کارت گرافیگ دیتا‌سنتر انویدیا NVIDIA L40S 48GB

کاربردها و مخاطبین کارت گرافیگ NVIDIA L40S 48GB:

1. AI مولد و پردازش‌های یادگیری ماشین:
   کارت L40S برای توسعه‌دهندگان و محققان AI که به دنبال شتاب‌دهی به آموزش و استنتاج مدل‌های پیچیده مولد هستند، بسیار مناسب است. به عنوان مثال، شرکت‌های فعال در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) و شبیه‌سازی‌های هوش مصنوعی می‌توانند از قدرت این کارت برای آموزش مدل‌های زبان بزرگ استفاده کنند.

2. رندرینگ و گرافیک 3D:
   طراحان گرافیک و توسعه‌دهندگان بازی که نیاز به رندرینگ واقعی‌زمان و تولید محتوای گرافیکی با کیفیت بالا دارند، می‌توانند از L40S بهره‌مند شوند. کارت L40S شتاب‌دهی ردیابی پرتو و شبیه‌سازی‌های فیزیکی را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد.

3. شبیه‌سازی‌های صنعتی و مهندسی:
   در صنایع مهندسی، معماری، و ساخت‌وساز، کارت L40S می‌تواند در شبیه‌سازی‌های پیچیده فیزیکی و مهندسی برای تسریع رندرینگ و شبیه‌سازی‌های دقیق استفاده شود.

4. ساخت و مدیریت متاورس:
   توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارهایی که به دنبال ایجاد و مدیریت برنامه‌های متاورس و شبیه‌سازی‌های دیجیتال هستند، می‌توانند از کارت L40S برای اجرای برنامه‌های مبتنی بر Omniverse و OpenUSD استفاده کنند.

5. داده‌های کلان و علوم داده:
   محققان داده و متخصصان علوم داده می‌توانند از کارت L40S برای پردازش داده‌های کلان و تحلیل‌های پیچیده استفاده کنند، به‌ویژه در کاربردهایی که به پردازش سریع داده‌های AI و یادگیری ماشین نیاز دارند.

مثال‌های کاربردی:

1. AI مولد:
   یک استارتاپ که در حال توسعه مدل‌های زبان طبیعی است، می‌تواند با استفاده از کارت L40S، آموزش مدل‌های زبانی بزرگ و همچنین بهبود عملکرد استنتاج مدل‌ها را تا ۵ برابر افزایش دهد.

2. رندرینگ 3D و شبیه‌سازی‌های مهندسی:
   شرکت‌های طراحی محصولات صنعتی می‌توانند از کارت L40S برای رندرینگ واقع‌گرایانه و شبیه‌سازی‌های معماری و مهندسی استفاده کنند، به‌ویژه برای تحلیل‌های زمانی واقعی در پروژه‌های ساختمانی بزرگ.

3. متاورس و شبیه‌سازی‌های دیجیتال:
   یک استودیو توسعه‌دهنده بازی و برنامه‌های متاورس می‌تواند از L40S برای خلق تجربه‌های واقع‌گرایانه در دنیای مجازی و شبیه‌سازی‌های دقیق استفاده کند.

NVIDIA L40S با ارائه عملکرد بی‌نظیر در زمینه‌های مختلف مانند AI، گرافیک و شبیه‌سازی، به ابزاری ایده‌آل برای توسعه‌دهندگان، محققان و صنایع پیشرفته تبدیل شده است.

مواردی که کارت گرافیگ NVIDIA L40S 48GB ممکن است مناسب نباشد

۱. کاربردهای سبک یا عمومی: برای وظایف روزمره یا کاربردهای سبک، استفاده از L40S به دلیل هزینه بالا مقرون‌به‌صرفه نیست.​

۲. بازی‌های رایانه‌ای: اگرچه L40S توانایی پردازش گرافیکی بالایی دارد، اما برای کاربردهای گیمینگ طراحی نشده است.​

۳. سیستم‌های با محدودیت مصرف انرژی: با مصرف توان ۳۵۰ وات، L40S ممکن است برای سیستم‌هایی با محدودیت مصرف انرژی مناسب نباشد.​

۴. بودجه محدود: با توجه به هزینه‌ی بالای NVIDIA L40S، ممکن است برای پروژه‌هایی با بودجه‌ی محدود گزینه‌های اقتصادی‌تری در دسترس باشد. با این حال، این موضوع بستگی به نیازهای محاسباتی و نوع پروژه دارد.

