راهنمای انتخاب بهترین GPU NVIDIA برای یادگیری عمیق

الف. مقدمه‌ای درباره یادگیری عمیق و GPUهای NVIDIA

الف. اهمیت GPUها در یادگیری عمیق

یادگیری عمیق به یک تکنیک بنیادی در زمینه هوش مصنوعی تبدیل شده است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا با دقتی شبیه به انسان، یاد بگیرند و وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند. در اصل یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی مصنوعی است که برای آموزش و اجرا نیاز به قدرت محاسباتی زیادی دارند. پردازنده‌های مرسوم (CPUs) اغلب با نیازهای یادگیری عمیق سر و کله می‌زنند و این باعث شده است که پردازنده‌های گرافیک (GPUs) به‌عنوان سخت‌افزاری اصلی برای این بار دادن به چنین بارهای کاری مورد توجه قرار گیرند.

GPUها در محاسبات بالاپذیری بالا مورد توجه ویژه‌ای قرار می‌گیرند که در یادگیری عمیق مورد نیاز است، مانند ضرب و جمع ماتریسی و عملیات پیچش. با بهره‌برداری از تعداد فزاینده‌ای از هسته‌ها و حافظه با پهنای باند بالا که در GPUهای مدرن موجود است، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به طور موثر‌تری نسبت به راه‌حل‌های فقط مجهز به CPUs آموزش داده و استقرار یابند. این امر برجسته در پیشرفت سریع و پذیرش گسترده یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلف از جمله بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و تشخیص صدا بوده است.

ب. بررسی کلی از مجموعه GPUهای NVIDIA برای یادگیری عمیق

شرکت NVIDIA در توسعه GPUها برای یادگیری عمیق در جبهه فعالیت قرار دارد و یک مجموعه گسترده از کارت‌های گرافیکی را ارائه می‌دهد که برای پاسخگویی به نیازهای متنوع جامعه یادگیری عمیق طراحی شده است. از GPUهای کلاس نیروی کار با عملکرد بسیار بالا تا گزینه‌های با قیمت مناسب برای استفاده شخصی، محصولات GPU ارائه شده توسط NVIDIA بازده و قابلیت‌های متنوعی را در اختیار تجارت یادگیری عمیق قرار می‌دهد.

در این آموزش، ما به بررسی معماری‌ها و مدل‌های کلیدی GPU NVIDIA می‌پردازیم که ویژگی‌ها و عملکرد آن‌ها مناسب برای برنامه‌های یادگیری عمیق است. ما به جزئیات فنی، ویژگی‌های عملکرد و موارد کاربرد این GPUها می‌پردازیم تا به شما در انتخاب سخت‌افزار بهینه برای پروژه‌های یادگیری عمیق‌تان کمک کنیم.

II. معماری‌های GPU NVIDIA برای یادگیری عمیق

الف. معماری نوتا NVIDIA

1. ویژگی‌ها و بهبود‌های کلیدی نسبت به معماری‌های قبلی

معماری ولتا NVIDIA که در سال ۲۰۱۷ معرفی شد، قفزات مهمی در طراحی GPU برای بارهای کاری یادگیری عمیق بود. برخی از ویژگی‌ها و بهبودهای اصلی نسبت به معماری‌های قبلی عبارتند از:

تعداد افزایشی هسته‌های CUDA: GPUهای ولتا نسبت به نسل‌های قبلی دارای تعداد قابل ملاحظه‌ای از هسته‌های CUDA هستند که توان محاسباتی خام بیشتری را فراهم می‌کنند.
زیرساخت حافظه بهبودیافته: GPUهای ولتا از حافظه پرباند HBM2 استفاده می‌کنند که پهنای باند حافظه بالاتر و تاخیر کمتری نسبت به حافظه GDDR5/X استفاده شده در معماری‌های قبلی دارد.
عملکردی بهبودیافته برای یادگیری عمیق: ولتا تنظیم کننده را معرفی کرد که یک واحد سخت‌افزاری تخصصی برای ارتقای عملیات یادگیری عمیق مانند ضرب و جمع ماتریسی و پیچش است.

2. بهبود عملکرد و راندمان در برنامه‌های یادگیری عمیق

بهبودهای معماری در معماری‌ای ولتا به بهبودهای قابل ملاحظه در عملکرد و راندمان برای بارهای کاری یادگیری عمیق منجر شد. GPUهای مبتنی بر ولتا مانند نوع NVIDIA V100، بهبودهای قابل توجهی در وظایف آموزش و استنتاج نسبت به GPUهای نسل قبلی نشان دادند.

