ما المقصود بوحدة معالجة الرسومات (GPU)؟

وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي دائرة إلكترونية يُمكنها إجراء العمليات الحسابية الرياضية بسرعة عالية. تتطلب مهام الحوسبة مثل عرض الرسومات وتعلّم الآلة (ML) وتحرير الفيديو تطبيق عمليات رياضية مماثلة على مجموعة بيانات كبيرة. إن تصميم وحدة معالجة الرسومات (GPU) يسمح لها بإجراء نفس العملية على العديد من قيم البيانات بطريقة متوازية. هذا يزيد من كفاءة المعالجة للعديد من المهام كثيفة الحوسبة.

ما سبب أهمية وحدات معالجة الرسومات (GPUs)؟

تعد وحدة معالجة الرسومات (GPU) ممتازةً في إجراء المعالجة المتوازية للأغراض العامة، ولكن من الناحية التاريخية لم يكن هذا هو الحال دائمًا. كما يوحي الاسم، تم تصميم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في البداية لمهمة واحدة محددة هي التحكم في عرض الصور.

نشأة وحدة معالجة الرسومات (GPU)

قبل وحدة معالجة الرسومات (GPU)، كان لدينا شاشات المصفوفة النقطية (dot matrix) التي ظهرت في الأربعينيات والخمسينيات من القرن العشرين. بعد ذلك، ظهرت الشاشات المتجهة والنقطية (Vector and raster)، وبعدها ظهرت الإصدارات الأولى من وحدات تحكم ألعاب الفيديو وأجهزة الكمبيوتر الشخصية. في ذلك الوقت، قام جهاز غير قابل للبرمجة يسمى وحدة تحكم الرسومات بتنسيق العرض على الشاشة. في الوضع التقليدي، اعتمدت وحدات تحكم الرسومات على وحدة المعالجة المركزية (CPU) في إجراء المعالجة، على الرغم من أن بعضها كان يتضمن معالجات بلا رقائق.

وفي نفس الوقت تقريبًا، كان هناك مشروع تصوير ثلاثي الأبعاد يسعى إلى إنتاج بكسل واحد على الشاشة باستخدام معالج واحد. كان الهدف هو إنتاج صورة تجمع بين عدة وحدات بكسل في مدة زمنية قصيرة. كان هذا المشروع هو نشأة وحدة معالجة الرسومات (GPU) كما نعرفها.

لم تظهر الإصدارات الأولى من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) إلا في أواخر التسعينيات من القرن العشرين. كانت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) هذه تستهدف أسواق الألعاب وأسواق التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD). قامت وحدة معالجة الرسومات (GPU) بدمج محرك عرض قائم على البرامج ومحرك تحويل وإنارة (T & L) مع وحدة تحكم الرسومات؛ كل ذلك على رقاقة قابلة للبرمجة. 

التطور في تكنولوجيا وحدة معالجة الرسومات (GPU)

كانت Nvidia أول من سوّق وحدات معالجة الرسومات ذات الرقاقة الوحدة GeForce 256 وكان ذلك في عام 1999. كان العقدان الأول والثاني من القرن الحادي والعشرين بمثابة حقبة نمو في هذا المجال، حيث اكتسبت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وظائف أخرى مثل تتبع الأشعة والتظليل الشبكي (mesh shading) وفسيفساء الأجهزة (hardware tessellation). وقد أدت تلك الوظائف إلى تحقيق مستوى متقدم بشكل متزايد من حيث إنتاج الصور وأداء الرسومات. 

لم يكن الأمر كذلك حتى عام 2007 عندما قامت Nvidia بإصدار CUDA، وهي طبقة برمجية تتيح إجراء المعالجة المتوازية على وحدة معالجة الرسومات. في هذا الوقت تقريبًا، اتضحت الفاعلية القوية لوحدات معالجة الرسومات (GPUs) في أداء المهام فائقة التخصص. وعلى وجه التحديد، فقد تفوقت في المهام التي تتطلب قدرًا كبيرًا من قوة المعالجة التي تسعى إلى تحقيق نتيجة معينة.

