إطلاق العنان لقوة وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 في الخوادم عالية الأداء

شهد مشهد الضغط العالي للحوسبة المعاصرة الذي يتميز بزيادة حجم البيانات وارتفاع المتطلبات الحسابية، ظهور وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H100، الرائدة في الخوادم عالية الأداء. يسعى المقال إلى الكشف عن الميزات الثورية بالإضافة إلى التقنيات الجديدة وراء وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H100، والتي تحدد علامة فارقة جديدة في تعزيز سرعة تحليلات البيانات والحسابات العلمية والتطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 في البنية التحتية للخوادم الخاصة بها، يمكن للمؤسسات الاستفادة من قوة المعالجة التي لا مثيل لها والفعالية وقابلية التوسع اللازمة لتسريع العمليات الحسابية والاختراقات الاستخباراتية. سنتناول بالتفصيل المواصفات الفنية ومقاييس الأداء وحالات الاستخدام التي توضح دور H100 في تشكيل مستقبل الحوسبة الفائقة.

لماذا تُحدث خوادم GPU NVIDIA H100 ثورة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة

فهم دور وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H100 في تسريع الذكاء الاصطناعي

تلعب وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H100 دورًا حيويًا في تسريع الذكاء الاصطناعي، حيث تعمل على تقصير الوقت اللازم لمراحل التدريب والاستدلال بشكل كبير عند تطوير الذكاء الاصطناعي. يهدف تصميم هيكلها إلى تعزيز الإنتاجية والكفاءة في ظل متطلبات البيانات الشديدة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. إن قدرة H100 على تقديم الدعم لبعض أحدث التقنيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي مثل "محرك المحول"، الذي تم تطويره لنماذج اللغة الكبيرة التي تعد متطلبات أساسية لتحسين معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يميزها كقائد في هذا المجال.

تأثير NVIDIA H100 على التعلم العميق وسير عمل التعلم الآلي

هناك قدر كبير من التأثير على تكامل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA HG0O في سير عمل التعلم العميق والتعلم الآلي. يبدأ هذا بالحوسبة المتسارعة، حيث يتم تشغيل Tensor Cores الخاص بـ H100 بسبب العمليات الحسابية المتفوقة للفاصلة العائمة والتشغيل الموتر. على سبيل المثال، تم تصميم Tensor Cores لتسريع مهام التعلم العميق، وبالتالي تقليل وقت التدريب بشكل ملحوظ للشبكات العصبية المعقدة. علاوة على ذلك، يساعد عرض النطاق الترددي للذاكرة (المضبوط بالذكاء الاصطناعي) وبنية H100، إلى جانب ميزاته الفريدة، في تعزيز معالجة البيانات السريعة ومعالجتها مما يقلل من الاختناقات أثناء أعباء العمل كثيفة البيانات.

وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 Tensor Core: أداء غير مسبوق لتطوير الذكاء الاصطناعي

الأداء غير المسبوق ل نفيديا H100 يمكن أن تُعزى وحدات معالجة الرسومات Tensor Core لتطوير الذكاء الاصطناعي إلى العديد من المواصفات والميزات المهمة:

• قابلية التوسع: تعد قابلية التوسع لوحدة معالجة الرسومات H100 أحد ابتكارات NVIDIA. يسمح ذلك بتقسيم وحدة معالجة الرسومات H100 واحدة إلى مثيلات وحدة معالجة رسومات أصغر ومعزولة تمامًا من خلال ميزة وحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات (MIG)، وبالتالي تمكين العديد من المستخدمين أو المهام باستخدام موارد وحدة معالجة الرسومات المصممة بشكل مستقل دون التدخل في العمليات الأخرى.
• عرض النطاق الترددي للذاكرة: بفضل ذاكرة HBM3 المبتكرة، يوفر H100 أعلى نطاق ترددي متوفر في السوق، وهو أمر بالغ الأهمية للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة النموذجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• كفاءة الطاقة: لم يتم تصميمها من أجل الأداء فحسب، بل من أجل الكفاءة أيضًا. تعمل هندسته المعمارية على تحسين استهلاك الطاقة بحيث يمكن إجراء المزيد من العمليات الحسابية باستخدام طاقة أقل مطلوبة لعمليات الذكاء الاصطناعي المستدامة واسعة النطاق.
• توافق البرامج: بفضل مجموعة البرامج الشاملة التي تتضمن مكتبات CUDA-X AI ومجموعة برامج AI Enterprise، تضمن NVIDIA سهولة تحسين تطبيقات المطورين للاستفادة من الإمكانات التي توفرها وحدات معالجة الرسومات H100

