كيفية بناء مجموعة GPU قوية: دليل شامل

المقدمة: ما هي مجموعة GPU؟

مجموعة GPU هي مجموعة من الأجهزة الحاسوبية حيث يتم تجهيز كل عقدة بوحدة واحدة أو أكثر من وحدات المعالجة الرسومية (GPU). من خلال الاستفادة من قوة العديد من وحدات GPU العاملة معًا، توفر هذه المجموعات قدرات حوسبة متسارعة لمهام الحساب المحددة مثل معالجة الصور والفيديو، وتدريب الشبكات العصبية، وتشغيل خوارزميات التعلم الآلي الأخرى.

توفر مجموعات GPU عدة مزايا رئيسية:

التوافر العالي: إذا فشلت إحدى العقد في المجموعة، يمكن إعادة توجيه الحمل الوظيفي تلقائيًا إلى العقد الأخرى المتاحة للحفاظ على وقت التشغيل ومنع الاضطراب.
الأداء العالي: من خلال توزيع الأحمال الوظيفية على عقد GPU المتوازية المتعددة، يمكن أن توفر المجموعة قوة حساب أعلى بكثير من جهاز واحد للمهام المتطلبة.
موازنة الحمل: يتم توزيع المهام الواردة بالتساوي على عقد وحدة GPU في المجموعة، مما يسمح لها بالتعامل بكفاءة مع حجم كبير من الطلبات في وقت واحد.

للتعرف على المزيد حول استخدام وحدات GPU للتعلم الآلي، تحقق من أدلتنا المفصلة حول:

وحدات GPU للتعلم العميق (opens in a new tab) - نظرة عامة على وحدات GPU للحمولات الوظيفية للتعلم العميق
التدريب متعدد وحدات GPU والموزع (opens in a new tab) - تقنيات لتدريب النماذج عبر وحدات GPU المتعددة

في هذه المقالة، سنغطي:

حالات الاستخدام الشائعة لمجموعات GPU
دليل خطوة بخطوة لبناء مجموعة GPU الخاصة بك
الاعتبارات والخيارات الرئيسية للأجهزة
نشر البرامج لمجموعات GPU
تبسيط إدارة مجموعة GPU باستخدام أدوات مثل Run:AI

حالات استخدام مجموعة GPU

تكبير حجم التعلم العميق

إحدى أكثر التطبيقات شيوعًا لمجموعات GPU هي تدريب نماذج التعلم العميق الكبيرة عبر عدة عقد. تسمح القوة الحسابية المجمعة بالعمل مع نماذج أكبر.هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. بالنسبة للرموز البرمجية، لم يتم ترجمة التعليقات فقط:

البيانات والهياكل العصبية العميقة الأكثر تعقيدًا. بعض الأمثلة تشمل:

الرؤية الحاسوبية: نماذج مثل ResNet و Inception للتصنيف الصوري والكشف عن الكائنات وما إلى ذلك غالبًا ما تحتوي على مئات من طبقات التحويل تتطلب رياضيات مصفوفية مكثفة. يمكن لمجموعات وحدات المعالجة الرسومية (GPU) أن تسرع بشكل كبير تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات الصور/الفيديو الكبيرة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يتطلب تدريب نماذج اللغة الكبيرة مثل BERT و GPT-3 لمهام مثل الترجمة وتوليد النص والذكاء الاصطناعي التفاعلي ابتلاع مجموعات نصية ضخمة. تسمح مجموعات وحدات المعالجة الرسومية بتقسيم بيانات التدريب وتوازي تدريب النموذج.

استنتاج AI على الحافة

بالإضافة إلى التدريب في مراكز البيانات، يمكن أيضًا توزيع مجموعات وحدات المعالجة الرسومية جغرافيًا عبر أجهزة الحوسبة الطرفية لاستنتاج AI منخفض الإبطاء. من خلال الجمع بين وحدات المعالجة الرسومية من عدة عقد طرفية في مجموعة منطقية واحدة، يمكنك إنشاء توقعات في الوقت الفعلي محليًا على الأجهزة الطرفية دون إبطاء رحلة الذهاب والإياب إلى السحابة أو مركز بيانات بعيد.

هذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات مثل المركبات ذاتية القيادة والروبوتات الصناعية وتحليل الفيديو حيث تكون أوقات الاستجابة السريعة حرجة. للحصول على غوص أعمق، راجع دليل AI على الحافة (opens in a new tab) الخاص بنا.

كيفية بناء مجموعة مسرعة بوحدة المعالجة الرسومية

اتبع هذه الخطوات لتجميع مجموعة وحدات المعالجة الرسومية لمركز البيانات المحلي أو غرفة الخوادم الخاصة بك:

الخطوة 1: اختر الأجهزة المناسبة

الكتلة البناء الأساسية لمجموعة وحدات المعالجة الرسومية هي العقدة الفردية - خادم مادي به واحد أو أكثر من وحدات المعالجة الرسومية والتي يمكن أن تقوم بأحمال العمل الحسابية. عند تحديد تكوين كل عقدة، ضع في اعتبارك:

وحدة المعالجة المركزية: بالإضافة إلى وحدات المعالجة الرسومية، تحتاج كل عقدة إلى وحدة معالجة مركزية، ولكن أي معالج حديث سيكفي لمعظم حالات الاستخدام.
الذاكرة العشوائية: المزيد من ذاكرة النظام أفضل دائمًا، ولكن خطط لحد أدنى من 24 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي DDR3 لكل عقدة.
واجهات الشبكة: يجب أن تحتوي كل عقدة على عدد لا يقل عن منفذين شبكة - واحد لحركة المرور في المجموعة وواحد.هنا الترجمة العربية للملف:

للوصول الخارجي، استخدم Infiniband أو 100 GbE للاتصال السريع بين وحدات المعالجة الرسومية.

لوحة الأم: تأكد من أن لوحة الأم لديها ما يكفي من فتحات PCI Express للوحدات الرسومية وبطاقات الشبكة. عادة ما ستحتاج إلى فتحات x16 للوحدات الرسومية وفتحات x8 لـ Infiniband/Ethernet.
مصدر الطاقة: وحدات المعالجة الرسومية في مراكز البيانات لديها استهلاك كبير للطاقة. قم بتحديد حجم وحدة إمداد الطاقة لدعم إجمالي استهلاك الطاقة لجميع المكونات تحت الحمل الأقصى.
التخزين: أقراص SSD هي الأفضل ولكن أقراص SATA يمكن أن تكفي اعتمادًا على متطلبات الإدخال/الإخراج الخاصة بك.
شكل وحدة المعالجة الرسومية: تأتي وحدات المعالجة الرسومية بأشكال وأحجام مختلفة. الخيارات الشائعة تشمل كامل الارتفاع/كامل الطول، منخفض الملف، مبرد نشط، مبرد سلبي، ومبرد بالسوائل. اختر شكلاً يناسب هيكل الخادم والقيود الخاصة بالتبريد.

الخطوة 2: التخطيط للطاقة والتبريد ومساحة الرف

اعتمادًا على النطاق، قد يتطلب مجموعة وحدات المعالجة الرسومية غرفة مركز بيانات مخصصة أو مساحة تشارك. الاعتبارات الرئيسية تشمل:

مساحة الرف: تأكد من أن لديك عمق وارتفاع وعرض كافيين في أرفف الخوادم لاستيعاب العقد بناءً على أبعاد هيكل الخادم المختار وشكل وحدة المعالجة الرسومية.
توزيع الطاقة: احسب بعناية إجمالي استهلاك الطاقة للمجموعة وقم بتوفير الدوائر الكهربائية والوحدات التوزيعية للطاقة ووحدات التيار المتواصل الكافية. لا تنس احتساب معدات التبريد والاحتياطي.
سعة التبريد: تولد وحدات المعالجة الرسومية الكثير من الحرارة. تحقق من قدرة نظام التبريد الخاص بك على التعامل مع الإخراج الحراري للمجموعة. قد يكون التبريد بالسوائل ضروريًا للنشر عالي الكثافة.
أسلاك الشبكة: بالإضافة إلى الطاقة، ستحتاج إلى روابط شبكة عالية السرعة بين العقد والعالم الخارجي. راجع إرشادات موردي التبديل الخاصة بأنواع الكابلات والأطوال وأفضل ممارسات التركيب.