عندما قامت Nvidia بإصدار CUDA، أتاحت برمجة وحدة معالجة الرسومات (GPU) أمام جمهور أوسع. يُمكن للمطورين بعد ذلك برمجة تكنولوجيا وحدة معالجة الرسومات (GPU) مع جميع أنواع التطبيقات العملية المختلفة كثيفة الحوسبة. ازداد انتشار حوسبة وحدة معالجة الرسومات (GPU).

وحدات معالجة الرسومات (GPUs) هي رقاقة مطلوبة في سلسلة الكتل والتطبيقات الناشئة الأخرى. يزداد التوجه إليها في الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة (AI/ML).

ما التطبيقات العملية لوحدة معالجة الرسومات (GPU)؟

يُمكن استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في مجموعة كبيرة من التطبيقات كثيفة الحوسبة، من بينها تطبيقات التمويل واسع النطاق وتطبيقات الأنظمة الدفاعية والأنشطة البحثية. فيما يلي مجموعة من أشهر استخدامات وحدات معالجة الرسومات (GPUs) اليوم.

الألعاب

كانت الألعاب الشخصية هي أولى تطبيقات وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي تجاوزت تطبيقات الأعمال الكبيرة وتطبيقات العرض المرئي الحكومية. تم استخدام وحدات معالجة الرسومات في أجهزة الألعاب في الثمانينيات من القرن العشرين ولا تزال موجودةً في أجهزة الكمبيوتر ووحدات تحكم الألعاب الحالية. تعد وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ضروريةً للعرض الرسومي المعقد.

العرض المرئي الاحترافي

تُستخدم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في التطبيقات الاحترافية مثل الرسم بمساعدة الحاسوب (CAD) وتحرير الفيديو والإرشادات التفصيلية الخاص بالمنتجات والتفاعل معها، والتصوير الطبي، والتصوير الزلزالي. تُستخدم أيضًا في تطبيقات تحرير الصور والفيديو المعقدة والعرض المرئي الأخرى. يُمكن للتطبيقات المستندة إلى المتصفح أيضًا الاستفادة من وحدة معالجة الرسومات (GPU) من خلال مكتبات مثل WebGL.

تعلّم الآلة

تدريب نموذج تعلّم الآلة (ML) يتطلب قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة. يُمكن الآن تنفيذ التدريب على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للحصول على نتائج سريعة. على الرغم من أن تدريب نموذج على أجهزة مشتراة ذاتيًا قد يستغرق وقتًا طويلاً، إلا أنه يمكنك تحقيق نتائج سريعة باستخدام وحدة معالجة رسومات سحابية.

سلسلة الكتل

العملات المشفرة مبنية على سلاسل الكتل. عادةً ما يعتمد نوع معين من سلسلة الكتل، وهو إثبات العمل (PoW)، بشكلٍ كبير على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للتشغيل. أصبحت الدوائر المتكاملة محددة التطبيق (ASIC)، وهي رقاقة مشابهة ولكنها مختلفة، الآن بديلاً شائعًا لمعالجة وحدة معالجة الرسومات (GPU) في سلسلة الكتل.

تعمل البراهين الخوارزمية الخاصة بسلسلة الكتل من النوع إثبات الحصة (PoS) على التخلص من الحاجة إلى كميات هائلة من قوة الحوسبة، ولكن النوع إثبات العمل (PoW) لا يزال منتشرًا.

المحاكاة

يُمكن من خلال وحدات معالجة الرسومات (GPUs) إنجاز جميع تطبيقات المحاكاة المتقدمة مثل تلك التطبيقات المستخدمة في الديناميكا الجزيئية والتنبؤ بالطقس والفيزياء الفلكية. تدعم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أيضًا الكثير من التطبيقات في تصميم السيارات والمركبات الكبيرة، بما في ذلك ديناميكا الموائع.

ما آلية عمل وحدة معالجة الرسومات (GPU)؟

تحتوي وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الحديثة عادةً على عدد من المعالجات المتعددة. يحتوي كل منها على كتلة ذاكرة مشتركة، بالإضافة إلى مجموعة من المعالجات والسجلات المقابلة. تحتوي وحدة معالجة الرسومات (GPU) نفسها على ذاكرة ثابتة، بالإضافة إلى ذاكرة الجهاز الموجودة باللوحة المثبت بها وحدة معالجة الرسومات. 