من خلال دمج وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 في البنية التحتية الخاصة بها، يمكن للمؤسسات تسريع مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي من المفهوم إلى النشر، وبالتالي دفع الحدود الممكنة في أبحاث الذكاء الاصطناعي وتطوير التطبيقات.

تكوين الخادم الخاص بك باستخدام وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 للحصول على الأداء الأمثل

تحسين كثافات وحدة معالجة الرسومات: كيفية توسيع نطاق خادم وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H100

عندما تحاول توسيع نطاق خادم GPU NVIDIA H100 الخاص بك بكفاءة، فمن المهم أن تقوم بتحسين كثافات GPU للاستفادة الكاملة من الموارد والمخرجات من الدرجة الأولى عند تشغيل أحمال AI وML. فيما يلي الخطوات المطلوبة لتوسيع نطاق الكمبيوتر بشكل فعال.

• تقييم متطلبات الوظيفة: يجب عليك أولاً أن تعرف ما الذي تتطلبه مهام الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي لديك. ضع في اعتبارك أشياء مثل كثافة الحساب واحتياجات الذاكرة والتوازي. سيؤدي هذا إلى إبلاغ نهجك تجاه توسيع نطاق وحدات معالجة الرسومات.
• تعظيم قدرة وحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات (MIG): يمكن استخدام ميزة MIG الخاصة بوحدة معالجة الرسومات H100 في تقسيم كل وحدة معالجة رسومات إلى ما يصل إلى سبعة أقسام متميزة. يمكن تخصيص هذه المثيلات لتلبية المهام المتنوعة أو متطلبات المستخدم وبالتالي زيادة كفاءة الاستخدام الإجمالية لكل وحدة معالجة رسومات فردية معنية.
• استخدام أنظمة التبريد الفعالة: تنتج المناطق ذات تكوينات بطاقة الرسومات عالية الكثافة حرارة شديدة. الاستفادة من أساليب التبريد المبتكرة للحفاظ على درجات الحرارة ضمن الحدود المثلى. وبهذه الطريقة، يتم ضمان الأداء المستمر والموثوقية.
• خطة قابلية التوسع: كجزء من تصميم البنية الأساسية لديك، قم بدمج ميزات قابلية التوسع. اختر بنية الخادم التي تسمح بالتكامل السهل لوحدات معالجة الرسومات الإضافية أو مكونات الأجهزة الأخرى. ومن خلال القيام بذلك، يمكنك توفير قدر كبير من الوقت والمال في التوسع المستقبلي بسبب النمو الحسابي.

أهمية PCIe Gen5 في تعظيم أداء خادم وحدة معالجة الرسومات H100

يعمل PCIe Gen5 على تحسين أداء خوادم NVIDIA H100 GPU من خلال تمكين هذا العنصر المهم بالطرق التالية:

1. زيادة سرعات نقل البيانات: الاتصال السريع داخل نظام على شريحة (SoC) وبين شريحتين مثبتتين على وحدة متعددة الشرائح (MCM). يضاعف PCIe Gen 5.0 معدل نقل PCIe Gen4.0، مما يحسن الاتصال بين وحدات معالجة الرسومات H100 وأجزاء أخرى من النظام، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات AI/ML التي تتطلب معالجة البيانات ونقلها بسرعة عالية.
2. زمن استجابة أقل: يقلل زمن الوصول المنخفض من الوقت المستغرق في تسليم البيانات وتلقي الاستجابات من عملاء الوصول عن بعد، وبالتالي زيادة الكفاءة الإجمالية للمهام كثيفة البيانات مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي التي تعمل على خوادم H100 GPU.
3. عرض النطاق الترددي المحسن: تتيح الزيادة في عرض النطاق الترددي المزيد من القنوات لتدفق البيانات بالإضافة إلى اتصالات أسرع، مما يجعلها مثالية للأنشطة التي تحتوي على كميات هائلة من المعلومات، مثل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة.
4. التدقيق المستقبلي: من خلال الانتقال إلى PCIe Gen5 اليوم، يمكنك التأكد من أن البنية التحتية لخادمك جاهزة للتطورات المستقبلية في تكنولوجيا وحدة معالجة الرسومات، مما يحمي استثماراتك ويتيح التحولات المباشرة إلى وحدات معالجة الرسومات من الجيل التالي.

