‌العاده و ویژگی‌هایی چون GB GDDR6X VRAM24 و MH/s121 می‌گردید و مصرف برق 350W آن نیز برایتان اهمیتی ندارد، پس در خرید این کارت گرافیک تعلل نکنید. 

اگر به‌دنبال به صرفه‌ترین کارت گرافیک برای ماینینگ هستید، AMD Radeon RX 580 یک کارت گرافیک‌ ارزان قیمت و مناسب برای این کار خواهد بود. این محصول به‌رغم قیمت مناسب خود، از هش ریت مناسبی نیز برخوردار است و برمبنای تحلیل‌های داده‌ای، در سریع‌ترین زمان ممکن نیز برایتان بازگشت سرمایه خواهد داشت. اگر ملاک شما برای خرید gpu، قیمت پایین کارت گرافیک و به‌دست آوردن سرمایه اولیه‌تان در کمترین زمان ممکن است، پس RX 580 همان محصولی است که به‌کارتان می‌آید. نام این gpu به‌سبب دارا بودن مزایایی چون هش‌ریت 28MH/s، قیمت مناسب و 8GB GDDR5 VRAM، به‌گوش اغلب ماینرها و گیمران آشناست. تنها عیبی که اغلب استفاده‌کنندگان از این کارت گرافیک بر روی آن می‌گذارند، مصرف برق بالای 185W آن است.

آخرین کارت گرافیکی که قصد معرفی آن به شما را داریم NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER است. از‌آنجایی که استخراج ارز دیجیتال همیشه هم نیاز به gpu قدرتمند ندارد، پس می‌توانید از این کارت گرافیک بی‌ادعای انویدیا، با  6 گیگابایت VRAM سریع GDDR6 و هش‌ریت MH/s26 TDP استفاده کنید، که تنها به  125 وات انرژی برای کار نیاز دارد. مهم‌ترین نکته آن است که، تمامی این قابلیت‌ها با قیمتی مناسب در اختیار شما قرار خواهد گرفت. تنها عیبی که در این gpu خوش قیمت می‌توانید بیابید، نرخ بازگشت سرمایه پایین آن است.

 خرید gpu ماینینگ

پیش‌از‌آنکه اقدام به خرید gpu ماینینگ کنید، باید 8 فاکتور مهم را بشناسید، که در انتخاب بهترین کارت گرافیک برای ماینینگ تاثیر‌گذار است. البته پس‌از آشنایی با این فاکتورها، این شمایید که انتخاب می‌کنید کدام‌یک از این موارد برای شما کلیدی‌تر هستند. به‌عنوان‌مثال، ممکن است برای شما نرخ بازگشت سرمایه از اهمیت بالایی برخوردار نباشد، اما در‌عوض کارایی کارت گرافیک یکی از اولویت‌های اصلی‌تان برای خرید کارت گرافیک باشد. در‌هر‌صورت توصیه می‌کنیم، حتما برای آشنایی با این موارد که در‌حقیقت مبانی ورود به بحث ماینینگ هستند، وقت بگذارید. البته فراموش نکنید پیش‌از‌آنکه اقدام به خرید کارت گرافیک نمایید، حتما از سازگار بودن سیستم‌تان و منبع تغذیه آن اطمینان حاصل کنید.

8 نکته مهم پیش از خرید کارت گرافیک ماینینگ

1.قیمت و بهای کارت گرافیک

قیمت کارت گرافیک از‌آن‌جهت دارای اهمیتی اساسی است که، در بازدهی هر‌چه سریعتر سرمایه اولیه‌تان کمک می‌کند. برای‌این‌منظور لازم است تخمینی از هزینه‌های احتمالی استخراج ارز پیش‌از‌خرید gpu داشته باشید. این موضوع مستلزم در‌نظر داشتن مواردی همچون هزینه برق مصرفی منطقه، تعداد ساعات کاری مورد‌نیاز شما در ماه و در‌نهایت قیمت واقعی تجهیزات است.

2.کارایی کارت گرافیک

یکی از مواردی که باید به‌دقت مورد بررسی قرار دهید عملکرد کارت گرافیک مورد‌نظرتان است. برای این منظور اگر یک کارت رده بالا را برای خرید در‌نظر گرفته‌اید که عملکردی معادل چند کارت رده پایین دارد، به فضای بالایی که این کارت گرافیک اشغال خواهد کرد، سرو صدا و گرمایی که تولید می‌کند نیز توجه نمایید.

3.مصرف برق

هر چه کارت  گرافیک مورد‌نظر شما از میان مدل‌های جدیدتر و کم‌مصرف‌تر انتخاب گردد، به‌تبع این مورد انرژی کمتری نیز مورد‌استفاده قرار می‌دهد. البته هر میزان کارت گرافیک شما پرمصرف‌تر باشد، به‌تبع آن از قیمت پایین‌تری نیز برخوردار خواهد بود. با‌این‌اوصاف اگر هزینه برق شما عموما پایین است، می‌توانید از میان کارت‌های انرژی‌بر دست به انتخاب بزنید. در‌غیر‌این‌صورت حتما خرید gpu با بازده انرژی مطلوب‌تر را مدنظر قرار دهید.

4.ارزش فروش مجدد

در مواقعی که نوسانات ناگهانی و افت قیمت‌ها رخ می‌دهد و احتمال آنکه گیمرها به فکر خرید کارت گرافیکی جدیدتر با عملکرد بهتر روند و از خیر نسخه‌های قدیمی‌تر بگذرند زیاد است. بر‌همین‌اساس هم شما باید در زمان خرید gpu به‌دنبال ارزش فروش مجدد آن محصول برای اهدافی چون  گیمینگ و ماینینگ باشید.

5.هش‌ریت

هش‌ریت یکی از اصطلاحاتی که در ماینیگ زیاد آن را خواهید شنید و در‌حقیقت معیاری برای اندازه‌گیری قدرت استخراج کارت گرافیک به‌شمار‌می‌رود. درواقع اغلب موارد استخراج ارز دیجیتال براساس این شاخص مورد بررسی قرار می‌گیرد.

6.سیستم خنک‌کننده و رم

یکی از موضوعاتی که به‌صورت مستقیم بر‌روی طول‌عمر دستگاه شما تاثیر خواهد گذاشت، قابلیت‌های سیستم خنک‌کننده شماست. از طرفی دیگر سرعت RAM به‌صورت مستقیم بر روی سودی که شما از دستگاه می‌برید تاثیرگذار خواهد بود. با‌این‌اوصاف در‌سال 2022 بهترین ساختاری که می‌توانست سیستم‌ها را به‌نحو بهتری خنک نگه دارد، سیستم‌های ساخته شده با قطعات مسی بوده‌اند.

7.حجم VRAM

شما برای استخراج برخی از نمونه‌های ارز دیجیتال همچون  Ergo و اتریوم کلاسیک، نیاز به‌حداقل فضای 3 گیگابایتی رم دارید. بر‌همین‌اساس برای سال 2022 به شما توصیه خرید دستگاهی را می‌کنیم، که حداقل از رم 6 گیگی یا بیشتر برخوردار باشد. هرچند هنوز روش‌های استخراج بر‌روی کارت‌هایی با حافظه 4 گیگابایت یا کمتر فعال است.

