في عالم التكنولوجيا سريع التغير، خوادم GPU أصبحت الخوادم ذات وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ضرورية للحوسبة المتقدمة والتعلم العميق. تم تجهيز هذه الخوادم بوحدات معالجة رسوميات عالية الأداء (GPUs) توفر قوة حسابية لا مثيل لها؛ وبالتالي، فقد أحدثت ثورة في العمليات التي تعتمد على البيانات المكثفة. على عكس وحدات المعالجة المركزية، التي كانت تستخدم تقليديًا، تم تصميم وحدات معالجة الرسوميات للمعالجة المتوازية. يمكنها التعامل مع العديد من المهام في وقت واحد، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والتي تتطلب معالجة عالية الإنتاجية. تناقش هذه الورقة الفوائد المتأصلة لاستخدام خوادم وحدة معالجة الرسوميات في تسريع العمليات الحسابية وتصف مساهمتها في تسريع العمليات العلمية والصناعية المختلفة مع تبسيط المحاكاة المعقدة. نأمل أيضًا أن نجعل الناس يفهمون بشكل أفضل سبب أهمية هذه الآلات من خلال إعطاء بعض الأمثلة على الأماكن التي يمكن تطبيقها فيها نظريًا وعمليًا بناءً على المعلومات الأساسية الفنية، بالإضافة إلى إظهار مجالات مختلفة من العلوم أو الصناعات المتأثرة بشكل مباشر.
ما هو خادم GPU وكيف يعمل؟
فهم أساسيات خوادم GPU
خادم GPU في جوهره هو نظام كمبيوتر يستخدم واحدة أو أكثر من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لإجراء العمليات الحسابية. على عكس وحدات المعالجة المركزية (CPUs)، التي تم تصميمها لمهام المعالجة التسلسلية، يمكن لوحدات معالجة الرسومات إجراء عمليات حسابية متوازية على نطاق واسع بشكل أكثر كفاءة. وبالتالي، يمكن لهذه الخوادم معالجة كميات هائلة من البيانات بشكل متزامن من خلال استخدام العديد من نوى وحدة معالجة الرسومات. وهذا يجعلها مثالية لتطبيقات مثل العرض الرسومي، أو تدريب نماذج التعلم العميق، أو تشغيل عمليات المحاكاة الرقمية المعقدة، حيث تكون القوة الحسابية الأولية المطلوبة هائلة. في معظم الحالات، تتكون خوادم GPU من وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) التي تعمل معًا - تتعامل وحدة المعالجة المركزية مع المعالجة ذات الأغراض العامة بينما تعمل وحدة معالجة الرسومات على تسريع الحوسبة المتوازية المتخصصة؛ يؤدي هذا إلى أداء أعلى بكثير مما يمكن أن يحققه أي معالج بمفرده ضمن هذه الأنظمة.
دور وحدات معالجة الرسومات Nvidia في الخوادم الحديثة
تعتمد الخوادم الحديثة بشكل كبير على وحدات معالجة الرسومات Nvidia لأنها لا مثيل لها من حيث القدرة والكفاءة الحسابية. تُعرف وحدات معالجة الرسومات هذه بهندستها المتطورة بالإضافة إلى نموذج البرمجة CUDA (هندسة الأجهزة الموحدة للحساب)، مما يجعلها قوية جدًا من حيث المعالجة المتوازية الضرورية للتعامل مع المشكلات الحسابية المعقدة مثل الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو البيانات الضخمة. تحليلات. سواء كان الأمر يتعلق بالذكاء الاصطناعي، أو التعلم الآلي، أو تحليل البيانات واسعة النطاق - يمكن لهذه البطاقات تسريع العمليات الحسابية بشكل كبير، مما يقلل من وقت المعالجة المطلوب لإتمامها. بالإضافة إلى ذلك، عند دمجها مع بيئات الخادم، فإنها تضمن أفضل استخدام للموارد، وبالتالي تحسين الأداء العام للنظام مع تمكين تنفيذ الخوارزميات المعقدة وعمليات المحاكاة بسرعات لم يسبق لها مثيل.