الخطوة 3: تجميع وتوصيل المجموعة

بعد إعداد المرفق وشراء الأجهزة، حان الوقت لبناء المجموعة فعليًا. المعمارية النموذجية تتكون من:

العقد الرئيسية: خادم أو أكثر ال.هذا هو الترجمة العربية للملف:
عقدة الرئيس: عقدة الرئيس هي نقطة الاتصال الرئيسية لطلبات المستخدم/API الخارجية.
عقد العمال: معظم الخوادم التي تقوم بتشغيل أحمال عمل GPU. تتلقى عقد العمال المهام من عقدة الرئيس، وتنفذها، وتعيد النتائج.

قم بتثبيت الخوادم بشكل فيزيائي في الرفوف، وقم بتوصيل كابلات الطاقة بوحدات توزيع الطاقة، وقم بتوصيل كابلات الشبكة بين العقد والمفتاح الرئيسي. احرص على الحفاظ على تدفق الهواء المناسب وإدارة الكابلات.

الخطوة 4: نشر مكدس البرامج

بعد وضع الأجهزة في مكانها، الخطوة التالية هي تثبيت المكونات البرمجية اللازمة:

نظام التشغيل: استخدم توزيعة لينكس مُحسّنة للخوادم مثل CentOS أو RHEL أو Ubuntu Server. قم بتكوين نظام التشغيل على كل عقدة، مع الحرص على محاذاة أسماء المضيفين وعناوين IP والإعدادات الأخرى عبر العنقود.
برامج تشغيل GPU: قم بتثبيت برامج تشغيل GPU المناسبة من الجهة المصنعة (مثل حزمة NVIDIA CUDA) على كل عقدة.
بيئة تشغيل الحاويات: لتسهيل القابلية للنقل والقابلية للتوسيع، تستخدم معظم العناقيد الحديثة الحاويات لتغليف وتنفيذ الأحمال. قم بإعداد بيئة تشغيل للحاويات مثل Docker أو Singularity على كل عقدة.
منصة التنسيق: يتم استخدام نظام تنسيق لإدارة العنقود وجدولة العمل عبر العقد. الخيارات الشائعة تشمل Kubernetes للأحمال السحابية الأصلية و Slurm للحوسبة العالية الأداء التقليدية.
المراقبة والتسجيل: قم بتنفيذ نظام مركزي لجمع السجلات والمقاييس من جميع العقد. الأدوات المفتوحة المصدر مثل Prometheus و Grafana و ELK هي خيارات شائعة.
أدوات علم البيانات: قم بتثبيت مسبق للأطر والمكتبات والأدوات اللازمة لأحمال العمل الخاصة بك. قد يشمل ذلك PyTorch و TensorFlow و Python و Jupyter وغيرها.

خيارات أجهزة عنقود GPU

وحدات معالجة الرسومات للمراكز البيانات

أقوى وحدات معالجة الرسومات للعناقيد الكبيرة هي مُسرعات NVIDIA للمراكز البيانات:

NVIDIA A100: وحدة معالجة الرسومات الرائدة من NVIDIA على أساس معمارية Ampere. تقدم.
NVIDIA V100: وحدة معالجة الرسومات القائمة على Volta مع 640 نواة تحويل المصفوفات و 32 جيجابايت ذاكرة HBM2. تقدم أداء يصل إلى 125 تيرافلوب وسعة نقل 300 جيجابايت في الثانية لـ NVLink.
NVIDIA T4: مسرع استنتاج منخفض الملف الشخصي مع 320 نواة تحويل المصفوفات Turing، 16 جيجابايت ذاكرة GDDR6، وأداء 260 تيرافلوب للعمليات الحسابية بدقة 8 بت. تم تحسينه لأجهزة الحوسبة الطرفية.

هنا دليل عملي موسع مكون من 2000 كلمة حول أهمية التدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات وكيفية الاستفادة الفعالة من تقنيات التوازي:

لماذا يُعد التدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات أمرًا مهمًا للنماذج الذكية الضخمة

إن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل الشبكات العصبية العميقة ذات المليارات من المعلمات أمر شديد التكلفة حسابيًا. غالبًا ما تفتقر وحدة معالجة رسومات واحدة، حتى لو كانت عالية المستوى، إلى الذاكرة والقدرة الحسابية اللازمة لتدريب هذه النماذج الضخمة في وقت معقول. وهنا يأتي التدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات لينقذنا. من خلال استغلال قوة العديد من وحدات معالجة الرسومات العاملة بالتوازي، يمكننا تسريع التدريب بشكل كبير والتعامل مع نماذج ذات نطاق وتعقيد غير مسبوقين.