تعمل كل وحدة معالجة رسومات (GPU) بشكل مختلف قليلاً اعتمادًا على الغرض منها والشركة المصنعة لها ومواصفات الرقاقة والبرامج المستخدمة في تنسيق وحدة معالجة الرسومات (GPU). على سبيل المثال، يسمح برنامج المعالجة المتوازية CUDA الذي تنتجه شركة Nvidia للمطورين ببرمجة وحدة معالجة الرسومات (GPU) على وجه التحديد مع مراعاة أي تطبيق معالجة متوازية للأغراض العامة. 

يُمكن أن تكون وحدات معالجة الرسومات (GPUs) عبارة عن رقائق مستقلة تُعرف باسم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المنفصلة، أو رقائق مدمجة مع أجهزة حوسبة أخرى تُعرف باسم وحدات معالجة الرسومات المدمجة (iGPUs).

وحدات معالجة الرسومات المنفصلة

توجد وحدات معالجة الرسومات المنفصلة كرقاقة مخصصة تمامًا للمهمة المطروحة. في حين أن هذه المهمة كانت تقليديًا عبارة عن رسومات، يمكن الآن استخدام وحدات معالجة الرسومات المنفصلة في تنفيذ المعالجة المخصصة لمهام مثل تعلّم الآلة أو المحاكاة المعقدة.

عند استخدامها في الرسومات، توجد وحدة معالجة الرسومات عادةً على بطاقة رسومات يتم إدخالها في اللوحة الأم. في مهام أخرى، قد يتم تثبيت وحدة معالجة الرسومات على بطاقة أخرى أو قد يتم إدخالها مباشرةً في اللوحة الأم نفسها. 

وحدات معالجة الرسومات المدمجة

في أوائل العقد الثاني من الألفية الثالثة، بدأنا نرى الانصراف عن وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المنفصلة. تبنت الشركات المصنعة الجمع بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) في شريحة واحدة تُعرف باسم وحدة معالجة الرسومات المدمجة (iGPU). كانت الإصدارات الأولى من وحدات معالجة الرسومات المدمجة (iGPU) هذه والتي كانت تختص بالكمبيوتر الشخصي هي Celeron وPentium وCore من Intel. لا تزال هذه الإصدارات شائعة في أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الكمبيوتر الشخصي. 

نوع آخر من وحدات معالجة الرسومات المدمجة (iGPU) هو النظام الموجود على رقاقة (SoC) الذي يحتوي على مكونات مثل وحدة المعالجة المركزية، ووحدة معالجة الرسومات، والذاكرة، والشبكات. فيما يلي أنواع الرقائق التي توجد عادةً في الهواتف الذكية.

افتراضي

مثل الأنواع الأخرى من البنية التحتية لأجهزة الحوسبة، يمكن أيضًا محاكاة وحدات معالجة الرسومات (GPUs) محاكاةٍ افتراضيةً. وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الافتراضية هي تمثيل قائم على البرامج لوحدة معالجة رسومات تشترك في المساحة جنبًا إلى جنب مع وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الافتراضية الأخرى على مثيلات خادم السحابة. يُمكنك استخدامها في تشغيل أعباء العمل بدون القلق بشأن صيانة الأجهزة الأساسية.

ما الفرق بين وحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU)؟

الفرق الرئيسي بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) هو وظيفة كل منهما في نظام الكمبيوتر. لكل منهما أدوار مختلفة حسب النظام. على سبيل المثال، تخدمان أغراضًا مختلفة في كل من جهاز الألعاب المحمول، وجهاز الكمبيوتر الشخصي، وجهاز الكمبيوتر الفائق المشتمل على العديد من كبائن الخوادم.

بشكل عام، تتولى وحدة المعالجة المركزية (CPU) مهمة التحكم الكامل في النظام بالإضافة إلى مهام الإدارة والمهام ذات الأغراض العامة. وعلى العكس من ذلك، تتولى وحدة معالجة الرسومات (GPU) معالجة المهام كثيفة الحوسبة مثل تحرير الفيديو أو تعلّم الآلة.

