5/5 - (2 امتیاز)

مشخصه و تعرفه اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU

در گذشته واحد پردازش مرکزی (CPU) محاسبات را در یک کامپیوتر انجام می‌داد. با توسعه برنامه‌های کاربردی با گرافیک بیشتر و افزایش تقاضا از CPU، عملکرد آن کاهش می‌یافت. سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU به‌عنوان راهی برای بر عهده گیری آن وظایف از CPUها و بهبود نمایش تصاویر گرافیکی سه‌بعدی توسعه‌یافته‌اند. پردازنده‌های گرافیکی با استفاده از روشی به نام پردازش موازی کار می‌کنند که در آن چندین پردازنده قسمت‌های جداگانه‌ای از یک کار را اداره می‌کنند.

شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر متشکل از گروهی متخصص از دانشجویان امیرکبیر است که در زمینه شبیه‌سازی پروژهای صنعتی و اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع  GPUفعالیت می‌کند.

واحد پردازش گرافیکی (GPU)

واحد پردازش گرافیکی (GPU) یک تراشه کامپیوتری است که با انجام محاسبات سریع ریاضی، وظیفه ارائه تصاویر، انیمیشن‌ها و ویدئوهای دوبعدی و سه‌بعدی را بر عهده دارد. سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU برای محاسبات حرفه‌ای و شخصی استفاده می‌شوند و در حال حاضر، دامنه کاربرد وسیع‌تری دارند.

پردازنده‌های گرافیکی در بازی‌های رایانه‌ای (رایانه شخصی) به‌خوبی شناخته‌شده‌اند و امکان رندر گرافیکی روان و باکیفیت را فراهم می‌کنند. توسعه‌دهندگان همچنین از سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU به‌عنوان راهی برای تسریع حجم کار در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی (AI) استفاده می‌کنند.

واحد پردازش گرافیکی (GPU) یک مدار الکترونیکی است ، که محاسبات ریاضی را سریع انجام می دهد

تاریخچه پردازنده‌های گرافیکی

تراشه‌های تخصصی برای پردازش گرافیک از آغاز بازی‌های ویدئویی در دهه 1970 وجود داشته است. در اوایل، قابلیت‌های گرافیکی به‌عنوان بخشی از کارت گرافیک، برد اختصاصی مجزا، تراشه سیلیکون و خنک‌کننده لازم که محاسبات دوبعدی، سه‌بعدی و حتی پردازش گرافیکی عمومی (GPGPU) را برای رایانه فراهم می‌کرد، گنجانده شدند.

واحدهای پردازش گرافیک در اواخر دهه 1990 وارد کامپیوترهای سازمانی با عملکرد بالا شدند و NVidia اولین GPU را برای رایانه‌های شخصی، GeForce 256، در سال 1999 معرفی کرد. با گذشت زمان، قدرت پردازش پردازنده‌های گرافیکی تراشه‌ها را به گزینه‌ای محبوب برای سایر وظایف مربوط به منابع غیر مرتبط با گرافیک تبدیل کرد. برنامه‌های اولیه شامل محاسبات علمی و مدل‌سازی بودند. در اواسط دهه 2010، محاسبات GPU همچنین از یادگیری ماشین و نرم‌افزار AI استفاده می‌کرد.

در سال 2012، NVidia یک GPU مجازی منتشر کرد که قدرت پردازش گرافیکی را از CPU سرور در زیرساخت رومیزی مجازی (VDI) بارگیری می‌کند. عملکرد گرافیک به‌طور سنتی یکی از رایج‌ترین شکایات در میان کاربران رایانه‌های رومیزی و برنامه‌های کاربردی بوده است و شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر قصد دارد با اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع  GPUاین مشکل کاربران را برطرف کند.

NVidia دارای یک GPU مجازی است که قدرت پردازش گرافیکی را از CPU سرور در VDI بارگیری می‌کند.

اجاره ابر رایانه   →

اینجا کلیک کنید

GPU‌ها امروزه برای چه مواردی استفاده می‌شوند؟

امروزه تراشه‌های گرافیکی مدرن به این دلیل که نسبت به گذشته قابل‌برنامه‌ریزی هستند با انواع بیشتری از وظایف سازگار شده‌اند. برخی از موارد استفاده از سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU عبارت‌اند از:

  • پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند عملکرد برنامه‌های گرافیکی 2 بعدی و سه‌بعدی را در real-time تسریع کنند.
  • ویرایش ویدئو و ایجاد محتوای ویدیویی با سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU بهبود یافته‌اند.
  • گرافیک بازی‌های ویدئویی از لحاظ محاسباتی فشرده‌تر شده هستند.
  • پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند یادگیری ماشین را تسریع کنند. با قابلیت محاسبات بالا GPU، حجم کاری مانند تشخیص تصویر را می‌توان بهبود بخشید.
  • GPU‌ها می‌توانند کار CPU‌ها را به اشتراک بگذارند و شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق را برای برنامه‌های AI آموزش دهند.

