بررسی و مقایسه جدیدترین چیپ های هوش مصنوعی دنیا
میتوانید خلاصهای کوتاه از محتوای مقاله را با استفاده از هوش مصنوعی دریافت نمایید.
هوش مصنوعی، پدیدهای که در چند سال اخیر جهان و بسیاری از کسب و کارها را متحول ساخته است. در سالهای اخیر پردازندهها به طوری ساخته میشوند که مناسب پردازشهای سنگین و کارهای AI باشند؛ چرا که تخمین زده شده بازار هوش مصنوعی از 214 میلیارد دلار در سالهای اخیر به 1339 میلیارد دلار در سال 2030 خواهد رسید. این عدد، بسیار بزرگ است و همین نشان میدهد که چرا هر روزه پردازندههای هوش مصنوعی در حال پیشرفت هستند.
چیپ (Chip) چیست؟ Chip یعنی یک تراشه کوچک که مانند مغز تمام پردازشهای سیستم را انجام میدهد.
چیپ مناسب هوش مصنوعی
در سیستمهای هوش مصنوعی، سخت افزار و توان محاسباتی آنها با سیستمهای معمولی بسیار متفاوت است. همچنین بسته به مدل هوش مصنوعی و پیچیدگیها و توان پردازش آن نیز سخت افزار به کار رفته متفاوت خواهد بود. پردازنده گرافیکی یکی از اجزای اصلی سیستم است و به همین دلیل در سیستمهای هوش مصنوعی باید به درستی انتخاب شود تا محاسبات به درستی انجام شوند. در GPU هوش مصنوعی باید به نکات زیر دقت شود.
- حجم حافظه: در محاسبات پیچیده و کاربردهای هوش مصنوعی، میزان حافظه پردازنده گرافیکی، اهمیت بالایی دارد و نتیجه کار را مشخص میکند. هر چه حافظه بیشتر باشد عملکرد چیپ بهتر خواهد بود.
- پهنای باند: داشتن سرعت بالا در انتقال دادهها بین حافظه و هسته باعث اجرای بهتر عملیاتهای هوش مصنوعی میشود. پهنای باند پردازنده هر چه بیشتر باشد بهتر است.
- مصرف برق و خنک کنندگی: یکی دیگر از نکات مهم در انتخاب پردازنده هوش مصنوعی، مصرف انرژی آن است که برای سرورها و حتی کاربردهای خانگی نیز باید به آن دقت کرد.
آشنایی با بهترین و جدیدترین چیپهای AI و محاسبات سنگین
چیپهای هوش مصنوعی و محاسبات سنگین هر روزه در حال پیشرفت و بهبود هستند، در اینجا با 5 مورد از بهترین و جدیدترین چیپها آشنا خواهید شد.
چیپ Blackwell Ultra B300
در سه ماه اول سال 2025، شرکت انویدیا چیپ Blackwell Ultra B300 را معرفی کرد. این شرکت قبلا هم تراشههایی برای محاسبات سنگین تولید و عرضه کرده بود، اما با این تراشه اولترا، سطح استاندارد را تا حد زیادی جا به جا کرد. مهمترین ویژگی این چیپ، سرعت آن است. این پردازنده سرعت بسیار بالا و تا ۱۵ پتافلاپس FP4 قدرت دارد. معماری این تراشه به طور کلی با مدلهای قبلی متفاوت است، پهنای باند آن به ۸ ترابایت بر ثانیه رسیده و خنکتر کار میکند. کاربرد اصلی این چیپ آموزش و استنتاج LLM ،HPC ابری است.
چیپ Ironwood TPU v7
شرکت گوگل هفتمین نسل از پردازندههای Tensor Processing Unit (TPU) را معرفی کرد و قدرت خود را در ساخت پردازنده برای محاسبات سنگین و هوش مصنوعی به نمایش گذاشت. تراشه Ironwood بسیار سریع و مقیاس پذیر است، همچنین بهره وری انرژی آن تا 30 درصد نسبت به اولین نسل خود افزایش داشته است. در این پردازنده میزان حافظه افزایش زیادی داشته و به 192 گیگابایت در هر تراشه رسیده است، از طرفی پهنای باند ۷.۳۷ ترابایت بر ثانیه در هر تراشه و تقریبا 4.5 برابر نسل قبلی است. کاربرد اصلی این چیپ، Inference در مقیاس بزرگ است.
چیپ AMD Instinct MI350 Series
این تراشههای شرکت AMD بر پایه معماری نسل چهارم AMD CDNA ساخته شده و در کارهایی مانند آموزش مدلهای هوش مصنوعی و بارهای کاری پیچیده، عملکرد خوب و کم نظیری دارد. Instinct™ MI350 با پشتیبانی از دادههای نسل جدید، مصرف انرژی را تا حد زیادی بهینه ساخته و پهنای باند را گسترش میدهد. حافظه این چیپ ۲۸۸ گیگابایتی است و ۸ ترابایت بر ثانیه پهنای باند حافظه دارد. این مدل را میتوان غول شرکت AMD دانست و کاربرد اصلی آن، آموزش مدلهای بزرگ هوش مصنوعی است.
