کارت های گرافیک شرکت NVIDIA

شرکت eNabz با سال‌ها تجربه در حوزه تجهیزات پیشرفته هوش مصنوعی، انواع کارت گرافیک NVIDIA را با بهترین کیفیت و مناسب‌ترین قیمت ارائه می دهد. چه به دنبال رندرینگ یا پروژه‌های هوش مصنوعی و رباتیک باشید، در سایت eNabz  آن را پیدا می کنید.

معرفی شرکت NVIDIA

NVIDIA یک شرکت آمریکایی فعال در حوزه ی طراحی و تولید کارت های گرافیکی (GPU)، تراشه‌های هوش مصنوعی (AI Chips) و فناوری‌های پیشرفته است. دفتر مرکزی این شرکت در ایالت کالیفرنیا قرار دارد. NVIDIA در حال حاضر یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های فناوری جهان محسوب می‌شود. این شرکت نقشی کلیدی در پیشرفت‌های هوش مصنوعی، گرافیک رایانه‌ای، بازی‌های ویدئویی، و مراکز داده دارد. در ابتدا، هدف NVIDIA طراحی تراشه‌هایی بود که بتوانند عملیات گرافیکی را سریع‌تر از CPU انجام دهند. این تحقیقات باعث شد در سال 1999، Graphics Processing Unit را کشف کنند.

کارت گرافیک GeForce 256، به عنوان اولین GPU واقعی جهان شناخته می‌شود، زیرا برای اولین بار توانایی انجام محاسبات هندسی و پردازش پیکسل را به صورت مستقل از CPU داشت. این نوآوری باعث شد NVIDIA عملاً مفهوم جدیدی به نام واحد پردازش گرافیکی را به دنیای فناوری معرفی کند و مسیر آینده‌ی صنعت گرافیک را تغییر دهد. در دهه‌ی 2010 میلادی، شرکت ان‌ویدیا گام بلندی به‌سوی دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برداشت. این دوران با معرفی معماری‌های پیشرفته‌ای چون Fermi، Kepler، Maxwell و Pascal همراه بود که هر یک نسبت به نسل پیشین، قدرت پردازشی بالاتر و مصرف انرژی بهینه‌تری ارائه می‌دادند.

تاریخچه NVIDIA

شرکت NVIDIA در سال 1993 تأسیس شد و از همان ابتدا تمرکز خود را روی تولید تراشه‌های گرافیکی برای کامپیوترهای شخصی گذاشت. با معرفی اولین GPU خود با نام GeForce 256 در سال 1999، NVIDIA نه تنها مفهومی جدید از پردازش گرافیکی ارائه کرد، بلکه استانداردی برای صنعت بازی و طراحی دیجیتال ایجاد نمود. امروز، NVIDIA در کنار تولید کارت‌های گرافیک، در زمینه‌های هوش مصنوعی، خودروهای خودران، دیتاسنترها و رایانش ابری نیز فعالیت گسترده دارد.

فعالیت‌های شرکت NVIDIA در زمینه هوش مصنوعی و الکترونیک

فعالیت‌های این شرکت در این دو حوزه نه‌تنها صنعت گرافیک، بلکه آینده‌ی محاسبات، خودرو، رباتیک و حتی ارتباطات را دگرگون کرده است. NVIDIA، توان پردازشی تراشه‌های گرافیکی خود (GPU) را روز به روز بالا می برد.

در زمینه‌ی هوش مصنوعی (AI)، نقشی کلیدی در توسعه‌ی سخت‌افزارهای مخصوص آموزش، اجرای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ایفا می‌کند. تراشه‌های قدرتمندی مانند A100، H100 و Grace Hopper Superchip با استفاده از معماری‌های پیشرفته و هسته‌های اختصاصی Tensor Core، میلیون‌ها عملیات ریاضی را در کسری از ثانیه انجام می‌دهند و به محققان، شرکت‌ها و ابررایانه‌ها کمک می‌کنند تا مدل‌های عظیم زبانی، سامانه‌های بینایی ماشین و شبکه‌های عصبی را آموزش دهند.
>علاوه بر سخت‌افزار، پلتفرم نرم‌افزاری CUDA نیز یکی از دستاوردهای مهم NVIDIA است که امکان استفاده از قدرت GPU برای انجام محاسبات علمی و تحقیقاتی را فراهم کرده است. همچنین مجموعه‌ی نرم‌افزارهای NVIDIA AI Enterprise، TensorRT و NeMo ابزارهایی هستند که فرآیند توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی را ساده‌تر و سریع‌تر می‌کنند.

در بخش الکترونیک و سامانه‌های هوشمند، NVIDIA تمرکز ویژه‌ای بر فناوری‌های مرتبط با خودروهای خودران و رباتیک دارد. پلتفرم NVIDIA DRIVE یکی از برجسته‌ترین پروژه‌های این شرکت است که با ترکیب سنسورها، دوربین‌ها، رادارها و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به خودروها امکان می‌دهد محیط اطراف خود را تحلیل و تصمیم‌گیری لحظه‌ای کنند. این فناوری در همکاری با خودروسازان بزرگ مانند Mercedes–Benz، Volvo و Tesla در حال استفاده و توسعه است. از سوی دیگر، سری تراشه‌های Jetson برای دستگاه‌های الکترونیکی کوچک‌تر، ربات‌ها و تجهیزات اینترنت اشیاء (IoT) طراحی شده‌اند تا هوش مصنوعی را به ابزارهای قابل حمل و کم‌مصرف بیاورند.

