🎓 کدام کارت گرافیک برای آموزش شبکه‌های عصبی مناسب‌تر است؟
در دنیای یادگیری عمیق، کارت گرافیک فقط یک قطعه سخت‌افزاری نیست، بلکه قلب پردازش مدل‌هاست!
در ادامه نگاهی تخصصی به محبوب‌ترین GPUها برای آموزش شبکه‌های عصبی داریم:
---
🏢 مراکز تحقیقاتی و دیتاسنترها
🔹 NVIDIA A100
با حافظه بالا (۴۰ یا ۸۰ گیگ HBM2e)، قدرت فوق‌العاده FP16، و پشتیبانی از NVLink، انتخاب شماره یک برای آموزش مدل‌های بزرگ مثل LLMهاست.
🔹 H100 / H200
نسل جدیدتر A100 که در سال ۲۰۲۴-۲۰۲۵ توسط شرکت‌هایی مثل Meta و OpenAI در مقیاس بالا استفاده میشود.
---
💻 توسعه‌دهندگان مستقل و محققان
🔹 RTX 3080 / 3090 / 4090
محبوب بین پژوهشگران و فریلنسرها؛ قدرت بالا، قیمت منطقی و نصب ساده روی دسکتاپ.
🔹 RTX 5070 Ti / 5080
در سال ۲۰۲۵ مدل‌های جدیدتری با حافظه ۱۶ تا ۲۴ گیگ معرفی شدند که برای پروژه‌های بینایی ماشین و مدل‌های متوسط کاملاً کافی هستند.
---
📊 بازار و واقعیت
📌 بیش از ۹۰٪ پروژه‌های AI جهان روی کارت‌های NVIDIA آموزش داده می‌شن.
📌 سری‌های A100 و RTX همچنان صدرنشین بازار تحقیقات یادگیری ماشین هستند.
📌 پشتیبانی قوی CUDA و cuDNN از سوی NVIDIA دلیل اصلی این تسلط است.
---
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #GPU #کارت_گرافیک #NVIDIA #DeepLearning #ML #AI #کدینگ #تحلیل_تخصصی
@rss_ai_ir
در دنیای یادگیری عمیق، کارت گرافیک فقط یک قطعه سخت‌افزاری نیست، بلکه قلب پردازش مدل‌هاست!
در ادامه نگاهی تخصصی به محبوب‌ترین GPUها برای آموزش شبکه‌های عصبی داریم:
---
🏢 مراکز تحقیقاتی و دیتاسنترها
🔹 NVIDIA A100
با حافظه بالا (۴۰ یا ۸۰ گیگ HBM2e)، قدرت فوق‌العاده FP16، و پشتیبانی از NVLink، انتخاب شماره یک برای آموزش مدل‌های بزرگ مثل LLMهاست.
🔹 H100 / H200
نسل جدیدتر A100 که در سال ۲۰۲۴-۲۰۲۵ توسط شرکت‌هایی مثل Meta و OpenAI در مقیاس بالا استفاده میشود.
---
💻 توسعه‌دهندگان مستقل و محققان
🔹 RTX 3080 / 3090 / 4090
محبوب بین پژوهشگران و فریلنسرها؛ قدرت بالا، قیمت منطقی و نصب ساده روی دسکتاپ.
🔹 RTX 5070 Ti / 5080
در سال ۲۰۲۵ مدل‌های جدیدتری با حافظه ۱۶ تا ۲۴ گیگ معرفی شدند که برای پروژه‌های بینایی ماشین و مدل‌های متوسط کاملاً کافی هستند.
---
📊 بازار و واقعیت
📌 بیش از ۹۰٪ پروژه‌های AI جهان روی کارت‌های NVIDIA آموزش داده می‌شن.
📌 سری‌های A100 و RTX همچنان صدرنشین بازار تحقیقات یادگیری ماشین هستند.
📌 پشتیبانی قوی CUDA و cuDNN از سوی NVIDIA دلیل اصلی این تسلط است.
---
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #GPU #کارت_گرافیک #NVIDIA #DeepLearning #ML #AI #کدینگ #تحلیل_تخصصی
@rss_ai_ir
👍2🔥1🤣1
⚙️💻 همه‌چیز درباره CUDA؛ معماری قدرتمند برای هوش مصنوعی و محاسبات موازی
معماری CUDA که توسط شرکت انویدیا توسعه یافته، بستری فراهم می‌کند تا برنامه‌نویسان بتوانند از توان موازی کارت‌های گرافیکی برای اجرای محاسبات سنگین بهره بگیرند. در واقع، بسیاری از پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق، پردازش تصویر و تحلیل داده‌های پیچیده بر پایه‌ی این معماری انجام می‌گیرد.
---
🌐اهمیت CUDA در حوزه هوش مصنوعی
قابلیت انجام هزاران محاسبه به صورت هم‌زمان روی GPU باعث شده آموزش مدل‌های یادگیری عمیق که روی CPU بسیار زمان‌بر هستند، با استفاده از CUDA به‌شدت تسریع شود. بیشتر فریم‌ورک‌های معروف مانند پای‌تورچ، تنسورفلو و JAX نیز به‌صورت پیش‌فرض از کتابخانه‌های مبتنی بر CUDA بهره می‌برند.
