در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، انتخاب کارت گرافیک مناسب برای پردازش‌های سنگین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از تصمیمات مهم برای پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و مدیران مراکز داده به شمار می‌رود. در این مقاله پنج مدل از کارت‌های گرافیک حرفه‌ای NVIDIA که برای کاربردهای هوش مصنوعی مناسب و نسبتاً اقتصادی محسوب می‌شوند را بررسی و مقایسه خواهیم کرد. همچنین، در پایان نحوه به‌کارگیری این کارت‌ها در سرورهای قدرتمندی همچون HPE ProLiant DL380 Gen10 را توضیح خواهیم داد.
معرفی کارت‌ها
1. Nvidia RTX A5000 – 24GB GDDR6
کارت گرافیک RTX A5000 از سری حرفه‌ای Ampere شرکت NVIDIA، دارای ۲۴ گیگابایت حافظه GDDR6 و پشتیبانی از Tensor Coreهای نسل سوم است. این کارت توازن مناسبی میان قدرت پردازشی، حافظه و مصرف انرژی فراهم می‌آورد و برای پروژه‌های متوسط تا بزرگ AI، مناسب است.
هسته CUDA: حدود ۸۱۹۲
قدرت FP32: تقریباً ۲۷ ترافلاپس
مصرف انرژی: حدود ۲۳۰ وات
2. Nvidia RTX 8000 – 48GB GDDR6
کارت RTX 8000 که بر پایه معماری Turing ساخته شده، با ۴۸ گیگابایت حافظه GDDR6، گزینه‌ای فوق‌العاده برای مدل‌های بسیار بزرگ است. هرچند معماری آن نسبت به Ampere قدیمی‌تر است، ولی ظرفیت حافظه بالا این کارت را برای بارهای حافظه‌محور ایده‌آل می‌کند.
هسته CUDA: حدود ۴۶۰۸
قدرت FP32: حدود ۱۶ ترافلاپس
مصرف انرژی: حدود ۲۹۵ وات
3. Nvidia RTX A6000 – 48GB GDDR6
RTX A6000 به عنوان جانشین واقعی RTX 8000، با معماری Ampere و ۴۸ گیگابایت حافظه GDDR6 ECC ارائه شده است. این کارت همزمان بالاترین ظرفیت حافظه و قدرت پردازشی نسل Ampere را ارائه می‌دهد و برای پیشرفته‌ترین پروژه‌های یادگیری عمیق، شبیه‌سازی و رندرینگ مناسب است.
هسته CUDA: حدود ۱۰۷۵۲
قدرت FP32: حدود ۳۸ ترافلاپس
مصرف انرژی: حدود ۳۰۰ وات
4. Nvidia Tesla T4 – 16GB GDDR6
Tesla T4 از کارت‌های سبک‌تر و کم‌مصرف‌تر (TDP حدود ۷۰ وات) NVIDIA است که بیشتر برای استنتاج (Inference) و بارهای عملیاتی سبک‌تر استفاده می‌شود. این کارت مقرون‌به‌صرفه، بسیار محبوب در مراکز داده با نیاز به استنتاج در مقیاس بزرگ است.
هسته CUDA: ۲۵۶۰
قدرت FP32: حدود ۸ ترافلاپس
مصرف انرژی: حدود ۷۰ وات
5. Nvidia Tesla L40S – 48GB GDDR6
کارت Tesla L40S از جدیدترین محصولات برای مراکز داده نسل آینده است. با ۴۸ گیگابایت حافظه GDDR6 و معماری Ada Lovelace، این کارت بهینه شده برای بارهای سنگین AI، HPC، و رندرینگ گرافیکی بسیار پیچیده است.