تخيل محاولة تدريب GPT-3، نموذج اللغة الشهير المكون من 175 مليار معلمة، على وحدة معالجة رسومات واحدة. سيستغرق ذلك عدة أشهر، إن لم يكن سنوات! ولكن من خلال تقسيم النموذج والبيانات على 1024 وحدة معالجة رسومات A100 على سبيل المثال، يمكن إكمال التدريب في غضون أسابيع. هذه هي قوة التدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات - إنها تجعل المشاكل التي كانت غير قابلة للحل ممكنة.

بعض الفوائد الرئيسية للتدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات تشمل:

أوقات تدريب أسرع - توزيع الحمل الحسابي يسمح بتوازي هائل، مما يقلل أوقات التدريب من أشهر إلى أيام أو أسابيع. هذه دورة التطوير الأسرع تسرع البحث والتحويل إلى منتج.
القدرة على تدريب نماذج أكبر - تميل النماذج الأكبر إلى الأداء الأفضل ولكنها تتطلب كميات هائلة من الذاكرة والحساب. تقسيم النموذج على عدة وحدات معالجة رسومات يمكّن من تدريب نماذج ذات مليارات المعلمات والتي لن تكون ممكنة بخلاف ذلك.3. القابلية للتطوير - إضافة المزيد من وحدات معالجة الرسومات (GPU) تسمح لك بتدريب نماذج أكبر حتى أو تقليل أوقات التدريب بشكل أكبر. التدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات (GPU) هو نهج قابل للتطوير بشكل كبير.
الكفاءة التكلفية - بينما شراء العديد من وحدات معالجة الرسومات (GPU) له تكاليف أولية أعلى، فإن التقليل في وقت التدريب يجعله أكثر فعالية من حيث التكلفة من استخدام وحدة معالجة رسومات (GPU) واحدة لوقت أطول بكثير. أنت تحصل على النتائج بشكل أسرع مع ربط موارد الحوسبة المكلفة لوقت أقل.

بإيجاز، التدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات (GPU) أمر أساسي لدفع حدود الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين الباحثين من تدريب نماذج ضخمة وحديثة عملياً بطريقة قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة. إنه لعبة مغيرة تماماً.

تقنيات التوازي للتدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات (GPU)

لاستغلال العديد من وحدات معالجة الرسومات (GPU)، نحتاج إلى تقسيم العمل بطريقة تسمح بالمعالجة المتوازية. هناك العديد من تقنيات التوازي المستخدمة بشكل شائع في التدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات (GPU). لكل منها مقايضاتها الخاصة وهي مناسبة لسيناريوهات مختلفة. دعونا نغوص في الثلاثة الرئيسية - التوازي البياني، والتوازي النموذجي، والتوازي الأنبوبي.

التوازي البياني

التوازي البياني هو أبسط وأكثر تقنيات التوازي شيوعًا. الفكرة هي أن تعمل كل وحدة معالجة رسومات (GPU) على مجموعة فرعية مختلفة من بيانات التدريب مع مشاركة نفس معلمات النموذج.

إليك كيف يعمل ذلك:

استنساخ النموذج على كل وحدة معالجة رسومات (GPU)
تقسيم دفعة التدريب بالتساوي عبر وحدات معالجة الرسومات (GPU)
تقوم كل وحدة معالجة رسومات (GPU) بحساب المرور الأمامي والمرور العكسي على مجموعة البيانات الفرعية الخاصة بها
يتم متوسط التدرجات من كل وحدة معالجة رسومات (GPU)
تقوم كل وحدة معالجة رسومات (GPU) بتحديث نسخة النموذج الخاصة بها باستخدام التدرجات المتوسطة

في الأساس، تقوم كل وحدة معالجة رسومات (GPU) بإجراء المرور الأمامي والمرور العكسي بشكل مستقل على مجموعة فرعية من البيانات. يتم بعد ذلك التواصل عبر وحدات معالجة الرسومات (GPU) وتوسيط التدرجات واستخدامها لتحديث معلمات النموذج المشتركة على كل وحدة معالجة رسومات (GPU). توفر أطر العمل مثل PyTorch و TensorFlow بدائل سهلة الاستخدام لمتوسط التدرجات والمزامنة عبر وحدات معالجة الرسومات (GPU).