كيف تعمل خوادم GPU على تسريع أعباء عمل الحوسبة
تعمل الخوادم المزودة بوحدات معالجة الرسومات على تسريع عملية الحوسبة عدة مرات من خلال المعالجة المتوازية، والقوة الحسابية الهائلة، والبنيات المعدلة للعمليات المعقدة. تحتوي هذه الرقائق على آلاف المعالجات التي يمكنها أداء مهام متعددة في وقت واحد؛ وبالتالي، فهي أسرع في التعامل مع التطبيقات كثيفة البيانات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والعرض وغيرها. وتحقق مثل هذه الخوادم سرعات أكبر في إنجاز المهام من خلال توجيهها للتشغيل على البطاقات الرسومية، وهو ما يمكن إجراؤه في نفس الوقت، على عكس الأنظمة التقليدية التي تستخدم وحدات المعالجة المركزية فقط لهذا الغرض. علاوة على ذلك، يتيح برنامج Nvidia CUDA للمبرمجين تحسين أكوادهم لتحقيق الاستفادة الكاملة من هذه الأنواع من الأجهزة، وبالتالي تحسين الأداء بشكل أكبر مع تقليل التأخير أثناء أعباء العمل الحسابية. في هذه الحالة، يتم استخدام كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات معًا بحيث يعمل كل مكون بأقصى مستوى للطاقة، وبالتالي يعطي نتائج إجمالية أفضل عبر أنواع مختلفة من البرامج.
لماذا تختار خوادم Nvidia GPU للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
فوائد وحدات معالجة الرسوميات Nvidia لتدريب الذكاء الاصطناعي
يكتسب تدريب الذكاء الاصطناعي أشياء كثيرة من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia. أولاً، يتكون هيكل المعالجة المتوازي الخاص بها من آلاف النوى، مما يسمح بالتنفيذ المتزامن للعديد من الحسابات، مما يؤدي إلى تسريع عملية تدريب نماذج التعلم الآلي المعقدة بشكل كبير. ثانيًا، يتم منح المطورين أداءً قويًا لوحدة معالجة الرسومات المعززة بالذكاء الاصطناعي من خلال منصة Nvidia CUDA؛ وبالتالي، يمكن تقليل أوقات التدريب، ويمكن تحسين دقة النموذج. ثالثًا، يضمن النطاق الترددي العالي للذاكرة في وحدات معالجة الرسومات Nvidia الإدارة الفعالة لمجموعات البيانات الكبيرة اللازمة لتدريب نماذج التعلم العميق. وأخيرًا وليس آخرًا، يشتمل نظامها البيئي على مكتبات برمجية مثل cuDNN أو TensorRT، من بين آخرين، والتي توفر الدعم الكامل مع التحديثات المنتظمة بحيث يتمكن الباحثون في هذا المجال دائمًا من الوصول إلى التطورات الحالية في تقنيات بطاقات الرسوميات - كل هذه الأسباب توضح ذلك لماذا يرغب أي شخص يتعامل مع الذكاء الاصطناعي في استخدامها أثناء عمله في مهام مختلفة تتعلق بالذكاء الاصطناعي.
مزايا التعلم العميق مع خوادم Nvidia GPU
بالنسبة لتطبيقات التعلم العميق، تتمتع خوادم Nvidia GPU بالعديد من الفوائد. يمكنهم إجراء آلاف العمليات الحسابية المتوازية في نفس الوقت من خلال استخدام مراكز متعددة، وهذا يؤدي إلى تسريع تدريب النموذج بالإضافة إلى مهام الاستدلال بشكل كبير. تعمل منصة CUDA على تحسين أعباء عمل التعلم العميق بحيث يتم استخدام موارد الأجهزة بكفاءة. يتم توفير نطاق ترددي عالي للذاكرة بواسطة وحدات معالجة الرسومات Nvidia، وهو أمر ضروري لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة المستخدمة غالبًا في التعلم العميق. بالإضافة إلى ذلك، تمتلك Nvidia مجموعة واسعة من البرامج، مثل مكتبات cuDNN وTensorRT، التي تضمن الأداء العالي وقابلية التوسع لنماذج التعلم العميق. توضح كل هذه الميزات لماذا يجب على المرء اختيار وحدات معالجة الرسومات Nvidia عند نشر العمليات أو توسيع نطاقها لنماذج التعلم العميق.
