کارت داده برداری چیست؟ بررسی تفاوت ها و مزایای آن در مقابل سایر ابزارهای پردازش داده

کارت داده برداری (Data Processing Card) که اغلب به آن کارت شتاب دهنده (Accelerator Card) نیز گفته می شود یک قطعه سخت افزاری تخصصی است که برای افزایش سرعت و کارایی پردازش داده ها در سیستم های کامپیوتری طراحی شده است. برخلاف پردازنده های مرکزی (CPU) که برای انجام طیف گسترده ای از وظایف عمومی طراحی شده اند کارت های داده برداری برای انجام وظایف محاسباتی خاص و فشرده بهینه شده اند. این تخصص گرایی به آنها امکان می دهد تا در زمینه هایی مانند هوش مصنوعی یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و محاسبات علمی عملکردی بسیار بالاتر از CPUها ارائه دهند.

منبع: https://ni-daq.ir

معماری کارت های داده برداری : نگاهی دقیق تر به اجزای داخلی

حال که به پاسخ دقیق کارت داده برداری چیست رسیدیم برای درک بهتر قدرت و کارایی کارت های داده برداری ضروری است که معماری داخلی آنها را بررسی کنیم. این کارت ها معمولاً از اجزای زیر تشکیل شده اند :

• واحد پردازش تخصصی (Specialized Processing Unit) : قلب تپنده کارت داده برداری واحد پردازش تخصصی آن است. این واحد می تواند از انواع مختلفی از معماری ها بهره ببرد از جمله واحد پردازش گرافیکی (GPU) آرایه گیت های قابل برنامه ریزی میدانی (FPGA) و مدارهای مجتمع با کاربرد خاص (ASIC). هر یک از این معماری ها ویژگی ها و نقاط قوت منحصر به فرد خود را دارند که آنها را برای کاربردهای خاص مناسب می سازد.
• GPU : در ابتدا برای پردازش گرافیکی طراحی شده بودند اما به دلیل معماری پردازش موازی انبوه خود به ابزاری قدرتمند برای پردازش داده های عمومی (GPGPU) تبدیل شده اند. GPUها هزاران هسته پردازشی کوچک دارند که می توانند به طور همزمان بر روی حجم زیادی از داده ها کار کنند. این ویژگی آنها را برای وظایف محاسباتی فشرده مانند یادگیری عمیق و شبیه سازی های علمی بسیار کارآمد می سازد.
• FPGA : تراشه هایی هستند که می توانند پس از تولید توسط کاربر برنامه ریزی شوند تا یک مدار دیجیتال خاص را پیاده سازی کنند. این قابلیت برنامه ریزی مجدد به FPGAها انعطاف پذیری فوق العاده ای می بخشد و آنها را برای کاربردهایی که نیاز به سخت افزار سفارشی دارند ایده آل می سازد. FPGAها می توانند برای تسریع الگوریتم های خاص ایجاد پروتکل های ارتباطی سفارشی و حتی پیاده سازی کل سیستم های روی تراشه (SoC) استفاده شوند.
• ASIC : مدارهای مجتمع هستند که برای یک کاربرد خاص طراحی و تولید می شوند. این تخصص گرایی به ASICها امکان می دهد تا در انجام وظیفه مورد نظر خود بالاترین سطح کارایی و کمترین مصرف انرژی را ارائه دهند. با این حال طراحی و تولید ASICها بسیار پرهزینه و زمان بر است و انعطاف پذیری کمتری نسبت به FPGAها دارند. ASICها اغلب در کاربردهایی که حجم تولید بالا و نیاز به حداکثر کارایی وجود دارد مانند استخراج ارزهای دیجیتال و پردازش سیگنال های مخابراتی استفاده می شوند.
• حافظه پرسرعت (High-Speed Memory) : کارت های داده برداری به مقدار قابل توجهی حافظه پرسرعت برای ذخیره سازی داده ها و دستورالعمل های مورد نیاز برای پردازش کارآمد نیاز دارند. این حافظه معمولاً از نوع حافظه با پهنای باند بالا (HBM) یا حافظه GDDR است که سرعت انتقال داده بسیار بالاتری نسبت به حافظه DDR معمولی مورد استفاده در CPUها دارند. دسترسی سریع به داده ها برای جلوگیری از گلوگاه های پردازشی و حفظ کارایی بالا بسیار حیاتی است.
• رابط های ارتباطی (Communication Interfaces) : کارت های داده برداری برای ارتباط با سایر اجزای سیستم به ویژه CPU و حافظه اصلی سیستم به رابط های ارتباطی پرسرعت نیاز دارند. رایج ترین رابط مورد استفاده در کارت های داده برداری PCI Express (PCIe) است که پهنای باند بالایی را برای انتقال داده ها بین کارت و سیستم فراهم می کند. نسل های جدید PCIe مانند PCIe ۴.۰ و PCIe ۵.۰ سرعت انتقال داده را به طور قابل توجهی افزایش داده اند و امکان تبادل سریع تر داده ها بین کارت های داده برداری و سایر اجزا را فراهم کرده اند.
• سیستم خنک کننده (Cooling System) : پردازش داده های فشرده توسط کارت های داده برداری منجر به تولید گرمای زیادی می شود. برای اطمینان از عملکرد پایدار و جلوگیری از آسیب دیدن قطعات کارت های داده برداری به سیستم های خنک کننده کارآمد نیاز دارند. این سیستم ها می توانند از نوع خنک کننده بادی (Air Cooling) با استفاده از هیت سینک و فن یا خنک کننده مایع (Liquid Cooling) با استفاده از بلوک های خنک کننده مایع و رادیاتور باشند. انتخاب سیستم خنک کننده مناسب به میزان توان مصرفی و گرمای تولید شده توسط کارت داده برداری بستگی دارد.