همچنین از سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU برای استخراج بیت کوین و سایر ارزهای رمزنگاری‌شده مانند اتریوم استفاده شده‌اند.

سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU  بر بازار هوش مصنوعی تاثیری شتاب‌دهنده دارند .

GPU در مقابل CPU

پردازنده‌های گرافیکی تقریباً مشابه معماری CPU هستند. بااین‌حال، CPU‌ها برای پاسخگویی و پردازش دستورالعمل‌های اساسی که کامپیوتر را هدایت می‌کنند مورداستفاده قرار می‌گیرند، درحالی‌که GPU‌ها به‌طور خاص برای ارائه سریع تصاویر و فیلم با وضوح‌بالا طراحی‌شده‌اند. در اصل، CPU‌ها مسئول تفسیر بیشتر دستورات رایانه هستند، درحالی‌که پردازنده‌های گرافیکی روی ارائه گرافیک تمرکز می‌کنند.

به‌طورکلی، یک پردازنده گرافیکی برای موازی داده‌ها و استفاده از دستورالعمل یکسان برای چندین مورد داده (SIMD) طراحی‌شده است. یک CPU برای موازی کاری و انجام عملیات مختلف طراحی‌شده است.

پردازنده گرافیکی به دلیل معماری پردازش موازی، قادر است سریع‌تر از CPU تصاویر را ارائه دهد که به آن اجازه می‌دهد چندین محاسبه را هم‌زمان انجام دهد. یک پردازنده واحد این قابلیت را ندارد، اگرچه پردازنده‌های چندهسته‌ای می‌توانند با ترکیب بیش از یک پردازنده روی یک تراشه، محاسبات را به‌صورت موازی انجام دهند.

CPU همچنین دارای سرعت کلاک بالاتری است، به این معنی که می‌تواند محاسبه فردی را سریع‌تر از GPU انجام دهد، بنابراین اغلب برای انجام کارهای محاسباتی اولیه مجهزتر است.

GPU در مقابل کارت گرافیک: شباهت‌ها و تفاوت‌ها

GPU و کارت گرافیک دو اصطلاح هستند که گاهی اوقات به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند. بااین‌حال، تفاوت‌های مهمی بین این دو وجود دارند. تفاوت اصلی این است که GPU واحد خاصی در کارت گرافیک است. GPU چیزی است که پردازش واقعی تصویر و گرافیک را انجام می‌دهد. کارت گرافیک چیزی است که تصاویر را به واحد نمایش ارائه می‌دهد.

ارائه دهنده ارزانترین خدمات مرکز پردازش موازی رایانش ابری - پردازش فوق سریع - اجاره ابر رایانه - اجاره ابر کامپیوتر - اجاره سیستم کامپیوتر - سیستم رندر - سیستم تدوین - سرور رندر-  اجاره کلاستر- اجاره سرور محاسباتی - سرور پردازش موازی - اجاره کامپیوتر سرور - اجاره کامپیوتر قوی - پردازش موازی - سوپرکامیوتر - پردازش فوق سریع -شبیه سازی- پردازش محاسبات سریع - جهت انجام پروژه نرم افزارهای شبیه سازی - مرکز محاسبات رایانش ابری امیرکبیر

تعرفه و اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع  GPU

سؤالات متداول

در انتها قصد داریم به رایج‎‌ترین سؤالات در مورد سیستم پردازنده گرافیکی پاسخ دهیم.

  1. آیا GPU کارت گرافیک است؟

درحالی‌که اصطلاحات GPU و کارت گرافیک (یا کارت گرافیک) اغلب به‌جای یکدیگر به کار می‌روند، تمایز ظریفی بین این اصطلاحات وجود دارد. درست مانند یک مادربرد که دارای CPU است، یک کارت گرافیک به یک برد اضافی که دارای GPU است اشاره می‌کند.

