เมื่อ GPU กลายเป็นชิ้นส่วนสำคัญแห่งยุค AI ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ที่เป็นตัวขับเคลื่อนการทำงานของเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่ทำให้ NVIDIA กลายเป็นผู้ชนะ จิ๊กซอว์ชิ้นนี้สำคัญอย่างไรต่ออุตสาหกรรมเทคโนโลยีและเกี่ยวข้องอย่างไรกับโครงสร้างพื้นฐานเทคโนโลยีอย่าง Data Centerทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง CPU และ GPU&nbsp;เมื่อ CPU คือสิ่งที่ขาดไม่ได้แล้ว GPU อยู่ตรงไหน? ธุรกิจไทยจะได้อะไรจากสิ่งนี้CPU และ GPU คือ ชิ้นส่วนอุปกรณ์หรือหน่วยฮาร์ดแวร์พื้นฐานที่ติดตั้งอยู่ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์รูปแบบต่าง ๆ มีหน้าที่คำนวณและประมวลผลทำให้อุปกรณ์นั้น ๆ ทำงานต่อได้ มีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งคู่ โดยทั้งสองอย่างมีส่วนประกอบสำคัญที่เหมือนกันในการทำงาน ได้แก่ หน่วยประมวลผล (Core), หน่วยความจำ (Memory) และหน่วยควบคุม (Control Unit) ทั้งสองเปรียบเสมือน &lsquo;หัวใจ&rsquo; ของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ไม่ว่าจะเป็นคอมพิวเตอร์ สมาร์ทโฟน ทีวี ตลอดจนศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่<h2>ความแตกต่างของ CPU และ GPU</h2><ul><li>CPU (Central Processing Unit) หน่วยประมวลผลกลางที่ประมวลผลคำสั่งที่จำเป็นสำหรับซอฟต์แวร์บนเซิร์ฟเวอร์เพื่อให้ระบบปฏิบัติการทำงานได้อย่างถูกต้อง เหมาะสำหรับการประมวลผลแอปพลิเคชันทั่วไป เช่น การจัดการฐานข้อมูล การประมวลผลแบบอนุกรม การโฮสต์เว็บ การจัดการระบบปฏิบัติการ</li><li>GPU (Graphics Processing Unit) หน่วยประมวลผลที่เฉพาะทางมากกว่า มีบทบาทสำคัญในการประมวลผลแบบคู่ขนาน (High-Parallel Computing) รองรับชุดคำสั่งที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า CPU ทั่วไป เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีประมวลผลประสิทธิภาพสูง เช่น AI Training, 3D Rendering, Large-scale Data Analysis การประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) และ Visual Cloud Computing เป็นต้น</li></ul>ในช่วงแรก GPU ถูกออกแบบมาใช้เสริม CPU โดยถ่ายโอนงานการเรนเดอร์กราฟิกที่ซับซ้อนมากขึ้นทำให้ CPU สามารถจัดการเวิร์กโหลดการประมวลผลอื่น ๆ ได้อย่างอิสระ GPU จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อนำมาใช้ในการประมวลผลด้าน &ldquo;งานภาพ&rdquo; (Graphic-Intensive Application) ตามชื่อ เช่น กราฟิกในเกมและแอนิเมชันที่ต้องใช้แอปพลิเคชันในการประมวลผลข้อมูลเพื่อแสดงพิกเซลจำนวนหลายพันพิกเซล ซึ่งแต่ละพิกเซลจะมีสี ความเข้มของแสงและการเคลื่อนไหวเฉพาะของตัวเอง ซึ่ง CPU ทั่วไปในเวลานั้นไม่ได้ถูกออกแบบมารองรับฟังก์ชันนี้โดยตรง ทำให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพในการประมวลและแสดงผลเมื่อได้รับมอบหมายงานหน่วยประมวลผลของ GPU จะแยกงานออกเป็นงานย่อยที่เล็กกว่า และใช้ความสามารถในการประมวลผลแบบคู่ขนาน เพื่อกระจายภาระงานไปยังคอร์หลายพันคอร์ ทำให้ทำงานเสร็จได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น<h2>CPU และ GPU ส่งเสริมซึ่งกันและกัน</h2>กล่าวได้ว่า ความแตกต่างระหว่าง CPU และ GPU คือ &ldquo;ฟังก์ชัน&rdquo; (หน้าที่) เซิร์ฟเวอร์หลักจะไม่สามารถทำงานได้หากไม่มี CPU ขณะที่ GPU เข้ามาช่วยเสริมการทำงานของ CPU ในการประมวลผลย่อย ๆ ให้สำเร็จไปพร้อมกันได้ในเวลาเดียวกัน หากเปรียบเทียบให้ง่ายขึ้น ลองนึกภาพตามว่า คอมพิวเตอร์ คือ ห้องครัว โดยที่ CPU และ GPU คือพ่อครัวที่ทำงานอยู่ในห้องครัว แต่ต่างกันที่ความเชี่ยวชาญCPU เปรียบเสมือนเชฟมืออาชีพ ที่รู้หลายอย่างสามารถหั่นผัก ทำซุป และอบเค้กได้ แต่โดยปกติจะมีหน้าที่รับผิดชอบงานหลักงานเดียว ไม่เน้นทำหลายงานพร้อมกัน เพราะหน้าที่อาจไม่เอื้อเก่งในการจัดการงานหลายประเภทGPU จะเปรียบเสมือนทีมพ่อครัวมืออาชีพ ที่รวดเร็วกว่า ทุกคนผ่านการทำงานประเภทเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำเล่า เช่น ทำพิซซ่าหลายร้อยถาดพร้อมกัน