کارهایی که GPU شما به‌جز اجرای بازی‌ها انجام می‌دهد!

بیشتر کاربران وقتی اسم GPU یا کارت گرافیک را می‌شنوند، یاد اجرای بازی‌های سنگین، افزایش فریم‌ریت و تنظیمات گرافیکی می‌افتند. اما کارت‌های گرافیک امروزی فقط موتور پردازش تصویر نیستند؛ آن‌ها پردازنده‌های قدرتمندی هستند که در بسیاری از کارهای حرفه‌ای و روزمره نقش مهمی دارند.

از ویرایش ویدیو و ساخت مدل‌های سه‌بعدی گرفته تا هوش مصنوعی، استخراج اطلاعات از داده‌ها و حتی بهبود کیفیت تصاویر، GPU می‌تواند سرعت انجام کارها را چند برابر کند. در ادامه این مقاله از ویجیاتو، به کاربردهای مهم کارت گرافیک را بررسی می‌کنیم که شاید کمتر درباره آن‌ها شنیده باشید. برای اطلاعات بیشتر پیشنهاد می‌کنم مقاله «راهنمای خرید بهترین کارت‌ گرافیک گیمینگ» و را مطالعه کنید.

شتاب‌دهی به پردازش ویدیو، تبدیل فرمت و افکت‌ها

کارت‌های گرافیک مدرن معمولا سخت‌افزار اختصاصی برای رمزگذاری و رمزگشایی ویدیو دارند. این قابلیت باعث می‌شود عملیات‌هایی مانند فشرده‌سازی یا تغییر فرمت ویدیو سریع‌تر انجام شود، بدون اینکه تمام فشار روی پردازنده اصلی کامپیوتر (CPU) باشد.

این موضوع برای تدوین‌گران ویدیو اهمیت زیادی دارد. زمانی که یک پروژه سنگین تدوین آماده خروجی گرفتن است، فرآیند رندر می‌تواند ساعت‌ها طول بکشد. برای یک تدوین‌گر حرفه‌ای، زمان فقط یک عدد نیست؛ زمان یعنی تعداد پروژه‌های بیشتری که در یک بازه مشخص انجام می‌شود.

اما کمک GPU فقط به خروجی گرفتن نهایی محدود نمی‌شود. نرم‌افزارهای تدوین امروزی از کارت گرافیک برای اجرای بسیاری از افکت‌ها در لحظه استفاده می‌کنند. در گذشته، تدوین ویدیوهای سنگین روی کامپیوترهای معمولی با توقف‌های مداوم، لگ و نمایش ناقص پیش‌نمایش همراه بود. اما GPUهای جدید بخش زیادی از این فشار را مدیریت می‌کنند و تجربه تدوین روان‌تر شده است.

حتی اگر تدوین‌گر نیستید هم از این قابلیت استفاده می‌کنید. وقتی یک بازی را به‌صورت آنلاین استریم می‌کنید، پردازش ویدیو معمولا از توان GPU کمک می‌گیرد. هنگام تماشای ویدیوهای با وضوح بالا هم کارت گرافیک وارد عمل می‌شود تا پخش روان‌تر انجام شود و فشار کمتری به CPU وارد شود. در بعضی کارت‌های NVIDIA، فناوری‌هایی مانند RTX Video Super Resolution حتی از هوش مصنوعی برای افزایش کیفیت ویدیوهای قدیمی یا کم‌وضوح استفاده می‌کنند.

رندر سه‌بعدی و ساخت انیمیشن

فناوری کارت‌های گرافیک خانگی از همان سخت‌افزارهای حرفه‌ای پردازش تصویر الهام گرفته است. تراشه‌هایی که امروز در کامپیوترهای شخصی و کنسول‌های بازی می‌بینیم، ریشه در دنیای تولید محتوای سه‌بعدی حرفه‌ای دارند.

برای نمونه، پردازنده گرافیکی کنسول Nintendo 64 با همکاری شرکت Silicon Graphics Inc. (SGI) توسعه پیدا کرد. پیش از آنکه شتاب‌دهی سه‌بعدی به کامپیوترهای خانگی راه پیدا کند، استودیوهای فیلم‌سازی از سیستم‌های گرافیکی بسیار قدرتمند برای ساخت جلوه‌های ویژه استفاده می‌کردند. فیلم Tron که یکی از آثار مهم تاریخ علمی‌تخیلی محسوب می‌شود، از نخستین فیلم‌هایی بود که استفاده گسترده‌ای از تصاویر کامپیوتری یا CGI داشت.