8.فشار بر شبکه برق

یکی از مواردی که باید به آن توجه کنید، فرسوده نبودن سیستم الکتریکی است. موردی که در این رابطه لازم است که بدانید آن است که، فشار وارده از شبکه برقی ناشی از کارت‌های گرافیک پر‌قدرت را مدنظر قرار دهید. متاسفانه اغلب افراد در انتخاب سیستم کمتر این موضوع را مد‌نظر قرار می‌دهند، درحالی که حتی استخراج با‌شدت کم هم می‌تواند به سیستم الکتریکی فرسوده آسیب وارد آورد.

زیرساخت‌‌های هوش مصنوعی

با‌وجود گذشت چندین دهه از ظهور فناوری هوش مصنوعی، تا همین اواخر نیز محدودیت دسترسی به زیرساخت‌های محاسباتی، که برای داده‌های کلان مناسب باشند، مانع پیشرفت هر‌چه بیشتر این تکنولوژی گردیده بود. الطاف بسیاری که زیرساخت‌‌های هوش مصنوعی برای صاحبین مشاغل و مدیران اجرایی فناوری اطلاعات در‌بر‌داشت، موجب شد تا سرمایه‌گذاری‌های عظیم و قابل‌توجهی برای تکنولوژی‌های مرتبط با هوش مصنوعی صورت پذیرد.

 از‌آنجایی‌که هوش مصنوعی به‌عنوان دانشی پیشتاز تقریبا در‌حال تسخیر تمامی حوزه‌هاست، انتظارها بر این است که به‌زودی شاهد استراتژی موثرتر و کارآمدتر سازمان‌ها، مبتنی بر هوش مصنوعی در سطوح کلان باشیم. دقیقا به‌همین‌دلیل است که متخصصان برای پاره‌ای از جنبه‌های این تکنولوژی ارزش بیشتری قائل شده‌اند و در‌تلاش برای گسترده‌تر کردن زیرساخت‌های موردنیاز هوش مصنوعی هستند. البته از‌آنجایی‌که هزینه زیرساخت‌های هوش مصنوعی عموما بالاست، متخصصان دست‌به‌کار شده‌اند تا یک‌سری راهکارهای اقتصادی‌تر و رقابتی‌تر برای رفع این مشکل بیابند.

انواع زیرساخت‌های هوش مصنوعی

زیرساخت‌های هوش مصنوعی در بخش سخت‌افزاری عمدتا شامل یک یا چند مورد از قطعات زیر است:

• واحد پردازش مرکزی Central processing unit (CPU)

• واحد پردازش گرافیک Graphics Processing Unit (GPU)

• آرایه‌های دروازه‌ای قابل برنامه‌ریزی میدانی Field Programmable Gate Arrays (FPGA)

• مدارهای مجتمع با کاربرد خاص Application-specific integrated circuit (ASIC)

درخصوص ظرفیت زیرساخت‌های هوش مصنوعی باید بگوییم، زمانی که چندین CPU چندهسته‌ای قدرتمند در یک ماشین مدرن با یکدیگر ترکیب می‌شوند، قادر‌به انجام پردازش موازی با سخت‌افزار‌های اختصاصی خواهند بود. GPU و FPGA در دسته سخت‌افزارهای محبوب و اختصاصی در سیستم‌های هوشمند هستند، اما از‌آنجایی‌که FPGA در‌دسته پردازنده‌ها قرار ندارد، بنابراین قادر‌به اجرای برنامه‌‌های ذخیره‌شده در حافظه نیستند. در‌مقابل GPU قرار دارد، که به‌عنوان تراشه‌ای برای تسریع روند پردازش داده‌های چندبعدی همچون تصویر طراحی گردیده است. انجام عملکردهای تکراری که باید بر‌روی قسمت‌های مختلف ورودی همچون چرخش تصویر، نقشه‌برداری بافت، ترجمه‌ و … صورت پذیرد، با کمک GPU به‌عنوان تراشه‌ای با حافظه‌ی اختصاصی‌، به‌شکل بسیار کارآمدتری انجام می‌گردد.

باید این نکته را متذکر شویم که،  GPUدر دسته زیرساخت‌های هوش مصنوعی قوی قرار دارد و سخت‌افزاری تخصصی در‌این‌زمینه تلقی می‌گردد، که استفاده از آن در زمینه هوش مصنوعی به‌صورت فزاینده‌ای در‌حال گسترش است. درحقیقت از سال 2016، استفاده از این تراشه گرافیکی در‌زمینه هوش مصنوعی به‌سرعت در‌حال فزونی بوده، کما‌اینکه به‌کارگیری این پردازنده‌ در موضوعاتی همچون یادگیری عمیق، آموزش و خودروهای اتوماتیک نیز نقش تسهیل‌کننده بسیاری ایفا کرده است.

البته از‌آنجایی‌که استفاده از پردازنده‌های گرافیکی برای شتاب‌ بخشیدن به‌استفاده از هوش مصنوعی به‌شکلی فزاینده رو‌به‌رشد است، تولید‌کنندگان این تراشه در‌تلاشند تا سخت‌افزارهای مخصوص شبکه‌ عصبی را، جهت افزایش بخشیدن به‌روند توسعه‌ای و پیشرفت این حوزه از فناوری به‌کار گیرند.

مهم‌ترین زیرساخت‌های مورد نیاز برای هوش مصنوعی

سیستمی که دارای ظرفیت محاسبه و ذخیره‌سازی بالا، امنیت و زیرساخت‌های شبکه‌ای لازم باشد، می‌تواند در دسته بهترین زیرساخت‌های هوش مصنوعی قرار گیرد. سازمان‌ها برای آنکه بتوانند به‌صورت کامل و بهینه از تمامی فرصت‌های ارائه شده توسط هوش مصنوعی بهره ببرند، نیاز به منابعی برای محاسبه کارآمد عملکردشان دارند. این منابع می‌توانند تراشه‌هایی همچون CPU و GPU باشند، که به‌عنوان مهم‌ترین زیرساخت‌های مورد نیاز برای هوش مصنوعی، از لحاظ کارایی با هم تفاوت‌های چشمگیری دارند.

 محیط‌هایی مبتنی بر CPU‌‌، مناسب برای بارهای اولیه‌ هوش مصنوعی هستند، در‌حالی‌که یادگیری عمیق مبتنی بر مجموعه‌ای از اطلاعات در حجم وسیع و متعدد، به‌همراه الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر شبکه‌ی عصبی است. بر‌همین‌اساس هم ممکن است CPU نتواند عملکرد ایده‌آلی داشته باشد، اما دقیقا در نقطه عکس آن GPU قرار دارد، که قادر‌به سرعت بخشیدن به روند یادگیری عمیق تا 100 بیشتر از CPU است. در کنار این سرعت فوق‌العاده در یادگیری، ظرفیت و تراکم محاسبات این پردازنده‌ گرافیکی هم ارتقا می‌یابد و با خود افزایش تقاضا برای شبکه‌هایی با فضای ذخیره‌سازی بیشتر و کارایی بهتر را در‌پی خواهد داشت. به‌سبب دارا بودن این چنین قابلیت‌هایی است که gpu‌ها توانسته‌اند خود را، در دسته زیرساخت‌های هوش مصنوعی خوب قرار دهند.