کارت داده برداری در مقابل CPU : نبرد معماری ها در میدان پردازش داده

پردازنده های مرکزی (CPU) و کارت های داده برداری هر دو ابزارهای قدرتمندی برای پردازش داده ها هستند اما تفاوت های اساسی در معماری و طراحی آنها وجود دارد که آنها را برای انواع مختلف وظایف مناسب می سازد. درک این تفاوت ها برای انتخاب ابزار مناسب برای هر کاربرد ضروری است.

CPU :

• معماری : CPUها بر اساس معماری فون نویمان طراحی شده اند که در آن هم داده ها و هم دستورالعمل ها در یک فضای حافظه مشترک ذخیره می شوند. آنها از تعداد کمی هسته پردازشی قدرتمند با قابلیت پردازش ترتیبی و پردازش موازی محدود بهره می برند. هسته های CPU برای انجام طیف گسترده ای از وظایف عمومی بهینه شده اند و دارای قابلیت های پیچیده ای مانند پیش بینی شاخه اجرای خارج از ترتیب و حافظه کش چند سطحی هستند.
• نقاط قوت : CPUها در انجام وظایف تک رشته ای و وظایف با تاخیر کم بسیار خوب عمل می کنند. آنها برای کنترل سیستم عامل اجرای برنامه های کاربردی عمومی و مدیریت وظایف مختلف سیستم طراحی شده اند. CPUها همچنین در پردازش وظایفی که نیاز به کنترل جریان پیچیده و تصمیم گیری های شرطی دارند برتری دارند.
• نقاط ضعف : CPUها در پردازش حجم زیادی از داده ها به صورت موازی و انجام محاسبات فشرده محدودیت دارند. معماری ترتیبی آنها و تعداد محدود هسته های پردازشی آنها را برای وظایفی مانند یادگیری ماشین پردازش تصویر و ویدئو و شبیه سازی های علمی کمتر کارآمد می سازد.

کارت داده برداری (به ویژه GPU) :

• معماری : کارت های داده برداری به ویژه GPUها بر اساس معماری پردازش موازی انبوه طراحی شده اند. آنها هزاران هسته پردازشی کوچک دارند که می توانند به طور همزمان بر روی حجم زیادی از داده ها کار کنند. این معماری برای وظایفی که می توانند به وظایف کوچک تر و مستقل تقسیم شوند و به صورت موازی اجرا شوند بسیار کارآمد است.
• نقاط قوت : کارت های داده برداری در انجام وظایف محاسباتی فشرده و پردازش موازی بسیار برتر از CPUها هستند. آنها برای کاربردهایی مانند یادگیری ماشین یادگیری عمیق پردازش تصویر و ویدئو شبیه سازی های علمی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بسیار مناسب هستند. کارت های داده برداری می توانند توان محاسباتی بسیار بالاتری نسبت به CPUها در این زمینه ها ارائه دهند.
• نقاط ضعف : کارت های داده برداری در انجام وظایف تک رشته ای و وظایف با تاخیر کم عملکردی ضعیف تر از CPUها دارند. معماری موازی آنها برای وظایفی که نیاز به پردازش ترتیبی و کنترل جریان پیچیده دارند مناسب نیست. همچنین برنامه نویسی برای کارت های داده برداری معمولاً پیچیده تر از برنامه نویسی برای CPUها است و نیاز به استفاده از زبان ها و کتابخانه های تخصصی دارد.