---
📌 چه زمانی باید سراغ CUDA برویم؟
❇️ زمانی که اجرای مدل یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق روی CPU بسیار کند است.
❇️هنگام نیاز به پردازش سریع روی داده‌های تصویری، صوتی یا حجیم.
❇️ در شرایطی که قصد دارید اجرای مدل را در دستگاه‌های تعبیه‌شده (مانند ربات یا سیستم‌های هوشمند) بهینه‌سازی کنید.
❇️وقتی به کنترل دقیق‌تر منابع GPU و ساختار حافظه نیاز دارید.
❇️در پروژه‌هایی که محاسبات سنگین علمی، مهندسی یا تصویری دارند، استفاده از CUDA یک مزیت مهم محسوب میشود.
---
🧠 مفاهیم پایه در CUDA
❇️ کرنل (Kernel): تابعی که به‌صورت هم‌زمان روی تعداد زیادی thread اجرا میشود
❇️سلسله‌مراتب حافظه: شامل global، shared، constant و register
❇️ بلاک‌ها و گریدها: ساختار سازماندهی اجرای threadها
❇️ استریم‌ها (Streams): اجرای مستقل چند وظیفه روی GPU
❇️حافظه پین‌شده: تبادل سریع‌تر داده‌ها بین CPU و GPU
---
🔬 کاربردهای CUDA فراتر از یادگیری ماشین
❇️شبیه‌سازی‌های علمی در فیزیک، دینامیک سیالات و انرژی
❇️ پردازش تصویر، تحلیل پزشکی و رندر سه‌بعدی
❇️ رمزنگاری، بلاک‌چین و الگوریتم‌های گرافی
❇️سیستم‌های پیشنهاددهنده و تحلیل داده‌های بزرگ
---
🎓 مسیر پیشنهادی برای یادگیری CUDA
1. مطالعه مفاهیم محاسبات موازی و معماری GPU
2. تمرین عملی با زبان C مبتنی بر CUDA
3. اجرای پروژه‌هایی مانند ضرب ماتریس و الگوریتم‌های ساده
4. یادگیری نحوه بهینه‌سازی مصرف حافظه و کاهش زمان اجرا
5. استفاده از کتابخانه‌هایی مانند cuDNN و ترکیب آن با TensorFlow یا PyTorch
---
📘 برای شروع می‌توانید از وب‌سایت رسمی انویدیا بازدید کنید:
🔗 [developer.nvidia.com/cuda-toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)
---
🧠 در دنیای هوش مصنوعی مدرن، دانستن CUDA نه‌تنها یک مهارت مفید بلکه یک امتیاز رقابتی است.
📡 @rss_ai_ir
#CUDA #NVIDIA #محاسبات_موازی #GPU #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #PyTorch #TensorFlow #CUDA_چیست
معماری CUDA که توسط شرکت انویدیا توسعه یافته، بستری فراهم می‌کند تا برنامه‌نویسان بتوانند از توان موازی کارت‌های گرافیکی برای اجرای محاسبات سنگین بهره بگیرند. در واقع، بسیاری از پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق، پردازش تصویر و تحلیل داده‌های پیچیده بر پایه‌ی این معماری انجام می‌گیرد.
---
🌐اهمیت CUDA در حوزه هوش مصنوعی
قابلیت انجام هزاران محاسبه به صورت هم‌زمان روی GPU باعث شده آموزش مدل‌های یادگیری عمیق که روی CPU بسیار زمان‌بر هستند، با استفاده از CUDA به‌شدت تسریع شود. بیشتر فریم‌ورک‌های معروف مانند پای‌تورچ، تنسورفلو و JAX نیز به‌صورت پیش‌فرض از کتابخانه‌های مبتنی بر CUDA بهره می‌برند.
---
📌 چه زمانی باید سراغ CUDA برویم؟
❇️ زمانی که اجرای مدل یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق روی CPU بسیار کند است.
❇️هنگام نیاز به پردازش سریع روی داده‌های تصویری، صوتی یا حجیم.
❇️ در شرایطی که قصد دارید اجرای مدل را در دستگاه‌های تعبیه‌شده (مانند ربات یا سیستم‌های هوشمند) بهینه‌سازی کنید.
❇️وقتی به کنترل دقیق‌تر منابع GPU و ساختار حافظه نیاز دارید.
❇️در پروژه‌هایی که محاسبات سنگین علمی، مهندسی یا تصویری دارند، استفاده از CUDA یک مزیت مهم محسوب میشود.
