اطّلع على كيفية تمكين وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA وCUDA للحوسبة المسرّعة، وكيف تُشغّل بنية تحتية الذكاء الاصطناعي الحالية — الشرائح، الشبكات، والبرمجيات — التكنولوجيا الحديثة.
الحوسبة المسرّعة فكرة بسيطة: بدلًا من أن تطلب من CPU عام الأداء أن يقوم بكل مهمة، تُفوّض الأجزاء الثقيلة والمتكررة إلى معالج متخصص (غالبًا GPU) يستطيع تنفيذ تلك الأعمال بسرعة وكفاءة أكبر.
الـ CPU ممتاز في التعامل مع مزيج متنوع من المهام الصغيرة—تشغيل نظام التشغيل، تنسيق التطبيقات، اتخاذ القرارات. الـ GPU مُصمَّم لتنفيذ العديد من الحسابات المتشابهة في الوقت نفسه. عندما يمكن تقسيم عبء العمل إلى آلاف (أو ملايين) من العمليات المتوازية—مثل ضرب مصفوفات كبيرة أو تطبيق نفس المعادلة على دفعات ضخمة من البيانات—يتصرف الـ GPU كمُسرّع يزيد معدل المعالجة بشكل كبير.
الألعاب جعلت الـ GPUs مشهورة، لكن نفس الرياضيات المتوازية تظهر في كل مكان في الحوسبة الحديثة:
لذلك انتقلت الحوسبة المسرّعة من أجهزة الحاسب الشخصية إلى مراكز البيانات. الأمر لا يتعلق فقط بـ "الشرائح الأسرع"—بل بجعل أحمال العمل التي كانت غير عملية من حيث التكلفة أو الزمن أو الطاقة ممكنة.
عندما يقول الناس "مكدس إنفيديا للحوسبة المسرّعة" عادة ما يقصدون ثلاث طبقات تعمل معًا:
بنهاية هذا الدليل، سيكون لديك نموذج ذهني واضح للفرق بين GPU وCPU، ولماذا يتلاءم الذكاء الاصطناعي مع GPUs، وما الذي تفعله CUDA فعليًا، وما الذي تحتاجه لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي حقيقية قابلة للتوسع بخلاف الـ GPU نفسه.
فكّر في CPU كفريق صغير من الخبراء المدربين تدريبًا عاليًا. عددهم ليس كبيرًا، لكن كل واحد منهم ممتاز في اتخاذ القرارات، وتبديل المهام بسرعة، والتعامل مع المنطق المتفرّع المعقّد.
الـ GPU، بالمقابل، يشبه وجود مئات أو آلاف من المساعدين الأكفاء. قد يكون كل مساعد أبسط من الخبير، لكنهم معًا قادرون على معالجة كميات هائلة من الأعمال المتشابهة في الوقت نفسه.
تتفوق CPUs في التحكم والتنسيق: تشغيل نظام التشغيل، إدارة الملفات، التعامل مع طلبات الشبكة، وتنفيذ مسارات شيفرة بها الكثير من التفرعات. هي مُصمّمة للمنطق التسلسلي—خطوة 1، ثم خطوة 2، ثم خطوة 3—وخاصة عندما تعتمد كل خطوة على السابقة.
تتألق GPUs عندما يلزم تطبيق نفس العملية على العديد من قطع البيانات بالتوازي. بدلًا من أن يقوم نواة واحدة بمهمة متكررة، تقوم العديد من الأنوية بها في الوقت نفسه.
أحمال العمل الشائعة الملائمة للـ GPU تشمل:
في معظم الأنظمة الحقيقية، لا تحلّ GPUs محل CPUs—بل تُكمّلها.
عادةً ما يقوم CPU بتشغيل التطبيق، وإعداد البيانات، وتنظيم العمل. يتولى الـ GPU الحساب المكثف المتوازي. لهذا السبب تظل خوادم الذكاء الاصطناعي الحديثة تتضمن CPUs قوية: بدون تنسيق "الخبراء" الجيد، يمكن أن يقضي كل ذلك "العملاء" وقتًا ينتظرون بدلًا من العمل.