چیپ Vera Rubin
شرکت NVIDIA جدیدا از سوپر چیپ جدید خود رونمایی کرد. دو GPU Rubin و یک CPU با 88 هسته در این سوپر چیپ قرار دارند. عملکرد Vera Rubin فوق العاده است و سرعت و قدرت زیادی دارد. پهنای باند Vera Rubin به صورت دقیق گفته نشده، اما طبق توصیفها حدود ۱۰۰۰–۱۲۰۰ گیگابایت بر ثانیه است. کاربرد اصلی این چیپ سوپر کامپیوترهای AI، تحقیقات است.
چیپ Gaudi 3 / Xeon 6
شرکت اینتل نیز از رقبای خود عقب نمانده و امسال با ارائه پردازنده Xeon 6 با هستههای P و شتاب دهنده Gaudi 3 که عملکرد آنها در محاسبات پیچیده و هوش مصنوعی تا دو برابر بهبود یافته است. پهنای باند حدود ۵۴۰ گیگابایت بر ثانیه شده، حافظه آن ۱۲۸ گیگابایت است و تعداد هستهها در این چیپ افزایش یافته و بهینه شده است. کاربرد اصلی این چیپ، سرورهای edge و HPC علمی است.
بیشتر بخوانید: آشنایی با ویژگی لپ تاپ هوش مصنوعی
مقایسه جدیدترین چیپهای هوش مصنوعی
این جدول مجموعهای از قدرتمندترین چیپهای هوش مصنوعی و محاسباتی نسل جدید را مقایسه میکند.
| چیپ | شرکت سازنده | نوع تراشه | قدرت محاسباتی / سرعت | پهنای باند حافظه | حافظه | ویژگیهای فنی مهم | کاربرد اصلی |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Blackwell Ultra B300 | NVIDIA | GPU | تا 15 PFLOPS FP4 | 8 TB/s | — | معماری جدید، خنکتر، جهش سرعت | آموزش LLM ،HPC ابری |
| Ironwood TPU v7 | TPU (ASIC) | سریع و مقیاس پذیر، تا 30٪ بهبود انرژی | 7.37 TB/s | 192 GB | نسل هفتم TPU، افزایش حافظه | استنتاج در مقیاس بسیار بزرگ | |
| Instinct MI350 Series | AMD | GPU | بسیار قوی (معماری CDNA4) | 8 TB/s | 288 GB | نسل جدید CDNA، بهینهسازی انرژی | آموزش مدلهای بزرگ AI |
| Vera Rubin Superchip | NVIDIA | GPU + CPU | دو GPU Rubin + CPU با 88 هسته | حدود 1.0–1.2 TB/s | — | ساختار سوپر چیپ، مناسب بارهای سنگین | سوپر کامپیوترهای AI و تحقیقات |
| Gaudi 3 / Xeon 6 | Intel | ASIC + CPU | تا ۲× بهبود عملکرد AI | حدود 540 GB/s | 128 GB | ترکیب CPU و شتاب دهنده Gaudi 3 | سرورهای Edge و HPC علمی |
تراشههایی که توسط شرکتهای پیشرو مانند NVIDIA ،Google ،AMD و Intel ساخته شدهاند و هر کدام برای بارهای کاری بسیار سنگین هوش مصنوعی و محاسبات پیچیده طراحی شدهاند. تفاوتها در قدرت پردازش، پهنای باند حافظه و ظرفیت RAM نشان میدهد که هر تراشه برای کاربردهای متفاوتی بهینه شده است؛ برخی مانند Blackwell B300 و MI350 برای آموزش مدلهای بزرگ مناسباند، در حالی که TPU v7 برای استنتاج در مقیاس عظیم طراحی شده است. Vera Rubin Superchip نیز با ترکیب GPU و CPU برای سیستمهای فوق محاسباتی و پژوهشهای علمی ساخته شده و Gaudi 3/Xeon 6 گزینهای مقرون به صرفهتر برای سرورهای لبه و پردازش علمی فراهم میکند.
ASIC چیست؟ Application-Specific Integrated Circuit تراشهای است که فقط برای یک کار مشخص طراحی و ساخته شده و کاربرد عمومی ندارد.
کلام آخر
در دنیایی که تکنولوژی هر روزه پیشرفت میکند، تراشههای هوش مصنوعی از اهمیت ویژهای برخوردار هستند، چرا که بخشی از پیشرفت دنیا را میسازند. شرکتهای زیادی در حال ساخت چیپهای هوش مصنوعی هستند که هر کدام ویژگی و عملکرد خاص خود را دارد، اما همه آنها به سمت افزایش قدرت، سرعت و بهینه سازی انرژی حرکت میکنند.
سوالات متداول
GPU چند منظوره است، اما TPU مخصوص عملیات یادگیری عمیق و بهینه سازی مدلهای TensorFlow طراحی شده است.
حجم حافظه، پهنای باند حافظه، قدرت محاسباتی، مصرف انرژی و سیستم خنک کنندگی از مهمترین عوامل انتخاب چیپ هوش مصنوعی هستند.
منابع
- https://www.notebookcheck.net/Best-AI-Workstation-Processors-2025-Why-AMD-Ryzen-Beats-Intel-for-Local-AI-Computing-for-now.1099955.0.html
- https://www.trgdatacenters.com/resource/best-cpu-for-ai/