---
🧠 مفاهیم پایه در CUDA
❇️ کرنل (Kernel): تابعی که به‌صورت هم‌زمان روی تعداد زیادی thread اجرا میشود
❇️سلسله‌مراتب حافظه: شامل global، shared، constant و register
❇️ بلاک‌ها و گریدها: ساختار سازماندهی اجرای threadها
❇️ استریم‌ها (Streams): اجرای مستقل چند وظیفه روی GPU
❇️حافظه پین‌شده: تبادل سریع‌تر داده‌ها بین CPU و GPU
---
🔬 کاربردهای CUDA فراتر از یادگیری ماشین
❇️شبیه‌سازی‌های علمی در فیزیک، دینامیک سیالات و انرژی
❇️ پردازش تصویر، تحلیل پزشکی و رندر سه‌بعدی
❇️ رمزنگاری، بلاک‌چین و الگوریتم‌های گرافی
❇️سیستم‌های پیشنهاددهنده و تحلیل داده‌های بزرگ
---
🎓 مسیر پیشنهادی برای یادگیری CUDA
1. مطالعه مفاهیم محاسبات موازی و معماری GPU
2. تمرین عملی با زبان C مبتنی بر CUDA
3. اجرای پروژه‌هایی مانند ضرب ماتریس و الگوریتم‌های ساده
4. یادگیری نحوه بهینه‌سازی مصرف حافظه و کاهش زمان اجرا
5. استفاده از کتابخانه‌هایی مانند cuDNN و ترکیب آن با TensorFlow یا PyTorch
---
📘 برای شروع می‌توانید از وب‌سایت رسمی انویدیا بازدید کنید:
🔗 [developer.nvidia.com/cuda-toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)
---
🧠 در دنیای هوش مصنوعی مدرن، دانستن CUDA نه‌تنها یک مهارت مفید بلکه یک امتیاز رقابتی است.
📡 @rss_ai_ir
#CUDA #NVIDIA #محاسبات_موازی #GPU #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #PyTorch #TensorFlow #CUDA_چیست
❤3👍1🙏1
🧠💻 آیا سخت‌افزار در نتایج شبکه‌های عصبی تفاوت ایجاد می‌کند؟
بسیاری تصور می‌کنند خروجی مدل‌های هوش مصنوعی فقط به داده و معماری وابسته است؛ اما حقیقت این است که نوع سخت‌افزار نیز می‌تواند نقش کلیدی در دقت، سرعت، و حتی انصاف الگوریتم ایفا کند.
🔸 سخت‌افزارهای ویژه مثل TPU و NPU: معماری‌هایی مانند TPU (Google) و NPU با دقت پایین‌تر (مثل INT8)، باعث افزایش سرعت پردازش و کاهش مصرف انرژی می‌شوند و برای مدل‌های سنگین مانند ترنسفورمرها و GPT بسیار بهینه هستند.
🔸 تفاوت GPU و CPU: آموزش شبکه‌های عصبی روی GPU گاهی تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر از CPU است. ماجرای معروف AlexNet این حقیقت را برای همیشه در تاریخ یادگیری عمیق ثبت کرده است.
🔸 نویز محاسباتی و عدم‌قطعیت‌ها: جالب است بدانید برخی نویزهای کوچک محاسباتی روی GPU (بر خلاف CPU) می‌توانند گاهی حتی باعث بهبود دقت مدل‌ها شوند! البته برخی از این اثرات ممکن است ناشی از اشکالات نرم‌افزاری در فریم‌ورک‌ها باشد.
🔸 تأثیر بر عدالت الگوریتمی (Fairness): مطالعاتی نشان داده‌اند که حتی نوع GPU انتخابی می‌تواند در عملکرد مدل نسبت به گروه‌های اجتماعی مختلف اثر تبعیض‌آمیز یا ناعادلانه بگذارد!
🔸 مصرف انرژی و انتخاب پلتفرم: هر نوع مدل (CNN, RNN, Transformer) نیاز به سخت‌افزار مناسب خود دارد. در دستگاه‌های موبایل، NPU با مصرف پایین بهترین گزینه است.
📎 مطالعه پیشنهادی: arxiv.org/abs/2312.03886 – اثر انتخاب سخت‌افزار بر عدالت مدل‌ها
arxiv.org/abs/1907.10701 – مقایسه CPU, GPU, TPU
Tom’s Hardware – حمله خطرناک GPUHammer به دقت مدل‌ها
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #AI_Hardware #GPU #TPU #NeuralNetwork #امنیت #fairness
بسیاری تصور می‌کنند خروجی مدل‌های هوش مصنوعی فقط به داده و معماری وابسته است؛ اما حقیقت این است که نوع سخت‌افزار نیز می‌تواند نقش کلیدی در دقت، سرعت، و حتی انصاف الگوریتم ایفا کند.
🔸 سخت‌افزارهای ویژه مثل TPU و NPU: معماری‌هایی مانند TPU (Google) و NPU با دقت پایین‌تر (مثل INT8)، باعث افزایش سرعت پردازش و کاهش مصرف انرژی می‌شوند و برای مدل‌های سنگین مانند ترنسفورمرها و GPT بسیار بهینه هستند.
🔸 تفاوت GPU و CPU: آموزش شبکه‌های عصبی روی GPU گاهی تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر از CPU است. ماجرای معروف AlexNet این حقیقت را برای همیشه در تاریخ یادگیری عمیق ثبت کرده است.