اهمیت کارت گرافیک (GPU)

کارت های گرافیک نقشی بسیار فراتر از تولید تصویر و اجرای بازی‌های ویدئویی دارد.
در ابتدا این تراشه‌ها برای انجام محاسبات گرافیکی طراحی شدند تا تصاویر سه‌بعدی را سریع‌تر و باکیفیت‌تر رندر کنند. با گذشت زمان، توان بالای آن‌ها در انجام محاسبات موازی باعث شد به یکی از مؤثرترین ابزارهای پردازشی در حوزه‌های مختلف فناوری تبدیل شوند.
امروزه GPU‌ها در بسیاری از کاربردهای مدرن مانند بازی‌های رایانه‌ای، طراحی سه‌بعدی، تولید محتوا، شبیه‌سازی علمی و به‌ویژه هوش مصنوعی قرار دارند. در صنعت بازی، GPU عامل اصلی وجود گرافیک‌های واقعی و نمایش های شگفت‌انگیز است. در دنیای هوش مصنوعی، همان قدرت محاسباتی عظیم GPU است که آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، بینایی ماشین و شبکه‌های عصبی را ممکن می‌سازد.

کارت گرافیک نقشی بسیار فراتر از نمایش تصاویر روی صفحه‌نمایش دارد. در گذشته، کارت گرافیک تنها برای اجرای بازی‌های ویدئویی یا کارهای گرافیکی مانند طراحی سه‌بعدی و تدوین ویدئو استفاده می‌شد. امروز به یکی از اصلی‌ترین ستون‌های پردازشی رایانه‌های پیشرفته، مراکز داده و سامانه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. اهمیت کارت گرافیک در این است که برخلاف پردازنده مرکزی که تعداد محدودی هسته دارد و محاسبات را به‌صورت ترتیبی انجام می‌دهد، GPU دارای هزاران هسته‌ی کوچک‌تر است که می‌تواند میلیون‌ها عملیات را به‌طور هم‌زمان پردازش کند. در ادامه به معرفی برخی از کارت های گرافیکی شرکت NVIDIA می پردازیم.

 تنوع محصولات در شرکت NVIDIA

• کارت‌های گرافیک این شرکت در چند دسته‌بندی اصلی عرضه می‌شوند که هر کدام برای نیازها و کاربردهای خاصی طراحی شده‌اند و درک این دسته‌بندی‌ها کمک می‌کند تا مصرف‌کننده یا توسعه‌دهنده بتواند بهترین گزینه را برای خود انتخاب کند. سری GTX یکی از قدیمی‌ترین سری‌های NVIDIA محسوب می‌شود، عمدتاً برای بازی‌های سنتی و کاربری‌های معمولی طراحی شده و تمرکز آن روی ارائه نرخ فریم بالا و کیفیت گرافیکی مناسب در بازی‌هاست، بدون پشتیبانی از فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند Ray Tracing. این سری گزینه‌ای مناسب برای گیمرهایی است که به دنبال کارت‌های با قیمت مناسب و عملکرد قابل قبول هستند.
• RTX که تحولی در دنیای گرافیک ایجاد کرده، با پشتیبانی از Ray Tracing و فناوری‌های هوش مصنوعی مانند DLSS، امکان ارائه گرافیک واقع‌گرایانه و بهینه‌سازی عملکرد بازی‌ها را فراهم می‌کند. کارت‌های RTX برای گیمرها و توسعه‌دهندگان بازی و شبیه‌سازی مناسب هستند و تجربه بصری و عملکردی بسیار بالاتر نسبت به GTX ارائه می‌دهند.

در حوزه حرفه‌ای و طراحی، سری Quadro یا RTX A جایگاه ویژه‌ای دارد. این کارت‌ها مخصوص کارهای طراحی سه‌بعدی، انیمیشن، مدل‌سازی صنعتی و شبیه‌سازی‌های حرفه‌ای طراحی شده‌اند و از قابلیت‌هایی مانند دقت رنگ بالا، پشتیبانی از نرم‌افزارهای CAD و شتاب‌دهی در رندرینگ استفاده می‌کنند. این سری بیشتر مورد استفاده طراحان، مهندسان و استودیوهای انیمیشن قرار می‌گیرد.

• Jetson Orin NX / Orin Nano / AGX Thor
• در نهایت سری Tesla / A100 / H100 که برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و دیتا سنترها طراحی شده‌اند، دارای هسته‌های اختصاصی Tensor Core و معماری پیشرفته Hopper هستند و توان پردازشی بسیار بالا برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کنند. این کارت‌ها معمولاً در مراکز تحقیقاتی، ابررایانه‌ها و شرکت‌های فعال در حوزه AI استفاده می‌شوند و با حافظه و پهنای باند فوق‌العاده، امکان پردازش داده‌های حجیم و مدل‌های پیچیده را فراهم می‌کنند.

ویژگی‌های کارت‌های NVIDIA

• هسته‌های CUDA و Tensor: یکی از ویژگی‌های شاخص کارت‌های NVIDIA، هسته‌های CUDA برای پردازش موازی و هسته‌های Tensor برای یادگیری عمیق است. این هسته‌ها امکان انجام محاسبات پیچیده در زمان کوتاه را فراهم می‌کنند.
• حافظه گرافیکی (VRAM) بالا: کارت‌های حرفه‌ای NVIDIA با حافظه‌هایی تا 128 گیگابایت، سرعت انتقال داده بالا و پهنای باند گسترده، تجربه‌ای بی‌نظیر در پردازش داده‌ها ارائه می‌دهند.
• پشتیبانی از تکنولوژی‌های نرم‌افزاری: NVIDIA با نرم‌افزارهایی مانند CUDA، cuDNN، TensorRT و Omniverse به کاربران امکان می‌دهد تا از حداکثر ظرفیت سخت‌افزار استفاده کنند. همچنین در بازی‌ها، تکنولوژی‌هایی مانند Ray Tracing و DLSS کیفیت تصویر را به سطح جدیدی می‌رسانند.
• کارایی و مصرف انرژی بهینه: معماری‌های جدید مانند Ampere، Ada Lovelace و Hopper باعث شده‌اند کارت‌ها با مصرف انرژی کمتر، قدرت پردازشی بیشتری ارائه دهند.

