حقائق رئيسية
- التحدث إلى نموذج ذكاء اصطناعي يؤدي إلى ضرب مئات المصفوفات التي تحتوي على مليارات العناصر.
- يكلف تفاعل واحد طاقة تضاهي مصباح LED لبضع ثوانٍ.
- تعتمد الشبكات العصبية على عمليات رياضية بسيطة يقوم بها أجهزة الكمبيوتر ذات الرقائق المخصصة.
- تتطلب هذه العمليات مئات بطاقات GPU الباهظة الثمن وبنية شبكة تواصل خاصة.
ملخص سريع
غالبًا ما يبدو مفهوم الذكاء الاصطناعي مجردًا، لكن آلياته الكامنة ترتكز على رياضيات ملموسة وعتاد مخصص. يوضح هذا النظير العام العملية، مشرحًا أن مجرد طلب بسيط إلى نموذج ذكاء اصطناعي يُحدث سلسلة تفاعلية حسابية هائلة. تتضمن هذه العملية ضرب مئات المصفوفات التي تحتوي على مليارات العناصر، وهي العملية التي تستهلك كمية قابلة للقياس من الكهرباء تضاهي مصباح LED قياسي لبضع ثوانٍ.
الرسالة الأساسية هي عدم وجود سحر في الشبكات العصبية. إنها في جوهرها مجموعة من العمليات البسيطة على الأرقام يتم تنفيذها بواسطة أجهزة الكمبيوتر المجهزة لهذا الغرض، باستخدام رقائق مخصصة لتحقيق السرعة والكفاءة اللازمة. لا ينبع تعقيد الذكاء الاصطناعي من مصدر غامض، بل من مجرد الحجم الهائل من هذه العمليات الأساسية التي تحدث بشكل متزامن.
حقيقة عمليات الشبكات العصبية
عندما يتفاعل المستخدم مع نموذج ذكاء اصطناعي، فإن العملية التي تحدث تكون أكثر آلية من كونها سحرية. في كل مرة يُدخل فيها المستخدم استفسارًا، يبدأ النظام في سلسلة حسابية. تتضمن هذه العملية ضرب مئات المصفوفات، تحتوي كل منها على مليارات العناصر الفردية. إن حجم هذه العمليات كبير، ومع ذلك فإن استهلاك الطاقة لتفاعل واحد متواضع بشكل مفاجئ، وهو ما يعادل تقريبًا مصباح LED يعمل لعدة ثوانٍ.
الفرضية المحورية لهذا الاستكشاف التقني هي غياب السحر في الشبكات العصبية. تعتمد التكنولوجيا بالكامل على تنفيذ عمليات رياضية بسيطة على الأرقام. يتم إجراء هذه الحسابات بواسطة أجهزة الكمبيوتر المصممة خصيصًا لهذا الغرض، باستخدام رقائق مخصصة لتحقيق السرعة والكفاءة المطلوبة. لا ينبع تعقيد الذكاء الاصطناعي من مصدر غامض، بل من مجرد الحجم الهائل من هذه العمليات الأساسية التي تحدث بشكل متزامن.
الحاجة للعتاد: وحدات معالجة الرسوميات والشبكات المخصصة
لمعالجة الضخمة الهائلة من الحسابات التي تتطلبها الشبكات العصبية الحديثة، فإن عتاد الحسابات القياسي غير كافٍ. يسلط المقال الضوء على متطلب حاسم: الحاجة إلى مئات بطاقات GPU الباهظة الثمن. تعد وحدات معالجة الرسوميات هذه ضرورية لقدراتها في المعالجة المتوازية، مما يسمح للنظام بالتعامل مع عمليات ضرب المصفوفات الهائلة التي تحدد استنتاج وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
بصرف النظر عن وحدات المعالجة نفسها، تتطلب البنية التحتية بيئة شبكة مميزة. يلاحظ النص أن شبكة "خاصة" ضرورية لربط هذه الوحدات. لا يقتصر هذا البنية التحتية على مجرد الاتصال، بل يتعلق بالسرعة والتأخير المنخفض، مما يضمن تدفق البيانات بسلاسة بين المئات من المعالجات التي تعمل بتوافق. يؤكد الاعتماد على هذا الإعداد المحدد للعتاد على الطبيعة المادية والهندسية الثقافة للتقدم الحالي في الذكاء الاصطناعي.
المواضيع القادمة في بنية ذكاء الاصطناعي التحتية
يُعد هذا المقال التمهيدي الأول في سلسلة مخصصة لفك تعقيد تعقيدات الذكاء الاصطناعي وعناقيد الحسابات عالية الأداء. ستنغمس المناقشات المستقبلية في المبادئ المحددة لكيفية عمل هذه النماذج وكيفية تدريبها. ستشمل المجالات الرئيسية للتركيز تقنيات التوازي التي تسمح بتوزيع الأعباء العمل عبر العديد من وحدات معالجة الرسوميات، بالإضافة إلى التكنولوجيا التي تيسر هذا التوزيع، مثل الوصول المباشر إلى الذاكرة (DMA) والوصول المباشر إلى الذاكرة عن بعد (RDMA).
كما ستنظر السلسلة في المعمارية المادية لهذه الأنظمة، وتحديدًا هياكل الشبكات. يشمل هذا نظرة على التكنولوجيا القياسية في الصناعة مثل InfiniBand و RoCE (RDMA over Converged Ethernet). من خلال تفكيك هذه المكونات، تهدف السلسلة إلى توفير فهم شامل للهندسة التي تشغل أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم.