🔸 نویز محاسباتی و عدم‌قطعیت‌ها: جالب است بدانید برخی نویزهای کوچک محاسباتی روی GPU (بر خلاف CPU) می‌توانند گاهی حتی باعث بهبود دقت مدل‌ها شوند! البته برخی از این اثرات ممکن است ناشی از اشکالات نرم‌افزاری در فریم‌ورک‌ها باشد.
🔸 تأثیر بر عدالت الگوریتمی (Fairness): مطالعاتی نشان داده‌اند که حتی نوع GPU انتخابی می‌تواند در عملکرد مدل نسبت به گروه‌های اجتماعی مختلف اثر تبعیض‌آمیز یا ناعادلانه بگذارد!
🔸 مصرف انرژی و انتخاب پلتفرم: هر نوع مدل (CNN, RNN, Transformer) نیاز به سخت‌افزار مناسب خود دارد. در دستگاه‌های موبایل، NPU با مصرف پایین بهترین گزینه است.
📎 مطالعه پیشنهادی: arxiv.org/abs/2312.03886 – اثر انتخاب سخت‌افزار بر عدالت مدل‌ها
arxiv.org/abs/1907.10701 – مقایسه CPU, GPU, TPU
Tom’s Hardware – حمله خطرناک GPUHammer به دقت مدل‌ها
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #AI_Hardware #GPU #TPU #NeuralNetwork #امنیت #fairness
arXiv.org
On The Fairness Impacts of Hardware Selection in Machine Learning
In the machine learning ecosystem, hardware selection is often regarded as a mere utility, overshadowed by the spotlight on algorithms and data. This oversight is particularly problematic in...
👍2🔥1👏1
🔧 همه‌چیز درباره‌ی OpenCL – زبان باز برای پردازش موازی چندسکویی
📌 وقتی نیاز به اجرای الگوریتم‌های سنگین روی GPU، CPU یا حتی FPGA داری، این فناوری دقیقاً همون چیزیه که باید بشناسی.
---
🧠 نکته:OpenCL (مخفف Open Computing Language) یک چارچوب استاندارد و کراس‌پلتفرم برای برنامه‌نویسی موازی روی انواع سخت‌افزارهاست.
✅ با استفاده از OpenCL، می‌تونی مدل‌های یادگیری عمیق، بینایی ماشین و پردازش تصویر رو روی هر نوع پردازنده اجرا کنی:
از کارت‌های گرافیک NVIDIA، AMD، Intel گرفته تا چیپ‌های موبایلی و سیستم‌های تعبیه‌شده.
---
🚀 چرا OpenCL مهمه؟
🔹 مستقل از برند و سازنده سخت‌افزار
🔹 قابل اجرا روی ویندوز، لینوکس، مک و حتی موبایل
🔹 پشتیبانی از پردازش موازی در مقیاس وسیع
🔹 مناسب برای کاربردهای real-time و صنعتی
---
🔬 مقایسه با CUDA:
📍 اینکه CUDA بهینه‌تره اما فقط روی NVIDIA کار می‌کنه
📍 ولی OpenCL انعطاف بیشتری داره و روی پلتفرم‌های مختلف قابل پیاده‌سازی‌ه
---
🏭 کاربردهای صنعتی OpenCL:
🔸 تحلیل تصویری لحظه‌ای در خطوط تولید
🔸 اجرای مدل‌های AI در سیستم‌های صنعتی
🔸 تسریع محاسبات علمی یا پزشکی
🔸 پردازش ویدیوهای چندکاناله با latency پایین
---
📢 برای کسانی که نمی‌خوان محدود به برند خاص باشن و به دنبال عملکرد بالا با انعطاف‌پذیری هستن، OpenCL یک انتخاب هوشمندانه است.
📡 اطلاعات بیشتر در کانال:
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #OpenCL #پردازش_تصویر #GPU #FPGA #پردازش_موازی #برنامه‌نویسی #AI_Engineering #یادگیری_عمیق
📌 وقتی نیاز به اجرای الگوریتم‌های سنگین روی GPU، CPU یا حتی FPGA داری، این فناوری دقیقاً همون چیزیه که باید بشناسی.
---
🧠 نکته:OpenCL (مخفف Open Computing Language) یک چارچوب استاندارد و کراس‌پلتفرم برای برنامه‌نویسی موازی روی انواع سخت‌افزارهاست.
✅ با استفاده از OpenCL، می‌تونی مدل‌های یادگیری عمیق، بینایی ماشین و پردازش تصویر رو روی هر نوع پردازنده اجرا کنی:
از کارت‌های گرافیک NVIDIA، AMD، Intel گرفته تا چیپ‌های موبایلی و سیستم‌های تعبیه‌شده.