در سال‌های ابتدایی، رندر سه‌بعدی بیشتر با پردازنده‌های معمولی انجام می‌شد، اما این روش بسیار کند بود. همین مشکل باعث تولد سخت‌افزارهای اختصاصی گرافیکی شد؛ همان چیزی که امروز آن را GPU می‌نامیم. امروزه شرکت‌هایی مانند Industrial Light & Magic ترکیب گرافیک کامپیوتری و ضبط حرکات بازیگران را برای ساخت دنیاهایی مانند Star Wars و Stranger Things استفاده می‌کنند.

اما این فناوری فقط مخصوص استودیوهای بزرگ نیست. شما هم با یک کارت گرافیک معمولی و نرم‌افزارهای رایگان می‌توانید مدل سه‌بعدی بسازید یا انیمیشن تولید کنید. فیلم برنده اسکار Flow با استفاده از نرم‌افزار رایگان و متن‌باز Blender ساخته شد. یعنی یک کارت گرافیک معمولی خانگی، در صورت داشتن مهارت و زمان کافی، می‌تواند بخشی از یک پروژه حرفه‌ای باشد.

تولید تصویر با هوش مصنوعی

اگر بیشتر از نیم‌دهه از اینترنت دور نبوده باشید، احتمالا با تصاویر ساخته‌ شده توسط هوش مصنوعی روبه‌رو شده‌اید. در واقع، فرار از این تصاویر تقریبا غیرممکن شده است. شبکه‌های اجتماعی، مخصوصا پلتفرم‌هایی مانند فیسبوک، پر از تصاویر تولید شده با هوش مصنوعی هستند؛ تصاویری که بعضی از آن‌ها کیفیت بالایی دارند و بعضی دیگر ظاهر عجیب و غیرطبیعی خودشان را حفظ کرده‌اند.

با پیشرفت سریع این فناوری، تشخیص اینکه یک تصویر واقعی است یا توسط هوش مصنوعی ساخته شده، روزبه‌روز سخت‌تر می‌شود. اما چیزی که بسیاری از کاربران نمی‌دانند این است که تولید تصویر با هوش مصنوعی به‌شدت به توان GPU وابسته است. وقتی از ChatGPT می‌خواهید تصویری تولید کند، تعداد زیادی GPU قدرتمند در مراکز داده وارد عمل می‌شوند تا تصویری مثل یک گربه سوار بر تک‌چرخه را برای شما بسازند!

تصاویر اولیه هوش مصنوعی معمولا ظاهر نامنظم، چهره‌های عجیب و جزئیات غیرقابل‌باور داشتند، اما مدل‌های جدید به جایی رسیده‌اند که می‌توانند تصاویر بسیار دقیق و نزدیک به واقعیت تولید کنند. نکته جالب این است که GPUهای موجود در مراکز داده از نظر معماری تفاوت بنیادی با کارت‌های گرافیک قدرتمند خانگی ندارند. آن‌ها فقط قدرت پردازشی بیشتر و حافظه بیشتری دارند.

اگر سخت‌افزار مناسبی داشته باشید، می‌توانید مدل‌هایی مانند Stable Diffusion را روی کامپیوتر شخصی خود اجرا کنید و بدون اتصال به اینترنت، تصویر تولید کنید. در این حالت، پردازش روی کارت گرافیک خودتان انجام می‌شود و هزینه‌ای جز مصرف برق سیستم ندارد. البته بزرگ‌ترین محدودیت در این مسیر، مقدار VRAM یا حافظه اختصاصی کارت گرافیک است. مدل هوش مصنوعی باید داخل این حافظه قرار بگیرد تا بتواند اجرا شود.

به‌همین‌دلیل گاهی یک کارت گرافیک با قدرت پردازشی بیشتر، اما VRAM کمتر، عملکرد ضعیف‌تری نسبت به یک دستگاه با حافظه بیشتر دارد. برای مثال، ممکن است یک لپ‌ تاپ با ۲۴ گیگابایت حافظه یکپارچه مانند برخی مدل‌های MacBook Pro، در تولید تصویر هوش مصنوعی بهتر از یک کارت گرافیک قدرتمندتر با فقط ۸ گیگابایت VRAM عمل کند.