من خلال فهم هذه المبادئ وتطبيقها، يمكن للمؤسسات تحسين أداء وكفاءة خوادم وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H100 بشكل كبير ومن ثم دفع ابتكار الذكاء الاصطناعي إلى الأمام بوتيرة متسارعة.

استكشاف قدرات برنامج NVIDIA AI Enterprise على خوادم وحدة معالجة الرسومات H100

من بين أهم الأسباب التي تجعل مجموعة برامج NVIDIA AI Enterprise على خوادم H100 GPU ضرورية، فهي بمثابة محرك بالغ الأهمية لتسريع وتعزيز أداء مساعي الذكاء الاصطناعي. من أجل الاستفادة من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 القوية، فقد تم تصميمها لضمان توسيع نطاق المشاريع بطريقة تتسم بالكفاءة والفعالية. هذا ما تقدمه NVIDIA AI Enterprise لمبادرات الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بهذه الخوادم:

• أطر عمل الذكاء الاصطناعي والمكتبات المحسنة: يشتمل NVIDIA AI Enterprise على أطر عمل ومكتبات للذكاء الاصطناعي محسّنة ومدعومة بالكامل والتي تضمن تقليل الوقت المستغرق أثناء تدريب النماذج المعقدة من خلال السماح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالاستفادة من القدرة الحسابية الكاملة من وحدات معالجة الرسومات H100.
• الإدارة والنشر المبسط: توجد أدوات ضمن هذه المجموعة تسهل إدارة ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر أي نطاق للبنية التحتية؛ يؤدي ذلك إلى تسهيل العمليات المرتبطة بسير عمل المشروع إلى جانب تقليل التعقيدات المحيطة بالنشر وإدارة أعباء العمل هذه.
• تعزيز الأمن والدعم: للتأكد من أن مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ليست فعالة فحسب، بل آمنة أيضًا، يمكن للمؤسسات الاعتماد على ميزات الأمان الجاهزة للمؤسسات جنبًا إلى جنب مع الدعم الفني الحصري من NVIDIA. علاوة على ذلك، قد تمتد هذه المساعدة إلى المساعدة في حل المشكلات بالإضافة إلى تحسين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من أجل تحسين المخرجات.
• التوافق والأداء مع أنظمة NVIDIA المعتمدة: عند تشغيل NVIDIA AI Enterprise عبر خوادم H100 GPU، يضمن التوافق إلى جانب الأداء الأمثل من خلال استخدام أنظمة Nvidia المعتمدة. تم إجراء عمليات اختبار كاملة عليها، وبالتالي ليس هناك شك في استيفائها لجميع المعايير ذات الصلة التي حددتها لها Nvidia فيما يتعلق بالموثوقية أو حتى الأداء. على هذا النحو، توفر مثل هذه الشهادة الثقة للشركات بشأن أسسها القوية التي تدعم المتطلبات المعاصرة فيما يتعلق بأحمال الذكاء الاصطناعي.

بفضل الدعم المقدم من NVIDIA من خلال الاستفادة من تقنيتها بما في ذلك الأدوات مثل تلك المقدمة ضمن مجموعة منتجاتها مثل تلك المذكورة هنا، ستتمكن المؤسسات من تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من الآن فصاعدًا بثقة تامة مع العلم أنها ربما تحقق نتائج أفضل عند تجميعها بشكل صحيح أكثر من أي وقت مضى.