---
🚀 چرا OpenCL مهمه؟
🔹 مستقل از برند و سازنده سخت‌افزار
🔹 قابل اجرا روی ویندوز، لینوکس، مک و حتی موبایل
🔹 پشتیبانی از پردازش موازی در مقیاس وسیع
🔹 مناسب برای کاربردهای real-time و صنعتی
---
🔬 مقایسه با CUDA:
📍 اینکه CUDA بهینه‌تره اما فقط روی NVIDIA کار می‌کنه
📍 ولی OpenCL انعطاف بیشتری داره و روی پلتفرم‌های مختلف قابل پیاده‌سازی‌ه
---
🏭 کاربردهای صنعتی OpenCL:
🔸 تحلیل تصویری لحظه‌ای در خطوط تولید
🔸 اجرای مدل‌های AI در سیستم‌های صنعتی
🔸 تسریع محاسبات علمی یا پزشکی
🔸 پردازش ویدیوهای چندکاناله با latency پایین
---
📢 برای کسانی که نمی‌خوان محدود به برند خاص باشن و به دنبال عملکرد بالا با انعطاف‌پذیری هستن، OpenCL یک انتخاب هوشمندانه است.
📡 اطلاعات بیشتر در کانال:
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #OpenCL #پردازش_تصویر #GPU #FPGA #پردازش_موازی #برنامه‌نویسی #AI_Engineering #یادگیری_عمیق
👍2👏1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📊 شکاف قدرت محاسباتی هوش مصنوعی؛ آمریکا جلوتر از چین
🇺🇸 ایالات متحده مالک بیشترین منابع محاسباتی جهان برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است و همچنان قوی‌ترین کلسترها را توسعه می‌دهد.
🇨🇳 چین در تلاش برای جبران عقب‌ماندگی است:
♻️تا سال ۲۰۲۵ حدود ۹۸ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری می‌کند (+۴۸٪ نسبت به ۲۰۲۴)
♻️۵۶ میلیارد از سمت دولت و ۲۴ میلیارد از سوی غول‌های اینترنتی
♻️محدودیت‌های صادرات GPUهای پیشرفته رشد سریع را دشوار کرده است
🔧 چالش سخت‌افزاری
♻️آمریکا صادرات GPUهای برتر Nvidia و AMD را ممنوع کرده
♻️چین روی Huawei Ascend 910C حساب باز کرده (نسخه دوبرابر 910B)؛ اما همچنان از نظر سرعت، حافظه و اکوسیستم نرم‌افزاری ضعیف‌تر است
📜 بازی سیاسی
♻️آمریکا فروش نسخه‌های ضعیف‌تر H20 و MI308 را مجاز کرده؛ اما ۱۵٪ از درآمد آن به خزانه آمریکا می‌رود
♻️این اجازه دسترسی به GPUهای متوسط را فراهم می‌کند، ولی تراشه‌های رده‌بالا همچنان ممنوع هستند
⚡ چرا آمریکا جلوتر است؟
♻️حتی H20 هم از Huawei 910B قوی‌تر است
♻️نرم‌افزار Nvidia بسیار بالغ‌تر است و کارایی واقعی را افزایش می‌دهد
♻️آموزش مدل‌های بزرگ در چین هنوز پرهزینه‌تر و زمان‌برتر از آمریکا است
#هوش_مصنوعی 🤖 #AI_policy 📜 #محاسبات_پیشرفته ⚡ #Nvidia #Huawei #GPU #ایالات_متحده #چین
@rss_ai_ir
🇺🇸 ایالات متحده مالک بیشترین منابع محاسباتی جهان برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است و همچنان قوی‌ترین کلسترها را توسعه می‌دهد.
🇨🇳 چین در تلاش برای جبران عقب‌ماندگی است:
♻️تا سال ۲۰۲۵ حدود ۹۸ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری می‌کند (+۴۸٪ نسبت به ۲۰۲۴)
♻️۵۶ میلیارد از سمت دولت و ۲۴ میلیارد از سوی غول‌های اینترنتی
♻️محدودیت‌های صادرات GPUهای پیشرفته رشد سریع را دشوار کرده است
🔧 چالش سخت‌افزاری
♻️آمریکا صادرات GPUهای برتر Nvidia و AMD را ممنوع کرده
♻️چین روی Huawei Ascend 910C حساب باز کرده (نسخه دوبرابر 910B)؛ اما همچنان از نظر سرعت، حافظه و اکوسیستم نرم‌افزاری ضعیف‌تر است
📜 بازی سیاسی
♻️آمریکا فروش نسخه‌های ضعیف‌تر H20 و MI308 را مجاز کرده؛ اما ۱۵٪ از درآمد آن به خزانه آمریکا می‌رود
♻️این اجازه دسترسی به GPUهای متوسط را فراهم می‌کند، ولی تراشه‌های رده‌بالا همچنان ممنوع هستند
⚡ چرا آمریکا جلوتر است؟
♻️حتی H20 هم از Huawei 910B قوی‌تر است
♻️نرم‌افزار Nvidia بسیار بالغ‌تر است و کارایی واقعی را افزایش می‌دهد
♻️آموزش مدل‌های بزرگ در چین هنوز پرهزینه‌تر و زمان‌برتر از آمریکا است
#هوش_مصنوعی 🤖 #AI_policy 📜 #محاسبات_پیشرفته ⚡ #Nvidia #Huawei #GPU #ایالات_متحده #چین
@rss_ai_ir
👍2🔥1👏1
🔥 چرا هنوز کسی نمی‌تواند به پای انویدیا برسد؟
این روزها زیاد اسم شرکت‌هایی مثل Groq ،Cerebras و Etched شنیده میشود که تراشه‌های اختصاصی برای اجرای مدل‌های زبانی می‌سازند. اما همان‌طور که دیلان پاتل (SemiAnalysis) گفته، رقابت جدی با انویدیا هنوز دور از واقعیت است. دلیلش روشن است:
🔹 انعطاف قیمتی – انویدیا به خاطر حاشیه سود بالا می‌تواند قیمت را کم کند و همچنان رقابتی باقی بماند.
