NVIDIA A100: وحدة معالجة الرسومات النهائية للحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي

إنّ نفيديا A100 لقد حولت وحدة معالجة الرسومات الحوسبة عالية الأداء (HPC) والذكاء الاصطناعي (AI). يوفر هذا التصميم المتطور للمهام الحسابية المعقدة في أي صناعة أداءً لا مثيل له وقابلية للتوسع ومرونة. فيما يتعلق بالهندسة المعمارية والإمكانيات والتطبيقات، ستقدم هذه المدونة تحليلًا متعمقًا لها. يضع A100 معيارًا جديدًا للكفاءة والقوة الحسابية، والذي يمكن استخدامه لتسريع نماذج التعلم العميق أو تحسين البحث العلمي. هذا المنشور مخصص لك إذا كنت تعمل مع البيانات كعالم بيانات أو باحث في الذكاء الاصطناعي؛ وأيضًا، إذا كانت شركتك بحاجة إلى المزيد من إمكانات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، فقد تكون المقالة مفيدة أيضًا - سنناقش كيفية تلبية NVIDIA A100 لمتطلباتك الحسابية أو تجاوزها.

ما هي وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A100؟

نظرة عامة على وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A100

تم تصميم وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 خصيصًا للتعامل مع أصعب عمليات الذكاء الاصطناعي وأحمال HPC، وهي الأحدث في سلسلة وحدات معالجة الرسومات لمراكز البيانات NVIDIA. إنه يوفر أداءً أعلى بما يصل إلى 20 مرة من سابقاته باستخدام بنية Ampere التي تفتح آفاقًا جديدة. يأتي A100 مزودًا بـ Tensor Cores من الجيل الثالث والتي تسمح بالتعلم العميق بالإضافة إلى حسابات المصفوفة حيث تشارك العمليات الكثيفة والمتفرقة في المعالجة بسرعة وفعالية. ويدعم هذا أيضًا التباين الهيكلي مع تمكين وحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات (MIG) لتحسين عزل عبء العمل بحيث يمكن استخدام الموارد على النحو الأمثل بناءً على الحاجة. وبفضل هذه القدرة، يمكن استخدامها إما لتدريب شبكات عصبية ضخمة أو لتسريع تحليلات البيانات على مستوى المؤسسة - مما يجعلها جزءًا قويًا ومتعدد الاستخدامات من أي إعداد حسابي حديث.

المواصفات الرئيسية لوحدة معالجة الرسومات A100

تتميز وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 بمجموعة ميزات قوية يمكنها التعامل مع أحمال العمل الحسابية الأكثر صعوبة.

• الهندسة المعمارية: أمبير.
• النوى كودا: 6,912
• نوى الموتر من الجيل الثالث: 432 موتر النوى.
• ذاكرة: ذاكرة ذات نطاق ترددي عالي 40 جيجابايت أو 80 جيجابايت (HBM2e).
• النطاق الترددي للذاكرة: ما يصل إلى 1,555 جيجابايت/ثانية.
• ذروة أداء FP64: ما يصل إلى 9.7 تيرافلوب.
• ذروة أداء FP32: ما يصل إلى 19.5 تيرافلوب.
• ذروة أداء FP16 مع التناثر: ما يصل إلى 312 تيرافلوب.
• قدرة MIG: Sيدعم ما يصل إلى سبعة مثيلات GPU مستقلة.
• الربط: دعم NVLink (ثنائي الاتجاه بسرعة 600 جيجابايت/ثانية) وPCIe Gen4.

توضح هذه المواصفات أن أداء A100 جيد بشكل لا يصدق في الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى تطبيقات الحوسبة عالية الأداء (HPC). بفضل الأعداد الكبيرة من نوى CUDA ونوى Tensor جنبًا إلى جنب مع النطاق الترددي العالي للذاكرة وسعتها، فهي قادرة على إدارة مجموعات البيانات الضخمة والحسابات المعقدة بشكل فعال. علاوة على ذلك، يسمح MIG بتشغيل العديد من أحمال العمل المختلفة على وحدة معالجة رسومات واحدة في نفس الوقت، مما يعمل على تحسين استخدام الموارد، وبالتالي زيادة الإنتاجية الإجمالية.