وبشكل أكثر تحديدًا، تم تحسين وحدات معالجة الرسومات (CPUs) لتنفيذ مهام مثل ما يلي:

  • إدارة النظام
  • تعدد المهام عبر تطبيقات مختلفة
  • عمليات الإدخال والإخراج
  • وظائف الشبكة
  • التحكم في الأجهزة الطرفية
  • تعدد المهام في الذاكرة ونظام التخزين

ما الفرق بين وحدة معالجة الرسومات (GPU) وبطاقة الرسومات؟

غالبًا ما يتم استخدام المصطلح وحدة معالجة الرسومات والمصطلح بطاقة الرسومات بالتبادل؛ ولكنهما ليسا نفس الشيء.

بطاقات الرسومات هي لوحة إضافية (AIB) توضع في مكان ما باللوحة الأم للكمبيوتر. بطاقات الرسومات ليست بطاقات مدمجة في الكمبيوتر نفسه؛ ولكنها بطاقات قابلة للتبديل. بطاقة الرسومات تكتمل بوحدة معالجة الرسومات (GPU).

وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي المكون الرئيسي في بطاقات الرسومات. توجد وحدة معالجة الرسومات جنبًا إلى جنب مع مكونات أخرى مثل ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM) الخاصة بذاكرة الفيديو، والمنافذ (مثل HDMI أو DisplayPort)، ومكون التبريد. ومع ذلك، يُمكن أيضًا دمج وحدة معالجة الرسومات (GPU) مباشرةً في اللوحة الأم أو دمجها كرقاقة شاملة مع مكونات أخرى.

كيف تساعدك AWS في تلبية متطلبات وحدة معالجة الرسومات (GPU)؟

تقدم Amazon Web Services (AWS) سحابة الحوسبة المرنة لـ Amazon (‏Amazon EC2)، وهي أوسع وأعمق منصة حوسبة.

تتضمن Amazon EC2 أكثر من 500 مثيل وتشمل اختيارك لأحدث المعالجات والتخزين والشبكات ونظام التشغيل ونموذج الشراء. يمكن لها أن تتوافق بسهولة مع احتياجات عبء العمل لديك.

مع Amazon EC2، يكون من السهل استئجار وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وتشغيلها في السحابة. استفد من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للحصول على قوة المعالجة اللازمة لإمكانات تحرير الفيديو، وعرض الرسومات، والذكاء الاصطناعي (AI)، وغيرها من إمكانات المعالجة المتوازية.

تصلح مثيلات Amazon EC2 مع أي نوع من أعباء العمل تقريبًا:

  • مثيلات P2 هي مثيلات مبنية لتطبيقات حوسبة وحدة معالجة الرسوميات (GPU) ذات الأغراض العامة.
  • تحتوي مثيلات Amazon EC2 P5 على ثمانية وحدات معالجة رسومات (GPUs) مدمجة. هذه المثيلات هي أحدث جيل من المثيلات المستندة إلى وحدات معالجة الرسومات (GPU). وهي توفر أعلى أداء في Amazon EC2 للتعلّم العميق والحوسبة عالية الأداء (HPC).
  • يتم تشغيل مثيلات Amazon EC2 G5 بواسطة معالجات AWS Graviton2 وتتميز بوحدات معالجة الرسومات NVIDIA T4G Tensor Core. إنها توفر أفضل أسعار في Amazon EC2 لأعباء عمل الرسومات مثل بث ألعاب Android.

ابدأ اليوم استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) على AWS من خلال إنشاء حساب.

الخطوات التالية على AWS

التحقق من الموارد الإضافية المتعلقة بالمنتج
تعرّف على خدمات الحوسبة 
تسجيل الاشتراك للحصول على حساب مجاني

تمتع بالوصول الفوري إلى الطبقة المجانية من AWS.

تسجيل الاشتراك 
ابدأ في التطوير في وحدة التحكم

بدء الإنشاء في وحدة إدارة تحكم AWS.

تسجيل الدخول