بدأت GPUs كمعالجات متخصصة لرسم البكسلات والمشاهد ثلاثية الأبعاد. في أواخر التسعينيات وأوائل الألفية، استمرّت NVIDIA وغيرهم في إضافة وحدات متوازية أكثر للتعامل مع التظليل والهندسة بشكل أسرع. لاحظ الباحثون أن الكثير من المشكلات غير الرسومية أيضًا تُختزل إلى تكرار نفس العمليات على كثير من نقاط البيانات—تمامًا ما بُنيت له خطوط معالجة الرسوميات.
ملخص زمني عملي:
تعتمد أحمال الرسوميات كثيرًا على الجبر الخطي: متجهات، مصفوفات، نواتج نقطية، التلافيف، والكثير من عمليات الضرب والجمع. الحوسبة العلمية تستخدم نفس اللبنات الأساسية (مثل المحاكاة ومعالجة الإشارات)، والتعلم الآلي الحديث يضاعف على تلك العمليات—خاصة ضرب المصفوفات والالتفافات.
المطابقة الأساسية هي التوازي: الكثير من مهام ML تطبق عمليات متطابقة عبر دفعات كبيرة من البيانات (بكسلات، توكنات، ميزات). صُممت GPUs لتشغيل آلاف الخيوط المتشابهة بكفاءة، لذا يمكنها دفع عدد العمليات الحسابية في الثانية إلى مستويات أعلى بكثير من CPU لهذه الأنماط.
لم يقتصر تأثير NVIDIA على شرائح أسرع فحسب؛ بل كان جعل GPUs قابلة للاستخدام للمطورين العاديين. جعلت CUDA برمجة GPU أكثر وصولًا، ومجموعة متنامية من المكتبات قلّلت الحاجة لكتابة كيرنلات مخصصة. مع طرح فرق أكثر لمنتجات مسرّعة بالـ GPU، تعزز النظام البيئي بنفسه: المزيد من الدروس، أدوات أفضل، مهندسين أكثر خبرة، ودعم أقوى للأطر—مما يجعل من الأسهل للفريق التالي اعتماد GPUs بنجاح.
GPU قوي لا يفيد إن لم يستطع المطوّرون أن يوجهوه بموثوقية. CUDA (Compute Unified Device Architecture) هي منصة NVIDIA التي تجعل الـ GPUs تبدو كهدف حسابي حقيقي، وليس مجرد ملحق رسوميات.
تقوم CUDA بعملين كبيرين معًا:
بدون هذه الطبقة، كان على كل فريق إعادة اختراع برمجة GPU منخفضة المستوى، وتحسين الأداء، وإدارة الذاكرة لكل جيل شريحة جديد.
في CUDA، تكتب kernel، وهي دالة مخصصة لتعمل عدة مرات في آن واحد. بدلًا من استدعائها مرة واحدة مثل CPU، تطلقها عبر آلاف (أو ملايين) من الخيوط الخفيفة. يتعامل كل خيط مع جزء صغير من المهمة العامة—مثل بكسل واحد، صف من مصفوفة، أو قطعة من حسابات شبكة عصبية.
الفكرة الأساسية: إذا كان بإمكانك تقسيم المشكلة إلى العديد من المهام المستقلة المتشابهة، يمكن لـ CUDA جدولة هذه المهام عبر أنوية الـ GPU بكفاءة.
معظم الناس لا يكتبون CUDA خام للذكاء الاصطناعي. هي عادةً تعمل تحت الأدوات التي يستخدمونها بالفعل:
لهذا السبب غالبًا ما يكون "دعم CUDA" خانة اختيار في تخطيط بنية الذكاء الاصطناعي: فهو يحدد أي لبنات مُحسّنة يمكن لستاكك استخدامها.
CUDA مترابطة بقوة مع GPUs من NVIDIA. هذا التكامل الوثيق هو سبب كبير لسرعتها ونضجها—لكنه يعني أيضًا أن نقل نفس الشيفرة إلى عتاد غير NVIDIA قد يتطلب تغييرات أو واجهات خلفية بديلة أو أطر مختلفة.
نماذج الذكاء الاصطناعي تبدو معقدة، لكن الكثير من العمل الثقيل يعود إلى تكرار نفس الحسابات بمقياس هائل.
التنسور هو مجرد مصفوفة متعددة الأبعاد من الأرقام: متجه (1D)، مصفوفة (2D)، أو كتل ذات أبعاد أعلى (3D/4D+). في الشبكات العصبية، تمثل التنسورات المدخلات، الأوزان، التنشيطات الوسيطة، والمخرجات.