اما برای افرادی که به دقت و توان پردازشی بالا در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، آموزش و استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، رندرینگ و گرافیک سه‌بعدی، شبیه‌سازی‌های صنعتی و علمی (مانند CFD و FEA) و همچنین توسعه و اجرای برنامه‌های متاورس با NVIDIA Omniverse نیاز دارند، کارت گرافیک NVIDIA L40S 48GB به دلیل انعطاف‌پذیری بالا، کارایی بهینه در پردازش‌های موازی و قیمت مناسب نسبت به رقبا، می‌تواند یکی از مقرون‌به‌صرفه‌ترین انتخاب‌ها باشد.

انتخاب این کارت گرافیک به جزئیات پروژه و پیچیدگی پردازش‌های موردنیاز بستگی دارد و در برخی موارد، ممکن است نیازمند بررسی بیشتر یا دریافت مشاوره تخصصی باشد. بخش مشاوره دکمه‌ها، با آگاهی از گواهی‌های انویدیا و نمونه‌های اجرایی موفق، می‌تواند در تصمیم‌گیری بهتر به شما کمک کند. همین حالا تماس بگیرید.

نسل بعدی ایستگاه‌های کاری اینجاست

پردازنده‌های Intel و AMD، همراه با کارت‌های گرافیک NVIDIA، نسل بعدی پلتفرم‌های ایستگاه کاری OEM را معرفی می‌کنند. این ایستگاه‌های کاری جدید که توسط پردازنده‌های پیشرفته Intel® Xeon Scalable و AMD EPYC، کارت‌های گرافیک NVIDIA L40S و کارت‌های شبکه هوشمند NVIDIA ConnectX® تامین می‌شوند، عملکردی بی‌سابقه برای حرفه‌ای‌های خلاق را به ارمغان می‌آورند.

بارهای کاری: شتاب‌دهی چندین بار کاری

AI مولد:
با قابلیت‌های شتاب‌دهی AI، گرافیک و رسانه نسل بعدی، L40S تا ۵ برابر عملکرد استنتاج بالاتری نسبت به کارت NVIDIA A40 نسل قبلی ارائه می‌دهد.

آموزش و استنتاج LLM:
هسته‌های تنسور نسل چهارم با پشتیبانی از FP8 عملکرد محاسباتی AI استثنائی برای شتاب‌دهی به آموزش و استنتاج مدل‌های LLM و AI مولد فراهم می‌کنند.

رندرینگ و گرافیک 3D:
با هسته‌های RT نسل سوم که عملکرد ردیابی پرتو در زمان واقعی را تا دو برابر افزایش می‌دهند، کارت L40S برای تولید محتوای بصری خیره‌کننده و جریان‌های کاری خلاقانه با کیفیت بالا مناسب است.

NVIDIA Omniverse:
برای ایجاد و اجرای برنامه‌های متاورس. کارت L40S عملکرد بی‌نظیری را برای شبیه‌سازی 3D و جریان‌های کاری مبتنی بر OpenUSD فراهم می‌کند.

NVIDIA OVX L40S:
این ترکیب با فناوری‌های NVIDIA Spectrum-X Ethernet و نرم‌افزار NVIDIA AI Enterprise، عملکرد پیشرفته‌ای را برای شتاب‌دهی به تحول دیجیتال با AI مولد در مراکز داده‌ها فراهم می‌آورد.

توضیحات تکمیلی برای بررسی عملکرد و دقت محاسباتی:

در ادامه، توضیحات تکمیلی برای بررسی عملکرد و دقت محاسباتی کارت گرافیک NVIDIA L40S ارائه شده است. این بخش شامل تحلیل، مثال‌های دقیق و مقایسه‌های کاربردی برای ارزیابی کارایی این کارت گرافیک در سطوح مختلف دقت محاسباتی است. هدف این متن، ارائه‌ی اطلاعاتی ارزشمند و دقیق برای متخصصان حوزه‌ی پردازش و هوش مصنوعی است تا بتوانند با درک بهتری از قابلیت‌های این سخت‌افزار، تصمیمات بهینه‌تری اتخاذ کنند.