دور CUDA من Nvidia في حوسبة GPU
تعتبر بنية الحوسبة الموحدة للأجهزة (CUDA) من Nvidia مهمة للغاية لحوسبة وحدة معالجة الرسوميات لأنها توفر منصة حوسبة موازية ونموذج برمجة مصمم لوحدات معالجة الرسوميات من Nvidia. باستخدام CUDA، يمكن للمطورين الاستفادة من قوة وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia للمعالجة العامة أو GPGPU، حيث يتم تفريغ الوظائف التي تتعامل معها وحدة المعالجة المركزية عادةً إلى وحدة معالجة الرسوميات من أجل تعزيز الكفاءة. تستخدم هذه المنصة آلاف نوى وحدة معالجة الرسوميات لتنفيذ عمليات متزامنة، مما يسرع بشكل كبير من المهام الحسابية المختلفة مثل المحاكاة العلمية وتحليل البيانات، وغيرها.
تتكون بنية CUDA من مجموعة واسعة من أدوات التطوير والمكتبات وواجهات برمجة التطبيقات التي تتيح إنشاء التطبيقات عالية الأداء وتحسينها. توفر أدوات التطوير في cuBLAS (للجبر الخطي الكثيف)، وcuFFT (لتحويلات فورييه السريعة)، وcuDNN (للشبكات العصبية العميقة) تطبيقات محسنة للخوارزميات الشائعة، وبالتالي تسريع أداء التطبيق. كما أنه يدعم العديد من لغات البرمجة، بما في ذلك C وC++ وPython، مما يتيح المرونة أثناء التطوير والتكامل مع سير العمل الحالي.
في الأساس، يعني هذا أنه باستخدام CUDA، يمكنك الاستفادة من جميع القدرات الحسابية التي توفرها وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia، وبالتالي يصبح من الممكن استخدامها في المجالات التي تتطلب قوة معالجة عالية مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، وما إلى ذلك. وبالتالي، يسلط تأثيرها الرائد الضوء على أهمية CUDA في الحوسبة الحديثة باستخدام وحدات معالجة الرسوميات، حيث توفر الأدوات اللازمة بالإضافة إلى إطار عمل للتوصل إلى تطبيقات الجيل التالي.
ما هي المكونات الرئيسية لخادم GPU عالي الأداء؟
خيارات وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات الأساسية
عند اختيار أجزاء لخادم GPU عالي الأداء، يجب مراعاة وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات معًا لضمان أفضل أداء.
خيارات وحدة المعالجة المركزية:
- سلسلة AMD EPYC: تتميز معالجات AMD EPYC، مثل سلسلة EPYC 7003، بعدد كبير من النوى وأداء قوي. وهي ممتازة في تعدد الخيوط وتوفر نطاقات تردد ذاكرة كبيرة مما يجعلها مثالية للمهام التي تتطلب بيانات مكثفة.
- معالجات Intel Xeon القابلة للتطوير: تركز سلسلة Intel Xeon (خاصة الطرازين البلاتيني والذهبي) على الموثوقية والإنتاجية العالية. تتضمن بعض الميزات التي تقدمها دعمًا للذاكرة الكبيرة بالإضافة إلى الأمان القوي، وهو أمر ضروري في تطبيقات المؤسسات.
- AMD Ryzen Threadripper Pro: يتميز هذا الخط بمستويات أداء قوية مصممة خصيصًا مع وضع محطات العمل الاحترافية أو أعباء العمل الثقيلة في الاعتبار. تحتوي وحدات المعالجة المركزية Ryzen Threadripper Pro على العديد من النوى/الخيوط، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات التي تحتاج إلى الكثير من قوة المعالجة.
اختيارات وحدة معالجة الرسومات:
- Nvidia A100 Tensor Core GPU: تم إنشاء A100 للذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات والحوسبة عالية الأداء (HPC). فهو يتمتع بدعم MIG بالإضافة إلى التوازي الهائل، مما يمكنه من أداء أفضل في المهام التي تتطلب كفاءة حسابية كبيرة.
- Nvidia RTX 3090: على الرغم من استخدامه بشكل أساسي كوحدة معالجة رسومات على مستوى المستهلك، إلا أن RTX 3090 موجود في بعض محطات العمل عالية الأداء لأنه يحتوي على VRAM ضخمة إلى جانب نوى CUDA التي تجعله جيدًا للتعلم العميق أو العرض أو المحاكاة العلمية.
- AMD Radeon Instinct MI100: تم تصميم وحدة معالجة الرسومات ذات البنية المتقدمة من AMD لأحمال عمل HPC وAI حيث يجب أن يكون هناك توازن جيد بين الأداء التنافسي والدعم الشامل للمعالجة المتوازية واسعة النطاق.