العملية الأساسية هي ضرب وجمع هذه التنسورات—خاصة ضرب المصفوفات (وقربها مثل التلافيف). يتم تشغيل هذا النمط ملايين إلى تريليونات المرات أثناء التدريب والاستدلال. لذلك يُقاس أداء الذكاء الاصطناعي غالبًا بمدى سرعة النظام في تنفيذ عمليات الضرب والجمع الكثيفة.
صُممت GPUs لتنفيذ العديد من الحسابات المتشابهة بالتوازي. بدلًا من عدد قليل من النوى السريعة جدًا (تصميم CPU النموذجي)، لدى GPUs الكثير من النوى الأصغر التي تستطيع معالجة شبكات ضخمة من العمليات مرة واحدة—مما يناسب الرياضيات المتكررة داخل أحمال التنسور.
تحتوي GPUs الحديثة أيضًا على وحدات متخصصة تركز على التنسورات. هذه المساعِد تسرّع أنماط الضرب والجمع الشائعة في الذكاء الاصطناعي بكفاءة أعلى من النوى العامة، مما يمنح إنتاجية أعلى لكل واط.
التدريب يهدف إلى تحسين أوزان النموذج. عادةً ما يكون مقيدًا بالإجمالي الحسابي ونقل التنسورات الكبيرة عبر الذاكرة مرات متعددة.
الاستدلال يقدّم النتائج. غالبًا ما يكون مقيدًا بأهداف الكمون، الإنتاجية، وسرعة تغذية البيانات إلى الـ GPU دون إهدار دورات.
تهم فرق الذكاء الاصطناعي الأمور التالية:
خادم “GPU” حديث يبدو كسيرفر عادي من الخارج، لكن الداخل مُصمّم لإطعام بطاقات تسريع عالية الطاقة بكفاءة.
كل GPU لديه ذاكرة عالية السرعة تُدعى VRAM. العديد من وظائف الذكاء الاصطناعي لا تتوقف لأن الـ GPU "بطيء"—بل لأنها لا تتسع للـ نموذج، التنشيطات، وحجم الدُفعة في VRAM.
لذلك سترى أشخاصًا يتحدثون عن "GPUs بسعة 80GB" أو "كم عدد التوكنات التي تتسع". إذا نفدت VRAM، قد تحتاج لدُفعات أصغر، دقة أقل، تقسيم النموذج، أو مزيد من GPUs.
وضع عدة GPUs في صندوق واحد مفيد، لكن التدرج يعتمد على كمية التواصل المطلوبة بين GPUs. بعض الأحمال تتدرج تقريبًا خطيًا؛ وأخرى تواجه حدودًا بسبب تزامن العمليات، تكرار VRAM، أو عنق في تحميل البيانات.
يمكن لمعالجات GPU المتقدمة أن تستهلك مئات الواطات لكل وحدة. خادم بثمانية GPUs قد يتصرف كمدفأة كهربائية أكثر من كخادم رفّي "عادي". ولهذا:
صندوق GPU ليس مجرد "خادم مع GPU"—إنه نظام مُصمّم للحفاظ على تغذية، تبريد، وتواصل محولات التسريع بأقصى سرعة.
الـ GPU سريع بقدر النظام المحيط به. عند الانتقال من "خادم قوي واحد" إلى "العديد من GPUs تعمل معًا"، غالبًا ما يتوقف عامل التقييد عن كونه الحساب الخام ويصبح حركة البيانات، تبادل النتائج، والحفاظ على انشغال كل GPU.
تسحب الوظائف أحمالًا محلية في حالة GPU واحد. لكن التدريب متعدد الـ GPU (والعديد من إعدادات الاستدلال) يتبادل باستمرار: التدرجات، التنشيطات، معاملات النموذج، والنتائج الوسيطة. إذا كان هذا التبادل بطيئًا، تنتظر GPUs—ووقت خمول الـ GPU هو الأغلى.
عرضان شائعان لعطل الشبكة:
داخل الخادم، قد تكون GPUs مرتبطة بروابط سريعة جدًا ومنخفضة الكمون لتنسّق دون المرور عبر مسارات أبطأ. عبر الخوادم، تستخدم مراكز البيانات أقمشة شبكية بعرض نطاق عالٍ أداءً متوقعًا تحت أحمال ثقيلة.