بررسی عملکرد و دقت محاسباتی NVIDIA L40S

کارت گرافیک NVIDIA L40S دارای مشخصات پردازشی بالایی است که برای کاربردهای محاسباتی، یادگیری ماشین، رندرینگ و پردازش‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. مشخصات ذکر شده در مورد عملکرد این کارت عمدتاً به واحدهای پردازش تنسور (Tensor Cores) و عملکرد عمومی در دقت‌های مختلف محاسباتی مربوط می‌شوند. در ادامه، هر یک از این مشخصات را توضیح می‌دهیم.

۱. RT Core Performance – 209 TFLOPS

(عملکرد هسته‌های رهگیری پرتو – ۲۰۹ ترافلاپس)

• هسته‌های RT Cores یا Ray Tracing Cores به طور خاص برای پردازش نورپردازی فیزیکی و بازتاب‌ها در گرافیک‌های سه‌بعدی و شبیه‌سازی‌های تصویری طراحی شده‌اند.
• مقدار ۲۰۹ TFLOPS نشان می‌دهد که این کارت قادر است ۲۰۹ تریلیون عملیات محاسباتی مربوط به رهگیری پرتو را در ثانیه انجام دهد.
• چرا مهم است؟ این ویژگی باعث می‌شود رندرینگ واقع‌گرایانه، بازی‌های با گرافیک بالا، و شبیه‌سازی‌های صنعتی دقیق‌تر و سریع‌تر اجرا شوند.

۲. FP32 TFLOPS – 91.6

(عملکرد FP32 – 91.6 ترافلاپس)

• FP32 (Floating Point 32-bit) یک دقت محاسباتی معمول در پردازنده‌های گرافیکی است که برای بسیاری از کاربردهای علمی، مهندسی و هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
• مقدار ۹۱.۶ TFLOPS نشان می‌دهد که L40S قادر است ۹۱.۶ تریلیون عملیات ممیز شناور ۳۲ بیتی را در ثانیه انجام دهد.
• چرا مهم است؟ FP32 یکی از دقت‌های استاندارد در پردازش گرافیکی و شبیه‌سازی‌های عددی است و عملکرد بالا در این سطح، برای توسعه‌دهندگان گرافیک و علوم داده بسیار مهم است.

۳. TF32 Tensor Core TFLOPS – 183 | 366*

(عملکرد هسته‌های تنسور در دقت TF32 – بین ۱۸۳ و ۳۶۶ ترافلاپس)

• TF32 (Tensor Float 32) یک دقت محاسباتی است که NVIDIA برای یادگیری ماشین و مدل‌های هوش مصنوعی معرفی کرده است.
• مقدار ۱۸۳ TFLOPS بدون پراکندگی (Sparsity) و ۳۶۶ TFLOPS با پراکندگی (Sparsity) نشان می‌دهد که در حالت بهینه، عملکرد این هسته‌ها دو برابر می‌شود.
• چرا مهم است؟ این دقت در مدل‌های یادگیری ماشین و آموزش شبکه‌های عصبی بسیار کاربرد دارد و باعث افزایش سرعت آموزش مدل‌ها می‌شود.

۴. BFLOAT16 Tensor Core TFLOPS – 362.05 | 733*

(عملکرد هسته‌های تنسور در دقت BFLOAT16 – بین ۳۶۲ و ۷۳۳ ترافلاپس)

• BFLOAT16 (Brain Floating Point 16-bit) نوعی دقت محاسباتی نیمه‌دقیق (۱۶ بیتی) است که توسط Google برای شتاب‌دهی به یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی توسعه داده شد.
• مقدار ۳۶۲.۰۵ TFLOPS بدون پراکندگی و ۷۳۳ TFLOPS با پراکندگی نشان می‌دهد که این کارت برای استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق و پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی بسیار قدرتمند است.
• چرا مهم است؟ این دقت برای آموزش و استنتاج مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) مانند GPT و Llama 2 بسیار مناسب است، زیرا باعث بهینه‌سازی مصرف حافظه و افزایش سرعت پردازش می‌شود.