من خلال اختيار وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات بشكل استراتيجي، يمكن للمؤسسات بناء خوادم GPU مناسبة بما يكفي حتى للتعامل مع المهام الحسابية الأكثر تطلبًا مع ضمان تقديم أداء متوازن لكل كفاءة واط.
فهم PCIe وNVMe في خوادم GPU
هناك تقنيتان مهمتان في بنية خوادم وحدة معالجة الرسومات، والتي تؤثر بشكل مباشر على إنتاجيتها وكفاءة الطاقة، وهما Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) وNon-Volatile Memory Express (NVMe).
بكيي: معيار عالي السرعة لواجهة الإدخال/الإخراج مصمم لتوصيل أجهزة مختلفة مثل بطاقات الرسوميات أو محركات التخزين أو محولات الشبكة مباشرة باللوحة الأم. يأتي مزودًا بعدة مسارات، كل منها موصوف بمعدل نقل البيانات (x1، x4، x8، x16، إلخ)، وبالتالي يوفر نطاق ترددي كبير. توفر مسارات PCIe في خوادم وحدة معالجة الرسومات اتصالاً سريعًا بين وحدة المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات، وبالتالي تقليل زمن الوصول وتعظيم الإنتاجية الحسابية.
ان في مي: Non-Volatile Memory Express هو بروتوكول تخزين يستفيد من مزايا السرعة التي توفرها PCI Express لمحركات الأقراص ذات الحالة الصلبة (SSDs). وهو يختلف عن البروتوكولات التقليدية مثل SATA من خلال العمل عبر ناقل PCIe مباشرة، وبالتالي يقلل بشكل كبير من زمن الوصول مع زيادة عمليات الإدخال/الإخراج في الثانية (IOPS). في خوادم GPU، تُستخدم محركات أقراص SSD NVMe للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة النموذجية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتحليلات البيانات نظرًا لحلول التخزين عالية الإنتاجية ومنخفضة زمن الوصول.
يسمح التفاعل بين PCI Express والذاكرة غير المتطايرة Express داخل خوادم GPU لوحدات المعالجة مع موارد التخزين بالعمل بمعدلات الذروة، وبالتالي تعزيز التدفق السلس للمعلومات وتثبيت الأداء الحسابي. يعد هذا المزيج ضروريًا لأحمال عمل نقل البيانات الثقيلة ذات الكثافة الحسابية العالية لأنه يضمن الفعالية بالإضافة إلى الاعتمادية أثناء التشغيل.
خوادم Rackmount مقابل Tower GPU
عند اختيار خادم GPU، يجب عليك أن تفكر فيما إذا كنت تريد اختيار حامل أو برج. يجب أن تأخذ في الاعتبار عوامل مثل المساحة وقابلية التوسع وكفاءة التبريد وسيناريوهات النشر.
خوادم GPU Rackmount: تم تصميم هذه الخوادم لتناسب حامل الخادم؛ ولذلك، فهي تتمتع بتصميم مدمج، مما يوفر المساحة في مراكز البيانات. بمعنى آخر، تسمح الرفوف بكثافة أعلى لوحدات معالجة الرسومات داخل منطقة محدودة، مما يجعلها مثالية لعمليات النشر واسعة النطاق. قابلية التوسع الخاصة بها بسيطة بسبب النمطية. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تستفيد من التبريد الأفضل لأن الرفوف غالبًا ما تكون مجهزة بأنظمة هواء أو سائل متقدمة تحافظ على درجات حرارة العمل المثالية.
خوادم GPU البرجية: تبدو خوادم وحدة معالجة الرسوميات البرجية مثل أجهزة الكمبيوتر المكتبية القياسية وعادة ما يتم استخدامها في المكاتب الصغيرة حيث لا توجد بنية تحتية للرفوف أو لا تكون هناك حاجة إليها. يسمح هذا النوع من الخوادم بمزيد من الحرية من حيث موقع المكونات وتدفق الهواء، وهو ما يمكن أن يكون مفيدًا عند استخدام تكوينات مختلفة للتبريد. عادةً ما تكون الأبراج كوحدات مستقلة أسهل في النشر مع توفير طاقة كافية للتطبيقات الأقل كثافة. ومع ذلك، فإن حجمها أكبر من حجم الخوادم المثبتة على الرفوف؛ وبالتالي، فإنها تشغل مساحة أكبر فعليًا بالإضافة إلى وجود كثافة أقل من وحدات معالجة الرسوميات لكل وحدة، مما يجعلها غير مناسبة للاحتياجات الحسابية المكثفة.
