معماری چیپ های انویدیا (آمپر): چه هستند و چه کاربردی دارند؟
معماری چیپ های انویدیا (آمپر) Nvidia Ampere Architecture Chips یک جهش بزرگ در فناوری پردازش گرافیکی محسوب میشود که در طیف وسیعی از محصولات مانند مصرف پردازندههای گرافیکی عمومی مانند بازی ها، پردازش گرافیک کاری حرفهای و مرکز داده به کار میرود. این معماری، جانشین معماریهای Turing و Volta است و به منظور بهبود عملکرد در حوزههای مانند رندرینگ، استنباط هوش مصنوعی، رایانش ابری، سیستمهای تعبیهشده خودرویی، یادگیری ماشین، محاسبات علمی و گرافیکهای مبتنی بر ردیابی پرتو (Ray Tracing) یا (RTX) طراحی شده است.
چیپ چیست؟
یک چیپ یا ریزتراشه، قطعهای کوچک از ماده نیمهرسانا (معمولاً سیلیکون) است که یک مدار مجتمع (IC) را در خود جای میدهد و وظایف مختلف محاسباتی را انجام میدهد. این چیپها بهعنوان “مغز” دستگاههای الکترونیکی مدرن عمل میکنند و دستورالعملها را پردازش کرده و دادهها را مدیریت میکنند. در زمینه پردازندههای گرافیکی (GPU)، چیپ مسئول انجام محاسبات گرافیکی پیچیده مانند رندر تصاویر، مدلسازی سهبعدی، رمزگذاری ویدئو و گرافیکهای بازی است.
تعریف چیپهای انویدیا
چیپهای انویدیا به دستگاههای نیمهرسانا اشاره دارند که توسط انویدیا برای استفاده در پردازندههای گرافیکی (GPU) توسعه داده میشوند. این چیپها یا تراشهها بخش اصلی کارتهای گرافیک انویدیا هستند و مسئول اجرای محاسبات موازی پرسرعتی هستند که برای بازیها، ایستگاههای کاری حرفهای، محاسبات مرکز داده و وظایف مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) مورد نیاز است. چیپهای انویدیا بر اساس معماریهای مختلف مانند: معماری آمپر انویدیا (NVIDIA Ampere Architecture) توسعه مییابند که با گذشت زمان برای ارائه عملکرد بهتر، بهرهوری بیشتر در مصرف انرژی و کارایی بهتر تکامل مییابند.
تاریخچه نسل چیپهای انویدیا
چیپهای انویدیا بر اساس معماریهای GPU مختلف توسعه داده میشوند. در اینجا برخی از معماریهای مهم GPU انویدیا و چیپهای مربوط به آنها آورده شده است:
- Fermi (2010)
- یکی از معماریهای اولیه انویدیا که تحول بزرگی در محاسبات عمومی روی GPU (GPGPU) ایجاد کرد.
- برای اولین بار هستههای CUDA را معرفی کرد که اجازه میدهد GPU برای محاسبات موازی در کاربردهای مختلف، فراتر از رندر گرافیک، مورد استفاده قرار گیرد.
- Kepler (2012)
- بر بهبود بهرهوری انرژی و ارائه عملکرد بهتر تمرکز داشت.
- در سری GeForce 600 و ۷۰۰ و سری Tesla K استفاده شد.
- Maxwell (2014)
- به دلیل افزایش چشمگیر بهرهوری انرژی و بهبود عملکرد در بازیها و کارهای حرفهای شناخته میشود.
- در GPUهای سری GeForce 900 استفاده شد.
- Pascal (2016)
- بهبود عملکرد و پهنای باند حافظه، معرفی حافظه GDDR5X و HBM2 را به ارمغان آورد.
- در کارتهای GeForce GTX سری ۱۰ و Tesla P استفاده شد.
- Volta (2017)
- بیشتر بر وظایف هوش مصنوعی و یادگیری عمیق متمرکز بود.
- اولین بار هستههای Tensor را معرفی کرد که GPUها را برای وظایف AI کارآمدتر میکرد.
- در Tesla V100 و کارتهای Quadro بعدی استفاده شد.
- Turing (2018)
- اولین معماری که ردیابی نور (پرتو) در لحظه (Real-Time Ray Tracing) را از طریق هستههای RT معرفی کرد و قابلیتهای AI را با هستههای Tensor ارتقا داد.
- در کارتهای GeForce RTX سری ۲۰ و Quadro RTX استفاده شد.
- Ampere (2020)
- یک جهش بزرگ برای انویدیا در محاسبات گیمینگ و حرفهای.
- از ردیابی پرتو نسل دوم، هستههای Tensor نسل سوم و عملکرد بهینه در کاربردهای مختلف پشتیبانی میکند.
- چیپهای مربوطه:
- GA100: برای مراکز داده و وظایف AI (مانند A100).