مقارنة مع وحدات معالجة الرسومات NVIDIA السابقة

تعد وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 أفضل بكثير من الإصدارات السابقة، مثل V100 وP100. أحد التطورات الرئيسية هو التحول من بنية Volta، التي تم استخدامها في V100، إلى بنية Ampere في A100، والتي تأتي مع المزيد من نوى CUDA، والتي تترجم إلى 6912 (مقابل 5120 في V100) وإدخال Tensor Cores من الجيل الثالث، وبالتالي تعزيز الذكاء الاصطناعي والأداء الحسابي. بالإضافة إلى ذلك، تمت زيادة سعة الذاكرة بعامل مهم مع زيادة عرض النطاق الترددي الخاص بها أيضًا؛ وهذا يعني أنه يمكن دعم ما يصل إلى 80 جيجابايت من HBM2e مع عرض نطاق ترددي يبلغ 1555 جيجابايت/ثانية عند مقارنتها بحد أقصى 32 جيجابايت HBM2 و900 جيجابايت/ثانية للإصدار 100، على التوالي. إلى جانب القدرة على دعم سبعة مثيلات مختلفة لوحدة معالجة الرسومات (GPU) بشكل متزامن بفضل وحدات معالجة الرسومات متعددة المثيلات (MIG)، يسمح A 100 بتخصيص أكثر مرونة للموارد، مما يجعله فعالاً. تضمن هذه التحسينات معًا تنفيذ مجموعة متنوعة من المهام الصعبة في الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة عالية الأداء بشكل أسرع على A100 مقارنة بأي طراز آخر قبله، مما يوضح كيف تستمر NVIDIA في السعي لتحقيق الكمال من خلال الابتكار المستمر.

كيف تعمل وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A100 على تحسين الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات؟

قدرات الذكاء الاصطناعي لـ NVIDIA A100

ترتقي وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 بالذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات إلى آفاق جديدة مع عدد من الميزات الرئيسية. أولاً، يحتوي هذا الجهاز على معالج Tensor Cores من الجيل الثالث، والذي يمكنه مضاعفة سرعة تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 20 مرة مقارنة بالنماذج السابقة. ثانيًا، سعة الذاكرة ضخمة - تصل إلى 80 جيجابايت HBM2e - لذلك يمكن أن تكون مجموعات البيانات أكبر ونماذج أكثر تعقيدًا من أي وقت مضى لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. ثالثًا، يمكن لوحدة معالجة رسومات واحدة التعامل مع العديد من مهام الذكاء الاصطناعي المتوازية في وقت واحد بفضل تقنية وحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات (MIG) المدمجة؛ وهذا يوفر الموارد ويسرع الأمور عن طريق تقليل زمن الوصول. رابعًا، يتم دعم الحوسبة المختلطة الدقة بواسطة A100: فهو يجعل الحسابات السريعة والدقيقة ممكنة عند الحاجة إليها بشدة أثناء أعباء عمل الذكاء الاصطناعي حيث تكون كلتا الصفتين أكثر أهمية. في هذه الجملة وحدها، تتيح هذه القدرات سرعة وكفاءة لا مثيل لهما عبر أنواع عديدة من مشاريع التعلم الآلي التي تتعامل مع تحليل المعلومات والتي لم يكن من الممكن تصورها قبل الآن.

فوائد تحليلات البيانات

تقدم وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A100 تحسينات كبيرة لتحليلات البيانات من خلال بنيتها وميزاتها المتقدمة. أولاً وقبل كل شيء، فإن نطاق تردد الذاكرة العالي الخاص بها جيد للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة من خلال معالجتها بشكل أسرع وتقليل وقت نقل البيانات. تتيح وحدة معالجة الرسوميات متعددة النسخ (MIG) في A100 تقسيمها إلى سبع أجهزة منفصلة، ​​كل منها قادر على التعامل مع مهام تحليلية مختلفة في نفس الوقت، وبالتالي تعظيم كفاءة استخدام الموارد حسب متطلبات عبء العمل. بالإضافة إلى ذلك، يتمتع هذا الجهاز بدعم الأجهزة لتسريع التحويل بالإضافة إلى عمليات التصفية المطبقة على المعلومات قبل تحليلها.

علاوة على ذلك، يتم دعم عمليات الحوسبة المختلطة الدقة وعمليات الموتر بواسطة A100، مما يؤدي إلى تسريع العمليات الحسابية المطلوبة للتحليل في الوقت الفعلي. شيء آخر جدير بالذكر هو أنه يمكن أن يتكامل بسلاسة مع أطر البيانات الضخمة الشائعة مثل Apache Spark أو RAPIDS، لذلك لا يحتاج المستخدمون إلى إجراء أي تغييرات في خطوط الأنابيب الحالية الخاصة بهم مع الاستمرار في الاستفادة من قوتها الحسابية. يتضح من هذه المؤشرات أن A100 يمكن أن يزيد بشكل كبير من سرعة وقابلية التوسع وكفاءة العمل مع كميات كبيرة من البيانات أثناء العمليات التحليلية.