عملکرد در مدل‌های تولید تصویر (Image Generative AI)

مفهوم اندازه‌گیری: Stable Diffusion (تصاویر در دقیقه)

• Stable Diffusion یکی از مدل‌های محبوب برای تولید تصویر از طریق هوش مصنوعی است که میزان پردازش آن به تعداد تصاویر پردازش‌شده در دقیقه اندازه‌گیری شده است.
• پردازش در سه تنظیم مختلف اندازه تصویر بررسی شده است:
  • SD (512×512) → تولید تصاویر کوچک
  • SD (1024×1024) → تولید تصاویر با وضوح بالا
  • SDXL (1024×1024) → مدل Stable Diffusion XL که پردازش سنگین‌تری دارد

تحلیل نتایج عملکرد:

1. SD (512×512) → عملکرد بالاتر از بقیه، نزدیک به ۸۰-۹۰ تصویر در دقیقه
2. SD (1024×1024) → کاهش عملکرد، تقریباً یک‌سوم کمتر از حالت ۵۱۲×۵۱۲
3. SDXL (1024×1024) → کاهش بیشتر عملکرد، زیرا SDXL یک مدل پیچیده‌تر با نیاز پردازشی بالاتر است.

نتیجه‌گیری:

• هرچه اندازه تصویر بزرگ‌تر باشد، تعداد تصاویر پردازش‌شده در دقیقه کاهش می‌یابد.
• مدل SDXL به دلیل پیچیدگی بالاتر و تعداد پارامترهای بیشتر، سرعت پردازش کمتری دارد.
• استفاده از FP16 و TensorRT 8.6.1 نشان می‌دهد که پردازش با دقت کاهش‌یافته انجام شده، که باعث بهبود کارایی می‌شود.

عملکرد در استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Inference)

مفهوم اندازه‌گیری: تاخیر در پردازش اولین توکن (1st Token Latency)

• در مدل‌های زبانی، تأخیر در تولید اولین توکن (کلمه/حرف) بسیار مهم است.
• این آزمایش برای سه مدل از خانواده Llama 2 انجام شده است:
  • Llama 2 – 7B → کوچک‌ترین مدل با ۷ میلیارد پارامتر
  • Llama 2 – 13B → مدل میانی با ۱۳ میلیارد پارامتر
  • Llama 2 – 70B → بزرگ‌ترین مدل با ۷۰ میلیارد پارامتر

تحلیل نتایج عملکرد:

1. Llama 2 – 7B → کمترین تأخیر، در محدوده زیر ۵۰ میلی‌ثانیه
2. Llama 2 – 13B → افزایش تأخیر، در محدوده بین ۱۰۰-۱۵۰ میلی‌ثانیه
3. Llama 2 – 70B → تأخیر بسیار زیاد، نزدیک به ۷۰۰-۷۵۰ میلی‌ثانیه

نتیجه‌گیری:

• هرچه مدل بزرگ‌تر باشد، زمان تولید اولین توکن بیشتر می‌شود.
• Llama 2 – 70B بسیار سنگین‌تر از سایر مدل‌ها است و نیاز پردازشی بیشتری دارد.
• استفاده از FP8 برای پردازش مدل‌ها نشان می‌دهد که NVIDIA L40S از دقت پایین‌تر برای افزایش سرعت استفاده کرده است.

۵. FP16 Tensor Core TFLOPS – 362.05 | 733*

(عملکرد هسته‌های تنسور در دقت FP16 – بین ۳۶۲ و ۷۳۳ ترافلاپس)

• FP16 (Floating Point 16-bit) یک دقت محاسباتی است که بین سرعت پردازش و دقت محاسباتی تعادل ایجاد می‌کند.
• مقدار ۳۶۲.۰۵ TFLOPS بدون پراکندگی و ۷۳۳ TFLOPS با پراکندگی نشان می‌دهد که این کارت در این دقت نیز عملکرد بسیار بالایی دارد.
• چرا مهم است؟ FP16 معمولاً در یادگیری ماشین، رندرینگ، و پردازش‌های گرافیکی برای کاهش مصرف حافظه و افزایش سرعت پردازش استفاده می‌شود.