تقييم قابلية التوسع وتعدد الاستخدامات لخوادم وحدة معالجة الرسومات H100 لأحمال العمل المتنوعة

مقارنة عوامل الشكل: العثور على خادم NVIDIA H100 المناسب لاحتياجاتك

من المهم اختيار عامل الشكل المناسب عند اختيار خادم NVIDIA H100 GPU لتحقيق أقصى قدر من أداء أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء (HPC). ولكن ما الذي يجب عليك مراعاته عند اتخاذ هذا الاختيار؟

• قيود المساحة: من ناحية، تم تصميم خوادم الرفوف لسهولة التوسع ويمكن أن تتلاءم مع تكوينات مركز البيانات القياسية، مما يجعلها أكثر ملاءمة للمؤسسات ذات القيود المساحة.
• قدرة التبريد: على سبيل المثال، يعد التصميم الحراري للخادم مهمًا، وخاصة بالنسبة لوحدات معالجة الرسومات المتطورة مثل NVIDIA H100؛ حيث قد توفر خوادم الشفرات حلول تبريد مُحسّنة في التكوينات الكثيفة.
• احتياجات التوسع: تحتاج أيضًا إلى التفكير فيما إذا كان الخادم سيسمح لك بإضافة المزيد من وحدات معالجة الرسومات أو الأجهزة الأخرى في المستقبل. على سبيل المثال، توفر الخوادم البرجية عمومًا مساحة أكبر للتوسع المادي نظرًا لهيكلها الأكبر.

كيف يتعامل خادم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H8 Tensor Core 100x مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المكثفة

تم تصميم نظام الكمبيوتر "Synaptic" أو AI مع 8x NVIDIA H100 Tensor Core GPUs لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الرائدة. لديها المزايا التالية:

قوة معالجة متوازية هائلة: تم تصميم وحدات معالجة الرسومات H100 خصيصًا لهذا الغرض، وبالتالي فهي ممتازة في مهام المعالجة المتوازية التي تؤدي إلى تدريب أسرع واستدلال النموذج.

زيادة عرض النطاق الترددي للذاكرة: تعمل الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي (HBM3) على تسريع عملية نقل بيانات ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) المهمة في التعامل مع مجموعات البيانات الثقيلة والنماذج المعقدة.

الميزات المعمارية الخاصة بالذكاء الاصطناعي: تتضمن هذه الميزات نوى موتر بالإضافة إلى محرك المحولات، والتي تم إنشاؤها عمدًا لتقليل أعباء عمل التعلم العميق والذكاء الاصطناعي.

زيادة الإنتاجية لـ HPC وAI مع اتصال NVLink عالي النطاق الترددي

هناك العديد من العوامل التي يجب مراعاتها عند تقييم أفضل تكوين لخادم NVIDIA H100 لتلبية متطلباتك بناءً على أعباء العمل المحددة واحتياجات البنية التحتية وخطط النمو المستقبلية. يمكّنك اتباع هذا النهج المخصص من الاستفادة من جميع إمكانيات وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 بحيث تحقق مهام الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء الخاصة بك أعلى مستويات الكفاءة والأداء.

1. تمكين مشاركة البيانات بشكل أسرع: تقوم تقنية NVLink بنقل البيانات بشكل أسرع بين وحدات معالجة الرسومات، على عكس اتصالات PCIe التقليدية، والتي غالبًا ما تؤدي إلى التأخير.
2. زيادة قابلية التوسع: يربط NVLink العديد من وحدات معالجة الرسومات معًا، مما يسهل على الأنظمة توسيع نطاق قدرات الحوسبة التي تتم محاكاتها بواسطة نماذج أو تطبيقات أكثر تعقيدًا.
3. تحسين كفاءة وحدات معالجة الرسومات المتعددة: من الضروري لتطبيقات المعالجة المتوازية التي تتضمن مشاركة أو مزامنة البيانات بين بطاقات GPU المختلفة التي توفر NVLINK طريقة موحدة للوصول إلى الذاكرة على جميع بطاقات GPU هذه.

دور وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 في تطوير الحوسبة عالية الأداء (HPC)

وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 كمحفز للاكتشاف العلمي والبحث الحسابي

يعد هذا علامة بارزة في عالم الحوسبة عالية الأداء (HPC): تتمتع وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 بأقوى قدرة حسابية، وتعمل كمحفز للاكتشاف العلمي والبحث الحسابي. تعد قدرة وحدات معالجة الرسومات هذه على التعامل مع أعباء عمل HPC المتسارعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات أمرًا بالغ الأهمية لتقسيم مجموعات البيانات الكبيرة، مما يتيح التقدم عبر مجالات مختلفة مثل نمذجة المناخ أو علم الجينوم. يغطي هذا القسم كيفية مساهمة وحدات معالجة الرسومات H100 في هذا التحول.