ویژگی زیرساخت‌های هوش مصنوعی رایانه

چیپ‌های هوش مصنوعی از ترکیب تعداد بالایی  ترانزیستورهای کوچک تشکیل می‌شوند، که در مقایسه با ترانزیستورهای در مقیاس بزرگ‌تر، از سرعت و کارایی بسیار بیشتری برخوردار هستند. این تراشه‌ها باید دارای یک سری ویژگی‌های خاص باشند:

• انجام موازی تعداد زیادی از محاسبات
• محاسبه‌ اعداد با دقت پایین، در‌عین‌حال موفقیت‌آمیز برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• دست‌یابی سریع و آسان به حافظه، به‌سبب ذخیره کل الگوریتم هوش مصنوعی در یک تراشه‌ واحد
• بکارگیری زبان‌های برنامه‌نویسی خاص، برای ترجمه‌ موثر کدها جهت اجرا بر روی تراشه‌ هوش مصنوعی

اقسام زیرساخت‌های هوش مصنوعی رایانه برای انجام کارهای مختلف کاربرد دارند، که در‌میان این تراشه‌ها GPU بیشتر در جهت اصلاح و توسعه‌ اولیه الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌کار گرفته می‌شود. موارد به‌کارگیری FPGA بیشتر جهت استفاده از هوش مصنوعی در ورودی اطلاعات دنیای واقعی است، در این میان می‌توان از ASICها نیز در‌جهت آموزش یا نتیجه‌گیری استفاده کرد.

cpu چیست؟

برای آنکه در‌ادامه درک بهتری از مطلب داشته باشید، باید بدانید که gpu و cpu چیست؟ CPU به زبان ساده مغز کامپیوتر است و از آن به‌عنوان واحد پردازنده مرکزی کامپیوتر نیز یاد می‌کنند. حضور این عنصر پردازشگر در هر رایانه‌ای ضروری است و مدیریت تمامی محاسبات و دستورات اجرایی کامپیوتر و سایر تجهیزات جانبی آن را عهده‌دار است. البته این چیپ‌ست تنها اختصاص به رایانه‌ها ندارند، بلکه شما در تمامی وسایل الکترونیک، گجت‌ها، گوشی‌ها، ساعت‌های هوشمند، کنسول‌های بازی این تراشه را دارید و درحقیقت بدون حضور آن هیچکدام از این سیستم‌ها برایتان روشن نخواهند شد.

تا اینجا باید دریافته باشید که، وظیفه واحد‌های پردازش مرکزی تاچه‌حد خطیر است. با‌‌توجه به‌این‌که این تراشه‌های سخت‌افزاری عموما چند کار را به‌صورت همزمان مدیریت می‌کنند، احتمال کند شدن یا از کار افتادن آنها، در‌صورت بالا رفتن حجم کار محاسباتی و پردازشی وجود دارد. ضمنا هر‌زمان شنیدید که این پردازشگر کِرَش کرده، در‌واقع یعنی از کار افتاده و کشش کارهای محوله را نداشته است. در بخش بعدی از gpu کارت گرافیک و وظیفه‌ای که این تراشه در کامپیوتر عهده‌دار است برایتان خواهیم گفت.

CPU چگونه کار می‌کند؟

برای آنکه تعریف CPU را بهتر دریابید، نیاز دارید در وهله اول بدانید که CPU چگونه کار می‌کند. مراحل کاری این پردازشگر شامل فراخوانی، رمزگشایی، پردازش، اجرا و در‌نهایت بازنویسی می‌شود. در گام اول یعنی فراخوانی، پردازنده دستوری که باید اجرا یا همان پردازش کند را، از حافظه یا رم کامپیوتر می‌گیرد. این سخت‌افزار قادر است از یک تا بی‌نهایت دستور را اجرا کند، تنها مشکل اینجاست که نمی‌تواند اولویتی برای دستورات مخابره شده برای خود قائل شود، به‌همین‌خاطر هم نیاز به pc یعنی شمارنده برنامه دارد. در‌حقیقت cpu هر دستوری که از این واحد شمارنده دریافت می‌کند را اجرا می‌نماید.

گام دوم اجرایی برای این پردازنده مرکزی رمز‌گشایی خواهد بود. رمزگشایی در‍‌واقع درک و دریافتی است که cpu از دستورات دارد و بدون کدگذاری قادر به فهم این فرمان‌ها نخواهد بود. پس در این مرحله هم پای کد‌های پردازشی یا OP به میان می‌آید، که تنها زبان قابل درک و فهم برای ماشین‌ها و سخت‌افزارها هستند. مرحله سوم پردازش و اجرا نام دارد و همانگونه که از نام آن پیداست، cpu در این مرحله باید به کمک «واحد محاسبه و منطق» دستورات محوله را مورد پردازش قرار دارد.

مرحله بازنویسی در‌واقع مربوط به‌میزان خروجی‌های مشخصی است که در حافظه جانبی کامپیوتر ذخیره، یا به سایر قطعات رایانه شما ارسال گردیده است. برای آنکه به نحو بهتری دریابید بازنویسی CPU به چه معناست، آنرا با مثال برایتان توضیح می‌دهیم. فرض بگیرید CPU در‌حال پردازش یک معادله ریاضی ساده مثل 3 ضرب در 3 است، پس از اتمام این مرحله و پیدا کردن پاسخ، این سخت‌افزار جواب نهایی یعنی عدد 9 را به‌عنوان خروجی فعالیت خود باز خواهد گرداند. این خروجی در جایی ذخیره شده و برای زمان‌هایی که دستور دیگری به این واحد مخابره می‌شود، مورد‌استفاده قرار می‌گیرد.

چگونه CPU را فعال کنیم؟

برای آنکه به جواب این پرسش برسید که چگونه CPU را فعال کنیم؟ باید آموزش فعال کردن مجازی‌سازی CPU را با هم مرور کنیم. از‌آنجایی‌که اغلب به‌صورت پیش‌فرض BIOS غیرفعال است، برای استفاده سیستم‌عامل از ویژگی مجازی‌سازی CPU، این قابلیت باید فعال گردد. برای این منظور ابتدا باید کامپیوترتان را ریست کرده و به محض بالا آمدن ویندوز بر روی کلیدهای F2 و Del به‌صورت همزمان کلیک کنید. معمولا یکی از کلیدها شما را به صفحه BIOS سوق خواهد داد، که در تصویر زیر قابل مشاهده است.