به عنوان مثال، GPU NVIDIA V100 می‌تواند تا ۱۲۰ ترافلوپس عملکرد یادگیری عمیق را ارائه دهد که بیش از ۵ برابر توانایی نسل پچال نوتا NVIDIA است. این افزایش عملکرد، به همراه بهبود بازدهی توانی معماری ولتا، GPUهای مبتنی بر ولتا را جذاب و کارآمد برای آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق می‌کند.

3. تنسور کورها و تأثیر آنها بر یادگیری عمیق

معرفی تنسور کورها در معماری ولتا، بهبود محسوسی در عملکرد یادگیری عمیق به ارمغان آورد. تنسورکورها واحدهای سخت‌افزاری ویژه‌ای هستند که برای شتاب دادن به عملیات‌های یادگیری عمیق مانند ضرب و جمع ماتریسی طراحی شده‌اند.

تنسور کورها قادر به انجام این عملیات‌ها با دقت و کارآیی بالاتر نسبت به هسته‌های CUDA سنتی هستند. آن‌ها از محاسبات دقت مخلوط (مانند FP16 یا INT8) پشتیبانی می‌کنند، که امکان استفاده از انواع داده‌های دقت کمتر را فراهم می‌سازد و در نتیجه عملکرد و بهره‌وری انرژی را بهبود می‌بخشد.

تأثیر تنسور کورها بر بارهای کاری یادگیری عمیق بسیار مهم است. آن‌ها می‌توانند در آموزش تا سرعت ۱۲ برابر و در استنتاج تا سرعت ۶ برابر نسبت به GPUهای نسل قبلی بدون تنسور کورها فراهم کنند.

ب. معماری نوآ NVIDIA

1. پیشرفت‌ها در ردیابی تشعشعات (ریتریس سازی) و گرافیک‌های شتاب داده شده توسط هوش مصنوعی

با این‌که معماری نوآ که در سال ۲۰۱۸ معرفی شد، اصلاحاتی برای بهبود عملکرد ردیابی تشعشعات در زمان واقعی و عملکرد گرافیکی ارائه می‌دهد، برخی از بهبودها مربوط به بارهای کاری یادگیری عمیق نیز است.

نوآ تنسور کورها را معرفی می‌کند که واحدهای سخت‌افزاری ویژه‌ای برای شتاب دادن به عملیات ردیابی تشعشعات طراحی شده‌اند. علاوه بر این، GPUهای نوآ همچنین تنسور کورهایی مانند آن‌هایی که در معماری ولتا معرفی شده برای فراهم کردن قابلیت استنتاج هوش مصنوعی سخت‌افزاری ارائه می‌دهد.

تا 48GB حافظه GDDR6 با پهنای باند بالا
پشتیبانی از ویژگی‌های پیشرفته از قبیل ردیابی پرتو و گرافیک‌های شتاب‌دار هوش مصنوعی

این مدل‌های Quadro RTX مرتفع ارائه عملکرد برتر برای آموزش و استنتاج یادگیری عمیق هستند که به خوبی برای استفاده در ایستگاه‌های کاری حرفه‌ای، آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و استقرار سطح کسب و کار مناسب هستند.

ب. مورد استفاده و برنامه‌های هدف

NVIDIA Quadro RTX 6000 و RTX 8000 در اصل به موارد استفاده زیر هدفمند هستند:

آموزش و توسعه مدل های یادگیری عمیق
تجزیه و تحلیل داده و تجسم قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی
محاسبات با عملکرد بالا (HPC) و محاسبات علمی
ایجاد محتوای واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
تجسم و رندرینگ حرفه ای 3D

این مدل های Quadro RTX به طور معمول در ایستگاه های کاری ویژه، مزارع تجسم و مراکز داده که عملکرد استثنایی و ویژگی های مقاومت کسب و کار آنها برای برنامه های عمیق یادگیری و هوش مصنوعی از اهمیت قابل توجهی برخوردارند، استقرار می شوند.

ب. سری NVIDIA GeForce RTX

1. مروری بر سری GeForce RTX

سری NVIDIA GeForce RTX خط کارت گرافیک های معطوف به مصرف کننده شرکت است که قابلیت های قابل توجهی را برای بارهای کاری یادگیری عمیق و هوش مصنوعی نیز ارائه می دهند. اگرچه اصلاح می شود که در اصل به بازار حرفه ای هدفمند نیستند، اما GPU های GeForce RTX تعادلی جذاب از عملکرد، ویژگی ها و کارایی هزینه ای ارائه می دهند.