فكّر بالمفهوم كطبقتين:
لهذا السبب "عدد الـ GPUs" وحده غير كافٍ—تحتاج أيضًا إلى معرفة كيف تتواصل تلك GPUs.
الـ GPUs لا تتدرّب على "ملفات"، بل على تدفقات من الدُفعات. إذا كان تحميل البيانات بطيئًا، يتوقف الحساب. عادةً ما تجمع خطوط أنابيب فعّالة بين:
خط أنابيب جيد يمكن أن يجعل نفس الـ GPUs تبدو أسرع بشكل كبير.
في البيئات الحقيقية، تشارك فرق متعددة نفس الكلستر. تقرر الجدولة أي وظائف تحصل على GPUs، ولأي مدة، وبأي موارد (CPU، ذاكرة، شبكة). تقلل الجدولة الجيدة من "جوع الـ GPU" (الوظائف التي تنتظر) و"هدر الـ GPU" (الموارد المحجوزة وخاملة). كما تتيح سياسات مثل قوائم الأولوية، الإيقاف المؤقت، وتحديد الحجم—وهو أمر بالغ الأهمية عندما تكون ساعات GPU بندًا في الميزانية وليس ترفًا.
الأجهزة ليست سوى نصف القصة. ميزة NVIDIA الحقيقية هي مكدس البرمجيات الذي يحول الـ GPU من شريحة سريعة إلى منصة قابلة للبناء والنشر والصيانة من قبل الفرق.
معظم الفرق لا تكتب شيفرة GPU خام. يجمعون التطبيقات من قطع بناء: مكتبات مُحسّنة وSDKs تتعامل مع العمليات المكلفة الشائعة. فكر بها كقطع LEGO مُعدة للتسريع—الجبر الخطي، التلافيف، معالجة الفيديو، نقل البيانات—حتى تركز أنت على منطق المنتج بدلًا من إعادة اختراع الكيرنلات منخفضة المستوى.
تندمج أُطر ML الشائعة مع مكدس NVIDIA بحيث عندما تشغّل نموذجًا على GPU، يوجّه الإطار العمليات الرئيسية إلى هذه المكتبات المسرّعة تحت الغطاء. من منظور المستخدم قد يبدو كخيار جهاز بسيط ("استخدم GPU")، لكن خلف هذا الخيار سلسلة من المكونات: الإطار، وقت تشغيل CUDA، ومكتبات الأداء تعمل معًا.
على الأقل، ستدير ما يلي:
هنا يتعثر كثير من المشاريع. التعريفات، إصدارات CUDA، وإصدارات الأُطر لها قيود توافق، وعدم التوافق قد يسبب تباطؤًا أو فشلًا في النشر. العديد من الفرق تعتمد على تراكيب "معروفة أنها تعمل"، وتثبّت الإصدارات داخل الحاويات، وتستخدم طرحًا مرحليًا للتحديثات (تطوير → تحزيم → إنتاج). عامل مكدس برمجيات GPU كاعتماد منتج، لا كعملية تثبيت لمرة واحدة.
عندما تشغّل نموذجًا على GPU واحد، يتساءل الفريق التالي كيف يجعله أسرع أو كيف يناسب نموذجًا أكبر. هناك مسارين رئيسيين: التدرج العمودي (زيادة/تحسين GPUs داخل جهاز واحد) والتدرج الأفقي (العديد من الأجهزة تعمل معًا).
مع GPU واحد، كل شيء محلي: النموذج، البيانات، وذاكرة الـ GPU. مع عدة GPUs، تبدأ بتنسيق العمل عبر الأجهزة.
التدرج العمودي عادةً يعني الانتقال إلى سيرفر يحتوي 2–8 GPUs مرتبطة بروابط عالية السرعة. هذا يمكن أن يكون ترقية كبيرة لأن GPUs يمكنها مشاركة النتائج بسرعة والوصول إلى نفس CPU والتخزين المستضيف.
التدرج الأفقي يعني إضافة خوادم وربطها بشبكات سريعة. هكذا تصل تدريبات إلى عشرات أو آلاف من GPUs—لكن التنسيق يصبح موضوعًا أساسيًا.