کارت گرافیک NVIDIA GeForce RTX 4090

شرکت NVIDIA کارت‌های گرافیک خود را بر اساس کاربرد و گروه کاربری به چند دسته اصلی تقسیم می‌کند. یکی از کاربردی ترین دسته‌ها، کارت‌های گرافیک مخصوص بازی یا Gaming GPUs است که با سری‌های GeForce GTX و RTX شناخته می‌شوند. این کارت‌ها به‌طور خاص برای گیمرها و کاربران خانگی طراحی شده‌اند و تجربه‌ای روان و با کیفیت بالا در اجرای بازی‌های سنگین ارائه می‌کنند. کارت‌های GeForce GTX نسل‌های قدیمی‌تر هستند که معمولاً از فناوری Ray Tracing پشتیبانی نمی‌کنند، مانند GTX 1060 یا GTX 1080، در حالی که سری GeForce RTX نسل جدید با ویژگی‌های پیشرفته مانند Ray Tracing و DLSS است و تصاویر با وضوح و واقع‌گرایی بیشتری ارائه می‌کند. علاوه بر اجرای بازی‌ها، این کارت‌ها برای تولید محتوا، طراحی گرافیکی و نرم‌افزارهای سه‌بعدی نیز مناسب هستند و به کاربران قدرت پردازشی بالایی می‌دهند.

این کارت با معماری جدید Ada Lovelace و بیش از 16000هسته CUDA، قدرت پردازشی فوق‌العاده‌ای ارائه می‌دهد و حتی سنگین‌ترین بازی‌ها را با وضوح 4K و نرخ فریم بالا به‌راحتی اجرا می‌کند. حافظه 24 گیگابایتی GDDR6X و سرعت فرکانس بالا باعث می‌شود صحنه‌های پیچیده و گرافیک‌های سنگین بدون هیچ تأخیر یا کاهش کیفیت نمایش داده شوند.

یکی از ویژگی‌های برجسته‌ی RTX 4090 پشتیبانی از Ray Tracing نسل سوم و فناوری هوش مصنوعی DLSS 3 است که تصاویر را با جزئیات دقیق و نورپردازی طبیعی بازسازی می‌کند. این قابلیت‌ها باعث می‌شوند بازی‌ها بسیار واقعی‌تر و سینمایی‌تر به نظر برسند و تجربه‌ی گیمینگ را به سطحی حرفه‌ای برسانند. علاوه بر بازی، این کارت گرافیک برای طراحی سه‌بعدی، انیمیشن‌سازی و حتی پردازش پروژه‌های هوش مصنوعی نیز مناسب است. با وجود مصرف بالای انرژی، سیستم خنک‌کننده‌ی پیشرفته و سه‌فن RTX 4090 دما و عملکرد پایدار کارت را تضمین می‌کند.

کارت گرافیک هوش مصنوعی Embedded AI GPU – NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB

کارت گرافیک NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB یکی از محصولات پیشرفته سری Jetson است که در دسته‌بندی Robotics & AI GPUs قرار می‌گیرد. این پردازنده یک ماژول پردازشی قدرتمند و جمع‌ و جور است که مخصوص توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی (AI)، رباتیک صنعتی و بینایی ماشین (Computer Vision) طراحی شده است. این ماژول با بهره‌گیری از پردازنده‌های ARM Cortex و GPU با هسته‌های CUDA، عملکرد بالا و مصرف انرژی بهینه را ارائه می‌دهد. خرید Jetson Orin Nano 8GB به پژوهشگران و مهندسین امکان می‌دهد پروژه‌های پیچیده AI و سیستم‌های IoT صنعتی (IoT) را به راحتی پیاده‌سازی کنند.

این کارت با حافظه‌ی 8 گیگابایتی LPDDR5 و پردازنده‌ی چندهسته‌ای، قدرت پردازشی کافی برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری در دستگاه‌های کوچک و کم‌مصرف فراهم می‌کند. به دلیل اندازه کوچک و جمع‌وجورش، برای محیط‌های صنعتی، آزمایشگاهی و آموزشی ایده‌آل است. این ماژول به شما اجازه می‌دهد از قدرت پردازشی فوق‌العاده در پروژه‌های رباتیک، اتوماسیون صنعتی و پردازش داده‌های سنسورها بهره ببرید. با استفاده از این محصول، می‌توانید سیستم‌های هوش مصنوعی در لبه (Edge AI) را با سرعت بالا و مصرف انرژی پایین راه‌اندازی کنید.

این ماژول از پردازنده مرکزی ARM Cortex با هسته‌های 64 بیتی بهره می‌برد که عملکرد سریع و بهینه را تضمین می‌کند و پردازنده گرافیکی آن با معماری Ampere و هسته‌های CUDA قدرت بالایی در انجام محاسبات پیچیده و پردازش گرافیکی ارائه می‌دهد. حافظه 8 گیگابایتی LPDDR5 اجرای مدل‌های یادگیری عمیق و پردازش داده‌های حجیم را ممکن می‌کند و پشتیبانی از کارت microSD امکان ذخیره‌سازی سیستم‌عامل و داده‌ها را فراهم می‌آورد.