جدول مقایسه ای CPU و کارت داده برداری (GPU) :

کارت داده برداری در مقابل GPU : مرزهای باریک تخصص گرایی

در حالی که اصطلاحات “کارت داده برداری” و “GPU” اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند مهم است که تفاوت های ظریف بین آنها را درک کنیم. همانطور که قبلاً اشاره شد GPU نوعی کارت داده برداری است که در ابتدا برای پردازش گرافیکی طراحی شده بود. با این حال با گذشت زمان و پیشرفت تکنولوژی GPUها فراتر از کاربردهای گرافیکی رفته و به ابزاری قدرتمند برای پردازش داده های عمومی تبدیل شده اند.

GPU به عنوان یک نوع کارت داده برداری :

در بسیاری از موارد وقتی صحبت از کارت داده برداری می شود منظور GPU است. این به دلیل رواج GPUها در کاربردهای مختلف پردازش داده به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. GPUها به دلیل معماری پردازش موازی انبوه خود توانسته اند در این زمینه ها عملکردی بسیار بالاتر از CPUها ارائه دهند و به موتور محرک اصلی پیشرفت های اخیر در این حوزه ها تبدیل شوند.

تفاوت های ظریف :

با این حال مهم است که توجه داشته باشیم که “کارت داده برداری” اصطلاحی گسترده تر از “GPU” است. کارت های داده برداری می توانند شامل انواع دیگری از شتاب دهنده های سخت افزاری نیز باشند مانند FPGAها و ASICها. این شتاب دهنده ها نیز می توانند در کاربردهای خاص پردازش داده عملکردی بسیار بالا ارائه دهند.

• FPGAها : همانطور که قبلاً گفته شد FPGAها انعطاف پذیری بیشتری نسبت به GPUها دارند و می توانند برای پیاده سازی الگوریتم های خاص و سخت افزارهای سفارشی مورد استفاده قرار گیرند. در حالی که GPUها برای طیف وسیعی از کاربردهای پردازش داده مناسب هستند FPGAها برای کاربردهایی که نیاز به تخصص گرایی و سفارشی سازی بالا دارند مانند پردازش سیگنال های بلادرنگ و پروتکل های ارتباطی سفارشی ایده آل هستند.
• ASICها : ASICها بالاترین سطح کارایی را در انجام وظیفه مورد نظر خود ارائه می دهند اما انعطاف پذیری بسیار کمی دارند و برای کاربردهای بسیار خاص طراحی می شوند. در حالی که GPUها و FPGAها برای طیف وسیع تری از کاربردها قابل استفاده هستند ASICها برای کاربردهایی که حجم تولید بالا و نیاز به حداکثر کارایی وجود دارد مانند استخراج ارزهای دیجیتال و رمزنگاری مناسب هستند.

انتخاب بین GPU و سایر کارت های داده برداری :

انتخاب بین GPU و سایر انواع کارت های داده برداری به نیازهای خاص کاربرد مورد نظر بستگی دارد.

• GPU : اگر کاربرد شما نیاز به پردازش موازی انبوه و توان محاسباتی بالا دارد و انعطاف پذیری کمتری مورد نیاز است GPU گزینه مناسبی است. GPUها برای کاربردهایی مانند یادگیری ماشین یادگیری عمیق پردازش تصویر و ویدئو و شبیه سازی های علمی بسیار عالی هستند.
• FPGA : اگر کاربرد شما نیاز به انعطاف پذیری بالا سفارشی سازی سخت افزار و پردازش سیگنال های بلادرنگ دارد FPGA گزینه بهتری است. FPGAها برای کاربردهایی مانند پردازش سیگنال های مخابراتی پروتکل های ارتباطی سفارشی و سیستم های جاسازی شده پیشرفته مناسب هستند.
• ASIC : اگر کاربرد شما بسیار تخصصی است حجم تولید بالا دارید و نیاز به حداکثر کارایی و کمترین مصرف انرژی دارید ASIC گزینه ایده آلی است. ASICها برای کاربردهایی مانند استخراج ارزهای دیجیتال رمزنگاری و پردازش سیگنال های خاص بسیار کارآمد هستند.