افزایش کیفیت و ارتقای ویدیوهای قدیمی با کمک GPU

یکی دیگر از کاربردهای جذاب GPU، بهبود کیفیت ویدیوهای قدیمی است. فناوری‌هایی مانند NVIDIA RTX Video Super Resolution می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی، ویدیوهای کم‌کیفیت را در لحظه ارتقا دهند. اما اگر زمان کافی داشته باشید، ابزارهای تخصصی‌تر نتیجه بهتری ارائه می‌دهند.

یکی از نمونه‌های شناخته‌شده، نرم‌افزار Topaz Video AI است. این ابزار می‌تواند یک ویدیوی 1080p را به کیفیت 4K نزدیک کند و مشکلاتی مانند نویز، فشرده‌سازی، تاری و کمبود جزئیات را کاهش دهد. شرکت سازنده اعلام می‌کند این نرم‌افزار می‌تواند:

• نویز تصویر را کم کند.
• جزئیات از دست‌رفته را بازسازی کند.
• تصاویر را واضح‌تر کند.
• کیفیت ویدیو را افزایش دهد.

اما یک نکته مهم وجود دارد: هوش مصنوعی واقعا جزئیاتی را که در فایل اصلی وجود نداشته‌اند، بازیابی نمی‌کند. مدل هوش مصنوعی براساس اطلاعات موجود، جزئیات احتمالی را حدس می‌زند و تصویری جدید تولید می‌کند. این ویژگی برای تبدیل فیلم‌های خانوادگی قدیمی به نسخه‌های باکیفیت‌تر جذاب است. مثلا یک ویدیوی قدیمی با کیفیت پایین می‌تواند ظاهر مدرن‌تری پیدا کند.

اما همیشه نتیجه کاملا مطابق واقعیت نیست. مخصوصا در چهره انسان‌ها، هوش مصنوعی ممکن است تغییراتی ایجاد کند که فرد داخل تصویر کمی متفاوت به‌نظر برسد. این موضوع در بازسازی فیلم‌های قدیمی هم بحث‌برانگیز بوده است. بعضی نسخه‌های ارتقایافته فیلم‌ها به‌دلیل استفاده بیش‌ازحد از پردازش هوش مصنوعی، چهره بازیگران را بیش‌ازحد صاف و مصنوعی نشان داده‌اند یا جزئیاتی به تصویر اضافه کرده‌اند که در نسخه اصلی وجود نداشته است.

بااین‌حال، پروژه‌هایی مانند DS9: Redefined نشان داده‌اند که اگر از این ابزارها با دقت استفاده شود، GPU و هوش مصنوعی می‌توانند آثار قدیمی را با حفظ روح اصلی آن‌ها بهبود دهند.

ویرایش عکس با GPU

قدرت GPU فقط برای تصاویر متحرک و ویدیو نیست. اگر این روزها با هر دستگاهی عکس ویرایش می‌کنید، احتمالا یک پردازنده گرافیکی در پشت صحنه کمک می‌کند تا فرایند سریع‌تر و روان‌تر انجام شود. گوشی و تبلت شما GPU دارند، لپ‌ تاپ شما یک پردازنده گرافیکی دارد و کامپیوتر دسکتاپ هم معمولا از همین فناوری استفاده می‌کند.

نرم‌افزارهایی مانند Adobe Lightroom از توانایی‌های خاص GPU استفاده می‌کنند تا اعمال تغییرات، اجرای افکت‌ها و پردازش تصاویر سریع‌تر انجام شود. هوش مصنوعی هم در این بخش وارد ماجرا شده است. قابلیت‌هایی مانند Generative Fill در محصولات Adobe از GPUهای قدرتمند در فضای ابری استفاده می‌کنند تا بخش‌های حذف‌شده یا ناقص تصویر را بازسازی کنند.

برای مثال، اگر فردی را از یک عکس حذف کنید، این فناوری با بررسی بخش‌های اطراف تصویر حدس می‌زند فضای پشت آن فرد چه شکلی بوده و پیکسل‌های جدیدی برای پر کردن قسمت خالی ایجاد می‌کند. البته نتیجه همیشه بی‌نقص نیست. گاهی هوش مصنوعی جزئیاتی تولید می‌کند که با واقعیت هماهنگ نیستند. اما کاربر می‌تواند چند بار نتیجه را تغییر دهد تا به تصویری نزدیک‌تر به انتظار خود برسد.