برای شروع از طریق کلید F7 وارد بخش Advanced Mode شوید. در این بخش می‌توانید تنظیمات مختلف BIOS را آغاز کنید. برای آنکه مشکلی پیش نیاید، لطفا هیچ‌یک از تنظیمات را تغییر ندهید، مگر‌آنکه بدانید دقیقا دارید چه کار می‌کنید، البته اگر هم نمی‌دانید مشکلی نیست، فقط کافیست مطابق تصویر بالا دکمه Advanced را انتخاب کنید.

با کلیک بر روی این گزینه منویی به شکل زیر پیش‌روی شما باز خواهد شد. از‌آنجایی‌که قابلیت مجازی‌سازی در دسته ویژگی‌های CPU قرار دارد، وارد قسمتی شوید که فلش به آن اشاره دارد. در این بخش BIOS گزینه Intel Virtualization (Intel Virtualization Technology) نشان داده می‌شود و باید روی تنظیمات Enabled قرار گیرد.

پس از اتمام این مرحله و فعال گردیدن مجازی‌سازی CPU گزینه Exit را انتخاب کنید. فراموش نکنید، پس از این مرحله به صفحه‌ جدیدی برده خواهید شد و در این صفحه باید تمامی تغییرات را ذخیره نمایید. در صفحه مذکور بر روی گزینه Save Changes & Reset کلیک کنید، تا در‌نهایت تغییرات BIOS شما ذخیره گردد. فراموش نکنید که، اینکار باعث ریست و بوت شدن سیستم شما می‌گردد. پس از آنکه سیستم شما ری‌استارت شد، می‌توانید اطمینان داشته باشید که مجازی‌سازی CPU بر روی آن فعال شده و سیستمتان به درستی نرم‌افزار ماشین مجازی یا سایر نرم‌افزارهای متکی به آن را اجرا می‌کند.

مقایسه‌ GPU و CPU به‌عنوان زیرساخت های پردازشی در هوش مصنوعی

– هر‌چند GPU و CPU هر دو در دسته زیرساخت‌های پردازشی در هوش مصنوعی قرار دارند، اما از‌حیث کارکرد با یکدیگر تفاوت‌هایی دارند. CPU اصولا تراشه‌ای چند هسته‌ای است، که هسته‌های آن به‌رغم پیچیدگی به‌صورت متوالی و با تعداد کمی رشته‌ محاسباتی به‌کار خود ادامه می‌دهند. GPU نیز دارای تعداد زیادی هسته‌ ساده است، که از‌طریق هزاران رشته کار محاسبه را به‌صورت موازی و هم‌زمان انجام می‌دهد.

– در سیستم یادگیری عمیق هوش مصنوعی کد‌های میزبان بر روی CPU و کدهای CUDA بر روی GPU اجرا می‌شوند.

– GPU برخلاف CPU عهده‌دار وظایف پیچیده‌‌ای همچون محاسبات برداری، پردازش گرافیکی سه‌بعدی و … است و اینکار را به‌نحو سریع‌تر و بهتری انجام می‌دهد.

–  CPUمی‌تواند وظایف پیچیده‌ طولانی و بهینه را به‌‌نحو‌احسن عهده‌دار گردد، در‌حالی‌که GPU در این رابطه ممکن است با مشکل پهنای باند کم مواجه شود، که این موضوع باعث می‌شود انتقال حجم بالایی اطلاعات توسط آن به‌کندی صورت پذیرد.

– داشتن ویژگی‌هایی همچون مدت زمان تاخیر کم، امکان برنامه‌نویسی و درنهایت پهنای باند بالا، موجب می‌شود که GPUها در‌مقایسه با CPUها بسیار سریعتر عمل نمایند. براین‌اساس می‌توان گفت CPU تراشه‌ای است که برای آموزش داده‌های نسبتا کوچک کاربرد دارد. درحالی‌که در بلندمدت می‌توان از GPU برای آموزش سیستم‌های یادگیری عمیق استفاده کرد و این پردازنده برای مجموعه‌ داده‌های بسیار بزرگ نیز گزینه مناسبی است. به‌صورت خلاصه CPU قادر‌به آموزش یک مدل یادگیری عمیق به‌صورتی آرام بوده، در‌حالی‌که GPU می‌تواند روند این آموزش را به‌سرعت طی کند.

 – طراحی GPUها در اصل به‌جهت پیاده‌سازی خطوط گرافیکی بوده و به‌همین‌دلیل هم هزینه زیرساخت های هوش مصنوعی محاسباتی که از مدل‌ یادگیری عمیق استفاده می‌کنند بسیار بالاست. البته گوگل برای کاهش قیمت زیرساخت‌های هوش مصنوعی دست به ابتکاری جدیدی زده و از واحد پردازش تنسور با نام اختصاری (TPU) رونمایی کرده است. در‌حقیقت این مرورگر قصد دارد تا با افزودن این زیرساخت جدید هوش مصنوعی معایب GPUها را بهبود بخشد. در‌واقع هدف از طراحی TPUها سرعت بخشیدن به روند به آموزش شبکه‌های عصبی بوده است.

با وجود این زیرساخت‌های هوش مصنوعی جدید می‌توان اینگونه ارزیابی کرد که، تا سال 2025 در‌حدود 10 تا 15 درصد تقاضا برای چیپ‌ست‌های هوش مصنوعی افزایش می‌یابد. براساس قدرت محاسباتی بالا، اکوسیستم در‌حال رشد و توسعه و در‌دسترس‌بودن اطلاعات، تولیدکنندگان تراشه خواهند توانست در‌حدود 40 تا 50 درصد، تولید سخت‌افزارهای مورد نیاز هوش مصنوعی را افزایش دهند.

زیرساخت ابری به زبان ساده

از‌آنجایی‌که این مبحث بسیار تخصصی است و در‌عین‌حال آشنایی با آن برای کسب‌و‌کارها بسیار حیاتی و مهم به‌شمار‌می‌رود، در این بخش مقدمه‌ای از زیرساخت ابری به زبان ساده را برایتان توضیح داده و در بخش‌های بعدی به تعاریف تخصصی‌تر از این مفهوم خواهیم پرداخت. فرض را بر این بگیرید که شما قصد ساخت خانه‌ای را دارید. اگر بخواهیم از دیدگاه زیرساخت ابری و هوش مصنوعی به این مقوله نگاهی بی‌اندازیم، اصولا شما 4 مدل حق انتخاب پیش‌رویتان قرار دارد.

مدل On Premise

در این مدل اغلب مراحل مورد‌نیاز برای ساخت این سازه از خرید زمین تا پی‌ریزی، ساخت، سفید‌کاری، نازک‌کاری و طراحی به‌عهده شما خواهد بود. خب طبیعتا در‌چنین فرایندی که صفر‌تا‌صد کار را براساس سلیقه خودتان پیش برده‌اید، نتیجه همان چیزی خواهد بود که شما می‌خواهید. اگرچه نتیجه چنین فرایندی دلخواه شماست، اما به‌تبع آن هزینه تراشی بالا و ریسک‌های اشتباهی را نیز در مسیر رشدتان قرار خواهد داد.