مزایای خرید Jetson Orin Nano 8GB

• عملکرد پردازشی بالا: CPU و GPU پیشرفته، اجرای مدل‌های پیچیده AI را تضمین می‌کند
• مصرف انرژی بهینه: مناسب پروژه‌های صنعتی و محیط‌هایی با محدودیت منابع
• سازگاری نرم‌افزاری کامل: پشتیبانی از NVIDIA JetPack SDK، کتابخانه‌ها و APIهای مرتبط
• اتصالات متنوع: USB، HDMI، CSI، PCIe و Ethernet برای اتصال آسان به سنسورها و دستگاه‌ها
• قابلیت توسعه بالا: پشتیبانی از GPIO و M.2 برای افزودن Wi-Fi، Bluetooth و ذخیره‌سازی پرسرعت
• ابعاد کوچک و جمع‌وجور: نصب در پروژه‌های صنعتی و سیستم‌های تعبیه‌شده بدون محدودیت فضا

کارت گرافیک Embedded AI GPU – NVIDIA Jetson Orin NX 8GB

کارت گرافیک NVIDIA Jetson Orin NX 8GB یکی دیگر از سری Jetson است که در دسته‌بندی Robotics & AI GPUs قرار می‌گیرد. به‌طور خاص برای روباتیک پیشرفته، هوش مصنوعی و سیستم‌های تعبیه‌شده طراحی شده است. این ماژول با بهره‌گیری از پردازنده مرکزی ARM Cortex 64-bit و پردازنده گرافیکی با معماری Ampere و هسته‌های CUDA و Tensor Core، قدرت پردازشی بسیار بالایی را در فضای کوچک ارائه می‌دهد. حافظه 8 گیگابایتی LPDDR5 اجرای مدل‌های یادگیری عمیق، پردازش تصویر و تحلیل داده‌های حجیم را به‌راحتی ممکن می‌کند و از microSD برای ذخیره‌سازی سیستم‌عامل و داده‌ها پشتیبانی می‌کند.

ماژول NVIDIA Jetson Orin NX 8GB یک انتخاب ایده‌آل برای توسعه‌دهندگان، محققان و مهندسانی است که به دنبال یک ماژول پردازشی قدرتمند، کم‌مصرف و جمع‌وجور برای پروژه‌های هوش مصنوعی (AI)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، بینایی ماشین (Computer Vision)، رباتیک صنعتی (Industrial Robotics) و اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT) هستند. با خرید این ماژول، شما به یک پلتفرم توسعه پیشرفته دست خواهید یافت که امکان اجرای مدل‌های پیچیده AI را در محیط‌های صنعتی فراهم می‌کند.

کاربردهای ماژول NVIDIA Jetson Orin NX 8GB

1. هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (AI & Deep Learning)

با خرید ماژول NVIDIA Jetson Orin NX 8GB، شما قادر خواهید بود مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق را در محیط‌های صنعتی پیاده‌سازی کنید. این ماژول با پردازنده‌های قدرتمند و حافظه بالا، امکان آموزش و استقرار مدل‌های AI را در زمان واقعی فراهم می‌کند.

2. بینایی ماشین و پردازش تصویر

ماژول NVIDIA Jetson Orin NX 8GB با پشتیبانی از دوربین‌های CSI و پردازشگر گرافیکی پیشرفته، امکان پیاده‌سازی سیستم‌های بینایی ماشین را فراهم می‌کند. این ویژگی برای کاربردهایی مانند تشخیص چهره، شناسایی اشیاء و نظارت تصویری بسیار مناسب است.

3. رباتیک صنعتی و اتوماسیون

با خرید این ماژول، می‌توانید سیستم‌های رباتیک صنعتی با عملکرد بالا و مصرف انرژی بهینه طراحی کنید. ماژول NVIDIA Jetson Orin NX 8GB با پشتیبانی از پروتکل‌های صنعتی و ورودی/خروجی‌های متنوع، برای پروژه‌های اتوماسیون صنعتی ایده‌آل است.

4. اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT)

ماژول NVIDIA Jetson Orin NX 8GB با قابلیت پردازش داده‌ها در لبه (Edge Computing)، امکان تحلیل داده‌های سنسورها را به صورت محلی فراهم می‌کند. این ویژگی برای پیاده‌سازی سیستم‌های IIoT با تأخیر کم و پهنای باند محدود بسیار مناسب است.

در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، Jetson Orin NX 8GB اجرای مدل‌های پیچیده در زمان واقعی را ممکن می‌کند و برای پروژه‌هایی مانند تشخیص اشیاء، تحلیل داده و اتوماسیون صنعتی ایده‌آل است. در بینایی ماشین و پردازش تصویر، این ماژول با پشتیبانی از دوربین‌های متعدد و پردازشگر گرافیکی قدرتمند، سیستم‌های تشخیص چهره، شناسایی اشیاء و نظارت تصویری را به‌سادگی اجرا می‌کند. همچنین در رباتیک صنعتی و IoT، با مصرف انرژی بهینه و پشتیبانی از ورودی/خروجی‌های گسترده، توسعه سیستم‌های هوشمند و خودکار را آسان‌تر می‌کند. به طور خلاصه، NVIDIA Jetson Orin NX 8GB یک ماژول جمع‌وجور ولی قدرتمند است که پردازش هوش مصنوعی، رباتیک و سیستم‌های تعبیه‌شده را به سطح حرفه‌ای می‌رساند.

مقایسه ویژگی‌های Jetson Orin NX  و Jetson Orin Nano

ماژول‌های NVIDIA Jetson Orin NX 8GB و Jetson Orin Nano 8GB هر دو از سری Jetson Orin هستند، اما تفاوت‌های قابل توجهی در عملکرد، معماری و کاربردهای هدف دارند. در ادامه، به مقایسه‌ی این دو ماژول می‌پردازیم.