باختصار، ستكون البيئة الأكثر ملاءمة لخوادم GPU المثبتة على حامل هي مراكز البيانات عالية الكثافة وواسعة النطاق مع أنظمة التبريد اللازمة والاستخدام الفعال للمساحة. من ناحية أخرى، فإن الأنظمة الشاهقة ستتناسب بشكل جيد مع عمليات النشر صغيرة الحجم والأقل تطلبًا حيث تكون سهولة النشر والمرونة أكثر أهمية.
كيف تختار خادم GPU المناسب لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي لديك؟
تحليل احتياجاتك من الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق
عندما يتعلق الأمر باختيار خادم GPU لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، فأنت بحاجة إلى معرفة ما تريده بالضبط. إليك بعض الأشياء التي يجب أن تكون في ذهنك:
- الأداء: حدد مدى قوة نماذج الذكاء الاصطناعي لديك. إذا كان لديك شبكات عصبية كبيرة تحتاج إلى التدريب أو أي مهام أخرى عالية الأداء، فاختر الخوادم التي تحتوي على العديد من وحدات معالجة الرسومات المتطورة.
- قابلية التوسع: يجب أن تفكر فيما إذا كان هناك مجال للتوسع. على هذا النحو، إذا كنت تتوقع نموًا سريعًا، فاختر خوادم Rackmount حيث يمكنها استيعاب المزيد من وحدات معالجة الرسومات في مناطق أصغر.
- الميزانية: تأخذ في الاعتبار القدرة المالية. لاحظ أن الحل المثبت على حامل يميل إلى أن يكون مكلفًا بسبب أنظمة التبريد المتقدمة بالإضافة إلى الإعداد الكثيف بينما قد تعمل الخوادم البرجية بشكل جيد حيث تكون الميزانيات منخفضة والعمليات ليست ضخمة جدًا.
- استهلاك الطاقة وإدارة الحرارة: الخوادم المختلفة لها متطلبات طاقة واحتياجات تبريد مختلفة. تستفيد الحوامل من تبريد مركز البيانات بينما تتطلب الأبراج مبردات قوية قائمة بذاتها.
- بيئة النشر: انظر إلى المكان الذي سيتم فيه إعداد كل شيء مقابل ما هو موجود بالفعل حوله، أي البنية الأساسية. في حالة وجود مساحة في مركز بيانات، استخدم هذا، ولكن بخلاف ذلك، استخدم الأبراج، خاصة إذا كانت المساحة محدودة أو كانت الأشياء متباعدة، مثل المكاتب.
من خلال النظر في هذه العوامل، يمكن للمرء بسهولة تحديد أفضل نوع من خادم GPU لذكائه الاصطناعي وعبء عمل التعلم العميق، وبالتالي تمكين أقصى قدر من الاستخدام وقابلية التوسع.
نفيديا A100 مقابل نفيديا H100: أيهما تختار؟
للاختيار بين Nvidia A100 وNvidia H100، يجب أن تعرف ما هي أفضل استخدامات لوحدات معالجة الرسومات هذه وما التحسينات التي أدخلتها. يتميز جهاز Nvidia A100 القائم على بنية Ampere بأنه متعدد الاستخدامات في الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات وأحمال عمل الحوسبة عالية الأداء (HPC). وهذا يعادل أداء 19.5 تيرافلوب FP32 بالإضافة إلى دعم تقنية GPU متعددة المثيلات (MIG) التي تسمح بتقسيم وحدة معالجة الرسومات A100 واحدة إلى مثيلات مستقلة أصغر.
من ناحية أخرى، يوفر Nvidia H100 الأحدث الذي تم تأسيسه على بنية Hopper تحسينات كبيرة من حيث الأداء وكفاءة الطاقة؛ إنه يعمل بشكل جيد في تدريب الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى الاستدلال مع أداء أكثر من 60 تيرافلوب FP32. إنه يقدم محرك Transformer الذي يعمل على تسريع النماذج القائمة على المحولات مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.