🔹 زنجیره تأمین و مقیاس – حجم تولید بالا و شبکه‌ی تأمین جهانی باعث میشود هزینه ساخت هر GPU پایین‌تر باشد.
🔹 برگ برنده اصلی: نرم‌افزار – اکوسیستم CUDA و کتابخانه‌هایی مثل CuDNN ،CuBLAS و NCCL باعث می‌شوند سخت‌افزار انویدیا به بالاترین راندمان برسد.
📊 داده‌های SemiAnalysis نشان می‌دهد:
روی H100 (128 GPU)، آموزش یک مدل در مقیاس GPT-3 فقط با آپدیت نرم‌افزار در سال ۲۰۲۴، بهره‌وری MFU از ۳۴٪ به ۵۴٪ رسید (+۵۷٪ افزایش بدون تغییر سخت‌افزار!).
در BF16: از ۳۴٪ → ۵۴٪
در FP8: از ۲۹.۵٪ → ۳۹.۵٪
یعنی بهینه‌سازی نرم‌افزار می‌تواند ده‌ها درصد سود ایجاد کند؛ در حالی‌که نوآوری‌های معماری مدل معمولاً تنها ۳–۵٪ بهبود می‌دهند. برای شرکت‌هایی مثل OpenAI، Anthropic یا Google این یعنی صرفه‌جویی صدها میلیون دلاری.
⚡ نتیجه: مهندسانی که می‌توانند با بهینه‌سازی نرم‌افزار، حداکثر کارایی GPU را آزاد کنند، ارزشمندترین نیروهای صنعت هستند.
و اما درباره‌ی GB200 NVL72:
✳️فعلاً بیشتر برای استنتاج و دیباگ استفاده می‌شوند و آموزش مدل‌های بزرگ هنوز شروع نشده.
✳️هر رک ۷۲ GPU دارد اما تنها ۶۴ عدد فعالند و ۸ کارت به‌عنوان رزرو برای خرابی احتمالی کنار گذاشته می‌شوند.
✳️بهار امسال نسبت به H100 به‌صرفه نبودند، اما طبق پیش‌بینی انویدیا، تا پایان سال ۲.۷ برابر کارایی بیشتر به ازای هر دلار خواهند داشت.
💡 در یک جمله: رقابت شروع شده، اما ترکیب سخت‌افزار + نرم‌افزار + اکوسیستم فعلاً انویدیا را چند قدم جلوتر نگه داشته است.
#Nvidia #GPU #هوش_مصنوعی #H100 #GB200 #AI_Chip #SemiAnalysis
این روزها زیاد اسم شرکت‌هایی مثل Groq ،Cerebras و Etched شنیده میشود که تراشه‌های اختصاصی برای اجرای مدل‌های زبانی می‌سازند. اما همان‌طور که دیلان پاتل (SemiAnalysis) گفته، رقابت جدی با انویدیا هنوز دور از واقعیت است. دلیلش روشن است:
🔹 انعطاف قیمتی – انویدیا به خاطر حاشیه سود بالا می‌تواند قیمت را کم کند و همچنان رقابتی باقی بماند.
🔹 زنجیره تأمین و مقیاس – حجم تولید بالا و شبکه‌ی تأمین جهانی باعث میشود هزینه ساخت هر GPU پایین‌تر باشد.
🔹 برگ برنده اصلی: نرم‌افزار – اکوسیستم CUDA و کتابخانه‌هایی مثل CuDNN ،CuBLAS و NCCL باعث می‌شوند سخت‌افزار انویدیا به بالاترین راندمان برسد.
📊 داده‌های SemiAnalysis نشان می‌دهد:
روی H100 (128 GPU)، آموزش یک مدل در مقیاس GPT-3 فقط با آپدیت نرم‌افزار در سال ۲۰۲۴، بهره‌وری MFU از ۳۴٪ به ۵۴٪ رسید (+۵۷٪ افزایش بدون تغییر سخت‌افزار!).
در BF16: از ۳۴٪ → ۵۴٪
در FP8: از ۲۹.۵٪ → ۳۹.۵٪
یعنی بهینه‌سازی نرم‌افزار می‌تواند ده‌ها درصد سود ایجاد کند؛ در حالی‌که نوآوری‌های معماری مدل معمولاً تنها ۳–۵٪ بهبود می‌دهند. برای شرکت‌هایی مثل OpenAI، Anthropic یا Google این یعنی صرفه‌جویی صدها میلیون دلاری.