مدل IaaS یا Infrastructure as a Service

پیش‌رفتن براساس این مدل مانند آن است که شما زمینی را به صورت پی‌ریزی شده و پیش‌ساخته تحویل گرفته باشید و با‌توجه به در‌اختیار داشتن چنین زمینی، اصولا نگرانی هم بابت امور زیر‌ساختی  پروژه‌تان نخواهید داشت. با این اوصاف باید دریافته باشید که براساس مدل IaaS، ساخت بنا تنها وظیفه‌ای خواهد بود که در این مدل بر دوش شما سنگینی می‌کند.

مدل PaaS یا Platform as a Service

مدل PaaS به شما این امکان را می‌دهد که خانه‌هایی به‌صورت خام یا پیش‌ساخته در اختیار داشته باشید، که البته این خانه‌ها در بستر مکانی مطمئنی که در‌مورد قبلی با هم مرور کردیم، یعنی (IaaS) قرار گرفته‌اند. پس در این مدل شما در انتخاب آنکه ساختمان‌تان چند طبقه بوده یا طراحی داخلی آن به‌چه‌صورت باشد، آزدای عمل خواهید داشت. اگر کمی به روند کار تعمق کنید درخواهید یافت که، بخش عمده‌ای از هزینه‌های شما در صورت پیاده‌سازی Platform as a Serviceها کاهش خواهد یافت.

مدل SaaS یا Software as a Service

اگر بخواهید خودتان را در مدل فرضی SaaS تصور کنید، به شما پیشنهاد می‌کنیم خدماتی مانند هتل‌ها را در‌نظرتان بیاورید. بر‌این‌اساس باید به خوبی دریافته باشید که، هیچگونه حق انتخابی در‌مورد مکان، نوع طراحی، ساخت و سایر مراحل اجرایی هتل‌تان ندارید. تنها حق انتخابی که این مدل به شما می‌دهد آن است که، می‌توانید هتلی نزدیک به سلیقه‌تان و براساس قدرت خریدتان انتخاب نمایید، زیرا همه‌چیز از‌قبل در هتل‌ طراحی و استقرار یافته است.

تعاریف ساده بالا به‌عنوان مقدمه‌ای برای آشنایی شما با سرویس‌های رایانش ابری بودند، آشنایی با این سرویس‌ها برای افرادی که قصد خرید زیرساخت ابری دارند، ضروری خواهد بود. در‌ادامه به توضیح چند مدل از سرویس‌های مهم رایانش ابری خواهیم پرداخت.

مدل On Premise

این مدل برای زمانی است که زیرساخت ابری و سرورها به‌صورت‌کامل در اختیار شما قرار داشته باشند و مدیریت آنها نیز برعهده خودتان باشد. در چنین حالتی طبعا شما به متخصصین شبکه نیازمند خواهید بود و هزینه‌های شما نیز در بیشترین حالت ممکن قرار خواهند داشت.

مدل IaaS یا زیرساخت به‌عنوان سرویس (Infrastructure as a Service)

چنانچه انتخاب شما سرویس IaaS باشد، از نظر مدیریت زیرساخت دغدغه‌ای نخواهید داشت، زیرا این وظیفه برعهده ارائه‌دهنده خدمات است. در‌واقع زمانی که شما نرم‌افزار را به‌عنوان سرویس انتخاب می‌کنید، تنها در‌جایگاه کاربر قرار داشته و باید مدیریت سیستم‌عامل و سایر مسائل را عهده‌دار شوید.

نمونه‌ای از سرویس‌های ارائه‌دهنده سرور‌های مجازی AWS و Google Cloud هستند، که در دسته خدمات IaaS قرار دارند. در این مدل باتوجه به مقیاس و بزرگی مجموعه‌تان، شما همچنان نیازمند مهندسین شبکه و حتی DevOps خواهید بود، با این تفاوت که در‌مقایسه با On Premise، هزینه‌های کمتری را متحمل خواهید شد.

مدل PaaS یا پلتفرم به‌عنوان سرویس (Platform as a Service)

این سرویس‌ها در‌واقع همان سکوهای ابری هستند که، درمقایسه با سرویس‌های IaaS، به‌ارائه خدمات گسترده‌تری می‌پردازند. مزیت آن‌ها در این است که، شما در مدیریت زیرساخت PaaS هیچگونه مسئولیتی ندارید و این بخش به صورت کامل برعهده سرویس‌دهنده است. تنها کاری که شما در چنین سیستمی انجام خواهید داد، توسعه محصولات و اپلیکیشن‌هایتان در جایگاه کاربر است و پر‌واضح است که نیاز شما در چنین سرویسی به مهندسین شبکه و DevOps به صفر خواهد رسید. در‌واقع این سرویس مناسب کسانی است که، می‌خواهند بدور از هرگونه نگرانی درخصوص مدیریت زیرساخت، تنها به فکر توسعه محصول با همان تعداد اعضای تیم خود باشند.

مدل SaaS یا Software as a Service

اگر به‌دنبال برنامه زیرساخت ابری هستید، پس سرویس‌های SaaS انتخاب مناسبی برای شما خواهند بود. از‌آنجایی‌که در این مدل کنترل هیچ چیزی برعهده شما نیست و سرویس‌دهنده تمامی امور مدیریتی زیرساخت و نرم افزار را بر‌عهده دارد، پس می‌توانید بدور از هرگونه دغدغه‌ای از سرویس‌های مزبور استفاده نمایید. سرویس‌های ایمیل نمونه‌ای از خدمات SaaS به‌شمار می‌روند.

همانطور که مشخص است، شما در‌چنین سیستمی همچنان به زیرساخت نیاز خواهید داشت، اما بخشی از نیازهای خود را به‌صورت کامل ازطریق یک سرویس‌دهنده تامین می‌کنید. با‌این‌اوصاف هزینه به‌مراتب پایین‌تری را نسبت به ساخت از صفر‌تا‌صد زیرساخت متقبل خواهید شد. این مدل مناسب افرادی است که قیمت زیرساخت ابری برایشان حائز اهمیت بسیاری است و می‌خواهند تا‌حد ممکن در هزینه‌های خود صرفه‌جویی نمایند.

زیرساخت ابری هوش مصنوعی چیست؟

چنانچه شما بخواهید هوش مصنوعی را در مجموعه خود به‌مرحله اجرا آورده و پیاده‌سازی کنید، باید به یک‌سری زیرساخت‌ها و منابع خاص دسترسی داشته باشید. در‌حال‌حاضر تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی، در‌تمامی حوزه‌های عملکردی کسب‌وکارها ورود یافته است. برهمین‌اساس هم، ایجاد و استفاده مسئولانه از راه‌حل‌هایی که هوش مصنوعی ارائه می‌دهد و قادر به احساس، پیش‌بینی، پاسخ و تطبیق‌پذیری هستند، به‌صورت یک الزام مهم تجاری برای کسب‌و‌‌کارها مطرح است.