في الختام، فإن الطبيعة الواسعة النطاق لسهولة الاستخدام جنبًا إلى جنب مع دعم MIG هي ما يجعل Nvidia A100 جيدًا مع مراعاة المرونة فيما يتعلق بأنواع مختلفة من المهام، بينما على الجانب الآخر، مستويات الأداء الفائقة المقترنة بالقدرات المتخصصة التي تتطلبها المهام الثقيلة. يتم توفير أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بواسطة H100s. ولذلك، حدد ما يتوافق مع احتياجات الأداء المحددة وتوقعات قابلية التوسع المستقبلية فيما يتعلق بتعهداتك.
كيفية تحسين خوادم GPU لتحقيق أقصى قدر من الأداء؟
تكوين خادم GPU لتطبيقات HPC
هناك العديد من التكوينات الأساسية التي يمكنك إجراؤها لتحسين خادم GPU الخاص بك لتطبيقات HPC. أولاً، اختر الأجهزة المناسبة التي تناسب متطلباتك الحسابية. على سبيل المثال، حدد وحدات معالجة الرسومات ذات النطاق الترددي العالي للذاكرة والقدرة الحسابية مثل Nvidia A100 أو H100. ثانيًا، تأكد من أن وحدة المعالجة المركزية الخاصة بخادمك تكمل قدرات وحدة معالجة الرسومات لأن الأداء المتوازن بين هذين المكونين يساعد في تقليل الاختناقات.
بالإضافة إلى ذلك، من المهم أن يكون لديك أنظمة تبريد جيدة وإمدادات طاقة كافية تحافظ على تشغيل وحدات معالجة الرسومات بأفضل حالاتها، حتى في ظل الأحمال العالية. ومن ناحية البرنامج، قم بتثبيت برامج تشغيل محدثة بالإضافة إلى مجموعة أدوات CUDA حتى تتمكن من استغلال جميع الميزات المضمنة في الجهاز. إذا كان تطبيق HPC الخاص بك يعمل على نظام موزع، فاستخدم MPI (واجهة تمرير الرسائل) للاتصال الفعال بين عقد وحدة معالجة الرسومات. علاوة على ذلك، فإن ضبط إدارة الذاكرة مع استخدام أدوات مراقبة الأداء مثل NVIDIA Nsight قد يكشف عن قيود الأداء، وبالتالي تعزيز تشغيل خادم GPU خلال فترة ذروة الأداء.
أفضل الممارسات للحفاظ على أداء وحدة معالجة الرسومات
للحفاظ على أعلى أداء ممكن لوحدة معالجة الرسومات طوال عمر الخادم الخاص بك، يتعين عليك الالتزام ببعض أفضل الممارسات على النحو الموصى به من قبل قادة الصناعة.
- تحديثات برامج التشغيل والبرامج المنتظمة: تأكد من تحديث برامج تشغيل وحدة معالجة الرسومات باستمرار إلى جانب البرامج الأخرى ذات الصلة، مثل مجموعة أدوات CUDA، إلى أحدث الإصدارات المتاحة؛ لن يؤدي هذا إلى تحسين الأداء فحسب، بل سيؤدي أيضًا إلى إصلاح الأخطاء التي قد تقلل من كفاءته.
- التبريد والتهوية الكافية: أنت بحاجة إلى إدارة الحرارة بشكل صحيح. قم بتنظيف الغبار أو أي جزيئات أخرى من مكونات وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك وتأكد من وجود تدفق هواء كافٍ داخل غرفة الخادم حتى لا ترتفع درجة حرارتها؛ يمكن للتبريد الجيد أن يطيل عمره الافتراضي بشكل كبير بالإضافة إلى الحفاظ على أدائه.
- إدارة إمدادات الطاقة: استخدم دائمًا مصادر طاقة موثوقة قادرة على توفير الكمية الكافية المطلوبة دون التسبب في تدهور الأداء أو حتى إتلاف الأجهزة بسبب التقلبات في الطاقة؛ قد يؤثر هذا على عمليات بطاقة الرسوميات أكثر من أي شيء آخر.
- المراقبة والصيانة الروتينية: استخدم أدوات المراقبة مثل NVIDIA Nsight Systems أو GPU-Z التي تمكن المستخدمين من التحقق من درجة الحرارة بين الآخرين بشكل متكرر؛ يمكن أن يساعد هذا في اكتشاف الاختناقات في وقت مبكر بما فيه الكفاية إلى جانب استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
- تحسين أعباء العمل: ينبغي للمرء أن يعرف كيفية تعيين أعباء العمل من خلال الاستفادة مما يمكن أن تفعله وحدات معالجة الرسومات، ثم موازنة الحسابات التي يتم تنفيذها اعتمادًا على نقاط قوتها؛ استخدم تطبيقات جدولة المهام لتخصيص المهام بكفاءة بحيث يتم الاستفادة من جميع الموارد بشكل كامل دون التحميل الزائد على أي بطاقة واحدة.