  1. CPU بهتر است یا GPU؟

این بدان معناست که پردازنده گرافیکی تأثیر بیشتری بر نحوه اجرای یک بازی ویدیویی مدرن بر روی رایانه نسبت به پردازنده دارد (مگر اینکه CPU به‌طور قابل‌توجهی کمبود داشته باشد). بااین‌حال، اکثر کارهای محاسباتی غیر مرتبط با پردازش گرافیک به CPU دستگاه واگذار می‌شوند.

  1. چرا GPU سریع‌تر است؟

پهنای باند یکی از مهم‌ترین دلایلی است که باعث می‌شود پردازنده‌های گرافیکی نسبت به CPU سریع‌تر عمل کنند. به دلیل مجموعه داده‌های بزرگ، CPU هنگام آموزش مدل، حافظه زیادی را اشغال می‌کند. از طرف دیگر GPU مستقل دارای حافظه اختصاصی VRAM است.

مطالب مرتبط:

پردازش سریع

اجاره ابر رایانه   →

اینجا کلیک کنید

مر کز محاسبات شبیه سازان امیرکبیر

نحوه درخواست اجاره کامپیوتر محاسباتی

شماره تماس:✔️ 09021145350  ✔️ 02188769296

آدرس: تهران خیابان ولیعصر(ع)،دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی مکانیک، طبقه منفی یک،  مرکز نوآوری، گروه شبیه‌سازان امیرکبیر

لیست اجاره کامپیوترهای قدرتمند محاسباتی 

با توجه ‌به تمامی مزایایی که استفاده از ابر رایانه‌ها برای شما ایجاد می‌کند، باید بدانید که تهیه یک ابر رایانه برای شرکت یا سازمان خودتان، امری ساده نیست. خرید یک ابر رایانه مانند خرید یک رایانه معمولی نبوده و هزینه‌ها و سختی‌های خاص خودش را دارد. از سوی دیگر نگهداری و تعمیر ابر رایانه‌ها نیازمند دانش تخصصی و پرداخت هزینه‌های سنگینی است. مشکلاتی که باعث می‌شود بسیاری از افراد از خیر استفاده از ابر رایانه‌ها بگذرند.

اما صبر کنید، همیشه راهی هست! در این میان شرکت‌های زیادی هستند که برای پیشبرد اهداف سایر سازمان‌ها، دست به کرایه ابر رایانه می‌زنند. بدین صورت شما به‌جای اینکه برای انجام پژوهش‌ها و پردازش اطلاعات خودتان بخواهید یک ابر رایانه بخرید، می‌توانید با هزینه‌های بسیار کمتری دست به اجاره ابر رایانه بزنید. شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از بهترین شرکت‌هایی است که به کمک آن می‌توانید یک ابر رایانه کرایه کنید!

شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از پیشروترین شرکت‌های خدمات شبیه‌سازی بوده که ابر رایانه‌های خود را با قیمت‌های بسیار کمتری نسبت به سایر رقبا در اختیار سازمان‌ها، افراد و نهادهای مختلف قرار می‌دهد. برای کرایه یک ابر رایانه کافی است تا با مشاورین شبیه‌سازان امیرکبیر تماس بگیرید تا به‌صورت کامل شما را در این امر راهنمایی کنند.( gpu جی پی یو)

جدول زمانی ابررایانه‌ها ساخته شده در جهان

این‌جا جدولی از سریع‌ترین ابررایانه‌های رکورددار همه منظورهٔ موجود در دنیا با سال کسب رکوردشان را می‌بینید. منبع عناوینی که سال ثبتشان قبل از سال ۱۹۹۳ است مختلف است اما برای عناوین بعد از سال ۱۹۹۳ از فهرست پانصد کامپیوتر برتر دنیا استفاده کرده‌ایم.