يعد التوازي البياني بسيطًا للتنفيذ ويعمل بشكل جيد عندما.هذا النموذج يتناسب مع GPU واحد ولكن مجموعة البيانات كبيرة. يمكنك التوسع إلى المزيد من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) دون تغيير رمز النموذج. العيب الرئيسي هو أن جميع وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بحاجة إلى مزامنة التدرجات في كل خطوة تدريب، مما قد يصبح عائقًا في الاتصال، خاصةً مع العديد من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) على اتصال بطيء.

التوازي النموذجي

يتبع التوازي النموذجي نهجًا معاكسًا للتوازي البياني. بدلاً من تجزئة البيانات، فإنه يجزئ النموذج نفسه عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات (GPUs). يحتفظ كل GPU بجزء مختلف من النموذج.

طريقة شائعة لتجزئة النموذج هي وضع طبقات مختلفة على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المختلفة. على سبيل المثال، مع شبكة عصبية مكونة من 24 طبقة و 4 وحدات معالجة رسومات (GPUs)، يمكن أن يحتفظ كل GPU بـ 6 طبقات. ستتضمن المرور الأمامي تمرير التنشيطات من GPU إلى التالي حسب تدفق البيانات عبر الطبقات. يحدث المرور العكسي بالترتيب العكسي.

التوازي النموذجي أمر ضروري عندما لا يتناسب حالة النموذج مع ذاكرة GPU واحد. من خلال التجزئة عبر وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، يمكننا التوسع إلى نماذج أكبر. التنازل هو أن التوازي النموذجي يتطلب المزيد من الاتصالات بين وحدات معالجة الرسومات (GPUs) حيث تتدفق التنشيطات والتدرجات من GPU إلى آخر. يمكن أن يقلل هذا العبء على الاتصالات من الإنتاجية.

تحدٍ آخر مع التوازي النموذجي هو أنه يتطلب تغييرات في رمز النموذج نفسه للعمل مع الطبقات المجزأة. تستكشف الأطر الطرق لتأتمت هذا.

التوازي الأنبوبي

التوازي الأنبوبي هو تقنية أكثر تطوراً تجمع بين التوازي البياني والتوازي النموذجي. مع التوازي الأنبوبي، نقوم بتجزئة كل من النموذج والبيانات عبر وحدات معالجة الرسومات (GPUs).

يتم تقسيم النموذج إلى مراحل، ويتم تعيين كل منها إلى GPU مختلف. يعالج كل مرحلة دفعة بيانات مختلفة في أي وقت معين. تتدفق البيانات عبر الأنبوب، حيث يعمل كل GPU على مرحلته ويمرر التنشيطات الوسيطة إلى المرحلة التالية.

فيما يلي مثال على أنبوب بـ 4 وحدات معالجة رسومات (GPUs) و 4 دفعات صغيرة:

خطوة الوقت	GPU 1	GPU 2	GPU 3	GPU 4
1	الدفعة 1	-	-	-
2	الدفعة 2	الدفعة 1	-	-هنا الترجمة العربية للملف:

الميزة الرئيسية للتوازي الأنبوبي هي أنه يحافظ على انشغال جميع وحدات المعالجة الرسومية. بينما تعمل وحدة معالجة رسومية واحدة على المرور الأمامي لدفعة صغيرة، يمكن لوحدة معالجة رسومية أخرى العمل على المرور الخلفي للدفعة الصغيرة السابقة. هذا يقلل من وقت الخمول.

التحدي الرئيسي مع التوازي الأنبوبي هو موازنة حمل العمل عبر المراحل. إذا استغرقت إحدى المراحل وقتًا أطول بكثير من غيرها، فقد تعطل كامل الأنبوب. تقسيم النموذج بعناية لموازنة العمل أمر حاسم لتحقيق الأداء.