ومع تنفيذ هذه التحركات بشكل صارم، يمكن تحقيق الاستدامة في سرعة وحدات المعالجة الرسومية مع تعزيز الفعالية الحسابية، وبالتالي حماية الاستثمارات في الأجهزة.
تحسين أداء الخادم من خلال التبريد الفعال
للحفاظ على أداء الخادم في أعلى مستوياته، يجب ضمان كفاءة التبريد. فيما يلي بعض الطرق لتحقيق ذلك:
- تخطيط غرفة الخادم: يمكن أن يؤدي وضع الخوادم بشكل صحيح مع الممرات الساخنة والباردة إلى زيادة تدفق الهواء بشكل كبير وتحسين كفاءة التبريد. وهذا يعني أن رفوف الخادم يجب أن تواجه بعضها البعض في صفوف متبادلة بحيث يواجه الجزء الأمامي من أحد الصفوف الجزء الخلفي من الصف الآخر وبالتالي يدفع الهواء الدافئ بعيدًا عن الهواء البارد الداخل.
- المراقبة البيئية: يمكن أن يساعد وضع أجهزة استشعار حول أجزاء مختلفة من غرفة الخادم لمراقبة مستويات درجة الحرارة والرطوبة عن كثب في تحديد المناطق التي تعاني من حرارة أكثر من غيرها، مما يسمح باتخاذ تدابير تصحيحية سريعة. تتيح المراقبة المستمرة أيضًا إمكانية التعديل في الوقت الفعلي للحفاظ على الظروف المثلى للتشغيل.
- البنية الأساسية للتبريد: من بين أكثر الطرق كفاءة لتبريد بيئات الخوادم عالية الكثافة؛ أنظمة التبريد داخل الصفوف، وأنظمة التبريد العلوية أو حتى الخزانات المبردة بالسوائل والتي توفر تبريدًا موجهًا. هذه الأنظمة الدقيقة أفضل من مكيفات الهواء التقليدية لأنها توفر إدارة أكثر دقة للتحكم في درجة الحرارة.
سيؤدي اعتماد هذه التقنيات إلى تمكين مسؤولي النظام من إدارة الأحمال الحرارية بشكل فعال، ومنع ارتفاع درجة الحرارة، وإطالة العمر الإنتاجي لمكونات الأجهزة المهمة.
الأسئلة الشائعة (FAQs)
س: بالنسبة لمهام الحوسبة المتقدمة والتعلم العميق، ما هي مزايا استخدام الخوادم ذات وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء؟
ج: تعد خوادم GPU عالية الأداء مفيدة جدًا للحوسبة المتقدمة والتعلم العميق. تتمتع الأجهزة بسرعات أعلى في معالجة البيانات، وقدرة حوسبة متوازية أفضل بالإضافة إلى كفاءة محسنة في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة؛ الميزات الضرورية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تتطلب متطلبات عالية.
س: كيف تعمل خوادم 4-GPU على تحسين الأداء لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المطلوبة؟
ج: تعمل خوادم 4-GPU، مثل تلك التي تحتوي على وحدات معالجة الرسومات Nvidia A100، على زيادة القوة الحسابية من خلال العمل مع وحدات معالجة الرسومات المختلفة معًا في وقت واحد وبالتالي تحسين الأداء لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المطلوبة. يتيح ذلك تدريب النماذج بشكل أسرع مع إجراء الاستدلال بسرعة أكبر مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية بشكل عام مع تحسين الكفاءة أيضًا في مهام التعلم العميق.
س: ما هي تكوينات عامل الشكل التي يمكنك الحصول على خوادم بها وحدة معالجة الرسومات المسرَّعة؟
ج: توجد خوادم مسرَّعة بوحدة معالجة الرسومات بأحجام مختلفة، بما في ذلك تصميمات وحدات الرفوف 1U و2U و4U. على سبيل المثال، تتيح خوادم Supermicro المكونة من 4 وحدات عمليات تثبيت كثيفة مع تبريد فعال، بينما توفر إعدادات 1U الأصغر خيارات توفير المساحة داخل مراكز البيانات.
