سيصبح التشغيل البيني لوحدات معالجة الرسومات (GPU) عنصرًا حاسمًا في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في المستقبل
مقدمة
أصبحت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أكثر تنوعًا من حيث مكوناتها.
قد تضم بيئة الحوسبة الحديثة أجيالًا مختلفة من وحدات معالجة الرسومات (GPU)، ووحدات المعالجة المركزية (CPU)، ومسرّعات الذكاء الاصطناعي، وأجهزة الشبكات، وأنظمة الذاكرة، والمعالجات المتخصصة.
يخلق هذا التنوع فرصًا.
كما أنه يزيد من التعقيد.
إذا تطلّب كل مسرّع بيئة برمجية ونموذج برمجة ومجموعة بنية تحتية مختلفة تمامًا، فقد تجد المؤسسات نفسها مقيدة ببُنى محددة.
لذلك، سيعتمد مستقبل البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات على التشغيل البيني بدرجة متزايدة.
من امتلاك وحدات معالجة الرسومات إلى منظومات المسرّعات
غالبًا ما يتركز النهج التقليدي للحوسبة المسرّعة على بنية معالج محددة.
لكن البنية التحتية المستقبلية للذكاء الاصطناعي قد تضم أنواعًا متعددة من المسرّعات.
يمكن تحسين الأجهزة المختلفة لأعباء عمل مختلفة.
قد يتخصص أحد المسرّعات في التدريب.
وقد يوفر آخر استدلالًا فعالًا.
وقد يُصمَّم آخر لإجراء حسابات علمية محددة.
وقد يعطي آخر الأولوية لكفاءة الطاقة.
يتمثل تحدي البنية التحتية في جعل هذه الأنظمة المختلفة تعمل معًا.
أهمية التشغيل البيني
قد تستثمر مؤسسة في بنية تحتية يُتوقع أن تعمل لسنوات عديدة.
خلال تلك الفترة، قد تتغير تقنيات المسرّعات بسرعة.
إذا كان مكدس البرمجيات بأكمله يعتمد اعتمادًا وثيقًا على بنية واحدة للأجهزة، فقد يصبح اعتماد التكنولوجيا الجديدة أمرًا صعبًا.
يوفر التشغيل البيني مسارًا للتطور التدريجي.
قد تتغير الأجهزة بينما تظل التطبيقات وخدمات البنية التحتية أكثر استقرارًا.
البرمجيات هي الطبقة الأساسية
التشغيل البيني للأجهزة وحده لا يكفي.
يجب أن يوفر مكدس البرمجيات تجريدات متوافقة.
وقد يشمل ذلك:
- أطر البرمجة
- أنظمة المترجمات
- بيئات التشغيل
- المكتبات
- برامج التشغيل
- أنظمة تقديم النماذج
- منصات الجدولة
- أنظمة المراقبة
كلما ازدادت قوة هذه التجريدات، أصبح تشغيل بيئات المسرّعات غير المتجانسة أسهل.
تصبح المترجمات بنية تحتية استراتيجية
تؤدي المترجمات دورًا متزايد الأهمية.
يحوّل المترجم منطق التطبيق عالي المستوى إلى تعليمات مُحسّنة لأجهزة محددة.
في بيئة غير متجانسة، يمكن أن يصبح المترجم جسرًا بين التطبيقات وبنيات المسرّعات المختلفة.
وهذا يتيح إمكانية واعدة:
يمكن تكييف عبء عمل حاسوبي واحد مع منصات متعددة للأجهزة.
وبالتالي، تصبح تقنية المترجمات جزءًا من البنية التحتية الاستراتيجية المحيطة بوحدات معالجة الرسومات.
قابلية نقل بيئات التشغيل
المترجمات ليست سوى طبقة واحدة.
تحتاج أنظمة بيئة التشغيل أيضًا إلى فهم بيئات الأجهزة المختلفة.
قد يحتاج عبء العمل إلى تحديد ما يلي:
- المسرّع المتاح
- مقدار الذاكرة المتاحة
- خصائص الأداء المتوقعة
- مكتبات البرمجيات المتوافقة
- المكان الذي ينبغي أن يُنفَّذ فيه عبء العمل
يمكن لبيئة تشغيل متطورة اتخاذ هذه القرارات ديناميكيًا.