التوازي على مستوى البيانات: كل GPU يحمل نسخة كاملة من النموذج، لكن كل GPU يتدرب على شريحة مختلفة من البيانات. بعد كل خطوة، تتبادل GPUs التدرجات لتتفق على الأوزان المحدثة. هذا هو النهج الأكثر شيوعًا كبداية لأنه سهل الفهم.
توازي النموذج: يقسَّم النموذج نفسه عبر GPUs لأنه كبير جدًا أو بطيء لاحتوائه في واحد. يجب أن تتواصل GPUs خلال المرور الأمامي والخلفي، وليس فقط في نهاية الخطوة. هذا يتيح نماذج أكبر، لكنه يزيد عادةً حركة الاتصال.
تجمع كثير من الأنظمة الحقيقية بين الطريقتين: توازي نموذج داخل الخادم، وتوازي بيانات عبر الخوادم.
إضافة المزيد من GPUs تزيد "الوقت المنقضي في الحديث". إذا كان عبء العمل صغيرًا، أو الشبكة بطيئة، فقد يجلس الـ GPUs في وضع انتظار لتحديثات. ستلاحظ تناقص العائد عندما:
قد تحتاج إلى متعدد GPU أو عنقود عندما:
عندها، يتحول "المكدس" من مجرد GPUs إلى شبكات سريعة، بنية تحتية شبكية، وجدولة—لأن التدرج يتعلق بالتنسيق مثلما يتعلق بالحساب الخام.
الحوسبة المسرّعة ليست خدعة خلف الكواليس محفوظة لمختبرات البحث. إنها سبب في شعور العديد من المنتجات اليومية بأنها فورية وذكية—لأن بعض الأعمال تعمل بشكل أفضل بكثير عندما تحدث آلاف العمليات الصغيرة بالتوازي.
معظم الناس يلاحظون جانب الخدمة: مساعدي الدردشة، مولدات الصور، الترجمة الفورية، والميزات الذكية داخل التطبيقات. تحت الغطاء، الـ GPUs تغذي مرحلتين:
في الإنتاج، يظهر ذلك كاستجابات أسرع، إنتاجية أعلى (مستخدمون أكثر لكل خادم)، والقدرة على تشغيل نماذج أكبر أو أكثر قدرة ضمن ميزانية مركز البيانات.
تعتمد منصات البث وتطبيقات الفيديو على التسريع لمهام مثل الترميز، فك الترميز، التكبير الذكي، إزالة الخلفية، والتأثيرات. تستخدم أدوات الإبداع التسريع لتشغيل معاينات الجدول الزمني، تدرج الألوان، العرض ثلاثي الأبعاد، وميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي (تقليل الضوضاء، الملء التوليدي، نقل الأنماط). النتيجة العملية هي وقت انتظار أقل وتجربة تفاعلية أكثر أثناء التحرير.
تُستَخدم الحوسبة المسرّعة على نطاق واسع في المحاكاة التي تُكرر نفس الرياضيات عبر شبكات ضخمة أو العديد من الجسيمات: نماذج الطقس والمناخ، الديناميكا الحسابية للسوائل، ديناميكيات الجزيئات، والتحقق من تصميمات الهندسة. دورات محاكاة أقصر تعني أبحاث وتطوير أسرع، المزيد من التكرارات التصميمية، ونتائج أفضل.
تعالج أنظمة التوصية، تصنيف البحث، تحسين الإعلانات، واكتشاف الاحتيال تدفقات ضخمة من الأحداث بسرعة. يمكن للـ GPUs تسريع أجزاء معالجة الميزات وتنفيذ النماذج بحيث تتخذ القرارات بينما المستخدم لا يزال على الصفحة.
ليس كل شيء مناسبًا للـ GPU. إذا كان عبء العمل صغيرًا، غنيًا بالتفرعات، أو يهيمن عليه المنطق التسلسلي، فقد يكون الـ CPU أبسط وأكثر اقتصادية. تتألق الحوسبة المسرّعة عندما يمكنك تشغيل الكثير من الرياضيات المتشابهة دفعة واحدة—أو عندما يؤثر الكمون والإنتاجية بشكل مباشر على تجربة المنتج.
ملاحظة عملية: مع بناء فرق أكثر ميزات ذكية، غالبًا ما يصبح القيد ليس "هل نستطيع كتابة CUDA؟" بل "هل نستطيع إطلاق التطبيق والتكرار بأمان؟" منصات مثل Koder.ai مفيدة هنا: يمكنك إعداد نسخة أولية ونشر تطبيقات ويب/خلفية/محمول عبر واجهة محادثة، ثم ربط خدمات استدلال مدعومة بـ GPU في الخلفية عندما تحتاج للتسريع—دون إعادة بناء كامل خط التسليم.