خط GeForce RTX شامل چندین مدل است که از گزینه های متوسط به صرفه تا کارت های پرچمدار با عملکرد بالایی پوشش داده می شود. این GPU ها بر معماری تورینگ و آمپر ساخته شده اند که ویژگی ها و عملکرد پیشرفته را به بازار مصرف کننده می آورند.

2. GeForce RTX 3080 و RTX 3090

a. مشخصات و توانایی ها

NVIDIA GeForce RTX 3080 و RTX 3090 مدل های پرچمدار فعلی در سری GeForce RTX هستند که عملکرد استثنایی را برای بازی و بارهای کاری یادگیری عمیق ارائه می دهند.

برخی از مشخصه های کلیدی این GPU ها عبارتند از:

معماری بر اساس آمپر با تانسور کور های بهبود یافته
تا 10،496 (RTX 3090) و 8،704 هسته CUDA (RTX 3080)
تا 24GB (RTX 3090) و 10GB (RTX 3080) حافظه GDDR6X با پهنای باند بالا
پشتیبانی از ردیابی پرتو و گرافیک های شتاب دار هوش مصنوعی در زمان واقعی

این مدل های قدرتمند GeForce RTX قادر به ارائه عملکرد چشمگیر برای وظایف آموزش و استنتاج یادگیری عمیق هستند که در برخی از موارد قابلیت های مدل های پرچمدار Quadro RTX گاهی اوقات را تجاوز می کند.

b. مقایسه با مدل های Quadro RTX

با اینکه سری Quadro RTX در اصل به موارد کاربری حرفه ای و شرکتی هدفمند است، اما GeForce RTX 3080 و RTX 3090 چالش جذابی را برای بارهای کاری یادگیری عمیق ارائه می دهند.

مقایسه شده با مدل های Quadro RTX 6000 و RTX 8000، GeForce RTX 3080 و RTX 3090 در بسیاری از نمودارهای یادگیری عمیق عملکرد مشابه یا حتی بهتری را ارائه می دهند، اغلب با هزینه قابل توجهی کمتر. این باعث می شود که گزینه ای جذاب برای پژوهشگران فردی، تیم های کوچک و شرکت های نوظهوری که در پروژه های یادگیری عمیق کار می کنند باشند.

c. مناسب برای یادگیری عمیق

NVIDIA GeForce RTX 3080 و RTX 3090 بسیار مناسب برای دسته گسترده ای از برنامه های یادگیری عمیق هستند، از جمله:

آموزش مدل های شبکه عصبی پیچیده
استقرار مدل های یادگیری عمیق برای استنتاج زمان واقعی
شتاب دهی به لوله های پیش پردازش داده و تقویت
آزمایش و پروتوتایپ سازی معماری های جدید یادگیری عمیق

با عملکرد، ظرفیت حافظه و پشتیبانی از ویژگی های پیشرفته مانند تانسور کور، این مدل های GeForce RTX می توانند یک راه حل هزینه ای برای بارهای کاری یادگیری عمیق ارائه دهند که در بین جامعه یادگیری عمیق محبوب است.

C. سری NVIDIA A-Series (Ampere) GPU ها

1

شبکه های عصبی کانولوشنی

شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) نوعی ویژه از شبکه های عصبی هستند که به خصوص برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده های تصویری مانند تصاویر و ویدیوها مناسب هستند. CNN ها توسط ساختار قشر بصری در مغز انسان الهام گرفته شده است که از نورون های متصل به هم که در برابرهای خاصی از فیلد بصری واکنش نشان می دهند تشکیل شده است.

مؤلفه های کلیدی یک CNN عبارتند از:

لایه های کانولوشنی: این لایه ها مجموعه ای از فیلترهای قابل یادگیری را به تصویر ورودی اعمال می کنند، که هر فیلتر یک ویژگی خاص را از تصویر استخراج می کند. خروجی این عملکرد یک نقشه ویژگی است که رابطه فضایی بین این ویژگی ها را نشان می دهد.
لایه های پولینگ: این لایه ها اندازه مکانی نقشه های ویژگی را کاهش می دهند که کمک می کند تا تعداد پارامترها و مقدار محاسبات در شبکه کاهش یابد. عملیات اساسی پولینگ پولینگ حداکثر است که بزرگترین مقدار را از منطقه کوچکی از نقشه ویژگی انتخاب می کند.
لایه های کاملا متصل: این لایه ها مشابه لایه های یک شبکه عصبی سنتی هستند که هر نورون در لایه به تمام نورون های لایه قبلی متصل است. این لایه ها برای انجام وظیفه طبقه بندی نهایی یا رگرسیون استفاده می شوند.