در آینده احتمالا بخش بیشتری از ویرایش عکس به کمک مدل‌های هوش مصنوعی انجام خواهد شد و GPU نقش مهم‌تری در این فرایند خواهد داشت. مطالعه بیشتر: هرآنچه که باید پیش از خرید کارت گرافیک (GPU) گیمینگ بدانید

مدل‌های سه‌بعدی

پرینت سه‌بعدی در سال‌های اخیر ارزان‌تر و عمومی‌تر شده است، اما خود پرینتر تنها بخشی از این فرایند است. قبل از ارسال فایل به پرینتر سه‌بعدی، باید آن را داخل نرم‌افزاری به نام Slicer باز کنید. این نرم‌افزار مدل سه‌بعدی را آماده چاپ می‌کند و اجازه می‌دهد تنظیمات مختلف را تغییر دهید.

نمایش و پردازش این مدل‌های سه‌بعدی به قدرت GPU نیاز دارد. همین توان پردازشی است که اجازه می‌دهد طراحان مدل‌های سه‌بعدی را به‌صورت لحظه‌ای روی صفحه حرکت دهند، تغییر دهند و بررسی کنند. این قابلیت شاید امروز عادی به‌نظر برسد، اما برای طراحان دهه ۹۰ میلادی یک رویا بود. آن زمان پردازش مدل‌های سه‌بعدی بسیار کندتر انجام می‌شد و مشاهده هم‌زمان تغییرات به این راحتی نبود.

مدل‌های ساده فشار زیادی به کارت گرافیک وارد نمی‌کنند، اما پرینترهای سه‌بعدی امروزی قادر هستند قطعات بسیار پیچیده و پرجزئیاتی بسازند. باز کردن چنین مدل‌هایی در نرم‌افزارهای آماده‌سازی چاپ می‌تواند GPU را کاملا درگیر کند. اهمیت GPU زمانی بیشتر مشخص می‌شود که خودتان شروع به طراحی مدل سه‌بعدی کنید. هنگام ساخت یک مدل دیجیتال، نرم‌افزار باید میلیون‌ها مثلث کوچک را هم‌زمان پردازش کند تا سطح و جزئیات مدل نمایش داده شود.

پروژه‌های محاسباتی توزیع‌شده مانند Folding@home

محاسبات توزیع‌ شده یکی از جالب‌ترین کاربردهای توان پردازشی کامپیوترهای شخصی است. ایده اصلی ساده است: یک مشکل بزرگ به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم می‌شود و تعداد زیادی کامپیوتر مستقل، هرکدام بخشی از محاسبات را انجام می‌دهند. البته همه مسائل قابلیت تقسیم شدن به این شکل را ندارند، اما پروژه‌های علمی مهم زیادی از این روش استفاده می‌کنند.

یکی از مشهورترین نمونه‌ها SETI@home بود؛ پروژه‌ای که توسط دانشگاه برکلی اجرا شد و از توان کامپیوترهای کاربران برای بررسی داده‌های رادیویی فضایی استفاده می‌کرد تا نشانه‌هایی از حیات خارج از زمین پیدا کند. در سال‌های اولیه، این پروژه بیشتر از CPU استفاده می‌کرد، اما با پیشرفت GPUها و توانایی آن‌ها در انجام محاسبات عمومی، کارت‌های گرافیک سرعت پردازش داده‌ها را افزایش دادند.

اگرچه SETI@home دیگر مانند گذشته فعال نیست، پروژه‌های مشابه همچنان وجود دارند. یکی از معروف‌ترین آن‌ها Folding@home است. این پروژه از توان بلااستفاده GPU کاربران برای شبیه‌سازی‌های پزشکی استفاده می‌کند؛ شبیه‌سازی‌هایی که به پژوهش درباره بیماری‌هایی مانند سرطان، آلزایمر، کووید-۱۹ و ابولا کمک می‌کنند. یعنی وقتی کامپیوتر شما بلااستفاده است، کارت گرافیک قدرتمندتان می‌تواند بخشی از توان خود را در اختیار تحقیقات علمی قرار دهد.