شراء "GPU" للذكاء الاصطناعي يعني في الواقع شراء منصة صغيرة: حساب، ذاكرة، شبكة، تخزين، طاقة، تبريد، ودعم برمجي. قليل من البنية المسبقة يوفر عليك مفاجآت مؤلمة لاحقًا عندما تكبر النماذج أو يزيد الاستخدام.
ابدأ بما ستشغله غالبًا—تدريب، ضبط دقيق، أم استدلال—وأحجام النماذج المتوقعة خلال 12–18 شهرًا القادمة.
يمكن أن يُخيّب أمل GPU قوي في جهاز غير مناسب. التكاليف المخفية الشائعة:
النهج الهجين شائع: قدرة أساسية داخل الموقع، والتوسّع إلى السحابة لعمليات التدريب الذروية.
اسأل البائعين (أو فريق المنصة الداخلي):
عامل الإجابات كجزء من المنتج: أفضل GPU على الورق ليس أفضل منصة إذا لم تستطع توفير الطاقة أو التبريد أو تزويدها بالبيانات.
للحوسبة المسرّعة فوائد حقيقية، لكنها ليست "أداء مجاني". الخيارات التي تتخذها حول GPUs، البرمجيات، والعمليات قد تخلق قيودًا طويلة الأمد—خاصة بعد اعتماد الفريق على مكدس محدد.
CUDA ونظام مكتبات NVIDIA يمكن أن يجعل الفرق منتجة بسرعة، لكن نفس الراحة قد تقلل قابلية النقل. الشيفرة التي تعتمد على كيرنلات مخصصة لـ CUDA، أنماط إدارة الذاكرة، أو مكتبات ملكية قد تحتاج إعادة عمل كبيرة للانتقال إلى مسرعات أخرى.
نهج عملي: فصل "منطق العمل" عن "منطق المسرّع": احفظ كود النموذج، المعالجة المسبقة، والتنسيق قابلًا للنقل، وعزل الكيرنلات المخصصة خلف واجهة نظيفة. إذا كانت قابلية النقل مهمة، اختبر أحمالك الحرجة على مسار بديل واحد مبكرًا لتفهم تكلفة التحويل الحقيقية.
يمكن أن يكون توريد الـ GPUs متقلبًا، والأسعار تتغير مع الطلب. التكلفة الإجمالية أكثر من العتاد: الطاقة، التبريد، مساحة الرف، ووقت الطاقم قد تهيمن على التكلفة. الطاقة قيد أساسي—التدريب الأسرع رائع، لكن إذا ضاعف استهلاك الطاقة دون تحسين زمن الحصول على النتيجة، قد تدفع أكثر مقابل أداء أقل. تتبع مقاييس مثل تكلفة كل تجربة تدريب، توكنات لكل جول طاقة، والاستخدام—ليس فقط "ساعات GPU".
عندما تشارك فرق متعددة GPUs، تهم القواعد الأساسية: حدود الاستئجار (tenancy) القوية، وصول مُدقق، تعريفات مُحدّثة، وتعامل حذر مع أوزان النماذج ومجموعات البيانات. فضّل primitives العزل التي يدعمها منصتك (حاويات/آلات افتراضية، بيانات اعتماد لكل وظيفة، تقسيم الشبكة) وعامل عقد الـ GPU كأصول ذات قيمة عالية.
توقع تقدمًا في ثلاثة مجالات: كفاءة أفضل (أداء لكل واط)، شبكات أسرع بين GPUs والعقد، وطبقات برمجية أكثر نضجًا تقلل الاحتكاك التشغيلي (التصنيف، الجدولة، القابلية لإعادة التشغيل، والمشاركة الآمنة متعددة المستأجرين).
إذا كنت تعتمد الحوسبة المسرّعة، ابدأ بعمل أو اثنين ممثلين، قِس التكلفة والكمون من الطرف إلى الطرف، ووثّق افتراضات القابلية للنقل. ثم ابنِ "المسار الذهبي" صغيرًا (صور معيارية، تعريفات، مراقبة، وضوابط وصول) قبل التوسع إلى فرق أكثر.