هسته CUDA: حدود ۱۸۴۳۲
قدرت FP32: بیش از ۹۰ ترافلاپس (با استفاده از FP8 بیشتر)
مصرف انرژی: حدود ۳۵۰ وات
مقایسه کلی
| مدل کارت | حافظه | معماری | قدرت FP32 | مصرف انرژی | کاربرد |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX A5000 | 24GB GDDR6 | Ampere | ~27 TFLOPS | 230W | آموزش و استنتاج مدل‌های متوسط |
| RTX 8000 | 48GB GDDR6 | Turing | ~16 TFLOPS | 295W | پروژه‌های حافظه محور |
| RTX A6000 | 48GB GDDR6 ECC | Ampere | ~38 TFLOPS | 300W | پروژه‌های فوق سنگین AI و HPC |
| Tesla T4 | 16GB GDDR6 | Turing | ~8 TFLOPS | 70W | استنتاج در مقیاس بالا |
| Tesla L40S | 48GB GDDR6 | Ada Lovelace | ~90 TFLOPS (با FP8) | 350W | AI مدرن، HPC، مدل‌های LLM |
تحلیل اقتصادی و فنی
اگر هدف شما دستیابی به بیشترین قدرت پردازشی با بودجه محدود باشد، RTX A5000 گزینه‌ای بسیار معقول است. این کارت با ارائه قدرت بالا و مصرف انرژی بهینه، مناسب پروژه‌های تحقیقاتی، استارت‌آپ‌ها و مراکز کوچک توسعه هوش مصنوعی است.
RTX 8000 اگرچه حافظه بالایی دارد، اما به دلیل معماری قدیمی‌تر نسبت به RTX A6000، از لحاظ راندمان قدرت به صرفه نیست و تنها در شرایطی که به شدت به فضای حافظه بالا نیاز دارید و بودجه محدودی دارید، توصیه می‌شود.
RTX A6000 بهترین گزینه برای پروژه‌های بسیار سنگین و حرفه‌ای است؛ جایی که نیاز به هم حافظه زیاد و هم قدرت پردازشی بالا دارید. در این حالت، اگر بودجه کافی باشد، سرمایه‌گذاری روی A6000 منطقی است.
Tesla T4 با مصرف برق بسیار پایین، انتخاب ایده‌آل برای پیاده‌سازی سامانه‌های استنتاج در مقیاس کلان است؛ برای مثال در مراکز داده‌ای که سرویس‌های پردازش زبان یا جستجوهای هوشمند ارائه می‌کنند.
Tesla L40S نسل جدیدی از کارت‌های AI است که بیشترین قدرت را در این لیست دارد. اگر هدف اجرای مدل‌های عظیم LLM مانند GPT یا BERT با سرعت بالا و در مقیاس سازمانی است، L40S انتخاب پیشروی آینده‌نگرانه خواهد بود، هرچند هزینه آن بالاتر است.
سرور پیشنهادی: HPE ProLiant DL380 Gen10
سرور HPE ProLiant DL380 G10 با ارائه شاسی‌های مناسب برای نصب کارت‌های گرافیک Double Width و پشتیبانی از ریداندانسی در پاور و سیستم تهویه، گزینه‌ای ایده‌آل برای پیاده‌سازی این کارت‌ها است. با افزودن کارت‌هایی نظیر RTX A5000 یا A6000 به DL380 G10، می‌توانید یک ایستگاه پردازشی پرقدرت برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی یا استنتاج آن‌ها راه‌اندازی کنید.
سرور DL380 G10 علاوه بر توانایی سخت‌افزاری بالا، با بهره‌گیری از قابلیت‌های مدیریتی iLO و پشتیبانی نرم‌افزاری وسیع، امکان مدیریت، بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری عملیات‌های AI را فراهم می‌کند.
جمع‌بندی
در انتخاب کارت گرافیک مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی، باید به نیاز پروژه، میزان بودجه، نوع بار پردازشی (Training یا Inference) و مقیاس توسعه توجه ویژه داشت. کارت‌هایی مانند RTX A5000 و Tesla T4 برای شروع مسیر بسیار منطقی و اقتصادی هستند، در حالی که کارت‌هایی نظیر RTX A6000 و Tesla L40S گزینه‌هایی برای پروژه‌های آینده‌نگر و فوق سنگین به شمار می‌آیند.
در نهایت، انتخاب زیرساختی همچون HPE ProLiant DL380 Gen10 در کنار این کارت‌ها، تضمین‌کننده عملکرد پایدار و مقیاس‌پذیر برای پروژه‌های هوش مصنوعی امروز و فرداست.