⚡ نتیجه: مهندسانی که می‌توانند با بهینه‌سازی نرم‌افزار، حداکثر کارایی GPU را آزاد کنند، ارزشمندترین نیروهای صنعت هستند.
و اما درباره‌ی GB200 NVL72:
✳️فعلاً بیشتر برای استنتاج و دیباگ استفاده می‌شوند و آموزش مدل‌های بزرگ هنوز شروع نشده.
✳️هر رک ۷۲ GPU دارد اما تنها ۶۴ عدد فعالند و ۸ کارت به‌عنوان رزرو برای خرابی احتمالی کنار گذاشته می‌شوند.
✳️بهار امسال نسبت به H100 به‌صرفه نبودند، اما طبق پیش‌بینی انویدیا، تا پایان سال ۲.۷ برابر کارایی بیشتر به ازای هر دلار خواهند داشت.
💡 در یک جمله: رقابت شروع شده، اما ترکیب سخت‌افزار + نرم‌افزار + اکوسیستم فعلاً انویدیا را چند قدم جلوتر نگه داشته است.
#Nvidia #GPU #هوش_مصنوعی #H100 #GB200 #AI_Chip #SemiAnalysis
🎉10🔥5😁4❤3👍2
🔥 خبر داغ برای علاقه‌مندان سخت‌افزار و یادگیری عمیق: نسخه چهارم FlashAttention در راه است!
🔹 تیم توسعه‌دهنده این الگوریتم در کنفرانس HotChips از FlashAttention 4 رونمایی کرد.
🔹 نسخه سوم مدت‌هاست که استاندارد صنعت شده، اما حالا نسخه چهارم روی معماری Blackwell بهینه‌سازی شده و روی توالی‌های طولانی حدود ۲۲٪ افزایش کارایی ارائه می‌دهد.
🔹 این یعنی محاسبات سریع‌تر، ارزان‌تر و کارآمدتر برای مدل‌های بزرگ زبانی و بینایی.
📊 تفاوت اصلی در بهینه‌سازی محاسبات Softmax و Exponent به همراه استفاده بهتر از Tensor Cores است.
📌 هنوز کد و مستندات رسمی منتشر نشده، اما نمودارهای اولیه نشان می‌دهد که در طول دنباله‌های بسیار بزرگ، این الگوریتم به‌طور چشمگیری از cuDNN جلو می‌زند.
به زبان ساده: FlashAttention 4 قراره مصرف منابع را کم کنه، سرعت رو بالا ببره و آموزش و استنتاج مدل‌های غول‌پیکر رو به‌صرفه‌تر کنه 🚀
#FlashAttention #هوش_مصنوعی #GPU #Blackwell #AI #DeepLearning #NVIDIA
@rss_ai_ir
🔹 تیم توسعه‌دهنده این الگوریتم در کنفرانس HotChips از FlashAttention 4 رونمایی کرد.
🔹 نسخه سوم مدت‌هاست که استاندارد صنعت شده، اما حالا نسخه چهارم روی معماری Blackwell بهینه‌سازی شده و روی توالی‌های طولانی حدود ۲۲٪ افزایش کارایی ارائه می‌دهد.
🔹 این یعنی محاسبات سریع‌تر، ارزان‌تر و کارآمدتر برای مدل‌های بزرگ زبانی و بینایی.
📊 تفاوت اصلی در بهینه‌سازی محاسبات Softmax و Exponent به همراه استفاده بهتر از Tensor Cores است.
📌 هنوز کد و مستندات رسمی منتشر نشده، اما نمودارهای اولیه نشان می‌دهد که در طول دنباله‌های بسیار بزرگ، این الگوریتم به‌طور چشمگیری از cuDNN جلو می‌زند.
به زبان ساده: FlashAttention 4 قراره مصرف منابع را کم کنه، سرعت رو بالا ببره و آموزش و استنتاج مدل‌های غول‌پیکر رو به‌صرفه‌تر کنه 🚀
#FlashAttention #هوش_مصنوعی #GPU #Blackwell #AI #DeepLearning #NVIDIA
@rss_ai_ir
👍1🔥1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔦 فلش‌اَتنشن (FlashAttention): جهشی در سرعت آموزش و استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
وقتی بحث مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مطرح میشود، یکی از سنگین‌ترین بخش‌های محاسباتی مکانیزم توجه (Attention) است. این بخش هم پرهزینه است و هم حافظه زیادی مصرف می‌کند، مخصوصاً زمانی که طول ورودی زیاد باشد.
🔹 در اینجا الگوریتم فلش‌اَتنشن وارد عمل میشود.
این الگوریتم توسط تیم «تری دائو» معرفی شد و اکنون به نسخه‌های جدید مثل FlashAttention 2 و به‌زودی 4 رسیده است.