للتخطيط ذي الصلة، راجع /blog/choosing-gpus-and-platforms و /blog/scaling-up-and-scaling-out.
الحوسبة المسرّعة تعني تنفيذ «العمليات الرياضية الثقيلة والمتكررة» على معالج متخصص (غالبًا ما يكون GPU) بدلاً من إجبار معالج عام الغرض (CPU) على القيام بكل شيء.
في التطبيق العملي، يقوم CPU بتنسيق التطبيق وتدفق البيانات، بينما ينفذ GPU أعدادًا كبيرة من العمليات المتماثلة بالتوازي (مثل ضرب المصفوفات).
الـ CPU مصمّم للتحكم في التدفق: الكثير من الفروع، وتبديل المهام، وتشغيل نظام التشغيل.
الـ GPU مصمم لزيادة الإنتاجية: تطبيق نفس العملية عبر كميات ضخمة من البيانات دفعة واحدة. العديد من أحمال العمل في الذكاء الاصطناعي، الفيديو، والمحاكاة تتطابق مع هذا النمط المتوازي، لذا يمكن للـ GPU أن يكون أسرع بكثير في أجزاء العمل تلك.
لا—في معظم الأنظمة الحقيقية يتم استخدامهما معًا.
إذا لم يتمكن الـ CPU أو التخزين أو الشبكة من مواكبة الأداء، سيبقى الـ GPU في وضع الخمول ولن تحصل على التسريع المتوقع.
يقصد الناس عادة ثلاث طبقات تعمل معًا:
CUDA هي منصة برمجية من NVIDIA تتيح للمطورين تشغيل حسابات عامة على وحدات NVIDIA GPU.
تشمل نموذج البرمجة (kernels/threads)، أداة التجميع، وقت التشغيل، وبرمجيات التعريف—بالإضافة إلى نظام مكتبات كبير بحيث أنك عادةً لا تحتاج لكتابة CUDA خام للعمليات الشائعة.
الـ kernel هو دالة تطلق لتعمل مرات عديدة بالتوازي.
بدلاً من استدعائها مرة واحدة كما في الـ CPU، تطلقها عبر آلاف أو ملايين خيوط (threads) خفيفة الوزن، حيث يتعامل كل خيط مع شريحة صغيرة من العمل (عنصر واحد، بكسل، صف مصفوفة، إلخ). يقوم الـ GPU بجدولة تلك الخيوط عبر أنويته العديدة لزيادة الإنتاجية.
لأن معظم العمل المكثف يعود إلى حسابات على التنسورات—خاصة أنماط الضرب والجمع الكثيفة مثل ضرب المصفوفات والالتفافات.
الـ GPUs مُصممة لتشغيل عدد هائل من العمليات الحسابية المتشابهة بالتوازي، وتحتوي أيضًا على وحدات متخصصة تسرّع الأنماط الثقيلة على التنسورات لزيادة الإنتاجية لكل واط.
التدريب عادةً ما يكون مقيدًا بالإجمالي الحسابي ونقل التنسورات الكبيرة عبر الذاكرة مرات متعددة (بالإضافة للتواصل إذا كان موزعًا).
الاستدلال (Inference) غالبًا ما يكون مقيدًا بأهداف الكمون، ومعدلات المعالجة، وحركة البيانات—أي الحفاظ على انشغال الـ GPU بينما تفي بمتطلبات زمن الاستجابة. يمكن أن تختلف التحسينات (التجميع، التقليل في الدقة، تحسين خطوط المعالجة) كثيرًا بين الوضعين.
لأن ذاكرة الـ VRAM تحدد ما الذي يمكن أن يقيم على الـ GPU دفعة واحدة: أوزان النماذج، التفعيلات (activations)، وبيانات الدفعة.
إذا نفدت VRAM فعادةً ما تضطر إلى:
الكثير من المشاريع تصل لقيود الذاكرة قبل أن تصل لمحدودية "القدرة الحسابية" الخام.
انظر إلى ما يتجاوز المواصفات القصوى للحساب وقيّم المنصة كاملةً:
الجزء الخاص بالقسم الموجود بالمقال يعد نقطة انطلاق جيدة، ويمكنك مقارنة تبادلات التخطيط في /blog/choosing-gpus-and-platforms و /blog/scaling-up-and-scaling-out.