التطبيقات في سيناريوهات العالم الحقيقي

في مختلف القطاعات، يمكن استخدام وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 في مواقف العالم الحقيقي. في الرعاية الطبية، يعمل هذا العنصر على تسريع معالجة بيانات التصوير الطبي وبالتالي تسريع التشخيص من خلال قوته الحسابية المعززة. يمكنه معالجة التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي على سبيل المثال على الفور وبالتالي تحسين الكفاءة والدقة في التقييمات الصحية.

يتم استخدامها في الخدمات المالية لإدارة المخاطر بسرعة من خلال معالجة مجموعات البيانات الضخمة بسهولة إلى جانب اكتشاف الاحتيال وتحليلات التداول الفورية. وهذا يعني أن سرعتها (الإنتاجية) وتأخيرها الزمني (زمن الوصول) منخفضان، وهما ضروريان لتشغيل خوارزميات معقدة تهدف إلى فحص اتجاهات السوق بالإضافة إلى الرؤى التنبؤية.

يستخدم مجال البحث العلمي قدرات الحوسبة عالية الأداء لـ A100، خاصة في مهام مثل محاكاة الديناميكيات الجزيئية والتنبؤ بالطقس، من بين أمور أخرى تتعلق بهذا المجال. تعمل الحوسبة المختلطة الدقة لوحدة معالجة الرسومات على تحسين عمليات المحاكاة هذه، مما يجعلها أكثر دقة، وبالتالي تؤدي إلى اكتشافات في الوقت المناسب.

يعتمد الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) بشكل كبير على الشبكات العصبية واسعة النطاق عند تدريب النماذج باستخدام وحدة معالجة الرسوميات A100 وذلك لتقليل فترات التدريب بشكل كبير. وهذا أمر مهم لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة المطبقة في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية؛ القيادة الذاتية من بين العديد من المجالات الأخرى في مجال الروبوتات.

لتلخيص ذلك، فإن المرونة بالإضافة إلى الأداء الرائع الذي تظهره وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A100 يجعلها أداة لا غنى عنها عبر مختلف التخصصات، وبالتالي تعزيز الابتكار وفعالية العديد من الأفكار القابلة للتطبيق.

ما الذي يجعل وحدة معالجة الرسومات A100 مثالية للخوادم؟

قابلية التوسع والكفاءة

يمكن أن تستفيد بيئات الخادم بشكل كبير من وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A100 نظرًا لقابليتها للتوسع وكفاءتها. من خلال استخدام تقنية GPU متعددة المثيلات (MIG)، يمكن للمرء تقسيم A100 واحد إلى ما يصل إلى سبع مثيلات معزولة أصغر تسمح بأحمال عمل متعددة في وقت واحد دون التنافس على الموارد. وبالتالي، يتم تحسين استخدام الموارد مع زيادة الأداء إلى الحد الأقصى، وهو ما يناسب مراكز البيانات التي تتعامل مع مختلف المهام الحسابية الثقيلة. علاوة على ذلك، لا يمكن لأي نظام آخر أن يضاهيه عندما يتعلق الأمر بتوفير الطاقة بفضل النطاق الترددي العالي للذاكرة والنوى الموترة، والتي توفر أفضل أداء في فئته لكل واط، وبالتالي تقليل استهلاك الطاقة دون المساس بالسرعة. يضمن المزيج الفريد من هذه الميزات أن A100 قادر على تلبية أي متطلبات لتطبيقات الخادم الحديثة، سواء كان ذلك تدريبًا على الذكاء الاصطناعي أو الحسابات العلمية، وما إلى ذلك.

إدارة الطاقة والاستهلاك

تتميز وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 بتقنية إدارة الطاقة المتطورة، والتي توفر الطاقة مع تعظيم الأداء. تتضمن مؤشرات الأداء الرئيسية الحد الأقصى لسحب الطاقة بمقدار 400 واط تحت الحمل الكامل. ولكن بالنسبة للنوى الموترية عالية الأداء والهندسة المعمارية الفعالة، لا يزال الأداء لكل واط مرتفعًا جدًا حتى مع استهلاك الطاقة هذا.

يستخدم A100، في تطبيقات الخادم، مقياس الطاقة الديناميكي الذي يغير كمية الكهرباء المستخدمة وفقًا لمتطلبات المهمة. وهذا لا يضمن الأداء الجيد أثناء العمليات منخفضة الكثافة أو الخمول فحسب، بل يسمح أيضًا لوحدة معالجة الرسومات بالارتقاء بشكل جيد عندما يكون هناك طلب كبير عليها.