1. عملکرد هوش مصنوعی (AI Performance)

• Jetson Orin NX 8GB: با 70 TOPS (Tera Operations Per Second) در پردازش‌های INT8، این ماژول عملکرد بالاتری نسبت به Orin Nano دارد.
• Jetson Orin Nano 8GB: با 40 TOPS، عملکرد کمتری نسبت به Orin NX ارائه می‌دهد.

2. پردازنده گرافیکی (GPU)

• Jetson Orin NX 8GB: دارای 1024 هسته CUDA و 32 هسته Tensor، که قدرت پردازشی بالاتری را فراهم می‌کند.
• Jetson Orin Nano 8GB: دارای 512 هسته CUDA و 16 هسته Tensor، که برای پروژه‌های سبک‌تر مناسب است.

3. پردازنده مرکزی (CPU)

• Jetson Orin NX 8GB: دارای پردازنده 8 هسته‌ای Arm Cortex-A78AE با فرکانس حداکثر 2.0 گیگاهرتز.
• Jetson Orin Nano 8GB: دارای پردازنده 6 هسته‌ای Arm Cortex-A78AE با فرکانس حداکثر 1.5 گیگاهرتز.

4. حافظه (Memory)

• هر دو ماژول دارای 8 گیگابایت حافظه LPDDR5 با پهنای باند 102.4 گیگابایت بر ثانیه هستند.

5. مصرف انرژی (Power Consumption)

• Jetson Orin NX 8GB: دارای TDP (Thermal Design Power) بین 20 تا 25 وات.
• Jetson Orin Nano 8GB: دارای TDP حدود 15 وات، که مصرف انرژی کمتری دارد.

6. کاربردهای مناسب

• Jetson Orin NX 8GB: مناسب برای پروژه‌های پیچیده‌تر مانند رباتیک پیشرفته، هوش مصنوعی در لبه (Edge AI) و پردازش‌های سنگین‌تر.
• Jetson Orin Nano 8GB: مناسب برای پروژه‌های سبک‌تر، مصرف انرژی پایین‌تر و کاربردهای آموزشی و تحقیقاتی.

7. قیمت و دسترس‌پذیری

• Jetson Orin NX 8GB: قیمت بالاتری نسبت به Orin Nano دارد، اما با توجه به عملکرد بالاتر، برای پروژه‌های حرفه‌ای مناسب‌تر است.
• Jetson Orin Nano 8GB: قیمت کمتری دارد و برای توسعه‌دهندگان و محققان با بودجه محدود مناسب است.

انتخاب بین Jetson Orin NX 8GB و Jetson Orin Nano 8GB بستگی به نیازهای خاص پروژه شما دارد. اگر به عملکرد بالاتر و قابلیت‌های پیشرفته‌تر نیاز دارید، Orin NX انتخاب بهتری است. اما اگر به دنبال یک ماژول با مصرف انرژی کمتر و قیمت مناسب‌تر برای پروژه‌های سبک‌تر هستید، Nano گزینه مناسبی خواهد بود.

به عبارتی Jetsonها کارت گرافیک دسکتاپ نیستند، ولی GPU دارند و به دسته Embedded / AI GPU تعلق دارند.

 ماژول Embedded AI GPU _ NVIDIA Jetson AGX Thor

AGX Thor، یک کارت گرافیک بسیار پیشرفته است که برای کاربردهای وسیع Edge AI طراحی شده است. این پردازنده ترکیبی از سخت افزارها و نرم افزارهای بسیار پیشرفته است و به افراد این امکان را می دهد پروژه های بزرگ هوش مصنوعی را با کیفیت بالا ارائه دهند. Jetson AGX Thor یک جایگزین پرسرعت و قدرتمندتر به جای Jetson Orin محسوب می شود. این کارت گرافیک بر پایه Blackwell تولید می شود. به طور کلی می توان گفت کارت گرافیک های شرکت NVIDIA طبق معماری خاصی ساخته می شوند. Ampere و blackwell نمونه ای از آن هستند. blackwell به روزترین نسخه این طراحی است و توان پردازشی بسیار بالایی دارد.

کاربرد و مزایای Jetson AGX Thor

سیستم هوش مصنوعی Jetson AGX Thor، یک کارت گرافیک امروزی از رباتیک است. این پردازنده در خودروها، ربات های شبیه به آدم، تجهیزات پزشکی، بینایی ماشین و پهپادها کاربرد گسترده ای دارد. توان مصرفی بهینه و قابل کنترل بین W40 تا 130W از مزایای برجسته این GPU محسوب می شود. علاوه بر اینکه بهترین عملکرد را ارئه می دهد، مصرف انرژی را نیز کاهش می دهد. این ویژگی برای Edge و کاربردهای صنعتی اهمیت ویژه ای دارد. پشتیبانی از پورت های پرسرعت شبکه، اتصالات به دوربین ها، سنسورها و دستگاه ها را راحت تر کرده است. نرم افزارهای تخصصی NVIDIA، مثل Isaac و Metropolis روی این کارت گرافیک قابل اجرا هستند. اتصال آسان، حافظه پرسرعت، انرژی بهینه و پشتیبانی از نرم افزارها باعث رشد فراگیر سیستم هوش مصنوعی و پردازش داده های Edge AI شده است.