زمانی که صحبت از زیرساخت‌ به‌میان می‌آید، مجموعه‌ها باید خود را تطبیق داده، ضمن‌آنکه باید انعطاف‌پذیر نیز باشند. این نیازمندی به انعطاف‌ باعث می‌گردد که، مفهومی با نام ابر به‌ویژه ابر هیبریدی، به یکی از مفاهیم پایه‌‌ای هوش مصنوعی تبدیل گردد، به‌ویژه زمانی که نیاز شما به مقادیر قابل‌توجهی اطلاعات رو‌به‌فزونی باشد. در‌‌واقع در همینجاست که این پرسش یعنی، زیرساخت ابری هوش مصنوعی چیست؟ موضوعیت می‌یابد.

استفاده از ابر ترکیبی، به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا  نیازهای فناوری هوش مصنوعی خود را در‌سطح هزینه مناسب و حجم کاری‌شان برآورده نمایند.

استفاده از زیرساخت به‌جای سرویس موسوم به (IaaS)، به مجموعه‌ها توانایی استفاده، توسعه و پیاده‌سازی هوش مصنوعی را می‌دهد، بدون آنکه عملکردشان را به‌خطر بی‌اندازند. البته تعدادی از عناصر زیرساختی هم هستند، که هر سازمانی باید در زمان ارزیابی ارائه‌دهندگان بالقوه IaaS در‌نظر بگیرد. بر‌همین‌اساس هم صاحبین کسب‌و‌کارها باید در زمان انتخاب ارائه‌دهنده IaaS، آنها را به‌دقت شناسایی کنند، و بدانند که آیا قادر به ارائه سرور‌های اختصاصی مقرون‌به‌صرفه برای افزایش عملکرد مجموعه آنها هستند یا خیر؟ تا بتوانند به سرمایه‌گذاری خود در زمینه هوش مصنوعی ادامه دهند، بدون آنکه نیازی به افزایش بودجه داشته باشند.

1- عملکرد محاسباتی

زیرساخت پردازش ابری در‌واقع زمانی موضوعیت می‌یابد که، مجموعه‌ها برای بهره بردن کامل از فرصت‌هایی که هوش مصنوعی در‌اختیارشان قرار می‌دهد، نیازمند دسترسی‌به منابع محاسباتی همچون CPU و GPU هستند، که عملکردشان را به‌طرز قابل‌توجهی ارتقاء بخشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی جهت انجام محاسبات پرتعداد خود، به‌سرعت و عملکرد بالایی نیاز دارند. این‌در‌حالی‌است که یک محیط مبتنی‌بر CPU می‌تواند، بارهای اولیه هوش مصنوعی را مدیریت نماید، یادگیری عمیق شامل چندین مجموعه داده بزرگ و قابلیت استقرار الگوریتم‌های شبکه عصبی مقیاس‌پذیر است.

محاسبات مبتنی بر CPU، با‌توجه‌به محدودیت‌هایی که این تراشه با آنها روبه‌روست، ممکن است نتواند این اهداف را برآورده سازد و با‌این‌اوصاف GPU‌ها می‌توانند گزینه بهتری برای انجام این وظایف باشند. عملکرد پردازشی بالاتر GPU‌ها می‌‌تواند، فرایند یادگیری عمیق را به‌طرز قابل‌توجهی در‌مقایسه با CPU‌ها تسریع بخشد. اما این ارتقاء سرعت گاها هزینه بیشتری در‌‌برداشته و ممکن است تغییر از CPU به GPU مقرون‌به‌‌صرفه نیز نباشد. بنابراین به‌دست‌آوردن تعادل مناسب برای وظایف مورد‌نیاز بسیار مهم است.

2- ظرفیت ذخیره‌سازی

زیرساخت فضای ابری یا توانایی مقیاس‌بندی ذخیره‌سازی با افزایش حجم داده‌ها، برای بسیاری از مشاغل امری اساسی است. براین‌اساس مجموعه‌ها باید مشخص نمایند که به‌چه نوع فضایی برای ذخیره‌سازی نیاز دارند و تعدادی از عوامل نیز در این رابطه باید در‌نظر گرفته شوند. از‌جمله این عوامل می‌توان به، سطح هوش مصنوعی که قصد استفاده از آن را دارند یا نیازی که به تصمیم‌گیری در زمان واقعی دارند یا خیر؟ اشاره داشت. به‌عنوان‌مثال، شرکت فین‌تکی که از سیستم‌های هوش مصنوعی خود برای تصمیم‌گیری‌های معاملاتی بلادرنگ استفاده می‌نماید، احتمالا به فناوری ذخیره‌سازی تمام فلش سریع نیاز خواهد داشت، در‌حالی‌که سایر مجموعه‌ها می‌توانند از ظرفیت بزرگ‌تر اما ذخیره‌سازی سریع‌تر، به‌نحو بهتری برای رفع نیازشان استفاده نمایند.

مجموعه‌ها باید درنظر داشته باشند که، برنامه‌های هوش مصنوعی آنها تا‌چه‌میزان اطلاعات تولیدی دارد، زیرا برنامه‌های هوش مصنوعی زمانی که در‌معرض داده‌های بیشتر قرار می‌گیرند، تصمیمات بهتری اتخاذ می‌کنند. از‌آنجایی‌که پایگاه‌های داده در‌طول‌زمان رشد می‌کنند، بنابراین شرکت‌ها باید ظرفیت ذخیره‌سازی خود را زیر‌نظر داشته و برای توسعه خود برنامه‌ریزی مناسبی در‌نظر بگیرند.

3- زیرساخت شبکه

شبکه، از دیگر اجزای کلیدی زیرساخت هوش مصنوعی به‌شمار‌می‌رود. داشتن شبکه خوب، سریع و قابل‌اعتماد، به‌منظور به‌حداکثر رساندن ارائه نتایج ضروری هستند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق، وابستگی شدیدی به ارتباطات داشته و بنابراین شبکه‌ها باید با گسترش تلاش‌های هوش مصنوعی، همگام با تقاضا شوند. در‌این‌زمینه مقیا‌س‌پذیری از اولویت بالایی برخوردار است و هوش مصنوعی به شبکه‌ای با پهنای باند بالا و تاخیر کم نیاز دارد. مهم است که اطمینان حاصل شود که بسته خدمات و پشته فناوری برای همه مناطق سازگار است.

4- امنیت

هوش مصنوعی ممکن است مدیریت داده‌های حساسی همچون اطلاعات مالی، سوابق بیمار و داده‌های شخصی را برعهده داشته باشد، درچنین مواردی ضروری است که زیرساخت‌های سراسری با تکنولوژی‌های پیشرفته ایمن گردند. ناگفته نماند، نقض داده‌ها برای هر سازمانی در حکم فاجعه است، اما با هوش مصنوعی تزریق هرگونه داده‌ بدی می‌تواند، منجر‌به نتیجه‌گیری نادرست سیستم گردد، که این امر در‌نهایت منجر به تصمیم‌گیری‌های ناقص خواهد گردید.