YearSupercomputerPeak speedLocation
۱۹۴۲Atanasoff–Berry Computer (ABC)۳۰ OPSدانشگاه ایالتی آیووا، Ames, Iowa، USA
TRE Heath Robinson۲۰۰ OPSBletchley Park
۱۹۴۴Flowers Colossus۵ kOPSPost Office Research StationDollis HillUK
۱۹۴۶UPenn انیاک
(before 1948+ modifications)
۱۰۰ kOPSآبردین پروو گراوند، مریلند، مریلند، USA
۱۹۵۴IBM NORC۶۷ kOPSU.S. Naval Proving GroundDahlgren، ویرجینیا، USA
۱۹۵۶MIT TX-۰۸۳ kOPSMassachusetts Inst. of TechnologyLexington، ماساچوست، USA
۱۹۵۸IBM AN/FSQ-۷۴۰۰ kOPS۲۵ U.S. Air Force sites across the continental USA and 1 site in کانادا (۵۲ computers)
۱۹۶۰UNIVAC LARC۲۵۰ kFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۶۱IBM 7030 “Stretch”۱٫۲ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموس، نیومکزیکو، USA
۱۹۶۴CDC ۶۶۰۰۳ MFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۶۹CDC ۷۶۰۰۳۶ MFLOPS
۱۹۷۴CDC STAR-۱۰۰۱۰۰ MFLOPS
۱۹۷۵Burroughs ILLIAC IV۱۵۰ MFLOPSمرکز پژوهشی ایمز ناسا، کالیفرنیا، USA
۱۹۷۶Cray-۱۲۵۰ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموس، نیومکزیکو، USA (80+ sold worldwide)
۱۹۸۱CDC Cyber ۲۰۵۴۰۰ MFLOPS(numerous sites worldwide)
۱۹۸۳Cray X-MP۹۴۱ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموسآزمایشگاه ملی لارنس لیورمورBattelleبوئینگ
۱۹۸۴M-۱۳۲٫۴ GFLOPSScientific Research Institute of Computer Complexes، مسکو، USSR
۱۹۸۵Cray-۲۳٫۹ GFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۸۹ETA۱۰-G/۸۱۰٫۳ GFLOPSدانشگاه ایالتی فلوریدا، فلوریدا، USA
۱۹۹۰NEC SX-۳/۴۴R۲۳٫۲ GFLOPSNEC Fuchu Plant, Fuchu، ژاپن
۱۹۹۳Thinking Machines CM-۵/۱۰۲۴۶۵٫۵ GFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموسآژانس امنیت ملی ایالات متحده آمریکا
فوجیتسو Numerical Wind Tunnel۱۲۴٫۵۰ GFLOPSNational Aerospace Laboratory، توکیو، ژاپن
اینتل Paragon XP/S ۱۴۰۱۴۳٫۴۰ GFLOPSآزمایشگاه ملی سندیا، نیومکزیکو، USA
۱۹۹۴فوجیتسو Numerical Wind Tunnel۱۷۰٫۴۰ GFLOPSNational Aerospace Laboratory، توکیو، ژاپن
۱۹۹۶Hitachi SR۲۲۰۱/۱۰۲۴۲۲۰٫۴ GFLOPSدانشگاه توکیو، ژاپن
Hitachi/تسوکوبا، ایباراکی CP-PACS/۲۰۴۸۳۶۸٫۲ GFLOPSCenter for Computational Physics، دانشگاه تسوکوبا، تسوکوبا، ایباراکی، ژاپن
۱۹۹۷اینتل ASCI Red/۹۱۵۲۱٫۳۳۸ TFLOPSآزمایشگاه ملی سندیا، نیومکزیکو، USA
۱۹۹۹اینتل ASCI Red/۹۶۳۲۲٫۳۷۹۶ TFLOPS
۲۰۰۰IBM ASCI White۷٫۲۲۶ TFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۲۰۰۲NEC Earth Simulator۳۵٫۸۶ TFLOPSEarth Simulator Center، یوکوهاما-shi، ژاپن
۲۰۰۴IBM Blue Gene/L۷۰٫۷۲ TFLOPSU.S. Department of Energy/IBM، USA
۲۰۰۵۱۳۶٫۸ TFLOPSU.S. Department of Energy/U.S. National Nuclear Security Administration،
آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۲۸۰٫۶ TFLOPS
۲۰۰۷

شبیه‌سازان امیرکبیر مفتخر است که با نازل‌ترین قیمت‌ها، انواع خدمات تخصصی شبیه‌سازی و پردازشی را در اختیار مشتریانش قرار می‌دهد. از سوی دیگر سرعت بسیار بالای سیستم‌های این شرکت، اجاره انواع مختلف سیستم‌های رایانه‌ای و ابر رایانه‌ای، سیستم‌های رایانش ابری، سرورهای محاسباتی و پردازش مجازی و… تنها بخشی از خدمات این شرکت است.

همچنین شما می‌توانید از خدمات پس از فروش شبیه‌سازان امیرکبیر استفاده کنید و در صورت بروز هرگونه مشکل و یا ایجاد هر نمونه سوالی، می‌توانید با پشتیبانی این شرکت در ارتباط باشید.