ซึ่งครัวใหญ่ ๆ ในปัจจุบันต้องมีทั้งหัวหน้าเชฟที่คอยสั่งการและทีมเชฟผู้ช่วยที่มีมือรวมแล้วกว่าสิบมือสามารถพลิกเบอร์เกอร์ 100 ชิ้นในเวลา 10 วินาทีได้ เปรียบเสมือน CPU จะตัดสินใจว่าต้องทำอะไรและ GPU จะทำให้ภารกิจซ้ำ ๆ กันเสร็จอย่างรวดเร็ว<h2>ในยุค AI &ldquo;GPU Data Center&rdquo; สำคัญอย่างไร</h2>ปัจจุบัน GPU มีขอบเขตความสามารถที่หลากหลาย โดยเฉพาะการจัดการงานต่าง ๆ ใน &lsquo;ศูนย์ข้อมูล&rsquo;&nbsp;เช่น การทำ Machine Learning - Neural Networks ไปจนถึง Deep learning อย่างการพัฒนา Predictive Model หรือเทรนโมเดล Generative AIความสามารถของ GPU นำมาใช้เร่งความเร็วให้กับผลลัพธ์และนวัตกรรม เพราะสามารถจัดการเวิร์กโหลดและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องคำนวณพร้อมกัน ๆ ทำให้ GPU ถูกนำมาติดตั้งเสริมเพื่อจัดการงานที่ซับซ้อนอย่างในเซิร์ฟเวอร์และศูนย์ข้อมูล ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางดิจิทัลที่คอยจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ของธุรกิจ หรือสภาพแวดล้อมที่มีความต้องการในการคำนวณที่เพิ่มขึ้นตลอดเวลาให้ทำงานได้อย่างรวดเร็วมากขึ้น แม่นยำมากขึ้นปัจจุบันผู้ให้บริการเซิร์ฟเวอร์มักจะติดตั้ง GPU เป็นโคโปรเซสเซอร์มาให้ล่วงหน้าพร้อมกับแหล่งจ่ายไฟที่เหมาะสมหรือเป็นตัวเลือกเพิ่มเติมที่ต้องจ่ายเพิ่มเพื่ออัปเกรดความสามารถ โดยที่ CPU คือพื้นฐานที่ต้องมี เพราะไม่ว่าจะเป็นเซิร์ฟเวอร์หรืออินสแตนซ์เซิร์ฟเวอร์ทุกตัวในระบบคลาวด์ล้วนต้องการ CPU จึงจะทำงานได้ศูนย์ข้อมูลสมัยใหม่จะใช้ CPU ควบคู่ไปกับ GPU เพื่อตอบสนองความต้องการด้านการคำนวณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งทุกวันนี้ในยุคดิจิทัล GPU ได้กลายเป็นจิ๊กซอว์ชิ้นสำคัญของ Digital Infrastructure ทั้งในสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูลและแพลตฟอร์มคลาวด์GPU ได้กลายเป็นอุปกรณ์ที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับขับเคลื่อนเทคโนโลยีที่ทรงพลังมากมายในปัจจุบัน เช่น การสร้างแบบจำลองโมเดล AI, แอปพลิเคชัน AI, การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์และการเข้ารหัส, การเรนเดอร์ 3D ขั้นสูงสำหรับการเล่นเกม รวมถึงการผลิตสื่อ AR/VR&nbsp;อย่างไรก็ตามส่วนใหญ่การติดตั้งระบบเซิร์ฟเวอร์หรือศูนย์ข้อมูลสมัยใหม่จะขึ้นอยู่กับงบประมาณขององค์กรและวัตถุประสงค์ของงานว่าจำเป็นต้องมีความสามารถประมวลผลมากขนาดไหน ปัจจุบันองค์กรต่าง ๆ ที่ใช้ GPU มักจะมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้านการประมวลผลข้อมูลและอัลกอริธึมที่รองรับงานด้าน AI และ Machine Learning อย่างมีนัยสำคัญ&nbsp;บทความที่เกี่ยวข้อง<ul><li><a href="https://www.thairath.co.th/money/tech_innovation/tech_companies/2827209" target="_blank">2024 เปิดชื่อบริษัทเทคฯ ใครมาลงทุน Data Center &amp; Cloud Service ในไทยแล้วบ้าง</a></li><li><a href="https://www.thairath.co.th/money/tech_innovation/tech_companies/2817445อ" target="_blank">ทำไม &ldquo;ไทย&rdquo; กลายเป็นที่มั่น Data Center บิ๊กเทคแห่ลงทุนแล้วเกือบ &ldquo;แสนล้านบาท&rdquo;</a></li><li><a href="https://www.thairath.co.th/money/tech_innovation/tech_companies/2829300" target="_blank">เจาะทุกประเด็นเบื้องหลัง &ldquo;เจนเซ่น หวง&rdquo; NVIDIA เยือนไทย ทำไมอยากช่วยไทยสร้าง AI ของตนเอง</a></li></ul>อ้างอิงข้อมูลจาก&nbsp;<a href="https://aws.amazon.com/compare/the-difference-between-gpus-cpus/#:~:text=GPU%20cores%20are%20less%20powerful,important%20role%20in%20parallel%20computing" target="_blank">AWS&nbsp;</a>,<a href="https://www.trgdatacenters.com/resource/gpu-vs-cpu-for-ai/" target="_blank"> TRGDATACENTERS&nbsp;</a>&nbsp;ติดตามเพจ Facebook : Thairath Money ได้ที่ลิงก์นี้ -&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/ThairathMoney" target="_blank">https://www.facebook.com/ThairathMoney</a>&nbsp;

