الاتصال بشبكات الذكاء الاصطناعي - 5 أشياء تحتاج إلى معرفتها

تُعد وحدات معالجة الرسومات بمثابة عقول أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

ببساطة، تعمل وحدة معالجة الرسومات (GPU) كعقل لجهاز كمبيوتر يعمل بالذكاء الاصطناعي.

كما تعلمون، تُعدّ وحدة المعالجة المركزية (CPU) بمثابة عقل الحاسوب. وتكمن ميزة وحدة معالجة الرسومات (GPU) في كونها وحدة معالجة مركزية متخصصة في إجراء العمليات الحسابية المعقدة. وأسرع طريقة لإجراء هذه العمليات هي استخدام مجموعات من وحدات معالجة الرسومات لحل مشكلة ما معًا. ومع ذلك، قد يستغرق تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي أسابيع أو حتى شهورًا. وبمجرد اكتماله، يُوضع في نظام الحاسوب الأمامي، حيث يمكن للمستخدمين طرح أسئلة عليه؛ وتُسمى هذه العملية بالاستدلال.

يحتوي جهاز الكمبيوتر الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي على وحدات معالجة رسومية متعددة.

يُعدّ استخدام مجموعة من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في رفّ، متصلة بمبدّل أعلى الرفّ، أفضل بنية لحلّ مشاكل الذكاء الاصطناعي. ويمكن ربط رفوف متعددة لوحدات معالجة الرسومات ضمن نظام اتصال شبكي هرمي. ومع ازدياد تعقيد المشاكل المطلوب حلّها، تزداد متطلبات وحدات معالجة الرسومات، وقد تحتاج بعض المشاريع إلى نشر مجموعات تضمّ آلافًا منها.

كل مجموعة من مجموعات الذكاء الاصطناعي عبارة عن شبكة صغيرة.

عند إنشاء مجموعة ذكاء اصطناعي، من الضروري إعداد شبكة حاسوب صغيرة للاتصال والسماح لوحدات معالجة الرسومات بالعمل معًا ومشاركة البيانات بكفاءة.

مجموعة الذكاء الاصطناعي

يوضح الرسم التخطيطي أعلاه مجموعة حوسبة ذكاء اصطناعي، حيث تمثل الدوائر في الأسفل عمليات سير العمل التي تُنفذ على وحدات معالجة الرسومات (GPUs). تتصل وحدات معالجة الرسومات بمحولات الشبكة الموجودة في الرف العلوي (ToR). تتصل هذه المحولات أيضًا بمحولات العمود الفقري للشبكة الموضحة في الرسم التخطيطي أعلاه، مما يُظهر التسلسل الهرمي الواضح للشبكة الضروري عند استخدام وحدات معالجة رسومات متعددة.

قد يعجبك أيضاً

شركة فينميك دا نانغ تتقن تكنولوجيا الجراحة الروبوتية الشاملة، مما يخلق طفرة في مجال الطب في وسط فيتنام.أطلقت شركة Vinmec Healthcare System رسميًا شبكتها الوطنية لمراكز الجراحة الروبوتية عالية التقنية، حيث تم تحديد مستشفى Vinmec Da Nang العام كواحد من المراكز الرئيسية.

كوريا الجنوبية تنشئ مراكز لتصنيع الرقائق الإلكترونية.VTV.vn - وفقًا للخطة، تهدف كوريا الجنوبية إلى مضاعفة قدرتها الإنتاجية لرقائق الذاكرة في السنوات الخمس المقبلة.

احذف جميع صور Truong Ngoc Anh.بعد الكثير من التكهنات حول مصير فيلم "Chrysalis"، عُرض الفيلم رسميًا لأول مرة في مهرجان دانانغ السينمائي الآسيوي (DANAFF) 2026 بنسخة مُعدّلة. والجدير بالذكر أنه تم استبدال جميع صور وصوت الممثلة ترونغ نغوك آنه في الفيلم باستخدام تقنيات ما بعد الإنتاج، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي.

تُشكل الشبكات عائقاً أمام نشر الذكاء الاصطناعي.
في الخريف الماضي، في القمة العالمية لمشروع الحوسبة المفتوحة (OCP)، حيث كان المندوبون يبنون الجيل القادم من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، أشار المندوب لوي نغوين من شركة مارفيل تكنولوجي إلى قضية رئيسية: "الشبكات هي عنق الزجاجة الجديد".

من الناحية التقنية، قد يؤدي ارتفاع زمن استجابة الحزم أو فقدانها نتيجة ازدحام الشبكة إلى إعادة إرسالها، مما يزيد بشكل ملحوظ من وقت إنجاز المهام. ونتيجة لذلك، تُهدر ملايين أو عشرات الملايين من الدولارات من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التابعة للشركات بسبب أنظمة الذكاء الاصطناعي غير الفعالة، مما يضر بالشركات من حيث الإيرادات وسرعة طرح المنتجات في السوق.

