وقتی بیشتر مردم به کارت‌های گرافیک فکر می‌کنند، دستگاه‌های بازی پرقدرت را تصور می‌کنند که تصاویری فوق‌العاده واقعی را ارائه می‌کنند یا متخصصان خلاقی که ویدیوهای 4K را ویرایش می‌کنند و گرافیک‌های پیچیده سه‌بعدی را ارائه می‌کنند. در حالی که اینها در واقع کارکردهای اصلی GPU ها (واحدهای پردازش گرافیکی) هستند، تطبیق پذیری این اجزای قدرتمند بسیار فراتر از برنامه های بازی و بصری است. در سال‌های اخیر، پردازنده‌های گرافیکی طیف وسیعی از کاربردهای پنهان و غیرمنتظره را در زمینه‌های مختلف، از تحقیقات علمی گرفته تا هوش مصنوعی و استخراج ارزهای دیجیتال پیدا کرده‌اند. این مقاله به بررسی برخی از کاربردهای کمتر شناخته شده و در عین حال بسیار تاثیرگذار کارت گرافیک می پردازد.
1. تحقیقات علمی و محاسبات با عملکرد بالا
در تحقیقات علمی، نیاز به قدرت محاسباتی بسیار زیاد است، به ویژه در زمینه هایی مانند فیزیک، شیمی و بیوانفورماتیک. به طور سنتی، چنین تحقیقاتی بر ابرکامپیوترهای مبتنی بر CPU متکی بود. با این حال، GPU ها با ارائه یک معماری پردازش موازی که می تواند تعداد زیادی از محاسبات همزمان را انجام دهد، محاسبات با کارایی بالا (HPC) را متحول کرده اند.
برای مثال، در شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی - جایی که محققان برهمکنش‌های اتم‌ها و مولکول‌ها را مطالعه می‌کنند - پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند محاسبات پیچیده‌تری را بسیار سریع‌تر از CPU انجام دهند. این شتاب برای حوزه‌های تحقیقاتی مانند کشف دارو حیاتی است، جایی که سرعت شبیه‌سازی‌ها می‌تواند زمان مورد نیاز برای یافتن درمان‌های بالقوه را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.
به طور مشابه، شبیه‌سازی‌های اخترفیزیک که رفتار کهکشان‌ها یا شکل‌گیری ستارگان را مدل‌سازی می‌کنند، از شتاب GPU سود زیادی می‌برند. حجم کار محاسباتی بین هزاران هسته GPU توزیع شده است و محققان را قادر می سازد تا فرآیندهایی را شبیه سازی کنند که در غیر این صورت از نظر محاسباتی بازدارنده خواهند بود.
2. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
یکی از دگرگون‌کننده‌ترین کاربردهای پنهان کارت‌های گرافیک در هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است. قابلیت‌های پردازش موازی پردازنده‌های گرافیکی، آنها را برای کارهای فشرده مورد نیاز در آموزش شبکه‌های عصبی ایده‌آل می‌سازد. برخلاف پردازنده‌های مرکزی که برای پردازش متوالی بهینه‌سازی شده‌اند، پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند هزاران عملیات را به صورت موازی انجام دهند، که باعث می‌شود آنها برای محاسبات ماتریسی و برداری که زیربنای اکثر الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند، کارآمدتر شوند.
برای مثال، در یادگیری عمیق - زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی که شبکه‌های عصبی مغز انسان را تقلید می‌کند - از پردازنده‌های گرافیکی برای آموزش مدل‌هایی استفاده می‌شود که می‌توانند الگوها، مانند تصاویر یا دستورات صوتی را تشخیص دهند. آموزش این مدل‌ها شامل مجموعه داده‌های عظیم و میلیون‌ها پارامتر است که پردازش آنها در CPU ممکن است روزها یا حتی هفته‌ها طول بکشد. با این حال، پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند این حجم کاری را بسیار سریع‌تر انجام دهند و امکان تکرار سریع‌تر و توسعه کارآمدتر برنامه‌های هوش مصنوعی را فراهم کنند.
این شتاب پردازنده گرافیکی در زمینه‌هایی مانند رانندگی خودکار، که در آن مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به پردازش حجم وسیعی از داده‌های حسگرها و دوربین‌ها در زمان واقعی دارند، حیاتی است. به طور مشابه، در پردازش زبان طبیعی (NLP)، پردازنده‌های گرافیکی آموزش سریع مدل‌هایی را امکان‌پذیر می‌کنند که می‌توانند زبان انسانی را بفهمند و تولید کنند، که منجر به پیشرفت‌هایی در چت‌بات‌ها، خدمات ترجمه و حتی ابزارهای نوشتن خلاقانه می‌شود.
3. استخراج ارزهای دیجیتال
استخراج ارزهای دیجیتال شاید یکی از رایج ترین استفاده های پنهان کارت گرافیک، به ویژه در سال های اخیر باشد. در اصل، ماینینگ شامل حل مسائل پیچیده ریاضی برای اعتبارسنجی تراکنش ها در شبکه بلاک چین است. برای بسیاری از ارزهای رمزنگاری شده، این فرآیند که به عنوان "اثبات کار" شناخته می شود، به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد که GPU ها برای ارائه آن مناسب هستند.