1. كفاءة حسابية أفضل: تعمل البنية التي تميز وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 على زيادة كفاءة المعالجة الخاصة بها، مما يسمح للباحثين بمعالجة عمليات المحاكاة المكثفة حسابيًا وتحليل البيانات بسرعات أكبر من ذي قبل. تعتبر هذه الكفاءة أمرًا بالغ الأهمية لإجراء معالجة البيانات في الوقت الفعلي وعمليات المحاكاة المعقدة التي تميز البحث العلمي المعاصر.
2. تكامل الذكاء الاصطناعي المتقدم: يعمل دمج H100 للميزات المعمارية الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مثل Tensor Cores وTransformer Engine، على سد الفجوة بين الحوسبة عالية الأداء (HPC) والذكاء الاصطناعي (AI). ونتيجة لذلك، يمكن لتطبيقات التعلم العميق في العلوم اكتشاف ظواهر جديدة من خلال تحليل الأنماط والتنبؤات التي لا يمكن إجراؤها عبر الوسائل الحسابية بسبب القيود.
3. قابلية التوسع للنماذج المعقدة: يعمل جهاز H100 على تعزيز قدرته على التعامل مع عمليات المحاكاة واسعة النطاق والنماذج المعقدة من خلال اتصال NVLink ذي النطاق الترددي العالي، والذي يسمح بمشاركة البيانات والمزامنة بكفاءة بين وحدات معالجة الرسومات المتعددة. تصبح هذه الخاصية مهمة إذا كان الباحثون يعملون في مشاريع تحتاج إلى موارد حسابية هائلة لأنها تتيح استكشاف نماذج أعلى وأكثر تفصيلاً.
4. التحليل المتسارع للبيانات: في مجال البحث العلمي حيث تحتاج كميات هائلة من المعلومات إلى أطر زمنية سريعة للتحليل؛ تعتبر NVIDIA H100 GPU فعالة بشكل خاص في هذه العملية. وبالتالي، يمكن للباحثين الحصول على الإجابات بسرعة أكبر. يصبح مثل هذا التسريع ذا قيمة خاصة في مجالات مثل علم الجينوم حيث يتطلب تحليل التسلسلات الجينومية الضخمة قدرة حاسوبية ضخمة.
5. كفاءة الطاقة: على الرغم من قدراتها الحسابية الهائلة، فقد تم تصميم وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 مع وضع أقصى قدر من كفاءة الطاقة في الاعتبار. ولذلك، فإن تقليل البصمة الكربونية الخاصة بها مع تحسين مخرجات الحساب يظل أمرًا حيويًا للغاية لمساعي الحوسبة العلمية المستدامة.

بمساعدة القدرات المتقدمة لوحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100، يستطيع الباحثون والعلماء توسيع حدود ما هو ممكن في البحث الحسابي والاكتشاف العلمي. يعد دمج وحدات معالجة الرسومات هذه في أنظمة الحوسبة عالية الأداء بمثابة إنجاز كبير في القدرة على تحليل الظواهر المعقدة ووضع نماذج لها وفهمها، مما يؤدي إلى معدلات أسرع للابتكار أو إنتاج المعرفة.

دمج خوادم NVIDIA H100 GPU في بيئات المؤسسات ومراكز البيانات

اعتبارات الأمان لنشر خوادم NVIDIA H100 GPU في المؤسسة

لنشر خوادم NVIDIA H100 GPU في مؤسسة ما، يجب أخذ العديد من المخاوف الأمنية في الاعتبار لحماية المعلومات الشخصية والحفاظ على سلامة النظام. أولاً، تأكد من تشفير كافة البيانات المتحركة وغير النشطة؛ ويجب أن يتم ذلك أيضًا باستخدام معايير تشفير قوية مثل AES-256. تنفيذ وحدات أمان الأجهزة (HSMs) لإنشاء مفاتيح التشفير المستخدمة في التشفير وتخزينها وإدارتها بشكل آمن. يجب أيضًا استخدام التمهيد الآمن ووحدة النظام الأساسي الموثوق به TPM حتى يتمكن الموظفون المعتمدون فقط من الوصول إلى الخوادم التي تعمل على البرامج المعتمدة. يعد تكوين جدران الحماية وأنظمة كشف التطفل (IDS) وأنظمة منع التطفل (IPS) أمرًا أساسيًا لأمن الشبكة أيضًا. حافظ على تحديث جميع البرامج لتصحيح نقاط الضعف بينما تساعد عمليات التدقيق الأمني ​​واختبارات الاختراق المنتظمة في تحديد أي نقاط ضعف قد يستغلها المهاجمون.