5- آن را مقرون به صرفه نگه دارید

پیچیده‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، اجرای آن‌را برای مجموعه‌ها گران‌تر می‌کند، براین‌اساس دریافت عملکرد اضافی از زیرساخت برای تحت‌کنترل نگه‌داشتن هزینه‌ها امری بسیار مهم است. افزایش استفاده مجموعه‌ها از هوش مصنوعی، بار سنگین‌تری بر روی شبکه، سرور و زیرساخت‌های ذخیره‌سازی وارد می‌کند.

زیر ساخت ابری چیست؟

زیر ساخت ابری، در اصطلاح به‌مجموعه‌ای قدرتمند از مجازی‌سازها، سخت‌افزارها، شبکه و ذخیره‌سازها اطلاق می‌شود و واژه‌ای است که برای توصیف این اجزای مختلف، در پایه‌ای‌ترین لایه خدمات (یعنی لایه IaaS) در رایانش ابری به کار می‌رود. براین‌اساس، زیرساخت یکپارچه ابری دربردارنده تمامی سخت‌افزارهای قدرتمند موردنیاز افراد و شرکت‌ها، براساس نوع فعالیتشان است. درحقیقت این زیرساخت‌ها به کسب‌و‌کارها این امکان را می‌دهد که، تنها به فکر رشد‌و‌توسعه کارشان باشند، بی‌آنکه دغدغه‌ای از‌حیث نیاز دائمی به گسترش و ارتقاء منابع رایانه‌ای به‌خود راه دهند.

یکی از موضوعات فوق‌العاده در‌خصوص این فناوری روش پرداخت (Pay As You Go) آن است که، به مشاغل این امکان را می‌دهد، تنها به‌اندازه نیازشان از منابع استفاده کنند و دقیقا به همان میزان نیز هزینه پرداخت نمایند. برآورد هزینه‌ها به این شکل، در کاهش آن نقش چشمگیری داشته. سایر مزایای زیرساخت رایانش ابری، به مهاجرت همه‌ساله بسیاری از کسب و کارها به زیرساخت فضای ابری دامن زده است. زیرا یک زیرساخت یکپارچه ابری باعث می‌گردد، تمامی هزینه‌های مرتبط با راه‌اندازی و نگهداری بخش IT شرکت‌ها و مجموعه‌ها به‌شکل قابل‌توجهی رو‌به کاهش رود.

به‌صورت‌خلاصه می‌توان گفت، هر آن چیزی که مربوط به ابر بوده و کاربر نمی‌تواند آن را ببیند، بخشی از این زیرساخت به‌شمار‌می‌رود.

کاربرد زیرساخت ابری چیست؟

از‌آنجایی‌که خدمات ابری زیرساخت، ارائه طیف گسترده‌ای از کاربردها را برای شما امکانپذیر می‌کند، بنابراین استفاده از آنها برای سازمان‌ها بسیار مفید خواهد بود. در‌ادامه به توضیح چند نمونه از کاربرد زیر ساخت ابری خواهیم پرداخت:

تست‌گیری و توسعه نرم‌افزار

قدرتی که در رایانش ابری و شبکه خدمات ابری زیر ساخت وجود دارد، آن‌ها را به محیطی عالی و مستعد برای اجرا، و مدیریت چرخه‌های تست‌گیری و توسعه نرم‌افزارها تبدیل کرده است.

ارتقا آمادگی به منظور بازیابی از فجایع

خدمات زیر ساخت ابری از ویژگی مقیاس‌پذیری و قابل‌اعتماد بودن‌ برخوردار هستند. به‌همین دلیل، زمانی که این خدمات پا به حیطه ایجاد آمادگی‌های لازم به‌منظور بازیابی از فجایع می‌گذارند، به مجموعه‌ها این حق انتخاب را می‌دهند که، سامانه‌های بازیابی از فجایع و حوادث گوناگون را در محیطی مجازی با‌یکدیگر ادغام نمایند.

تفکیک و تحلیل کلان داده‌ها

از‌‌آنجایی‌که فرایند ذخیره‌سازی و تجزیه‌و‌تحلیل کلان داده‌ها به‌قدرت پردازشی بالایی نیاز دارد، خدمات ابری زیرساخت، محیطی مناسب برای این کلان داده‌ها خواهد بود، زیرا از عهده کارهای سنگین بر‌آمده و می‌توانند آنها را مدیریت نمایند.

مدیریت جهش‌های ترافیکی

کاربرد زیرساخت ابری در این زمینه می‌تواند، چنانچه لازم باشد با مقیاس‌پذیری، به مدیریت جهش‌های ترافیکی غیرمنتظره بپردازد.

فراهم آوردن سریع منابع

این مورد در دسته مهم‌ترین کاربردهای زیرساخت ابری یا IaaS بوده و به فراهم آوردن سریع منابع، برای انجام فرایند رایانش ابری خواهد پرداخت. خدمات ابری امکان لازم برای راه‌اندازی و انجام سریع طرح‌های جدید را در‌صورت اعلام اولویت‌های فوری از سوی مشاغل فراهم خواهد آورد.

انواع سرویس‌های زیرساخت ابری

سرویس‌های زیرساخت ابری را می‌توان به‌صورت کلی در ۴ دسته جای داد. اگر تمایل به آشنایی با کاربرد زیرساخت ابری دارید این بخش به شما کمک خواهد کرد.

مدل On Premise

مدل On Premise درواقع مدلی است که در آن سرور‌ها و زیرساخت‌ها به‌صورت کامل دراختیار شما قرار داده خواهند شد و شما مسئولیت مدیریت این سرویس را برعهده دارید. در چنین مدلی به‌تبع شما به متخصصین شبکه نیاز خواهید داشت، و از‌حیث هزینه‌ای بیشترین خرج را به گردن شما خواهد انداخت.    

مدل IaaS یا Infrastructure as a Service

در چنین مدلی شما کاری با مدیریت زیر ساخت نخواهید داشت، زیرا این وظیفه با ارائه‌کننده خدمات خواهد بود، و شما تنها کافیست مسئولیت اداره سیستم‌عامل و سایر مسائل را بر‌عهده داشته‌باشید. برای آنکه به‌نحو بهتری دریابید سرویس IaaS چیست، می‌توانیم توجه شما را به سرویس‌های ارائه‌دهنده سرور‌های مجازی همچون AWS و Google Cloud جلب کنیم، که در‌واقع نمونه‌هایی از‌این‌دست خدمات را ارائه می‌دهند. در مدل IaaS، شما بسته به مقیاس کاری‌تان، همچنان به مهندسین شبکه و حتی DevOps نیازمند خواهید بود، اما از‌حیث هزینه‌ای نسبت‌به مدل On Premise با سرویس مقرون به صرفه‌تری مواجه هستید. حال که دریافتید IaaS چیست، به‌سراغ معرفی سرویس بعدی می‌رویم.