يُعد الاختبار والقياس شرطين أساسيين لنجاح تشغيل شبكات الذكاء الاصطناعي.

لضمان تشغيل مجموعة حواسيب الذكاء الاصطناعي بكفاءة، يجب أن تستغل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) كامل طاقتها لتقليل وقت التدريب وتطبيق نماذج التعلم لتحقيق أقصى عائد على الاستثمار. لذا، يُعد اختبار وتقييم أداء مجموعة حواسيب الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا (الشكل 2). مع ذلك، لا تُعد هذه المهمة سهلة، إذ يتضمن تصميم النظام العديد من الإعدادات والعلاقات بين وحدة معالجة الرسومات وبنية الشبكة، والتي يجب أن تتكامل فيما بينها لحل المشكلة.

منصة قياس أداء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وكيفية قياسها لأداء مجموعات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

وهذا يخلق العديد من الصعوبات والتحديات في قياس شبكات الذكاء الاصطناعي:

- يكمن التحدي في محاكاة شبكة الإنتاج بأكملها في المختبر في القيود المتعلقة بالتكلفة والمعدات ونقص مهندسي شبكات الذكاء الاصطناعي ذوي المهارات العالية والمساحة وإمدادات الطاقة ودرجة الحرارة.

- يؤدي إجراء الاختبارات على نظام الإنتاج إلى تقليل القدرة الإنتاجية المتاحة لنظام الإنتاج نفسه.

- صعوبة في إعادة إنتاج المشكلات بدقة بسبب الاختلافات في حجم ونطاق المشكلات.

الولايات المتحدة - فيتنام: لا تفوّت

قام السفير نغوين كوك دونغ بزيارة ولاية مينيسوتا الأمريكية وعمل فيها.في الفترة من 28 إلى 30 يونيو، قام السفير الفيتنامي لدى الولايات المتحدة، نغوين كوك دونغ، بزيارة وعمل في مينيسوتا.

تشجع فيتنام الشركات الأمريكية على توسيع استثماراتها في التكنولوجيا المتقدمة.في صباح يوم 26 يونيو، استقبل نائب رئيس الوزراء هو كوك دونغ، في مقر الحكومة، السيد جيف بليس، مدير سلسلة التوريد في مجموعة كوهيرنت (الولايات المتحدة الأمريكية). وخلال اللقاء، أكد نائب رئيس الوزراء أن فيتنام تشجع الشركات الأمريكية على توسيع استثماراتها، لا سيما في قطاعات التكنولوجيا المتقدمة والابتكار وأشباه الموصلات.

تشجيع الشركات الأمريكية على توسيع استثماراتها في قطاعات التكنولوجيا المتقدمة.قال نائب رئيس الوزراء هو كوك دونغ إن فيتنام ترحب بالشركات الأمريكية لمواصلة توسيع عملياتها في فيتنام، وخاصة في الصناعات عالية التقنية والقطاعات ذات القيمة المضافة العالية.

- التعقيد في كيفية اتصال وحدات معالجة الرسومات بشكل جماعي.

لمعالجة هذه التحديات، يمكن للشركات إجراء تقييم معياري لمجموعة فرعية من الإعدادات المقترحة في بيئة معملية، وذلك لتقييم معايير رئيسية مثل زمن إنجاز المهام، وعرض النطاق الترددي الذي يمكن لفريق الذكاء الاصطناعي تحقيقه، ومقارنتها باستخدام منصة التبديل واستخدام التخزين المؤقت. يساعد هذا التقييم المعياري في إيجاد التوازن الأمثل بين عبء عمل وحدة معالجة الرسومات/المعالجة وتصميم/تركيب الشبكة. بمجرد الرضا عن النتائج، يمكن لمهندسي تصميم الحواسيب ومهندسي الشبكات تطبيق هذه الإعدادات في بيئة الإنتاج وقياس النتائج الجديدة.

تعمل مختبرات الأبحاث المؤسسية والمعاهد البحثية والجامعات على تحليل جميع جوانب بناء وتشغيل شبكات الذكاء الاصطناعي الفعّالة لمواجهة تحديات العمل على الشبكات الكبيرة، لا سيما مع التغير المستمر في أفضل الممارسات. يُعدّ هذا النهج التعاوني القابل للتكرار السبيل الوحيد أمام الشركات لإجراء قياسات قابلة للتكرار واختبار سريع لسيناريوهات "إذا-ثم"، وهو أمر أساسي لتحسين الشبكات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

(المصدر: شركة Keysight Technologies)

المصدر: https://vietnamnet.vn/ket-noi-mang-ai-5-dieu-can-biet-2321288.html