مقایسه NVIDIA Jetson AGX Thor و Jetson AGX Orin

کارت‌های گرافیک NVIDIA Jetson AGX Thor و Jetson AGX Orin هر دو از خانواده Jetson و محصول شرکت معتبر NVIDIA هستند و به‌طور ویژه برای پردازش هوش مصنوعی، بینایی ماشین، رباتیک صنعتی و محاسبات لبه (Edge Computing) طراحی شده‌اند. با این حال، هر یک ویژگی‌ها و مشخصات سخت‌افزاری متفاوتی دارند که آن‌ها را برای کاربردهای مختلف مناسب می‌کند.

Jetson AGX Thor از نظر توان پردازشی و حافظه بسیار قدرتمندتر است. این ماژول به هسته‌های CUDA و Tensor Core پیشرفته مجهز شده و قابلیت پردازش موازی بسیار بالا دارد، به‌گونه‌ای که می‌تواند مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و یادگیری عمیق را با سرعت بسیار زیاد اجرا کند. همچنین، پشتیبانی از MIG (Multi-Instance GPU) یکی دیگر از مزایای این ماژول است که امکان تقسیم GPU به چندین بخش مستقل برای اجرای هم‌زمان چند پروژه یا فرآیند را فراهم می‌کند. این ویژگی Jetson AGX Thor را برای پروژه‌های صنعتی سنگین و پردازش‌های عظیم داده ایده‌آل می‌سازد.

Jetson AGX Orin طراحی جمع‌وجورتر و مصرف انرژی بهینه‌تری دارد. با اینکه توان پردازشی آن کمتر از AGX Thor است، اما همچنان برای پروژه‌های سبک‌تر، رباتیک متوسط و پردازش‌های هوش مصنوعی متوسط بسیار مناسب است. این ماژول نسبت به AGX Thor ارزان‌تر است و به دلیل ابعاد کوچک‌تر، امکان استفاده در محیط‌های محدود و دستگاه‌های تعبیه‌شده (Embedded Systems) را فراهم می‌کند. در نتیجه، انتخاب بین این دو ماژول بیشتر به سطح نیاز پردازشی، محدودیت فضا و بودجه پروژه بستگی دارد؛ اگر کاربر به دنبال بیشترین توان پردازشی و عملکرد حرفه‌ای باشد، AGX Thor بهترین گزینه است و برای کاربردهای سبک‌تر و اقتصادی، AGX Orin مناسب‌تر است.

کارت گرافیک Data Center / AI GPU _ NVIDIA H200

کارت گرافیک NVIDIA H200 یکی از جدیدترین و قدرتمندترین GPUهای دیتاسنتر است که برای هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و محاسبات پیشرفته (HPC) طراحی شده است. این کارت با معماری پیشرفته و حافظه بزرگ، امکان پردازش سریع و موازی داده‌های حجیم را فراهم می‌کند. این کارت گرافیک از معماری Hopper بهره می‌برد و اولین GPU جهان است که از حافظه HBM3e استفاده می‌کند.

اطلاعات فنی NVIDIA H200

حافظه گرافیکی: دارای 141 گیگابایت حافظه HBM3e با پهنای باند 4.8 ترابایت بر ثانیه، که تقریباً دو برابر ظرفیت حافظه مدل قبلی، H100، است.

عملکرد پردازشی: توانایی ارائه بیش از 4 پتاFLOPS در عملیات FP8، که برای پردازش مدل‌های بزرگ زبان و هوش مصنوعی مولد بسیار مناسب است.

هسته‌های CUDA و Tensor: مجهز به 16896 هسته CUDA و 989 هسته Tensor، که عملکرد پردازشی بالایی را ارائه می‌دهند.

پشتیبانی از MIG: امکان تقسیم GPU به حداکثر 7 بخش مستقل با حافظه 16.5 گیگابایتی، که به اجرای هم‌ زمان چندین مدل یا فرآیند کمک می‌کند.

مصرف انرژی: توان طراحی حرارتی (TDP) حداکثر 700 وات، که نشان‌دهنده نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته است.

کاربرد H200

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: آموزش مدل‌های LLM و شبکه‌های عصبی بزرگ
• شبیه‌سازی علمی: محاسبات فیزیک، شیمی، CFD
• رندرینگ حرفه‌ای و جلوه‌های بصری: فیلم، انیمیشن و طراحی صنعتی
• دیتاسنتر و HPC: پردازش حجم بالای داده‌ها با کارایی بسیار بالا

کارت گرافیک NVIDIA H200 برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی و محاسبات با عملکرد بالا طراحی شده است. این کارت کاربردهای گسترده‌ای دارد که شامل آموزش و اجرای مدل‌های بزرگ زبان (LLM)، پردازش و تحلیل داده‌های عظیم در مراکز داده و ابررایانه‌ها، شبیه‌سازی علمی و مهندسی و پروژه‌های محاسبات با دقت بالا (HPC) می‌شود. همچنین با پشتیبانی از MIG (Multi-Instance GPU)، امکان اجرای هم‌زمان چندین مدل هوش مصنوعی یا وظیفه پردازشی مستقل را فراهم می‌کند، که برای سازمان‌ها و پژوهشگرانی که به مقیاس‌پذیری و سرعت بالا نیاز دارند، بسیار مفید است.

تفاوت های H200 و H100

کارت‌های گرافیک NVIDIA H100 و NVIDIA H200 هر دو از معماری Hopper بهره می‌برند و برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی و محاسبات با عملکرد بالا طراحی شده‌اند. با این حال، H200 به‌عنوان نسخه به‌روزشده، ویژگی‌های جدیدی را ارائه می‌دهد که آن را نسبت به H100 متمایز می‌کند.