مدل PaaS یا Platform as a Service

سرویس‌های PaaS، در‌واقع همان سکوهای ابری هستند که دایره خدمات آنها نسبت به سرویس‌های IaaS گسترده‌تر است. سیستم اداره این سرویس‌ها به‌نحوی است که، دیگر کاری با مدیریت زیرساخت نخواهید داشت و وظیفه رسیدگی به این بخش کاملا با سرویس‌دهنده خواهد بود. در‌چنین سیستمی شما می‌توانید به‌عنوان یک کاربر تمامی تمرکز خود را معطوف به توسعه اپلیکیشن‌ها و محصولاتتان نمایید. اگر این سرویس انتخاب نهایی شما برای اداره کسب و کارتان باشد، دیگر نگرانی از بابت مدیریت زیرساخت نخواهید داشت، و نیاز شما به داشتن مهندسین شبکه و DevOps به صفر خواهد رسید. با‌این‌اوصاف شما می‌توانید به روال سابق خود یعنی، توسعه محصولاتتان با همان میزان نیروی انسانی قبلی ادامه دهید.

مدل SaaS یا Software as a Service

اگر در کسب‌و‌کاری کنترل هیچ بخشی بر‌عهده کاربر نباشد، می‌توانید دریابید که سرویس پیاده‌سازی شده در این سیستم کاری Software as a Service یا همان SaaS است. در این مدل، سرویس‌دهنده تمامی مسئولیت‌های مربوط به مدیریت زیرساخت و نرم‌افزار را عهده‌دار است. بنابراین هیچگونه دغدغه مدیریتی در برخورداری از سرویس‌های SaaS برای شما وجود نخواهد داشت، به‌عنوان‌مثال سرویس‌های ایمیل در شمار این دسته از خدمات قرار دارند. البته در سرویس‌های مدل SaaS، شما همچنان نیازمند زیرساخت خواهید بود، با این تفاوت که بخشی از این نیاز به‌صورت کامل از ارائه‌دهنده‌ای دیگر تامین خواهد شد. بنابراین در این مدل شما با هزینه‌ای به‌مراتب پایین‌تر از زمانی که می‌خواستید صفر‌تا‌صد کار را خودتان عهده‌دار شوید، می‌توانید سیستم کاری‌تان را راه‌اندازی و اداره کنید.

معماری ابری چیست؟

معماری ابری به‌نحوه‌ پیکربندی قسمت‌ها و اجزای مختلف زیر ساخت ابری اطلاق می‌شود. کاربرد معماری ابری آن است که، هر مجموعه‌ای براساس نیازهایش می‌تواند معماری مورد‌نظرش را برمبنای زیرساخت ابری پایه‌ریزی کند. به‌بیان‌ساده، زیر ساخت ابری منابع مورد‌نیاز را در‌اختیار معماری ابری قرار می‌دهد. اگر بخواهیم به‌صورت تمثیلی این موضوع را برایتان تشریح کنیم باید از شما بخواهیم، زیر ساخت ابری را همچون مصالح ساختمانی یک بنا در‌نظر بگیرید و معماری ابری هم در ذهنتان حکم نقشه و طرح آن بنا را داشته باشد.

 در‌میان مدل‌های گوناگون معماری ابری، در‌حال‌حاضر سه مدل به‌صورت گسترده‌تری پذیرفته‌شده که در زیر به شرح مختصری از آنها خواهیم پرداخت:

زیر ساخت ابری خصوصی؛ این نوع زیر ساخت برای زمانی است که تنها یک مجموعه از زیر ساخت رایانش ابری خاص استفاده می‌کند، مثل اینکه یک مستاجر ملکی را به‌صورت دربست اجاره کرده باشد.

زیر ساخت ابری عمومی؛ این مدل را باید اینگونه فرض بگیرید که چند مستاجر قادر‌به استفاده از یک محیط ابری با حفظ حریم خصوصی هستند. استفاده از این زیر ساخت از نظر هزینه‌ای نیز بسیار ارزان و مقرون‌به‌صرفه است.

زیر ساخت ابری ترکیبی؛ این مدل در‌واقع ترکیبی از زیر ساخت ابری خصوصی و عمومی است، که در تعامل با یکدیگر قرار دارند.

اجزای مختلف زیرساخت ابری کدامند؟

سخت‌افزار: به‌کار‌بردن اصطلاح ابری به این معنا نیست که هیچ سخت‌افزاری در هیچ مکانی نیست. بلکه سخت‌افزارها یکی از چهار جز اصلی زیرساخت‌های ابری به‌شمار می‌روند.

یک زیرساخت ابری از انواع سخت‌افزارهای فیزیکی تشکیل می‌شود، که ممکن است در مکان‌های جغرافیایی مختلف قرار گرفته باشد. این تجهیزات فیزیکی شامل سرورها، واحدهای پردازشی، منابع تغذیه و… خواهند بود.

مجازی‌ساز: این اصطلاح در‌واقع همان چیزی‌ است که ،همچون یک معجزه به کاربران مختلف این امکان را می‌دهد تا با ساخت ماشین‌های مجازی گوناگون از راه دور و نزدیک، به یک کامپیوتر قدرتمند دسترسی پیدا کنند.

در این فناوری خارق‌العاده، نرم‌افزاری به نام هایپروایزر در بالای سخت‌افزار فیزیکی قرار می‌گیرد و منابعی مانند حافظه، قدرت محاسباتی، ذخیره‌ساز و… را انتزاعی و تقسیم‌بندی می‌کند.

شبکه: شبکه زیرساخت ابری باعث می‌گردد که کاربران مختلف در نقاط گوناگون جهان، که اجازه‌ی دسترسی به بخش خاصی از اطلاعات را دارند، به آن دسترسی کاملی پیدا کنند.

در‌واقع منابع ابری توسط یک شبکه همچون اینترنت، به کاربران تحویل داده می‌شوند. سوئیچ‌ها، روترها، مسیریاب و… بخشی از شبکه یا نتورک هستند.

ذخیره‌ساز: این مورد از قابلیت زیرساخت ابری باعث می‌گردد که اطلاعات گوناگون در دیسک‌های مختلفی ذخیره‌سازی گردند. این فرایند برای شما تضمین خواهد کرد که، از داده‌ها به‌درستی نسخه‌های پشتیبان تهیه می‌گردد و نسخه‌های قبلی به‌صورت منظمی حذف می‌گردند. معمولا ذخیره‌سازی به سه نوع مختلف صورت می‌پذیرد:

۱. ذخیره‌سازی بلوکی: مورد استفاده برای اطلاعات ثابتی که در‌معرض تغییر نیستند.

۲. ذخیره‌سازی فایلی: عموما به سیستم ذخیره‌سازی اطلاق می‌گردد که به مدیریت فایل رایانه‌های شخصی متصل می‌شود.

۳. ذخیره‌سازی آبجکتی: مناسب برای اطلاعات غیرثابت و تغییرپذیر است.