در ادامه مثالی از معماری ساده یک شبکه عصبی کانولوشنی برای طبقه بندی تصاویر به نمایش گذاشته شده است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D، MaxPooling2D، Flatten، Dense
 
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32، (3، 3)، activation='relu'، input_shape=(28، 28، 1)))
model.add(MaxPooling2D((2، 2)))
model.add(Conv2D(64، (3، 3)، activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2، 2)))
model.add(Conv2D(64، (3، 3)، activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64، activation='relu'))
model.add(Dense(10، activation='softmax'))
 
# ترکیب مدل
model.compile(optimizer='adam'،
          loss='categorical_crossentropy'،
          metrics=['accuracy'])

در این مثال، ما یک مدل CNN تعریف می کنیم که تصاویر خاکستری 28x28 (شکل ورودی (28، 28، 1) است) را به عنوان ورودی دریافت می کند. مدل شامل سه لایه کانولوشنی است، هر کدام دنبال شده از یک لایه پولینگ حداکثر، و دو لایه کاملا متصل است. لایه نهایی از تابع فعال سازی softmax برای تولید یک توزیع احتمال بر روی 10 کلاس ممکن استفاده می کند.

شبکه های عصبی بازگشتی

شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) نوعی از شبکه های عصبی هستند که برای پردازش داده های متوالی مانند متن، گفتار یا داده های سری زمانی طراحی شده اند. مغایر با شبکه های عصبی پیشروی سنتی، شبکه های RNN حافظه ای دارند که به آنها امکان استفاده از اطلاعات ورودی های قبلی برای تولید خروجی فعلی را می دهد.

مؤلفه های کلیدی یک RNN عبارتند از:

وضعیت مخفی: وضعیت مخفی برداری است که وضعیت داخلی RNN در یک زمان خاص را نشان می دهد. این وضعیت در هر مرحله زمانی براساس ورودی فعلی و وضعیت مخفی قبلی به روزرسانی می شود.
سلول: سلول هسته اصلی RNN است که ورودی فعلی و وضعیت مخفی قبلی را به عنوان ورودی دریافت می کند و وضعیت مخفی و خروجی فعلی را تولید می کند.
تحلیل کردن: RNN ها به طور معمول در زمان "unrolled" می شوند، به طوری که همان سلول در هر مرحله زمانی استفاده می شود و وضعیت مخفی از یک مرحله زمانی به مرحله بعدی انتقال می یابد.

در ادامه مثالی از یک RNN ساده برای تولید متن به نمایش گذاشته شده است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding، SimpleRNN، Dense
 
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size، output_dim=256، input_length=sequence_length))
model.add(SimpleRNN(units=128))
model.add(Dense(vocab_size، activation='softmax'))
 
# ترکیب مدل
model.compile(optimizer='adam'، loss='categorical_crossentropy'، metrics=['accuracy'])

در این مثال، ما یک مدل RNN ساده برای تولید متن تعریف می کنیم. مدل شامل یک لایه تعبیه، یک لایه SimpleRNN و یک لایه چگال است. لایه تعبیه دنباله واژه های ورودی را به توزیعی از بردارهای فشرده تبدیل می کند که سپس توسط لایه RNN پردازش می شوند. لایه چگال نهایی از تابع فعال سازی softmax برای تولید یک توزیع احتمال بر روی واژگان استفاده می کند.

حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM)

حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM) نوعی RNN است که طراحی شده است تا مشکل کاهش گرادیان ها در RNN های سنتی مرتفع کند که در صورتی که طول دنباله بسیار طولانی شود اتفاق می افتد. LSTMs یک نوع سلول جدید با نام سلول LSTM را معرفی می کنند که ساختاری پیچیده تر از سلول RNN ساده دارد.

مؤلفه های کلیدی یک سلول LSTM عبارتند از:

گیت فراموشی: این گیت تعیین می کند کدام اطلاعات که از وضعیت مخفی قبلی و ورودی فعلی در حافظه سلول باید فراموش شود یا نگه داشته شود.
گیت ورودی: این گیت تعیین می کند کدام اطلاعات جدید از ورودی فعلی و وضعیت مخفی قبلی باید به حافظه سلول اضافه شوند.
گیت خروجی: این گیت تعیین می کند کدام اطلاعات از ورودی فعلی، وضعیت مخفی قبلی و حالت سلول فعلی باید برای تولید خروجی استفاده شود.