• حافظه و پهنای باند: H200 با 141 گیگابایت حافظه HBM3e و پهنای باند 4.8 ترابایت بر ثانیه، تقریباً دو برابر ظرفیت حافظه H100 را ارائه می‌دهد و پهنای باند آن 1.4 برابر بیشتر است. این افزایش در حافظه و پهنای باند، به‌ویژه در پردازش مدل‌های بزرگ زبان و داده‌های حجیم، تأثیر بسزایی دارد.
• مصرف انرژی: با وجود توان طراحی حرارتی بالاتر، H200 به‌خاطر بهبود در مدیریت حرارتی و کارایی انرژی، مصرف انرژی کمتری در واحد عملکرد دارد و در نتیجه هزینه کل مالکیت (TCO) آن نسبت به H100 کاهش می‌یابد.

اگر در پروژه‌های خود به پردازش مدل‌های بزرگ، شبیه‌سازی‌های علمی یا حافظه و پهنای باند بالا نیاز دارید، NVIDIA H200 انتخاب بهتری است. اما اگر به دنبال یک کارت گرافیک با عملکرد بالا برای کاربردهای عمومی‌تر هستید، NVIDIA H100 همچنان گزینه‌ای قدرتمند و مقرون‌به‌صرفه است.

راهنمای انتخاب کارت گرافیک NVIDIA

اهداف استفاده

• بازی: نیاز به کارت‌هایی با فرکانس بالا و حافظه VRAM کافی دارید، مثل سری RTX 40xx یا 30xx.
• هوش مصنوعی / یادگیری ماشین: کارت‌های RTX A6000، H100، یا سری Jetson برای پردازش‌های سنگین AI مناسب هستند.
• رندرینگ / طراحی سه‌بعدی: سری Quadro / RTX Workstation با حافظه بالا و دقت FP32/FP64 بهتر است.

حافظه و پهنای باند (VRAM)

• برای بازی‌های مدرن: حداقل 8GB پیشنهاد می‌شود.
• برای رندرینگ یا24GB :AI  به بالا بهتر است، به خصوص برای مدل‌های بزرگ یا داده‌های حجیم.
• پهنای باند حافظه: (Memory Bandwidth) سرعت پردازش داده‌ها را تعیین می‌کند؛ کارت‌های با حافظه GDDR6X سریع‌تر از GDDR6 هستند.

تعداد هسته‌های CUDA و Tensor

• CUDA Cores: برای پردازش موازی و رندرینگ استفاده می‌شوند.
• Tensor Cores: مخصوص یادگیری عمیق و AI هستند و باعث سرعت بالا در محاسبات ماتریسی می‌شوند.
• نکته: کارت‌های حرفه‌ای مثل NVIDIA H100 یا A100 تعداد زیادی هسته Tensor دارند و برای AI بهینه شده‌اند.

توان مصرفی و سیستم خنک‌کننده

• بررسی کنید که پاور (PSU) و جریان هوا در کیس کافی باشد.
• کارت‌های High-End ممکن است 300W تا 700W برق مصرف کنند و نیاز به خنک‌کننده حرفه‌ای دارند.

پشتیبانی از ویژگی‌های نرم‌افزاری

• DLSS و Ray Tracing برای بازی‌ها.
• CUDA، cuDNN، TensorRT برای AI و یادگیری ماشین.
• NVIDIA Omniverse برای طراحی و شبیه‌سازی حرفه‌ای.

نسل و معماری GPU

• Ampere (RTX 30xx) و Ada Lovelace (RTX 40xx) برای بازی و AI مناسب هستند.
• Hopper / Hopper-Like (H100) و Orin / Thor برای Edge AI و دیتاسنتر مناسبند.
• معماری جدیدتر معمولاً مصرف انرژی کمتر و عملکرد بالاتر دارد.

قیمت و بودجه

• کارت‌های NVIDIA به سرعت قیمتشان بالا می‌رود، مخصوصاً مدل‌های حرفه‌ای.
• بهتر است نیاز واقعی خود را بسنجید و کارت بیش از حد قدرتمند خریداری نکنید، مگر کاربرد حرفه‌ای داشته باشید.

کارت های گرافیک NVIDIA _ آینده هوش مصنوعی

با پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی و اینترنت اشیا، کارت‌های گرافیک دیگر فقط برای بازی و رندرینگ استفاده نمی‌شوند؛ بلکه به ستون اصلی پردازش در سیستم‌های هوشمند تبدیل شده‌اند. NVIDIA با تولید کارت‌هایی مانند Jetson Orin NX، Orin Nano و AGX Thor امکان اجرای الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق را در محیط‌های کوچک و کم‌مصرف فراهم کرده است.

این کارت‌ها نه تنها برای ربات‌ها و خودروهای خودران کاربرد دارند، بلکه در سیستم‌های پزشکی، امنیتی و صنعتی نیز نقش کلیدی ایفا می‌کنند. ویژگی‌هایی مانند هسته‌های Tensor و پشتیبانی از CUDA و TensorRT باعث شده‌اند مدل‌های AI با سرعت بسیار بالا اجرا شوند، بدون اینکه نیاز به مراکز داده بزرگ باشد. یکی دیگر از نکات مهم، مصرف انرژی بهینه است؛ کارت‌های Jetson و AGX Thor با مصرف پایین، برای سیستم‌های Edge مناسب هستند، جایی که انرژی محدود است و عملکرد بالا مورد نیاز است. این ویژگی باعث می‌شود شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان بتوانند هوش مصنوعی را به لبه شبکه بیاورند و پردازش داده‌ها را نزدیک به منبع انجام دهند، بدون وابستگی به دیتاسنتر مرکزی.