تحسين البنية التحتية لمركز البيانات باستخدام خوادم NVIDIA H100 Rackmount

لتحسين البنية التحتية لمركز البيانات لخوادم H100 من NVIDIA، قم أولاً بتقييم إمكانات الطاقة والتبريد الحالية للتوافق مع خوادم H100 عالية الأداء. إن استخدام آليات فعالة لإدارة الهواء والتبريد مثل المبردات السائلة سيكون مفيدًا في تجنب ارتفاع درجة الحرارة. استخدم ضوابط الطاقة المتطورة لتقليل استخدام الكهرباء. انشر تقنيات المحاكاة الافتراضية لتحسين استخدام الخادم مع تقليل عدد الخوادم الفعلية، وبالتالي تقليل استهلاك الطاقة والتكاليف. احتضن وحدات التخزين والشبكات المعرفة بالبرمجيات والتي توفر سهولة التوسع والمرونة عند الحاجة. وأخيرًا، استخدم أدوات المراقبة والإدارة في الوقت الحقيقي للأداء والطاقة والمقاييس الحرارية من NVIDIA من خلال حلول برامج الإدارة الخاصة بها لتحقيق التشغيل الأمثل المتسق.

خيارات التكوين المخصصة لخوادم NVIDIA H100 عبر أدوات تكوين النظام عبر الإنترنت

يتمتع مكونو النظام عبر الإنترنت بالعديد من خيارات التكوين المخصصة لخوادم NVIDIA H100 المصممة لتلبية أعباء العمل واحتياجات الأداء المحددة. تتضمن المعلمات الرئيسية القابلة للتكوين لنفسها؛

• اختيار وحدة المعالجة المركزية (CPU): اعتمادًا على ما إذا كان عبء العمل يستهلك وحدة المعالجة المركزية (CPU) بشكل أكبر أو يتطلب إمكانات معالجة متوازية أعلى، اختر من بين مجموعة من وحدات المعالجة المركزية (CPU) لتحقيق التوازن بين عدد النواة وسرعة الساعة.
• تكوين الذاكرة: حقق التوازن بين السعة والسرعة عن طريق ضبط مقدار ونوع ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) وفقًا لمتطلباتك الحسابية المحددة.
• خيارات التخزين: يجب أن يؤخذ التوازن بين سعة التخزين والسرعة والتكلفة في الاعتبار عند اختيار محركات أقراص SSD أو محركات أقراص HDD أو التكوينات الهجينة.
• أجهزة الشبكة: يجب أن تحدد متطلبات النطاق الترددي بالإضافة إلى حساسية زمن الوصول خيارات بطاقات واجهة الشبكة (NIC).
• وحدات إمداد الطاقة (PSUs): اختر أنواع PSU ذات الكفاءة العالية في استخدام الطاقة نظرًا لأن استهلاك الطاقة لخوادم Nvidia H100 مرتفع جدًا.
• حلول التبريد: بناءً على بيئة النشر، حدد حلول التبريد المناسبة للحفاظ على مستويات الأداء الحراري الأمثل.

يجب أخذ الجوانب المذكورة أعلاه في الاعتبار من أجل تكوين خوادم Nvidia H100 بشكل صحيح؛ بهذه الطريقة، يمكن للشركات تعديل أنظمتها لتحقيق التوازن المطلوب بين الأداء والكفاءة والفعالية من حيث التكلفة.