يُدخل التوازي الأنبوبي أيضًا "فقاعة زائدة" بينما ننتظر امتلاء الأنبوب في البداية وتفريغه في نهاية كل دفعة. تساعد الدفعات الأكبر وعدد أقل من المراحل على تقليل هذه التكلفة الإضافية.

توصيات عملية لتدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية بكفاءة

فيما يلي بعض أفضل الممارسات التي يجب مراعاتها عند إجراء تدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية:

استخدم التوازي البياني إذا أمكن - التوازي البياني هو الأبسط للتنفيذ وله أقل تكلفة إضافية. إذا كان نموذجك يناسب وحدة معالجة رسومية واحدة، فضّل التوازي البياني.
استخدم التوازي النموذجي إذا لزم الأمر - إذا كان نموذجك كبيرًا جدًا لذاكرة وحدة معالجة رسومية واحدة، فاستخدم التوازي النموذجي للتوسع إلى نماذج أكبر. نفّذ التوازي النموذجي بأعلى درجة ممكنة لتقليل تكلفة الاتصال.
استخدم التوازي الأنبوبي للحصول على أقصى أداء - التوازي الأنبوبي هو الأكثر تعقيدًا ولكنه يمكن أن يوفر أفضل أداء من خلال الحفاظ على انشغال وحدات المعالجة الرسومية إلى أقصى حد. وازن حمل العمل بعناية عبر مراحل الأنبوب.
قم بتداخل الحساب والاتصال - تقنيات مثل تراكم التدرج تسمح لك بتداخل الحساب مع الاتصال من خلال حساب مجموعة الدرجات التالية بينما تزامن مجموعة الدرجات السابقة.
استخدم الدقة المختلطة - يستخدم التدريب بالدقة المختلطة دقة أقل (مثل FP16) للحساب ودقة أعلى (FP32) للتراكم. هذا يقلل من بصمة الذاكرة ووقت الحساب مع الحد الأدنى من تأثير الدقة. تحتوي العديد من وحدات المعالجة الرسومية على دعم للدقة المختلطة.هذا هو الترجمة العربية للملف:
اضبط حجم الدفعة الخاصة بك - تؤدي الدفعات الأكبر إلى كثافة حسابية أفضل ولكن قد تتدهور جودة النموذج. قم بالتجريب للعثور على النقطة المثالية لنموذجك. يمكن أن يساعد تراكم التدرج في استخدام حجم دفعة فعال أكبر.
استخدم اتصالات سريعة - توفر NVLink و InfiniBand نطاق ترددي أعلى بكثير من PCIe. استخدام هذه الأنواع للاتصال بين وحدات المعالجة الرسومية يمكن أن يحسن بشكل كبير قابلية التوسع متعددة وحدات المعالجة الرسومية.
قم بالتحليل وتحسين الشفرة الخاصة بك - استخدم أدوات التحليل لتحديد أوجه الاختناق في الاتصالات وتحسين الشفرة الخاصة بك للحصول على أقصى قدر من الإنتاجية. إن تداخل الحساب والاتصال أمر بالغ الأهمية.
ضع في اعتبارك التكلفة - يمكن أن تؤدي المزيد من وحدات المعالجة الرسومية إلى تسريع التدريب ولكن أيضًا تكلف المزيد. حافظ على التوازن الصحيح لميزانيتك وجدول الزمني. تذكر، الهدف هو تقليل التكلفة للوصول إلى النتيجة المرغوبة، وليس تحقيق أقصى استفادة من الأجهزة.
ابدأ بالبساطة وقم بالتوسع - ابدأ بالتوازي في البيانات على بضع وحدات معالجة رسومية وقم بالتوسع تدريجيًا إلى المزيد من وحدات المعالجة الرسومية وتقنيات التوازي المتقدمة حسب الحاجة. قد يؤدي التحسين المبكر إلى جعل الشفرة الخاصة بك معقدة بشكل غير ضروري.