علاوة على ذلك، فإن تظليل الطاقة التكيفي هذا بواسطة NVIDIA على A100 يخصص المزيد من الكهرباء للمناطق الأساسية كلما كان ذلك ضروريًا مع تقليلها في أماكن أخرى تحتاج إلى طاقة أقل. وتساعد هذه المشاركة الذكية في تحقيق التوازن بين الأداء وكفاءة الطاقة.

بعبارات مختصرة؛ ومن بين الميزات الأخرى هذه الميزات الخاصة بإدارة الطاقة في A100:

• الحد الأقصى لاستهلاك الطاقة: واط 400.
• الأداء لكل واط: الأمثل من خلال النوى الموتر والهندسة المعمارية.
• تحجيم الطاقة الديناميكية: يتم ضبطه بناءً على متطلبات عبء العمل.
• تظليل الطاقة التكيفي: توزيع ذكي للطاقة لتحقيق الكفاءة.

لذلك، تتيح هذه الخصائص لوحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 أن تكون ذات كفاءة عالية في بيئات الخادم الحديثة حيث تحتاج التطبيقات المكثفة إلى الدعم دون المساس بالتحكم في استخدام الطاقة.

كيف تعمل وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A100 Tensor Core على تحسين الأداء؟

مقدمة لتكنولوجيا Tensor الأساسية

تحسينات أداء وحدة معالجة الرسومات A100 كلها بسبب تقنية Tensor Core من NVIDIA. وحدات المعالجة، المتخصصة في التعلم العميق، هي ما تدور حوله النوى الموترة. تتيح هذه الأنواع من النوى تنفيذ عمليات مصفوفة مختلطة الدقة تعمل على تدريب واستنتاج الشبكات العصبية من بين أشياء أخرى. بالمقارنة مع نوى وحدة معالجة الرسومات القياسية، التي تقوم بمضاعفات المصفوفة الكثيفة، تؤدي النوى الموترة هذه المهمة بمعدلات أسرع بكثير، وبالتالي زيادة سرعة أعباء العمل الحسابية مع تقليل وقت معالجة الخوارزمية المعقدة. ونتيجة لذلك، تزيد الإنتاجية بشكل كبير، وكذلك الكفاءات، مما يجعلها مناسبة للغاية لأنظمة معالجة اللغة الطبيعية أو أي تطبيق آخر يتضمن التعلم العميق للخدمة الشاقة مثل برنامج التعرف على الصور المستخدم في البحث العلمي - وحدة معالجة الرسومات A100.

مقاييس الأداء والمعايير

يمكن استخدام مقاييس ومعايير مختلفة لتقييم أداء وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 Tensor Core. وتشير هذه القياسات إلى مدى جودة تعامل الجهاز مع مهام الحوسبة عالية الأداء، وخاصة تلك المتعلقة بالتعلم العميق. تتضمن العديد من مقاييس الأداء الرئيسية ما يلي:

أداء FP64: يتم توفير ما يصل إلى 9.7 تيرافلوب بواسطة هذا الجهاز الذي يستخدم في الحوسبة العلمية والمحاكاة.

أداء FP32: تتطلب أحمال العمل التقليدية أحادية الدقة ما يصل إلى 19.5 تيرافلوب.

أداء Tensor Float 32 (TF32): للتدريب على التعلم العميق دون فقدان الدقة، تم تحسين ما يصل إلى 156 تيرافلوب.

أداء INT8: تحتاج تطبيقات التعلم الآلي إلى مهام استدلالية تؤدي ما يصل إلى 624 TOPs (عمليات تيرا في الثانية).

علاوة على ذلك، هناك أيضًا بعض المعايير التي تشير إلى مدى جودة أداء A100:

معايير MLPerf:

• لقد تجاوز A100 وحدات معالجة الرسومات من الجيل السابق بفارق كبير في معايير MLPerf لتصنيف الصور واكتشاف الكائنات ومهام معالجة اللغة الطبيعية.

معايير التدريب على التعلم العميق:

• بالمقارنة مع نماذج GPU السابقة، فإن A100 يقلل أوقات التدريب في أطر التعلم العميق الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch بما يصل إلى 20x.

معايير الحوسبة عالية الأداء (HPC):

• يوضح معيار LINPACK في تطبيقات HPC الأداء الممتاز لقدرات الفاصلة العائمة ذات الدقة المزدوجة اللازمة للحسابات العلمية والهندسية بواسطة A100.

تتحقق هذه المعايير والمقاييس الضريبية من المعلمات المتقدمة تقنيًا لوحدة معالجة الرسومات A100 وتظهر قدرتها على تقديم أداء متميز عبر بيئات حسابية مختلفة تتطلب ذلك.