مصادر مرجعية

1. الموقع الرسمي لشركة NVIDIA – مقدمة عن وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H100 لمراكز البيانات
   • nvidia.com
   على الموقع الرسمي لشركة NVIDIA، يمكنك الحصول على تحليل مفصل لوحدة معالجة الرسوميات H100 دون أي مشكلة، حيث يعرض بنيتها وميزاتها بالإضافة إلى ما تفعله في مراكز البيانات. كما يتطرق بالتفصيل إلى جميع المواصفات الفنية التي تتمتع بها وحدة معالجة الرسوميات هذه مثل نوى الموتر وعرض النطاق الترددي للذاكرة وقدرات تسريع الذكاء الاصطناعي التي تجعلها مصدرًا موثوقًا لفهم المكانة التي تحتلها H100 بين أفضل الخوادم أداءً.
2. مجلة ابتكارات الحوسبة الفائقة – تحليل أداء وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 في بيئات الحوسبة المتقدمة
   • supercomputingjournal.org
   تقدم هذه المقالة في المجلة تقييمًا كاملاً لأداء وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 في بيئات الحوسبة المتقدمة. إنه يقارن H100 بالأجيال السابقة، مع التركيز على سرعة المعالجة واستهلاك الطاقة وعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يتم توفير معلومات متعمقة حول كيفية قيام H100 بتعزيز القوة الحسابية في الخوادم عالية الأداء في هذه المقالة.
3. مجموعة التحليل الفني – قياس أداء NVIDIA H100 لتطبيقات المؤسسات
   • techanalysgroup.com
   توفر مجموعة التحليل الفني مراجعة شاملة واختبارًا قياسيًا لوحدة معالجة الرسوميات NVIDIA H100، مع التركيز على تطبيقها في بيئات الخادم على مستوى المؤسسة. يقارن التقرير H100 مع العديد من وحدات معالجة الرسومات الأخرى في سيناريوهات مختلفة مثل إدارة قواعد البيانات والتعلم العميق ومهام المعالجة الرسومية. يعد هذا المورد مفيدًا جدًا لخبراء تكنولوجيا المعلومات الذين يقومون بتقييم وحدة معالجة الرسومات H100 لمتطلبات الخادم عالية الأداء الخاصة بهم.

الأسئلة الشائعة (FAQs)

س: لماذا يعد NVIDIA H100 Tensor Core GPU بمثابة تغيير لقواعد اللعبة بالنسبة للخوادم عالية الأداء؟

ج: تسعى وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H100 Tensor Core إلى تغيير الخوادم عالية الأداء بشكل كامل من خلال تسريع سير عمل AI وHPC الذي لا مثيل له. يحتوي على نوى موتر متقدمة تسمح بإجراء حسابات أسرع، وبالتالي فهو مناسب بشكل أفضل للذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم العميق والحسابات العلمية المعقدة. من خلال كونها جزءًا من منصات الخادم، فإن تضميناتها تزيد بشكل كبير من قدرات المعالجة، مما يجعل معالجة البيانات أكثر كفاءة بالإضافة إلى توفير الوقت.

س: كيف تعمل منصة NVIDIA HGX على تحسين الخوادم المجهزة بوحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100؟

ج: تم تصميم منصة NVIDIA HGX خصيصًا لتحسين أداء الخوادم المزودة بوحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100. تحتوي هذه التقنية على روابط سريعة تسمى NVLink والتي تضمن نقل البيانات بسلاسة وتمنع التأخيرات المعتادة في معالجات الرسومات المتعددة. وهذا يعني أنه من الممكن الآن إنشاء بيئات حوسبة واسعة النطاق وعالية الأداء قادرة على تلبية المتطلبات الحسابية اللازمة لمهام الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء المكثفة.

س: هل يمكن تخصيص خوادم NVIDIA H100 GPU المسرعة لتلبية احتياجات الأجهزة المحددة؟

ج: بالفعل! تتوفر خيارات التخصيص لخوادم NVIDIA H100 GPU المتسارعة وفقًا لمتطلبات الأجهزة الفريدة. اعتمادًا على متطلبات وظائفها الحسابية، يمكن شراؤها بأشكال وأحجام مختلفة مع اختيار خيارات معالجات مختلفة، مثل Intel Xeon الذي يصل إلى 112 مركزًا. علاوة على ذلك، يمكن للمرء استخدام مُكوِّن النظام عبر الإنترنت الذي يسمح بتحديد جميع المواصفات المطلوبة حول خادمك المستقبلي فيما يتعلق بالحجم، لذلك لن يكون كبيرًا أو صغيرًا بالنسبة لتكوينات GPU متعددة المثيلات للمشروع.