پردازش صدا و افکت‌های حرفه‌ای موسیقی

با توجه به اینکه حرف G در GPU به معنی Graphics یا گرافیک است، شاید ارتباط این قطعه با صدا چندان واضح نباشد. اما از دید پردازنده، داده فقط داده است. همین موضوع باعث شده شرکت‌هایی مانند GPU Audio نرم‌افزارهایی توسعه دهند که بخشی از پردازش‌های سنگین صوتی را از CPU به GPU منتقل می‌کنند.

GPUها به‌دلیل معماری پردازش موازی خود می‌توانند حجم زیادی از محاسبات صوتی را هم‌زمان انجام دهند. این ویژگی برای کاهش تاخیر در ضبط و تولید موسیقی اهمیت زیادی دارد. تاخیر یکی از مشکلات همیشگی در سیستم‌های ضبط صدا است. وقتی نوازنده یا خواننده صدای خود را ضبط می‌کند، فاصله زمانی بین اجرا و شنیدن نتیجه باید تا حد ممکن کم باشد.

GPU همچنین برای پردازش‌های پیچیده سیگنال دیجیتال مناسب است؛ کارهایی که انجام آن‌ها با CPU معمولی ممکن است فشار زیادی ایجاد کند. یکی از نمونه‌های جالب، فناوری RTX Voice شرکت NVIDIA است. این فناوری از سخت‌افزار هوش مصنوعی داخل کارت‌های RTX استفاده می‌کند تا صدای انسان را از نویز محیط جدا کند.

با این قابلیت، صدای فن کامپیوتر، صدای خیابان یا حتی صدای چمن‌زنی همسایه هنگام تماس کاری یا استریم بازی کمتر شنیده می‌شود. همچنین همین فناوری می‌تواند برای حذف نویز از فایل‌های ضبط‌شده استفاده شود، بدون اینکه کیفیت صدای اصلی به‌شکل محسوسی کاهش پیدا کند.

کاربرد GPU در واقعیت مجازی و واقعیت افزوده

برای بسیاری از کاربران، واقعیت مجازی یا VR هنوز بیشتر با بازی‌های ویدیویی شناخته می‌شود. اما VR و AR فقط یک ابزار سرگرمی نیستند؛ آن‌ها یک رسانه جدید برای تجربه محتوا هستند. از آموزش پزشکی و شبیه‌سازی‌های صنعتی گرفته تا مستندها و برنامه‌های آموزشی، این فناوری‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارند.

هدست‌هایی مانند Meta Quest، Apple Vision Pro و Valve Steam Frame برای نمایش اشیای مجازی در محیط واقعی به GPU وابسته هستند. وقتی بتوان بخشی یا تمام دنیای اطراف را با تصاویر کامپیوتری جایگزین کرد، محدودیت‌های طراحی تجربه‌های جدید تقریبا از بین می‌رود.

استفاده از GPU برای این کار کاملا منطقی است. سال‌ها قبل از اینکه گرافیک سه‌بعدی به کامپیوترهای خانگی برسد، شبیه‌سازهای پرواز کامپیوتری به خلبانان کمک می‌کردند مهارت‌های خود را تمرین کنند. امروز با نرم‌افزاری مانند Microsoft Flight Simulator، یک هدست VR معمولی و یک کنترلر پرواز، کاربران می‌توانند تجربه‌ای نزدیک به پرواز واقعی داشته باشند؛ تجربه‌ای که چند دهه قبل هزینه‌ای بسیار سنگین داشت.

کلام آخر

کارت گرافیک دیگر فقط برای بالا بردن فریم بازی‌ها نیست. GPU امروز یک موتور پردازشی قدرتمند است که در تولید محتوا، هوش مصنوعی، طراحی سه‌بعدی و بسیاری از فناوری‌های جدید نقش دارد. شاید هنوز بسیاری از کاربران از کارت گرافیک خود فقط برای بازی استفاده کنند، اما قدرت واقعی این قطعه خیلی فراتر از چیزی است که روی جعبه آن نوشته شده است. GPU در حال تبدیل شدن به یکی از موتورهای اصلی محاسبات آینده است. همچنین بد نیست که مقاله آموزشی مرتبط با بهترین کارت گرافیک گیمینگ را نیز از ویجیاتو بخوانید.