مزایای استفاده از کارت های داده برداری : افزایش سرعت و کارایی در پردازش داده

استفاده از کارت های داده برداری مزایای قابل توجهی را در مقایسه با استفاده صرف از CPU برای پردازش داده ها ارائه می دهد. این مزایا به شرح زیر هستند :

• افزایش سرعت پردازش (Increased Processing Speed) : مهم ترین مزیت کارت های داده برداری افزایش چشمگیر سرعت پردازش است. به دلیل معماری پردازش موازی انبوه و تخصص گرایی کارت های داده برداری می توانند وظایف محاسباتی فشرده را بسیار سریع تر از CPUها انجام دهند. این افزایش سرعت می تواند زمان پردازش را از ساعت ها یا روزها به چند دقیقه یا ثانیه کاهش دهد که در کاربردهایی که زمان حیاتی است بسیار ارزشمند است.
• بهبود کارایی انرژی (Improved Energy Efficiency) : کارت های داده برداری به ویژه ASICها می توانند در انجام وظایف خاص کارایی انرژی بسیار بالاتری نسبت به CPUها ارائه دهند. این به دلیل تخصص گرایی و بهینه سازی سخت افزاری آنها برای یک وظیفه خاص است. با کاهش مصرف انرژی هزینه های عملیاتی کاهش می یابد و اثرات زیست محیطی نیز کم می شود.
• کاهش تاخیر (Reduced Latency) : در کاربردهایی که تاخیر کم بسیار مهم است مانند معاملات مالی با فرکانس بالا و بازی های آنلاین کارت های داده برداری می توانند تاخیر را به طور قابل توجهی کاهش دهند. این کاهش تاخیر به دلیل پردازش موازی و دسترسی سریع تر به حافظه در کارت های داده برداری است.
• قابلیت مقیاس پذیری (Scalability) : کارت های داده برداری می توانند به راحتی مقیاس پذیر شوند. با افزودن کارت های داده برداری بیشتر به سیستم می توان توان محاسباتی را به طور خطی افزایش داد. این قابلیت مقیاس پذیری برای کاربردهایی که نیاز به پردازش حجم زیادی از داده ها دارند و با افزایش حجم داده ها نیاز به توان محاسباتی بیشتری پیدا می کنند بسیار مهم است.
• تخصص گرایی برای کاربردهای خاص (Specialization for Specific Applications) : کارت های داده برداری به ویژه FPGAها و ASICها می توانند برای کاربردهای خاص و الگوریتم های سفارشی بهینه شوند. این تخصص گرایی به آنها امکان می دهد تا در انجام وظیفه مورد نظر خود بالاترین سطح کارایی را ارائه دهند.

چالش ها و محدودیت های استفاده از کارت های داده برداری : جنبه های پنهان قدرت

با وجود مزایای فراوان استفاده از کارت های داده برداری با چالش ها و محدودیت هایی نیز همراه است که باید در نظر گرفته شوند :

• هزینه بالاتر (Higher Cost) : کارت های داده برداری معمولاً گران تر از CPUها هستند. این هزینه بالاتر می تواند مانعی برای استفاده از آنها در برخی کاربردها باشد به ویژه برای کاربردهای مقیاس کوچک و پروژه های با بودجه محدود.
• پیچیدگی برنامه نویسی (Programming Complexity) : برنامه نویسی برای کارت های داده برداری معمولاً پیچیده تر از برنامه نویسی برای CPUها است. نیاز به استفاده از زبان ها و کتابخانه های تخصصی مانند CUDA و OpenCL و همچنین درک معماری موازی کارت های داده برداری منحنی یادگیری را برای توسعه دهندگان افزایش می دهد.
• نیاز به تخصص (Need for Expertise) : استفاده موثر از کارت های داده برداری نیاز به تخصص و دانش فنی دارد. انتخاب کارت داده برداری مناسب برای کاربرد مورد نظر پیکربندی و نصب صحیح آن و برنامه نویسی و بهینه سازی کد برای استفاده از توانایی های کارت همگی نیازمند دانش و تجربه است.
• مصرف انرژی بیشتر (Higher Power Consumption) : کارت های داده برداری معمولاً مصرف انرژی بیشتری نسبت به CPUها دارند به ویژه در بارهای کاری سنگین. این مصرف انرژی بیشتر می تواند منجر به افزایش هزینه های برق و نیاز به سیستم های خنک کننده قوی تر شود.
• محدودیت در کاربردهای عمومی (Limited General-Purpose Applicability) : کارت های داده برداری برای کاربردهای خاص و محاسبات فشرده بهینه شده اند و برای وظایف عمومی و کاربردهای روزمره به اندازه CPUها مناسب نیستند. استفاده از کارت های داده برداری برای وظایفی که به خوبی موازی سازی نمی شوند می تواند منجر به عملکرد ضعیف تر از CPU شود.