أساطيل غير متجانسة من وحدات معالجة الرسومات
قد تشغّل مراكز البيانات الكبيرة أساطيل مختلطة من المسرّعات على نحو متزايد.
بدلًا من استبدال كل المسرّعات في الوقت نفسه، يمكن للمؤسسات إدخال أجهزة جديدة تدريجيًا.
وهذا ينشئ بنية تحتية تضم أجيالًا متعددة من تقنيات الحوسبة.
ويتمثل التحدي في إدارتها بكفاءة.
تحتاج المجدولات إلى فهم الاختلافات بين هذه الأجهزة.
من الأفضل أن يُنفَّذ عبء العمل على الأجهزة التي توفر الأداء والجدوى الاقتصادية المناسبين.
تجنب الارتهان للأجهزة
يمكن أن يؤثر التشغيل البيني أيضًا في استراتيجية البنية التحتية.
إذا أمكن تشغيل أعباء العمل عبر بنيات متعددة للمسرّعات، فستتمتع المؤسسات بمرونة أكبر عند تقييم الأجهزة المستقبلية.
وهذا لا يلغي الاختلافات بين المنصات.
لكنها قد تخفض تكلفة الانتقال التكنولوجي.
تصبح البنية التحتية أقل اعتمادًا على جيل واحد من الأجهزة.
نماذج الذكاء الاصطناعي وقابلية نقلها بين الأجهزة
يمكن أن تستفيد نماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا من قابلية النقل.
قد يلزم تشغيل نموذج دُرِّب باستخدام بيئة حوسبة معينة في بيئة أخرى.
فعلى سبيل المثال، قد يستخدم نظام تدريب مركزي ضخم أجهزة مختلفة عن تلك المستخدمة في البنية التحتية للاستدلال الإنتاجي.
لذلك، يتطلب نشر النماذج بكفاءة طبقات برمجية قادرة على تكييف النموذج مع بيئات تنفيذ مختلفة.
اقتصاديات التشغيل البيني
للتشغيل البيني بُعد اقتصادي مباشر.
إذا تمكنت المؤسسات من إعادة استخدام البرمجيات عبر منصات متعددة للأجهزة، فقد تخفض تكاليف الانتقال.
وقد تتمكن من إطالة العمر الافتراضي للبنية التحتية الحالية، مع إدخال مسرّعات أحدث تدريجيًا.
وقد يعزز ذلك مرونة الإنفاق الرأسمالي.
منظومة وحدات معالجة الرسومات على المدى الطويل
لذلك، قد لا يتعلق المستقبل ببنية واحدة مهيمنة للمسرّعات، بل بمنظومة من تقنيات الحوسبة المتخصصة المترابطة عبر تجريدات برمجية مشتركة.
في مثل هذه البيئة:
توفر الأجهزة تسريعًا.
تحوّل المترجمات العمليات الحسابية.
تدير بيئات التشغيل التنفيذ.
تخصص المجدولات الموارد.
تستهلك التطبيقات خدمات الحوسبة.
وهذا ينشئ منظومة متدرجة للمسرّعات.
الخلاصة
أصبحت تقنية وحدات معالجة الرسومات جزءًا من منظومة حوسبة أكبر بكثير.
مع ازدياد تنوع بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، ستزداد أهمية التشغيل البيني.
ستحتاج المؤسسات إلى تشغيل أجيال متعددة من المسرّعات وبيئات البرمجيات والمعالجات المتخصصة، دون إعادة بناء مكدسها التقني بالكامل مع كل تغيير في الأجهزة.
لذلك، قد تأتي الميزة طويلة الأمد من بنية تحتية قادرة على استيعاب تقنيات المسرّعات الجديدة دون أن تصبح معتمدة عليها.
ستتحدد بنية وحدات معالجة الرسومات على نحو متزايد ليس فقط بما تحتويه من أجهزة، بل أيضًا بمدى فاعلية مشاركة تلك الأجهزة في منظومة حوسبة أوسع.
SriDanamTrades — تعلّم، وابنِ، وابتكر، وقُد