نتیجه‌گیری

قدرت و سرعت ابر رایانه‌های به ‌قدری بالا بوده که انجام محاسبات و پردازش اطلاعاتی که امکان انجام آن با سیستم‌های معمولی وجود ندارد را در کسری از ثانیه انجام خواهد داد. از این‌رو شرکت‌ها و سازمان‌های بسیار زیادی که نیازمند انجام چنین پردازش‌هایی هستند، به استفاده و اجاره ابر رایانه روی می‌آورند. شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از بهترین شرکت‌ها در زمینه کرایه انواع ابر رایانه‌ها بوده که آماده خدمت‌رسانی به شما عزیزان است.

 

لیست ابر رایانه ها جهان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه فردوسی مشهد 

مرکز ابررایانه دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شریف 

مرکز ابر رایانه دانشگاه حکیم سبزواری 

مرکز ابر رایانه دانشگاه اراک 

مرکز ابررایانه دانشگاه کردستان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه کاشان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه قم 

مرکز ابر رایانه دانشگاه صنعتی شاهرود 

مرکز ابررایانه دانشگاه صنعتی اصفهان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شیراز 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شهید چمران اهواز 

مرکز ابررایانه دانشگاه سمنان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه بین المللی امام خمینی 

مرکز ابر رایانه دانشگاه ارومیه 

مرکز ابر رایانه دانشگاه علم و صنعت 

مرکز ابر رایانه دانشگاه تهران 

درباره مرکز داده چه می‌دانید 

کامپیوتر مجازی چیست

hpc چیست 

پردازش ابری 

رایانش ابری 

مزایا و معایب پردازش موازی 

سرور محاسباتی چیست 

سیستم های موازی – هوش شبیه سازی 

پردازش موازی

مزایای برتر رایانش ابری 

قدرتمندترین ابر رایانه های جهان 

پردازش موازی 

محاسبات موازی 

سرور محاسباتی چیست

لیست ابر رایانه های ایران

فناوری ابر رایانه چیست 

سرعت پردازنده چگونه محاسبه می شود 

سرعت پردازنده چیست و چرا اهمیت دارد 

سیستم موازی چیست 

hpc چیست 

انواع ابر کامپیوترها 

نکاتی برای خرید سرور محاسباتی

قیمت خرید ابر کامپیوتر 

ابر رایانه چیست

اجاره سوپر کامپیوتر 

اجاره کامپیوتر قوی 

اجاره سیستم پردازش موازی 

اجاره یک ابر کامپیوتر

رایانش سریع چیست؟

چه-کامپیوتری برای پایتون مناسب است

پردازش موازی در پایتون python 

مزایا و معایب پردازش موازی

پردازش سریع

انواع ابر رایانه ها

کاربرد پردازش موازی 

خرید ابر رایانه

قیمت یک ابر رایانه

اجاره سرور HPC 

پردازش سریع 

کلاستر 

سوپرکامپیوتر

پردازش فوق سریع 

سرور پردازش موازی چیست 

آزمایشگاه پردازش موازی

اجاره کامپیوتر- ارزان 

رایانش ابری

پردازش فوق سریع 

ابر رایانه 

درباره اجاره سرور محسباتی چه باید بدانیم؟

تعرفه رایانش ابری

آزمایشگاه محاسباتی

سیستم مورد نیاز شبیه سازی

پردازش موازی ارزان

حداقل سیستم مورد نیاز برای گوسین 

سیستم مورد نیاز برای لمپس lamps 

پردازش موازی در متلب 

حداقل سیستم مورد نیاز برای شبیه سازی FEM 

حداقل سیستم مورد نیاز برای comsol کامسول

سیستم مورد نیاز برای انسیس ansys

پردازش موازی در متلب 

کامپیوتر قوی برای نرم افزار اباکوس abaqus ✔️

پردازش موازی و پایگاه های داده موازی 

خرید کامپیوتر قوی 

محاسبات موازی 

سیستم پردازش سنگین و تأخیر کم در شبکه‌های حسگر بی‌سیم 

اجاره سرور محاسباتی 

اجاره سیستم کامپیوتری 

اجاره کامپیوترهای قدرتمند محاسباتی

اجاره کامپیوتر در تهران 

کلاستر کامپیوتری 

آشنایی با کامپیوتر محاسباتی قوی 

کامپیوتر محاسباتی قدرتمند 

روش آسان‌سازی پردازش داده با استفاده از عملیات محاسبات سنگین 

تدوینی به‌صرفه‌تر با اجاره کامپیوتر تدوین 

بررسی تأثیر رم در سرعت رندر 

 معرفی 6 کارت گرافیک برتر برای رندر 

تعرفه اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU 

همه چیز در مورد سیستم ‌های پردازش گرافیکی و اجاره آنها