س: لماذا تعد معالجات AMD EPYC™ 9004 مناسبة للذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء؟
ج: توفر معالجات AMD EPYC™ مثل سلسلة 9004 قدرات إدخال وإخراج متفوقة نظرًا لنطاقات الذاكرة الكبيرة وعدد النوى المرتفع الذي يشكل محور تصميمها الرئيسي. تعد وحدات المعالجة المركزية هذه مناسبة تمامًا عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي أو أي تطبيق آخر يعتمد على العمليات الحسابية ويتطلب كميات كبيرة من الموارد الحسابية جنبًا إلى جنب مع التعامل الفعّال مع البيانات.
س : ما هو دور المعالجات القابلة للتطوير مثل Gen Intel® Xeon® Scalable Processor في خوادم GPU؟
ج: توفر المعالجات القابلة للتطوير (على سبيل المثال، Gen Intel® Xeon® Scalable Processor) قاعدة قابلة للتكيف يمكن بناء خوادم GPU القوية عليها. إنها تسمح بالانتقال السهل بين عمليات النشر صغيرة النطاق وصولاً إلى عمليات النشر الأكبر حجمًا مع الحفاظ على مستويات الكفاءة عبر هذه النطاقات المتنوعة. بالإضافة إلى ذلك، يتميز هذا النوع من المعالجات بميزات متقدمة مثل التوصيلات البينية عالية السرعة وبروتوكولات الأمان المحسنة، والتي تعمل على تحسين الأداء بشكل كبير داخل البيئات التي تسرعها وحدة معالجة الرسومات.
س: كيف يتحسن أداء الخادم باستخدام فتحات PCIe 5.0 x16؟
ج: بالمقارنة بالأجيال السابقة، يوفر هذا النوع من الفتحات نطاقات تردد أعلى ومعدلات أسرع لنقل البيانات. تعمل هذه التغييرات على زيادة قدرة بطاقات وحدة معالجة الرسوميات (والأجهزة الطرفية الأخرى التي تعمل بسرعة عالية) المثبتة في الخوادم بشكل كبير على التعامل مع المهام الحسابية المكثفة.
س: ما هي الميزات الخاصة لوحدات معالجة الرسومات Nvidia A100 التي تجعلها رائعة للتعلم الآلي وتطبيقات التعلم العميق؟
ج: تم دمج أحدث تقنيات Tensor Core في تصميمها بواسطة وحدات معالجة الرسومات Nvidia A100، وبالتالي فهي توفر أداءً لا مثيل له عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي أو تطبيقات التعلم العميق. تتمتع هذه الأجهزة بقدرة حسابية استثنائية وقابلية للتوسعة والكفاءة مما يجعلها مثالية لأحمال العمل التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وكذلك البيئات.
س: ما هي المزايا التي توفرها خوادم 4U Rackmount لمراكز البيانات؟
ج: يعد تدفق الهواء والتبريد بشكل أفضل، وزيادة كثافة موارد الحوسبة، وتحسين الكفاءة المكانية من بين أمور أخرى، بعض المزايا التي توفرها خوادم 4U Rackmount لمراكز البيانات. تعد السعة المكانية كبيرة بما يكفي في هذه الأجهزة لاستيعاب بطاقات GPU متعددة جنبًا إلى جنب مع المكونات الأخرى مما يجعلها مناسبة لعمليات النشر واسعة النطاق بالإضافة إلى تلبية احتياجات الحوسبة عالية الأداء.
س: في بيئة مركز البيانات، ما هي حالات الاستخدام الشائعة لخادم الذكاء الاصطناعي المسرع بواسطة وحدة معالجة الرسومات؟
ج: تعد الحوسبة عالية الأداء (HPC)، ومهام المحاكاة المعقدة، والبنية التحتية للتعلم الآلي، وما إلى ذلك، بعض الأمثلة على خوادم الذكاء الاصطناعي المسرَّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات والتي يمكن استخدامها داخل مركز البيانات. ولذلك، فإنها تصبح ضرورية لأي عبء عمل يتضمن الذكاء الاصطناعي لأن مثل هذا العمل يتطلب نماذج تدريب تتمتع بقدر كبير من القوة الحسابية مع تشغيل الاستدلالات في نفس الوقت على مجموعات البيانات الضخمة.