کاربردهای کارت های داده برداری : از هوش مصنوعی تا محاسبات علمی

کارت های داده برداری به دلیل توانایی های منحصر به فرد خود در طیف گسترده ای از کاربردها مورد استفاده قرار می گیرند. برخی از مهم ترین این کاربردها عبارتند از :

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence and Machine Learning) : کارت های داده برداری به ویژه GPUها نقش حیاتی در پیشرفت های اخیر در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایفا کرده اند. آنها برای آموزش مدل های یادگیری عمیق بسیار کارآمد هستند و امکان آموزش مدل های بزرگ و پیچیده را در زمان معقول فراهم می کنند. همچنین کارت های داده برداری برای استنتاج (Inference) مدل های یادگیری ماشین و اجرای آنها در زمان واقعی نیز استفاده می شوند.
• تجزیه و تحلیل داده های بزرگ (Big Data Analytics) : با افزایش حجم داده های تولید شده در دنیای امروز نیاز به ابزارهای قدرتمند برای تجزیه و تحلیل این داده ها روز به روز بیشتر می شود. کارت های داده برداری می توانند سرعت تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را به طور قابل توجهی افزایش دهند و امکان استخراج اطلاعات ارزشمند از حجم عظیم داده ها را فراهم کنند.
• محاسبات علمی (Scientific Computing) : در بسیاری از زمینه های علمی مانند فیزیک شیمی زیست شناسی و مهندسی نیاز به انجام شبیه سازی های پیچیده و محاسبات فشرده وجود دارد. کارت های داده برداری می توانند توان محاسباتی مورد نیاز برای این شبیه سازی ها را فراهم کنند و امکان حل مسائل پیچیده علمی را فراهم سازند.
• پردازش تصویر و ویدئو (Image and Video Processing) : کارت های داده برداری به ویژه GPUها به طور سنتی در پردازش گرافیکی و رندرینگ تصاویر و ویدئوها استفاده می شوند. اما امروزه آنها همچنین در کاربردهای پیشرفته تر پردازش تصویر و ویدئو مانند بینایی کامپیوتر تشخیص اشیا و ویرایش ویدئو با کیفیت بالا نقش مهمی ایفا می کنند.
• شبکه های کامپیوتری (Computer Networking) : کارت های داده برداری می توانند برای تسریع پردازش بسته های شبکه و بهبود عملکرد شبکه های کامپیوتری استفاده شوند. FPGAها به ویژه برای پیاده سازی پروتکل های شبکه سفارشی و پردازش ترافیک شبکه با سرعت بالا مناسب هستند.
• امور مالی (Financial Applications) : در حوزه مالی کارت های داده برداری در کاربردهایی مانند معاملات مالی با فرکانس بالا (High-Frequency Trading) مدل سازی ریسک و تجزیه و تحلیل بازار استفاده می شوند. کاهش تاخیر و افزایش سرعت پردازش که توسط کارت های داده برداری ارائه می شود در این کاربردها بسیار ارزشمند است.

روند های آینده در کارت های داده برداری : نگاهی به افق های پیش رو

فناوری کارت های داده برداری به سرعت در حال تحول و پیشرفت است. برخی از مهم ترین روند های آینده در این زمینه عبارتند از :