- GA102: برای ایستگاههای کاری و گیمینگ (مانند RTX A6000، RTX 3090).
- GA104، GA106، GA107: برای GPUهای میانرده تا ابتدایی.
- Hopper (2022)
- جانشین Ampere، با تمرکز بر محاسبات مرکز داده و AI.
- Blackwell (منتظره در ۲۰۲۴)
- معماری آینده که احتمالاً پس از Hopper خواهد آمد و هم بازارهای مصرفکننده و هم حرفهای را هدف قرار میدهد.
انواع نسلهای چیپهای انویدیا برای پاسخگویی به نیازهای روزافزون در زمینه گیمینگ، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و محاسبات حرفهای تکامل یافتهاند.
ویژگیهای اصلی چیپهای Ampere
- هستههای CUDA: هر پردازنده گرافیکی Ampere با معماری بهینهشده هستههای CUDA ارائه میشود که عملکرد FP32 را دو برابر میکند و به این ترتیب توان پردازش موازی را برای بازیها، هوش مصنوعی و محاسبات پیشرفته بهبود میدهد.
- هستههای Tensor: نسل سوم هستههای Tensor در معماری Ampere تا ۲ برابر عملکرد بهتری نسبت به نسلهای قبلی دارند. این هستهها بهویژه برای بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شتابدهنده عملیاتهایی مانند ضرب ماتریس در یادگیری عمیق هستند.
- هستههای Ray Tracing: تراشههای Ampere دارای هستههای ردیابی پرتو نسل دوم هستند که برای رندرینگ واقعگرایانه گرافیکی به کار میروند. این هستهها نورپردازی، سایهها و بازتابهای پیچیده را مدیریت میکنند.
- حافظه: معماری Ampere شامل حافظههای HBM2 (در پردازندههای گرافیکی مرکز داده) و GDDR6/GDDR6X (در پردازندههای گرافیکی مصرفکننده و حرفهای) است.
- فناوری MIG: قابلیت Multi-Instance GPU (MIG) امکان تقسیم پردازندههای گرافیکی مرکز داده (مانند Nvidia A100) به هفت بخش مجزا را فراهم میکند که هر کدام به عنوان یک GPU مستقل کار میکنند.
- پشتیبانی از دقتهای مختلف: Ampere از چندین نوع دقت (FP16, FP32, FP64, bfloat16 و TensorFloat-32 (TF32)) پشتیبانی میکند.
- NVLink 3.0: یک ارتباط با سرعت بالا برای سیستمهای چند GPU که ارتباط سریع میان GPUها را فراهم میکند.
- PCIe 4.0: تراشههای Ampere از PCI Express 4.0 پشتیبانی میکنند که ارتباط سریعتری میان پردازنده و سیستم را فراهم میکند.
شرکتهای تولیدکننده چیپهای Ampere
چیپهای Ampere توسط شرکت Nvidia Corporation طراحی شدهاند. با این حال، تولید فیزیکی آنها توسط دو شرکت اصلی انجام میشود:
- Samsung: تراشههایی مانند GA102، GA104، GA106 و GA107 با استفاده از فرآیند ۸ نانومتری سامسونگ ساخته میشوند.
- TSMC: تراشه GA100 با استفاده از فرآیند ۷ نانومتری TSMC ساخته میشود.
کاربردهای چیپهای Ampere
- مراکز داده: پردازندههایی مانند Nvidia A100 در مراکز داده استفاده میشوند و کارهای سنگین مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را شتاب میبخشند.
- موارد استفاده: استنباط هوش مصنوعی، آموزش مدلهای یادگیری عمیق، خدمات ابری و محاسبات پیشرفته.
- ایستگاههای کاری حرفهای: تراشههای Ampere مانند RTX A6000 و RTX A5000 در ایستگاههای کاری حرفهای برای صنایع خلاق، معماری، شبیهسازی و طراحی استفاده میشوند.
- موارد استفاده: رندر سهبعدی، تولید ویدیو، شبیهسازی و واقعیت مجازی (VR).
- گیمینگ و تولید محتوا: پردازندههای سری GeForce RTX 30 از Ampere برای برنامههای مصرفکننده استفاده میکنند، بهویژه در بازیها و پخش زنده.
- موارد استفاده: بازیهای با ردیابی پرتو، ویرایش ویدیوی ۴K، استریم و رندرینگ واقعگرایانه.
- سیستمهای تعبیهشده: چیپهای مبتنی بر Orin (GA10B) در سیستمهای خودرویی و رباتیک استفاده میشوند.
- موارد استفاده: رانندگی خودکار، پردازش هوش مصنوعی در لبه شبکه، رباتیک و شهرهای هوشمند.