۶. FP8 Tensor Core TFLOPS – 733 | 1,466*

(عملکرد هسته‌های تنسور در دقت FP8 – بین ۷۳۳ و ۱,۴۶۶ ترافلاپس)

• FP8 (Floating Point 8-bit) یک دقت محاسباتی کم‌حجم‌تر از FP16 است که برای بهینه‌سازی سرعت در پردازش‌های یادگیری عمیق معرفی شده است.
• مقدار ۷۳۳ TFLOPS بدون پراکندگی و ۱,۴۶۶ TFLOPS با پراکندگی نشان می‌دهد که L40S در این دقت عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد.
• چرا مهم است؟ در مدل‌های Transformer، GPT و LLMهای بزرگ، استفاده از FP8 باعث افزایش سرعت استنتاج مدل‌ها با حداقل افت دقت در پردازش می‌شود.

۷. Peak INT8 Tensor TOPS – 733 | 1,466*

(عملکرد هسته‌های تنسور در دقت INT8 – بین ۷۳۳ و ۱,۴۶۶ ترافلاپس)

• INT8 (Integer 8-bit) یک دقت محاسباتی عدد صحیح است که برای استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
• مقدار ۷۳۳ TOPS بدون پراکندگی و ۱,۴۶۶ TOPS با پراکندگی نشان می‌دهد که L40S در استنتاج مدل‌های کم‌حجم‌شده (Quantized Models) فوق‌العاده عمل می‌کند.
• چرا مهم است؟ INT8 در پردازش‌های تشخیص تصویر، NLP و AI روی دستگاه‌های کم‌مصرف بسیار کاربرد دارد.

۸. Peak INT4 Tensor TOPS – 733 | 1,466*

(عملکرد هسته‌های تنسور در دقت INT4 – بین ۷۳۳ و ۱,۴۶۶ ترافلاپس)

• INT4 (Integer 4-bit) یک دقت محاسباتی فوق‌العاده کم‌حجم است که معمولاً برای مدل‌های بهینه‌سازی‌شده و شبکه‌های عصبی سبک استفاده می‌شود.
• مقدار ۷۳۳ TOPS بدون پراکندگی و ۱,۴۶۶ TOPS با پراکندگی نشان می‌دهد که L40S می‌تواند با کاهش دقت، سرعت پردازش را دو برابر کند.
• چرا مهم است؟ این دقت برای پردازش‌های AI با سخت‌افزارهای کم‌مصرف و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های محدود از نظر قدرت پردازش مفید است.

*مفهوم (Sparsity) چیست؟

عبارت “Sparsity” به بهینه‌سازی محاسبات از طریق حذف مقادیر صفر یا کم‌اهمیت در عملیات ریاضی شبکه‌های عصبی اشاره دارد.

• در یادگیری ماشین، بسیاری از وزن‌های شبکه عصبی مقادیر بسیار کوچک یا صفر دارند که می‌توان آن‌ها را حذف کرد.
• NVIDIA با استفاده از تکنیک “Structured Sparsity” این امکان را فراهم می‌کند که برخی از مقادیر را حذف کند و در نتیجه، سرعت پردازش را تقریباً دو برابر افزایش دهد.
• به همین دلیل، مقادیر عملکرد با پراکندگی (Sparsity) تقریباً ۲ برابر مقدار بدون پراکندگی هستند.

جمع‌بندی

• کارت گرافیک NVIDIA L40S دارای دقت‌های مختلف پردازشی (FP32, TF32, BFLOAT16, FP16, FP8, INT8, INT4) برای پردازش‌های گرافیکی، یادگیری ماشین و مدل‌های هوش مصنوعی است.
• مقدار TFLOPS و TOPS نشان‌دهنده تعداد عملیات پردازشی در ثانیه است.
• تکنیک Sparsity باعث افزایش دو برابری عملکرد در برخی دقت‌های پردازشی می‌شود.