چگونه از هارد SSD به جای حافظه VRAM کارت گرافیک استفاده کنیم؟

 

به نظر می‌رسد مهندسان راهکاری نوین برای افزایش ظرفیت حافظه کارت‌های گرافیک یافته‌اند. با این فناوری جدید، می‌توان از حافظه‌های پرسرعت SSD به جای حافظه VRAM (حافظه داخلی کارت گرافیک) استفاده کرد. این موضوع می‌تواند تحولی بزرگ در صنعت بازی‌های ویدیویی، هوش مصنوعی و سایر زمینه‌های گرافیکی به وجود آورد؛ وحتی در برخی از موارد شما را از خرید کارت گرافیک جدید بی نیاز نماید!

مشکل حافظه VRAM:

پردازنده‌های گرافیکی مدرن برای اجرای برنامه‌های پیچیده و مدل‌های هوش مصنوعی به حجم زیادی حافظه با پهنای باند بالا نیاز دارند. با این حال، حافظه VRAM موجود در کارت‌های گرافیک امروزی محدود بوده و این امر می‌تواند باعث کند شدن عملکرد و افت فریم در هنگام اجرای بازی‌ها و برنامه‌های سنگین شود.

راه حل:

فناوری جدیدی که توسط شرکت تحقیقاتی کره‌ای Panmnesia معرفی شده است، به کاربران این امکان را می‌دهد تا از حافظه‌های پرسرعت SSD که به گذرگاه PCIe متصل هستند، به عنوان حافظه VRAM استفاده کنند. این فناوری با استفاده از نسخه جدیدی از پروتکل CXL با تأخیر کم، امکان اشتراک‌گذاری حافظه SSD با کارت گرافیک را فراهم می‌کند.

مزایای استفاده از SSD به جای VRAM:

• افزایش قابل توجه ظرفیت حافظه: حافظه‌های SSD می‌توانند ظرفیت بسیار بیشتر از حافظه VRAM را ارائه دهند. این امر به کاربران این امکان را می‌دهد تا بازی‌ها و برنامه‌های سنگین‌تر را با جزئیات بیشتر اجرا کنند.
• افزایش پهنای باند: حافظه‌های SSD از پهنای باند بسیار بالاتری نسبت به حافظه VRAM برخوردار هستند. این امر می‌تواند منجر به افزایش سرعت پردازش گرافیکی و کاهش زمان بارگذاری شود.
• کاهش هزینه: حافظه‌های SSD به تدریج ارزان‌تر از حافظه VRAM می‌شوند. استفاده از SSD به جای VRAM می‌تواند به کاهش هزینه نهایی کارت‌های گرافیک کمک کند.

کاربردها:

این فناوری جدید می‌تواند کاربردهای بسیار زیادی در زمینه‌های مختلف داشته باشد، از جمله:

• بازی‌های ویدیویی: گیمرها می‌توانند بازی‌های AAA را با جزئیات و نرخ فریم بالاتر اجرا کنند.
• هوش مصنوعی: محققان هوش مصنوعی می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی بزرگتر و پیچیده‌تر را آموزش دهند.
• ویرایش ویدیو: ویرایشگران ویدیو می‌توانند با ویدیوهای با وضوح بالاتر و نرخ فریم بیشتر کار کنند.
• طراحی گرافیک: طراحان گرافیک می‌توانند با تصاویر و مدل‌های سه بعدی بزرگتر و پیچیده‌تر کار کنند.

 

 

وضعیت کنونی:

این فناوری در حال حاضر در مراحل اولیه توسعه است و هنوز به طور تجاری در دسترس نیست. با این حال، با توجه به مزایای بالقوه آن، انتظار می‌رود که به سرعت مورد توجه شرکت‌های تولیدکننده کارت‌های گرافیک و حافظه قرار گیرد.

علاوه بر موارد ذکر شده، در اینجا چند نکته دیگر نیز قابل توجه است:

• این فناوری با تمام کارت‌های گرافیک و حافظه‌های SSD سازگار نیست.
• برای استفاده از این فناوری ممکن است به سخت‌افزار و نرم‌افزار اضافی نیاز باشد.
• هنوز مشخص نیست که قیمت نهایی این فناوری چقدر خواهد بود.

با این وجود، استفاده از SSD به جای VRAM می‌تواند تحولی بزرگ در صنعت کارت‌های گرافیک و دنیای گرافیک به طور کلی باشد.

فناوری جدیدی معرفی شده است که می‌تواند نیاز به پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند و گران‌قیمت انویدیا برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی کاهش دهد. این فناوری با استفاده از پروتکل CXL، امکان استفاده از حافظه‌های SSD پرسرعت به عنوان حافظه VRAM کارت گرافیک را فراهم می‌کند.

مزایای این فناوری:

• کاهش هزینه: استفاده از SSD به جای VRAM می‌تواند هزینه نهایی سیستم‌های هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی کاهش دهد.
• افزایش سرعت: SSDها از پهنای باند بسیار بالاتری نسبت به VRAM برخوردار هستند، که می‌تواند منجر به افزایش سرعت پردازش‌های هوش مصنوعی شود.
• افزایش ظرفیت حافظه: SSDها می‌توانند ظرفیت حافظه بسیار بیشتر از VRAM را ارائه دهند، که به کاربران این امکان را می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی بزرگتر و پیچیده‌تر را آموزش دهند.

نحوه عملکرد این فناوری:

این فناوری با استفاده از پروتکل CXL، امکان اشتراک‌گذاری حافظه SSD لپ تاپ یا کامپیوتر شخصی با کارت گرافیک را فراهم می‌کند. برای استفاده از این فناوری، نیاز به اضافه کردن کنترلر CXL به کارت گرافیک و حافظه SSD و همچنین ایجاد تغییراتی در بایوس سیستم است.

 

 

چالش‌ها:

یکی از چالش‌های اصلی این فناوری، عدم شناسایی حافظه SSD توسط پردازنده گرافیک است. شرکت Panmnesia برای حل این مشکل، با دستکاری ساختار پروتکل CXL، پردازنده گرافیکی را گول زده و حافظه‌های SSD متصل به PCIe را به عنوان حافظه DDR5 به GPU شناسانده است.

آینده این فناوری:

پشتیبانی از CXL می‌تواند عملکرد پردازنده‌های گرافیکی را به طور قابل توجهی بهبود دهد و به طور کلی، انقلابی در صنعت هوش مصنوعی ایجاد کند. با این حال، هنوز مشخص نیست که شرکت‌هایی مانند AMD و Nvidia چه رویکردی نسبت به این فناوری خواهند داشت و آیا پشتیبانی از CXL را به پردازنده‌های گرافیکی خود اضافه خواهند کرد یا خیر.

نکات قابل توجه:

• این فناوری در حال حاضر در مراحل اولیه توسعه است و هنوز به طور تجاری در دسترس نیست.
• برای استفاده از این فناوری ممکن است به سخت‌افزار و نرم‌افزار اضافی نیاز باشد.
• هنوز مشخص نیست که قیمت نهایی این فناوری چقدر خواهد بود.

با این وجود، استفاده از SSD به جای VRAM می‌تواند تحولی بزرگ در صنعت هوش مصنوعی و دنیای گرافیک به طور کلی باشد.