McDonald's ไม่ได้รวยเพราะขายเบอร์เกอร์ ร้านแฟรนไชส์ที่มีสาขามากเป็นอันดับต้นๆของโลก ที่แหล่งรายได้หลักไม่ได้มาจากขายอาหาร เจาะลึก 3 กลยุทธ์สำคัญ โมเดลธุรกิจที่โลกไม่เคยเห็น วิทยาศาสตร์แห่งการเลือก และระบบแฟรนไชส์สร้างเงิน 3 ทาง ที่ทำให้ McDonald's ถึงเติบโตแข็งแกร่งในทุกยุคทุกสมัย ไม่ว่าโลกจะเปลี่ยนแปลงอย่างไรก็ตาม ติดตามได้ใน Digital Frontiers 

ดำเนินรายการโดย รดา ลภัสรดา พิพัฒน์ - Thairath Money 

#McDonalds #แฟรนไชส์ #Business #Technology #BigData #AI #DigitalTransformation #GoogleCloud #นวัตกรรม #เทคโนโลยี #หุ้นอเมริกา #หุ้นสหรัฐ  #ธุรกิจ #ลงทุน #ดิจิทัล #DigitalFrontiers #ThairathMoney

Digital Frontiers

เบื้องหลัง McDonald’s โมเดลทำเงินสุดฉลาด จริงๆ รวยจากอะไร ? | Digital Frontiers EP.42

ประกาศฉบับ 1 เตือน "พายุฤดูร้อน" เช็กจังหวัดไหนบ้าง เตรียมรับมือ "ฝนตกหนัก"

กอ.รมน. ยืนยันไม่มี ฮ. ช่วยน้ำท่วมหาดใหญ่ ตกบริเวณ รพ.ศิครินทร์

ป.ป.ช. มีมติชี้มูลความผิด “คณิต ชินวงศ์” ร่ำรวยผิดปกติ แสดงที่มาเงิน 14 ล้านไม่ได้ ส่งสำนวนถึง อสส. ยื่นคำร้องต่อศาล สั่งให้ทรัพย์สินตกเป็นของแผ่นดิน แจ้งผู้บังคับบัญชาลงโทษไล่ออกใน 60 วัน

Tech & Innovation

Tech Companies

กองบรรณาธิการ

Tag

ทำความเข้าใจ GPU ทำไมถึงเป็นหัวใจของ Data Center ยุค AI โครงสร้างพื้นฐานสำคัญต่ออนาคตดิจิทัลไทย

Video

เบื้องหลัง McDonald’s โมเดลทำเงินสุดฉลาด จริงๆ รวยจากอะไร ? | Digital Frontiers EP.42

“Summary“

Latest

ซิลิคอนวัลเลย์เทใจ Open-Source จีน ไม่กังวลภูมิรัฐศาสตร์ มองราคาต่ำกว่าชนะทุกอย่างและพัฒนาได้เสรี

Author

กองบรรณาธิการ