راه‌ های ارتباطی
حساب کاربری

services

software

031 1234 5678

zaheer.kargar@gmail.com

خیابان شریعتی شرقی، جنب بیمارستان شریعتی

کوچه شهید حسینی (کوچه 1)، اصفهان

خدمات نرم‌افزار و سخت‌افزار

فناوری‌های پیشرفته شبکه

امنیت سایبری جامع

سخت‌افزاری و قابل‌اعتماد

راهکارهای نوآورانه نرم‌افزاری

S

oft-serv

پشتیبانی مطمئن، خدمات بی‌وقفه

راهکاری برای توسعه بازی های ابری و پردازش تصویر(vGPU):گرافیک مجازی

راهکاری برای توسعه بازی های ابری و پردازش تصویر (vGPU) :گرافیک مجازی

فهرست محتوا

.

چیست و چگونه کار می کند؟ vPGU

.

در صنعت vGPU کاربرد های کلیدی

.

نسبت به سیستم های سنتی vPGU مزایای

.

چالش ها و راه‌کارها

.

ادغام با هوش مصنوعی و متاورس :vGPU آینده

راهکاری برای توسعه بازی های ابری و پردازش تصویر (vGPU) :گرافیک مجازی

به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین فناوری های حوزه رایانش ابری و سخت‌افزار، تحولی اساسی در صنایع (vGPU) گرافیک مجازی

بازی سازی پردازش تصویر و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. این فناوری با امکان اشتراک‌گذاری منابع پردازش گرافیکی بین

.چندین ماشین مجازی، محدودیت های سخت‌افزاری سنتی را از بین می‌برد

.1

چیست و چگونه کار می کند؟ vPGU

فناروی است که با استفاده از مجازی سازی سخت‌افزار، یک پردازنده گرافیکی فیزیکی (virtual GPU) گرافیک مجازی

(NVIDIA A100 یا RTX 6000)

بین چندین ماشین GPU را دریافت می کند و می تواند به صورت مستقل از آن برای

.مجازی تقسیم می کند. هر ماشین مجازی بخشی از قدرت پردازشی محاسبات گرافیکی یا پردازش داده ها استفاده کند

:مکانیزم عملکرد

.

.فیزیکی به چندین نمونه مجازی تقسیم می شود GPU :تقسیم سخت‌‌افزار

.

.منابع را بین ماشین های مجازی تخصیص می دهد (VMware یا Hyper-V مانند)مدیریت منابع: هایپروایزر

.

.به صورت اختصاصی به حافطه و هسته های پردازشی دسترسی دارد vPGU دسترسی مستقیم: هر

.2

در صنعت vGPU کاربرد های کلیدی

(Cloud Gaming) الف) بازی های ابری

.

پردازش گرافیکی در دیتاسنتر انجام میشود و تصویر نهایی به ،vGPU کاهش تاخیر: با استفاده از سرور های مجهز به

.دستگاه کاربر استریم می شود

.

و NVIDIA GeForce NOW مثال: سوریس هایی مانند

از این فناوری برای ارائه بازی هایXbox Cloud Gaming

4k

.با 60 فریم بر ثانیه استفاده می کنند

ب) پردازش تصویر و رندرینگ

.

و Blenderشتاب‌دهی به رندرینگ سه‌بعدی: نرم‌افزار هایی مانند

با استفاده از Maya

ها، زمان رندرینگ را تا %70 vGPU

.کاهش می‌دهند

.

،MRIپردازش تصویر پزشکی: در سیستم های تشخیصی مانند

و vPGU

ها امکان تحلیل تصاویر با وضوح بالا CT-Scan

.را در زمان واقعی فراهم کی کنند

ج) هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

.

ها با پشتیبانی از کتابخانه هایی مانند vPGU :آموزش مدل های پیچیده

و TEnsorflow

آموزش مدل های CUDA

را تسریع می کنند (GPT-4 مثل) زبانی

.3

نسبت به سیستم های سنتی vPGU مزایای

پرداخت بر اساس مصرف

افزایش منابع در ثانیه

دسترسی از هر نقطه

اشتراک گذاری بین چندین کاربر

سرعت و امنیت بالاتر

مناسب برای کارهای سنگین و حساس

دسترسی کامل و اختصاصی به سخت‌افزار

Bare Metal سیستم‌های

برای پروژه‌هایی با نیاز پردازشی بسیار بالا

امنیت حساس و پایداری طولانی‌مدت بهترین انتخاب هستند؛

مانند میزبانی وب‌سایت‌های پرترافیک، اجرای دیتابیس‌های حجیم، پردازش‌

های سنگین حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، خدماتمالی و بانکی، و زیرساخت‌های ابری خصوصی

.4

چالش ها و راه‌کارها

.

محدودیت پهنای باند: استریم بازی های

4K

نیاز به حداقل 50 مگابایت بر ثانیه دارد

راهکار: استفاده از فناوری های فشرده‌سازی مانند

NVIDIA DLSS

.

توسعه سریعتر نرم‌افزار و کاهش هزینه ها

راهکار: استقرار سرور های لبه

(Edge Computing)

نزذیک به کاربر نهایی

.

امنیت داده‌ها: انتقال اطلاعات گرافیکی حساس از طریق ابر

راهکار: رمزگذاری

end-to-end

و احراز هویت چند مرحله‌ای

.5

ادغام با هوش مصنوعی و متاورس :vGPU آینده

.

های آینده با استفاده از vGPU :هوش مصنوعی خود تنظیم

،AI

منابع را به صورت پویا بر اساس نیاز های کاربر

.تخصیص می‌دهند

.

پشتیبانی از متاورس: ایجاد جهان های مجازی با میلیون‌ها کاربر همزمان نیازمند

vGPU

.های مقیاس‌پذیر است

.

ادغام با

5G/6G

.کاهش تاخیر به زیر 1 میلی ثانیه برای واقعیت مجازی بی‌سیم