• افزایش تخصص گرایی (Increased Specialization) : انتظار می رود که در آینده کارت های داده برداری تخصصی تر شوند و برای کاربردهای خاص و الگوریتم های مشخص بهینه سازی شوند. این تخصص گرایی می تواند منجر به افزایش کارایی و کاهش مصرف انرژی در کاربردهای خاص شود.
• معماری های جدید (New Architectures) : محققان و شرکت ها به طور مداوم در حال توسعه معماری های جدید برای کارت های داده برداری هستند. معماری هایی مانند پردازش در حافظه (Processing-in-Memory) و محاسبات نورونی (Neuromorphic Computing) می توانند در آینده ای نزدیک انقلابی در زمینه پردازش داده ها ایجاد کنند.
• ادغام با هوش مصنوعی (Integration with Artificial Intelligence) : انتظار می رود که کارت های داده برداری بیشتر با هوش مصنوعی ادغام شوند و به عنوان اجزای اصلی سیستم های هوش مصنوعی در نظر گرفته شوند. این ادغام می تواند منجر به ایجاد سیستم های هوشمندتر و کارآمدتر شود.
• افزایش پهنای باند حافظه (Increased Memory Bandwidth) : پهنای باند حافظه یکی از عوامل محدود کننده عملکرد کارت های داده برداری است. انتظار می رود که در آینده پهنای باند حافظه به طور قابل توجهی افزایش یابد و گلوگاه های حافظه در پردازش داده ها کاهش یابد.
• پردازش لبه (Edge Computing) : با گسترش اینترنت اشیا (IoT) و افزایش حجم داده های تولید شده در لبه شبکه نیاز به پردازش داده ها در لبه بیشتر می شود. کارت های داده برداری کم مصرف و کوچک می توانند نقش مهمی در پردازش لبه ایفا کنند و امکان پردازش داده ها در نزدیکی منبع تولید داده را فراهم کنند.

نتیجه گیری : کارت داده برداری ابزاری قدرتمند برای آینده پردازش داده

کارت های داده برداری ابزاری قدرتمند و ضروری برای پردازش داده های فشرده و تسریع کاربردهای مختلف از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گرفته تا محاسبات علمی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ هستند. تخصص گرایی معماری پردازش موازی انبوه و قابلیت مقیاس پذیری آنها کارت های داده برداری را به یک انتخاب ایده آل برای کاربردهایی تبدیل کرده است که نیاز به توان محاسباتی بالا و کارایی انرژی دارند.

در حالی که استفاده از کارت های داده برداری با چالش ها و محدودیت هایی نیز همراه است مزایای قابل توجه آنها به ویژه در زمینه های پیشرو فناوری آنها را به یک سرمایه گذاری ارزشمند تبدیل می کند. با پیشرفت مداوم فناوری و توسعه معماری های جدید انتظار می رود که کارت های داده برداری نقش مهم تری در آینده پردازش داده ها ایفا کنند و امکان حل مسائل پیچیده تر و ایجاد کاربردهای نوآورانه تر را فراهم سازند.

پرسش و پاسخ (FAQ)

1. کارت داده برداری دقیقاً چه کاری انجام می دهد؟
   کارت داده برداری یک قطعه سخت افزاری است که به سیستم کامپیوتری شما اضافه می شود تا سرعت پردازش داده ها را در وظایف خاص افزایش دهد. این کارت ها برای انجام محاسبات فشرده و پردازش موازی بهینه شده اند و می توانند در کاربردهایی مانند هوش مصنوعی یادگیری ماشین و شبیه سازی های علمی عملکردی بسیار بالاتر از CPU ارائه دهند.
2. آیا GPUها هم نوعی کارت داده برداری هستند؟
   بله GPUها نوعی کارت داده برداری هستند که در ابتدا برای پردازش گرافیکی طراحی شده بودند. اما به دلیل معماری پردازش موازی انبوه خود امروزه به عنوان ابزاری قدرتمند برای پردازش داده های عمومی (GPGPU) نیز استفاده می شوند و در بسیاری از کاربردهای پردازش داده عملکردی بسیار بالا ارائه می دهند.
3. چه زمانی باید از کارت داده برداری به جای CPU استفاده کنم؟
   اگر کاربرد شما نیاز به پردازش محاسبات فشرده پردازش موازی حجم زیادی از داده ها و یا کاهش تاخیر دارد استفاده از کارت داده برداری می تواند بسیار مفید باشد. کاربردهایی مانند یادگیری ماشین پردازش تصویر و ویدئو شبیه سازی های علمی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ از جمله مواردی هستند که کارت داده برداری می تواند عملکرد سیستم را به طور چشمگیری بهبود بخشد. اما برای وظایف عمومی و برنامه های کاربردی روزمره CPU همچنان گزینه مناسب تری است.