س: ما هي ميزات الأمان المضمنة في الخوادم التي تعمل بوحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100؟

ج: تتمتع الخوادم التي تعمل بواسطة Nvidia h100 "بالأمان في كل طبقة"، مما يوفر إجراءات أمنية قوية تضمن حماية البيانات وعمليات سلسة. وهي تتضمن سمات أمنية تهدف إلى حماية هذه الأنظمة من الهجمات الإلكترونية، وخاصة تلك التي تنطوي على الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة عالية الأداء (HPC)، مما يجعلها أفضل الخيارات للعديد من الشركات التي تفكر في حدوثها في بيئة الحوسبة الخاصة بها.

س: ما هو الدور الذي تلعبه وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 في منصات الخوادم الموفرة للطاقة؟

ج: للحفاظ على كفاءة استخدام الطاقة، تم تصميم وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 لتوفير قوة حسابية لا مثيل لها. ومن خلال تحقيق أداء أعلى لكل واط، فإنها تمكن منصات الخوادم من تقليل استهلاكها الإجمالي للطاقة المرتبط بالعمليات الحسابية المكثفة. ولذلك، فإن خوادم H100 GPU المسرَّعة ليست قوية فحسب، بل إنها أيضًا فعالة من حيث التكلفة وصديقة للبيئة لتشغيل سير عمل AI وHPC.

س: ما هو نوع سير عمل AI وHPC الأكثر ملاءمة لخوادم NVIDIA H100 GPU المسرّعة؟

ج: يمكن استخدام خوادم NVIDIA H100 GPU المسرَّعة لمختلف مسارات عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، خاصة تلك التي تتضمن الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم العميق، والتعلم الآلي، وتحليلات البيانات، وعمليات المحاكاة العلمية المعقدة. إن إمكانات الحوسبة المتقدمة للغاية هذه جنبًا إلى جنب مع ميزات التسريع تجعلها حلولاً مثالية لأي شيء يتطلب إنتاجية عالية ومعالجة منخفضة زمن الوصول، على سبيل المثال، التدريب على الشبكات العصبية الكبيرة، أو تشغيل الخوارزميات المعقدة، أو تحليلات البيانات الشاملة.

س: كيف تعمل تقنية NVIDIA NVLink على تحسين الاتصال ونقل البيانات بين وحدات معالجة الرسومات H100 في الخادم؟

ج: ستتغير سرعات الاتصال بين وحدات معالجة الرسومات المتعددة داخل الخادم، بما في ذلك معدلات نقل البيانات الموجودة في هذه الخوادم، بشكل كبير بعد اعتماد تقنية Nvidia NVLink من جهات اتصال PCIe التقليدية لهذه الأجهزة. يؤدي استخدام هذا البرنامج إلى تحسن كبير في القدرة على نقل البيانات بالإضافة إلى تقليل زمن الوصول، وبالتالي زيادة فعالية البرامج التي تتطلب تبادلًا متكررًا للمعلومات بين وحدات معالجة الرسومات الموجودة داخل نظام واحد. يعمل NVLink على تحسين تكوينات Multi-GPU من خلال قابلية التوسع الجيدة وتحسين الأداء.

س: هل من الممكن توسيع نطاق خادم Nvidia h100 GPU المتسارع عندما لا يكون مناسبًا للغرض بسبب زيادة الطلب الحسابي؟

ج: نعم، هناك خيار متاح لك حيث يمكن للمرء بسهولة توسيع نطاق موارد الحوسبة الخاصة به نظرًا لأن خوادم Nvidia h100 GPU المسرّعة تم إنشاؤها مع مراعاة مخاوف قابلية التوسع في متناول اليد، مما يمكّن المؤسسات من تلبية متطلباتها المتزايدة. بدءًا من وحدة معالجة رسومات واحدة، يمكن للمؤسسات بناء البنية التحتية الخاصة بها حتى مجموعة مكونة من 256 وحدة معالجة رسوميات، حسب الاحتياجات. تعد المرونة أمرًا مهمًا في إدارة المتطلبات الحسابية المتزايدة دون الحاجة إلى استثمارات كبيرة مقدمًا.