بإيجاز، يعد التدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية أداة قوية لتسريع أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي. من خلال تطبيق تقنيات التوازي بعناية واتباع أفضل الممارسات، يمكنك تدريب نماذج متطورة في جزء من الوقت الذي سيستغرقه على وحدة معالجة رسومية واحدة. المفتاح هو البدء بالبساطة والتحليل والتحسين بلا هوادة والتوسع في التعقيد حسب الحاجة لتحقيق أهداف الأداء الخاصة بك. تدريب سعيد!

أجهزة وأجهزة خوادم وحدات المعالجة الرسومية

بالنسبة للبنية التحتية لوحدات المعالجة الرسومية التي تأتي جاهزة للاستخدام، تقدم العديد من الموردين أجهزة وأجهزة خوادم مدمجة مسبقًا:

NVIDIA DGX A100: نظام متكامل مع 8 وحدات معالجة رسومية NVIDIA A100، 128 نواة وحدة المعالجة المركزية AMD EPYC، 320 جيجابايت ذاكرة وحدة المعالجة الرسومية، 15 تيرابايت تخزين NVMe، و8 واجهات شبكة Mellanox ConnectX-6 بسرعة 200 جيجابت/ثانية. يوفر 5 إكسا فلوب من أداء الذكاء الاصطناعي.
NVIDIA DGX Station A100: محطة عمل سطح المكتب المدمجة مع 4 وحدات معالجة رسومية NVIDIA A100، 64 نواة وحدة المعالجة المركزية AMD EPYC، 128 جيجابايت ذاكرة وحدة المعالجة الرسومية، و7.68 تيرابايت تخزين NVMe.هنا الترجمة العربية للملف:
Lambda Hyperplane: خادم 4U يدعم ما يصل إلى 8 وحدات معالجة رسومية NVIDIA A100 مع ذاكرة GPU 160 جيجابايت ، وذاكرة نظام 8 تيرابايت ، وتخزين NVMe 256 تيرابايت. متوفر مع معالجات Intel Xeon أو AMD EPYC أو Ampere Altra.

تبسيط إدارة مجموعة وحدات المعالجة الرسومية باستخدام Run:AI

بناء وإدارة مجموعة وحدات المعالجة الرسومية أمر معقد. يمكن لأدوات مثل Run:AI المساعدة في تبسيط تخصيص موارد وحدة المعالجة الرسومية والتنسيق. الميزات الرئيسية تشمل:

التجميع: تجميع جميع وحدات المعالجة الرسومية في مجموعة مشتركة واحدة يمكن تخصيصها ديناميكيًا لمختلف الأحمال الوظيفية حسب الحاجة.
الجدولة: خوارزميات جدولة متقدمة لتحسين استخدام وحدة المعالجة الرسومية وضمان الوصول العادل لجميع المستخدمين والوظائف.
الرؤية: المراقبة والتقارير المفصلة عن استخدام وحدة المعالجة الرسومية والأداء والاختناقات في جميع أنحاء المجموعة.
سير العمل: التكامل مع أدوات علم البيانات الشائعة وأنابيب أعمال التعلم الآلي لتبسيط التطوير الشامل للنماذج.

لمعرفة المزيد عن منصة تنسيق وحدة المعالجة الرسومية من Run:AI ، قم بزيارة موقعنا على الويب (opens in a new tab).

الخاتمة

مجموعات وحدات المعالجة الرسومية هي البنية التحتية الأساسية للمنظمات التي تسعى إلى تسريع حمولات العمل المكثفة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وزيادة قدرة تدريب النماذج والاستنتاج. من خلال فهم الاعتبارات الرئيسية حول اختيار الأجهزة وتخطيط مركز البيانات ونشر البرامج وإدارة المجموعة ، يمكنك تصميم وبناء مجموعات قوية لوحدات المعالجة الرسومية لتشغيل مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

في حين أن تجميع مجموعة وحدات المعالجة الرسومية من الصفر يتطلب خبرة وجهد كبيرين ، يمكن لأدوات مثل Run:AI أن تجرد الكثير من التعقيد وتساعدك على الاستفادة القصوى من استثمارك في وحدة المعالجة الرسومية. لمعرفة كيفية جعل Run:AI من السهل بناء وإدارة مجموعات وحدات المعالجة الرسومية لأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي ، قم بجدولة عرض تقديمي (opens in a new tab) مع فريقنا.

Google TPU: A Beginner's Walkthrough Lora Ai