در ادامه مثالی از یک مدل LSTM برای طبقه بندی دنباله ها به نمایش گذاشته شده است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding، LSTM، Dense
 
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size، output_dim=256، input_length=sequence_length))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(num_classes، activation='softmax'))
 
# ترکیب مدل
model.compile(optimizer='adam'، loss='categorical_crossentropy'، metrics=['accuracy'])

در این مثال، ما یک مدل LSTM برای طبقه بندی دنباله ها تعریف می کنیم. مدل شامل یک لایه تعبیه، یک لایه LSTM و یک لایه چگال است. لایه LSTM دنباله ورودی را پردازش می کند و برداری با اندازه ثابت تولید می کند که سپس توسط لایه چگال اصلی برای تولید خروجی طبقه بندی نهایی استفاده می شود.

شبکه های مولد و مبارز (GAN)

شبکه های مولد و مبارز (GAN) نوعی از مدل های یادگیری عمیق هستند که برای تولید داده های جدید مانند تصاویر یا متن پیچیده که مشابه هر داده آموزش بیناییان هستند، استفاده می شوند. GAN ها شامل دو شبکه عصبی هستند که به طور همزمان در مقابل یکدیگر آموزش می بینند: شبکه مولد و شبکه تشخیص دهنده.The Persian translation of the given markdown file is as follows:

# اجزای کلیدی یک شبکه GAN:

1. **Generator (سازنده)**: شبکه سازنده مسئول تولید داده های جدیدی است که شبیه به داده های آموزشی هستند. ورودی آن یک بردار نویز تصادفی است و خروجی آن یک نمونه تولید شده است.
2. **Discriminator (تشخیص دهنده)**: شبکه تشخیص دهنده مسئول تعیین اینکه آیا نمونه داده شده حقیقی است (از داده های آموزشی) یا تقلبی (توسط سازنده تولید شده است) است. ورودی آن یک نمونه است و خروجی آن احتمال این است که نمونه حقیقی است.

شبکه سازنده و تشخیص دهنده به صورت توافقی آموزش داده می شوند، جایی که سازنده سعی می کند تشخیص دهنده را به اعتقاد دادن به اینکه نمونه های تولید شده به واقع حقیقی هستند خراب کند ، در حالیکه تشخیص دهنده سعی می کند به درستی نمونه های حقیقی و تولید شده را دسته بندی کند.

در ادامه مثالی از یک GAN ساده برای تولید اعداد MNIST را می بینید:

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# تعریف سازنده (Generator)
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))

# تعریف تشخیص دهنده (Discriminator)
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(128, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# تعریف GAN
gan = Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

در این مثال، یک GAN ساده برای تولید اعداد MNIST تعریف شده است. شبکه سازنده ورودی خود را به صورت یک بردار نویز 100 بعدی دریافت می کند و یک تصویر خاکستری 28x28 را خروجی می دهد. شبکه تشخیص دهنده ورودی خود را به صورت تصویری 28x28 دریافت می کند و احتمال اینکه تصویر حقیقی است (از داده های آموزشی) را خروجی می دهد. سپس مدل GAN به صورت توافقی آموزش داده می شود، جایی که سازنده سعی می کند تشخیص دهنده را به اعتقاد دادن به اینکه نمونه های تولید شده به واقع حقیقی هستند خراب کند.

نتیجه گیری

در این آموزش، مفاهیم و معماری های کلیدی را درباره مدل های یادگیری عمیق مختلف شامل شبکه های عصبی وابسته به ساز و کار (CNNs)، شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)، حافظه کوتاه مدت بلند (LSTMs) و شبکه های مولد مقابله گرا (GANs) پوشش داده ایم. همچنین، مثال ها و برش های کدی خاصی ارائه کرده ایم تا نشان دهیم چگونه می توان این مدل ها را با استفاده از کتابخانه های TensorFlow و Keras پیاده سازی کرد.

یادگیری عمیق یک زمینه قدرتمند و چند منظوره است که کاربردهای زیادی در زمینه هایی نظیر پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و مدل سازی مولد دارد. همانطور که این زمینه بهبود می یابد، مهم است که با تازه ترین توسعه ها و شیوه های کاربردی آن آشنا شویم. امیدواریم این آموزش به شما یک پایه محکم در یادگیری عمیق ارائه داده باشد و شما را ترغیب کند تا این تکنیک ها را بیشتر بررسی کنید.

چگونگی انتخاب آسانترین GPU برای بارکاری های هوش مصنوعی راهنمایی برای درک آسان شبکه های عصبی تغییرمحور در TensorFlow