انواع چیپ: در اینجا توضیح مفصلی از چیپهای معماری Ampere انویدیا آورده شده است
GA100
- کاربرد: مراکز داده (مانند NVIDIA A100)
- فرآیند تولید: TSMC با فرآیند ۷ نانومتری FinFET
- ویژگیهای کلیدی:
- طراحی شده برای محاسبات با عملکرد بالا (HPC)، یادگیری عمیق، وظایف هوش مصنوعی و شبیهسازیهای علمی.
- پشتیبانی از فناوری GPU چندگانه (MIG) که به یک GPU امکان تقسیم به چندین نمونه را میدهد و بهرهوری در محیطهای ابری را افزایش میدهد.
- هستههای Tensor با عملکرد دقت دوبرابری (FP64) برای محاسبات علمی.
- حافظه HBM2 برای پردازش دادهها با پهنای باند بالا (تا ۸۰ گیگابایت HBM2e).
- مقیاسپذیری گسترده با NVLink 3.0 که ارتباطات GPU به GPU را برای محاسبات موازی بهبود میبخشد.
GA102
- کاربرد: ایستگاههای کاری، بازی، مراکز داده
- مثالها: RTX A6000، GeForce RTX 3090، A40
- فرآیند تولید: فرآیند ۸ نانومتری سفارشی سامسونگ
- ویژگیهای کلیدی:
- طراحی شده برای GPUهای دسکتاپ با عملکرد بالا برای تولیدکنندگان محتوا، گیمرها و کاربردهای حرفهای.
- حافظه GDDR6X (تا ۴۸ گیگابایت در مدلهای ایستگاه کاری).
- هستههای Tensor با عملکرد بالا برای هوش مصنوعی و هستههای ردیابی پرتو نسل دوم (RT) برای ردیابی پرتو بهصورت بلادرنگ.
GA103
- کاربرد: ایستگاههای کاری موبایل، لپتاپها
- مثالها: RTX A5500 Mobile، RTX 3080 Ti Laptop GPU
- فرآیند تولید: فرآیند ۸ نانومتری سامسونگ
- ویژگیهای کلیدی:
- استفاده عمدتاً در نسخههای موبایل برای لپتاپهای با عملکرد بالا.
- حافظه معمولاً تا ۱۶ گیگابایت GDDR6 در دستگاههای موبایل، طراحی شده برای عملکرد در حرکت.
GA104
- کاربرد: لپتاپهای ردهبالا، ایستگاههای کاری دسکتاپ، رایانههای بازی
- مثالها: RTX A4000، GeForce RTX 3070
- ویژگیهای کلیدی:
- موجود در ایستگاههای کاری و لپتاپهای ردهمیانی تا ردهبالا، ارائه عملکرد عالی برای کاربردهای خلاقانه و بازی.
GA106
- کاربرد: ایستگاههای کاری ردهمیانی، لپتاپهای گیمینگ
- مثالها: RTX A2000 (دسکتاپ و موبایل)، RTX 3060
- فرآیند تولید: ۸ نانومتری سامسونگ
- ویژگیهای کلیدی:
- طراحی شده برای ارائه ردیابی پرتو و شتاب هوش مصنوعی با بودجه کمتر، مناسب برای لپتاپها و دسکتاپهای ردهمیانی.
GA107
- کاربرد: ایستگاههای کاری ابتدایی، لپتاپها
- مثالها: RTX A1000 Mobile، RTX 3050 Ti Laptop GPU
- فرآیند تولید: فرآیند ۸ نانومتری سامسونگ
- ویژگیهای کلیدی:
- کارت گرافیک حرفهای سطح ابتدایی برای ایستگاههای کاری قابل حمل و لپتاپهای با بودجه کمتر.
GA10B
- کاربرد: سیستمهای تعبیهشده، پردازش هوش مصنوعی
- مثالها: AGX Orin، Orin NX
- ویژگیهای کلیدی:
- طراحی شده برای سیستمهای تعبیهشده و سیستمهای خودکار با تمرکز بر شتاب هوش مصنوعی، مانند خودروهای خودران و رباتیک.
نتیجهگیری:
معماری Ampere با ویژگیهای پیشرفتهای مانند هستههای Tensor، هستههای RT و فناوری MIG، تراشهای چندمنظوره برای کاربردهای هوش مصنوعی، محاسبات پیشرفته، گرافیکهای لحظهای و تحقیقات علمی ارائه میدهد.
هر یک از چیپهای معماری Ampere به بازار خاصی اختصاص دارند، از کاربردهای مرکز داده با عملکرد بسیار بالا (GA100) تا راهکارهای کارآمد و کممصرف برای ایستگاههای کاری موبایل (GA107 و GA10B). این معماری ترکیبی از قدرت، کارایی و دقت را ارائه میدهد که برای حرفهایها در حوزههایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، شبیهسازی و صنایع خلاق ایدهآل است.