پردازنده‌های گرافیکی به دلیل کارایی آنها در انجام محاسبات تکراری و قابل موازی‌سازی مورد نیاز برای الگوریتم‌های استخراج مانند SHA-256 بیت‌کوین یا Ethash اتریوم در استخراج محبوب شدند. در حالی که پردازنده‌ها می‌توانند ارزهای دیجیتال را نیز استخراج کنند، پردازنده‌های گرافیکی به دلیل معماری بسیار کارآمدتر هستند که منجر به توسعه دستگاه‌های استخراج تخصصی متشکل از چندین پردازنده گرافیکی می‌شود.
تقاضا برای پردازنده‌های گرافیکی در استخراج ارزهای دیجیتال اثرات گسترده‌ای از جمله افزایش قیمت و کمبود کارت‌های گرافیک مصرف‌کننده داشته است. علی‌رغم این چالش‌ها، استفاده از پردازنده‌های گرافیکی در ماینینگ همچنان یک کاربرد قابل توجه است، به طوری که برخی از ماینرها حتی از پردازنده‌های گرافیکی بازی استفاده‌شده برای عملیات استخراج استفاده می‌کنند.
4. تصویربرداری و تشخیص پزشکی
در زمینه پزشکی، پردازنده‌های گرافیکی نقش مهمی در تکنیک‌های تصویربرداری و تشخیص پیشرفته دارند. فناوری‌های تصویربرداری پزشکی مانند MRI (تصویربرداری تشدید مغناطیسی) و CT (توموگرافی کامپیوتری) حجم زیادی از داده‌ها را تولید می‌کنند که باید پردازش شوند و به تصاویری تبدیل شوند که پزشکان بتوانند آنها را تفسیر کنند. پردازنده‌های گرافیکی برای تسریع در بازسازی این تصاویر از داده‌های خام استفاده می‌شوند و زمان مورد نیاز برای تشخیص را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهند.
علاوه بر این، در رادیولوژی، مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر روی GPU به طور فزاینده‌ای برای کمک به تشخیص ناهنجاری‌هایی مانند تومور یا شکستگی در تصاویر پزشکی استفاده می‌شوند. این ابزارهای تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی به توانایی GPU برای پردازش و تجزیه و تحلیل سریع حجم عظیمی از داده‌های تصویری تکیه می‌کنند و بینش‌های ارزشمندی را به پزشکان ارائه می‌دهند و از تشخیص‌های سریع‌تر و دقیق‌تر پشتیبانی می‌کنند.
5. مالی و تجزیه و تحلیل ریسک
در دنیای مالی، پردازنده‌های گرافیکی برای تحلیل ریسک پیچیده و معاملات با فرکانس بالا استفاده می‌شوند. موسسات مالی از GPU برای انجام شبیه‌سازی مونت کارلو استفاده می‌کنند - روشی که برای مدل‌سازی احتمال نتایج مختلف در بازارهای مالی استفاده می‌شود. این شبیه‌سازی‌ها به محاسبات گسترده‌ای نیاز دارند، که GPUها می‌توانند بسیار کارآمدتر از CPUها را اجرا کنند.
تجارت با فرکانس بالا، که در آن شرکت‌ها سفارشات را با سرعت بسیار بالا اجرا می‌کنند تا از تفاوت قیمت‌های کوچک بهره ببرند، از شتاب GPU نیز سود می‌برد. توانایی پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های عظیم در زمان واقعی به معامله گران مزیت رقابتی می دهد و آنها را قادر می سازد تا تصمیمات سریع تر و آگاهانه تری بگیرند.
6. پردازش بلادرنگ داده در مخابرات
شرکت های مخابراتی از GPU ها برای پردازش بلادرنگ داده ها، به ویژه در مدیریت ترافیک شبکه و بهینه سازی عملکرد خدمات خود استفاده می کنند. به عنوان مثال، پردازنده‌های گرافیکی در شبکه‌های نرم‌افزاری تعریف شده (SDN) برای مسیریابی کارآمد داده‌ها از طریق شبکه‌های پیچیده، تضمین اتصال با سرعت بالا و کاهش تأخیر استفاده می‌شوند. این برای مدیریت حجم عظیمی از داده های تولید شده توسط شبکه های ارتباطی مدرن، به ویژه با ظهور فناوری 5G، بسیار مهم است.
نتیجه
کارت‌های گرافیک از هدف اصلی خود یعنی ارائه گرافیک به ابزارهای همه‌کاره‌ای تبدیل شده‌اند که باعث پیشرفت در زمینه‌های متعدد می‌شوند. از تحقیقات علمی گرفته تا هوش مصنوعی، استخراج ارزهای دیجیتال تا تشخیص پزشکی، کاربردهای پنهان پردازنده‌های گرافیکی، پتانسیل فوق‌العاده آنها را فراتر از بازی نشان می‌دهد. با ادامه پیشرفت فناوری، نقش پردازنده‌های گرافیکی احتمالاً بیشتر گسترش می‌یابد و قفل امکانات جدید را باز می‌کند و صنایع را در سراسر جهان متحول می‌کند.