🔑 ایده اصلی
به جای ذخیره‌سازی کل محاسبات توجه در حافظه، فلش‌اَتنشن این عملیات را بهینه‌شده در سطح GPU انجام می‌دهد:
استفاده از حافظه سریع Shared Memory به جای حافظه اصلی کندتر (HBM)
محاسبه softmax و ضرب ماتریس‌ها به صورت بلوک‌بلوک و استریمی
حذف نیاز به ذخیره‌سازی کل ماتریس توجه
⚙️ مزایا
✅ کاهش مصرف حافظه تا ۱۰ برابر در توالی‌های طولانی
✅ افزایش سرعت ۲ تا ۴ برابر نسبت به روش کلاسیک
✅ مقیاس‌پذیری عالی برای ورودی‌های بسیار بلند (ده‌ها هزار توکن)
✅ بدون خطای تقریبی؛ برخلاف روش‌های سریع‌تر دیگر، خروجی دقیق حفظ میشود
📊 کاربرد در صنعت
فرض کنید در یک پروژه صنعتی باید یک مدل LLM را روی گزارش‌های طولانی یا لاگ‌های حجیم سنسورها آموزش دهید.
بدون فلش‌اَتنشن حتی با کارت‌های قوی GPU هم مشکل حافظه وجود دارد. اما با این الگوریتم:
سرعت آموزش بالا می‌رود → پروژه زودتر به نتیجه می‌رسد
هزینه استفاده از GPU کاهش می‌یابد → صرفه‌جویی مالی
امکان پردازش ورودی‌های بلند فراهم میشود → دقت مدل بیشتر میشود
🚀 نسخه‌های جدید
فلش‌اَتنشن ۲ → بهینه‌شده برای کارت‌های A100 و H100
فلش‌اَتنشن ۴ → تازه معرفی‌شده، حدود ۲۲٪ سریع‌تر روی توالی‌های بلند با GPUهای Blackwell
📌 جمع‌بندی
فلش‌اَتنشن نشان می‌دهد که همیشه لازم نیست معماری مدل تغییر کند؛ گاهی تنها با بهینه‌سازی الگوریتمی و سخت‌افزاری می‌توان جهش بزرگی در سرعت و مقیاس‌پذیری ایجاد کرد. امروز این تکنیک به استاندارد صنعتی در آموزش LLMها تبدیل شده است.
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #GPU #مدل_زبان
@rss_ai_ir
وقتی بحث مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مطرح میشود، یکی از سنگین‌ترین بخش‌های محاسباتی مکانیزم توجه (Attention) است. این بخش هم پرهزینه است و هم حافظه زیادی مصرف می‌کند، مخصوصاً زمانی که طول ورودی زیاد باشد.
🔹 در اینجا الگوریتم فلش‌اَتنشن وارد عمل میشود.
این الگوریتم توسط تیم «تری دائو» معرفی شد و اکنون به نسخه‌های جدید مثل FlashAttention 2 و به‌زودی 4 رسیده است.
🔑 ایده اصلی
به جای ذخیره‌سازی کل محاسبات توجه در حافظه، فلش‌اَتنشن این عملیات را بهینه‌شده در سطح GPU انجام می‌دهد:
استفاده از حافظه سریع Shared Memory به جای حافظه اصلی کندتر (HBM)
محاسبه softmax و ضرب ماتریس‌ها به صورت بلوک‌بلوک و استریمی
حذف نیاز به ذخیره‌سازی کل ماتریس توجه
⚙️ مزایا
✅ کاهش مصرف حافظه تا ۱۰ برابر در توالی‌های طولانی
✅ افزایش سرعت ۲ تا ۴ برابر نسبت به روش کلاسیک
✅ مقیاس‌پذیری عالی برای ورودی‌های بسیار بلند (ده‌ها هزار توکن)
✅ بدون خطای تقریبی؛ برخلاف روش‌های سریع‌تر دیگر، خروجی دقیق حفظ میشود
📊 کاربرد در صنعت
فرض کنید در یک پروژه صنعتی باید یک مدل LLM را روی گزارش‌های طولانی یا لاگ‌های حجیم سنسورها آموزش دهید.
بدون فلش‌اَتنشن حتی با کارت‌های قوی GPU هم مشکل حافظه وجود دارد. اما با این الگوریتم:
سرعت آموزش بالا می‌رود → پروژه زودتر به نتیجه می‌رسد
هزینه استفاده از GPU کاهش می‌یابد → صرفه‌جویی مالی
امکان پردازش ورودی‌های بلند فراهم میشود → دقت مدل بیشتر میشود
🚀 نسخه‌های جدید
فلش‌اَتنشن ۲ → بهینه‌شده برای کارت‌های A100 و H100
فلش‌اَتنشن ۴ → تازه معرفی‌شده، حدود ۲۲٪ سریع‌تر روی توالی‌های بلند با GPUهای Blackwell
📌 جمع‌بندی
فلش‌اَتنشن نشان می‌دهد که همیشه لازم نیست معماری مدل تغییر کند؛ گاهی تنها با بهینه‌سازی الگوریتمی و سخت‌افزاری می‌توان جهش بزرگی در سرعت و مقیاس‌پذیری ایجاد کرد. امروز این تکنیک به استاندارد صنعتی در آموزش LLMها تبدیل شده است.
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #GPU #مدل_زبان
@rss_ai_ir
😁8❤6🔥6🎉5👍2