کارت‌های NVIDIA در طراحی سه‌بعدی و تولید محتوا

گر طراح، انیماتور یا معمار هستید، کارت‌های NVIDIA بخش جدایی‌ناپذیر از روند کاری شما هستند.
سری Quadro و RTX Workstation برای پروژه‌های سنگین گرافیکی طراحی شده‌اند و با نرم‌افزارهایی مانند Blender، Maya، SolidWorks و Adobe Suite کاملاً سازگارند.

این کارت‌ها از گرافیک با دقت بالا (FP32 و FP64) پشتیبانی می‌کنند و رندرینگ‌های پیچیده را با سرعتی بسیار بیشتر انجام می‌دهند.
همچنین فناوری NVIDIA Omniverse امکان همکاری طراحان در محیط‌های مجازی را فراهم می‌کند، تا بتوانند پروژه‌های بزرگ را به‌صورت هم‌زمان و از راه دور انجام دهند.

به همین دلیل است که بیشتر استودیوهای بزرگ طراحی و انیمیشن در جهان، از کارت‌های NVIDIA استفاده می‌کنند.

گیمینگ با RTX و DLSS از NVIDIA

در معماری‌های جدید NVIDIA GeForce RTX، مفاهیم فیزیکی نور و هوش مصنوعی به‌طور مستقیم در رندرینگ بازی‌ها وارد شده‌اند. این کارت‌ها با تکیه بر معماری‌های Ampere و Ada Lovelace، ساختاری دارند که در آن سه نوع هسته پردازشی به‌صورت هماهنگ عمل می‌کنند:

• CUDA Cores برای پردازش عمومی و گرافیکی
• RT Cores (Ray Tracing Cores) برای محاسبات پرتوهای نوری
• Tensor Cores برای عملیات مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning).

این ترکیب سخت‌افزاری باعث شده است تجربه گیمینگ از حالت صرفاً گرافیکی به تجربه‌ای فیزیکی و شبیه‌سازی‌شده از دنیای واقعی تبدیل شود.

رباتیک و خودروهای خودران

پلتفرم‌های پیشرفته NVIDIA مانند Jetson Orin و AGX Thor از همان معماری کارت‌های گرافیک RTX بهره می‌برند و برای هوش مصنوعی بلادرنگ و پردازش داده‌های سنسوری طراحی شده‌اند.

• تصمیم‌گیری لحظه‌ای در خودروهای خودران: پردازش تصاویر و LiDAR با سرعت میلی‌ثانیه‌ای.
• رباتیک صنعتی هوشمند: کنترل حرکت دقیق بازوها و شبیه‌سازی محیط قبل از اجرای عملیاتی.
• Digital Twin و شبیه‌سازی محیط: ایجاد مدل‌های دیجیتال دقیق از کارخانه‌ها یا وسایل نقلیه برای پیش‌بینی و تست عملکرد.

به کمک این کارت‌ها، مهندسان می‌توانند محیط واقعی و دیجیتال را همزمان شبیه‌سازی کنند و از خطاهای احتمالی در مراحل عملیاتی جلوگیری کنند.

شبیه‌سازی علمی و تحقیقاتی

کارت‌های NVIDIA در شبیه‌سازی‌های فیزیکی، محاسبات کوانتومی و مدل‌سازی مولکولی نیز کاربرد دارند:

• مدل‌سازی پروتئین‌ها و داروسازی با شبیه‌سازی پیچیده مولکول‌ها
• شبیه‌سازی آب و هوا و محیط‌های طبیعی با دقت بالا
• اجرای الگوریتم‌های علمی سنگین روی GPU برای کاهش زمان پردازش

این کاربردها نشان می‌دهند که GPUهای NVIDIA فراتر از پردازش گرافیکی عمل می‌کنند و به ابزار کلیدی تحقیقات و مهندسی مدرن تبدیل شده‌اند.

آینده ی کارت های NVIDIA

آینده کارت‌های گرافیک NVIDIA نوید انقلابی در پردازش گرافیکی، هوش مصنوعی و تجربه کاربری دیجیتال را می‌دهد. معماری‌های جدید این شرکت با تمرکز بر پشتیبانی پیشرفته AI و افزایش کارایی پردازشی، امکان اجرای مدل‌های یادگیری عمیق بزرگ‌تر و پیچیده‌تر را فراهم می‌کنند. فناوری‌های نوآورانه‌ای مانند DLSS 3.0 با استفاده از هوش مصنوعی کیفیت تصویر را به صورت بلادرنگ افزایش می‌دهند، در حالی که Omniverse محیطی یکپارچه برای طراحی سه‌بعدی، شبیه‌سازی و همکاری از راه دور ایجاد می‌کند و به طراحان و توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد پروژه‌ها را به صورت همزمان و واقعی‌نما مدیریت کنند.

علاوه بر این، خدمات Cloud GPU توانایی دسترسی به قدرت پردازشی بالا بدون نیاز به سخت‌افزار سنگین محلی را فراهم می‌کنند و افق جدیدی برای توسعه بازی‌ها، شبیه‌سازی و محاسبات علمی باز می‌کنند. با رشد روزافزون متاورس و واقعیت ترکیبی، کارت‌های NVIDIA نقش کلیدی در ایجاد تجربه‌های تعاملی و واقعیت‌نما خواهند داشت، به طوری که کاربران می‌توانند محیط‌های پیچیده و سه‌بعدی را با کمترین تأخیر و بالاترین کیفیت تجربه کنند.

در مجموع، NVIDIA با ترکیب قدرت پردازشی، هوش مصنوعی و فناوری‌های پیشرفته، نه تنها صنعت گیمینگ و تولید محتوا را متحول می‌کند، بلکه به عنوان یک ستون اصلی در انقلاب هوش مصنوعی و محیط‌های دیجیتال آینده شناخته می‌شود.