شرح نوى الموتر من الجيل الثالث

تم تصميم نوى موتر الجيل الثالث لتحقيق كفاءة منخفضة للغاية في عمليات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء. تدعم هذه النوى العديد من أنواع البيانات التي تتضمن TF32 الذي يضمن الاستقرار العددي والدقة مع تقديم أداء يصل إلى 20 مرة أكثر من عمليات FP32. يعد هذا التطوير لا يقدر بثمن بالنسبة للتدريب على التعلم العميق لأنه يتيح إجراء حسابات أسرع دون الإدارة اليدوية لمتطلبات الدقة المختلطة.

علاوة على ذلك، يتمتع الجيل الثالث من Tensor Cores بالقدرة على التعرف على الأجزاء الأكثر أهمية في الحساب واستخدامها من خلال التناثر الهيكلي الذي يضاعف إنتاجيتها. تستخدم هذه الخاصية أنماطًا متفرقة لتعزيز الكفاءة في نماذج الشبكات العصبية. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم العمل مع تنسيقات البيانات المختلفة مثل FP16 أو bfloat16 أو INT8 أو INT4 وبالتالي ضمان أداء كافة أعباء العمل على النحو الأمثل.

لتلخيص ذلك، يعمل الجيل الثالث من Tensor Cores على توسيع القوة الحسابية من خلال توسيع التغطية الدقيقة، وتبسيط معالجة البيانات، وتوسيع قنوات الإدخال بحيث يتم تعظيم الإنتاجية نحو أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وتطبيقات الحوسبة عالية الأداء على حد سواء.

ما هي مميزات إصدار NVIDIA A100 PCIe؟

الاختلافات بين إصدارات PCIe وSXM

لتلبية متطلبات الأداء والتكامل المختلفة، تتوفر وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 في نماذج PCIe وSXM. تم تصميم إصدار PCIe من البطاقة ليتناسب مع بنيات الخادم النموذجية مما يجعلها متوافقة مع مجموعة واسعة من الأنظمة حيث يمكن نشرها عليها بسهولة. بالإضافة إلى ذلك، يتمتع هذا النموذج باستهلاك طاقة أقل من نظرائه، وبالتالي يمكن استخدامه على نطاق أوسع عبر البنية التحتية الحالية للخادم.

من ناحية أخرى، تستخدم أنظمة DGX من NVidia متغير SXM، الذي يدعم ميزانيات طاقة أعلى وإدارة حرارية أفضل. وهذا يسمح بحدود أداء أعلى بالإضافة إلى كثافة حسابية أكبر مطلوبة من خلال أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء (HPC) شديدة المتطلبات. أيضًا، على عكس PCIe، توجد وصلات NVLink البينية على بطاقات SXM؛ ومن ثم، فهي تتمتع بسرعات اتصال أسرع بين وحدات معالجة الرسومات، وبالتالي تمكين تكوينات أكثر كفاءة لوحدات معالجة الرسومات المتعددة.

في الختام: توفر وحدة معالجة الرسوميات A100 في شكل PCIe توافقًا أوسع مع سهولة نشرها ولكنها تفتقر إلى الأداء مقارنة بنظيرتها SXM التي توفر مستويات أداء أعلى إلى جانب اتصالات أفضل تناسب المهام الحسابية المكثفة بشكل أفضل.

مزايا PCIe في حالات الاستخدام المختلفة

في العديد من التطبيقات المختلفة، يتمتع إصدار NVIDIA A100 PCIe بالكثير من الفوائد بسبب ميزات التصميم والتوافق. فيما يلي بعض المزايا بالإضافة إلى المعلمات التقنية ذات الصلة:

التوافق مع بنيات الخادم القياسية

• يمكن دمج إصدار PCIe مع العديد من أنظمة الخوادم الحالية، مما يلغي الحاجة إلى أجهزة متخصصة.
• معلمة الفنية: يستخدم واجهة PCI Express 4.0 التي تضمن التوافق ومعدلات نقل بيانات عالية تصل إلى 16 GT/s لكل مسار.

سهولة النشر

• من السهل تثبيته في بيئات الخادم القياسية مما يساهم في أوقات نشر أسرع وتقليل تعقيد تكامل النظام.
• معلمة الفنية: يدعم فتحات PCIe القياسية مما يجعل قابلية التوسع سهلة ويسمح بمسارات ترقية سريعة.

انخفاض استهلاك الطاقة

• بالمقارنة مع إصدار SXM، يستهلك هذا الإصدار طاقة أقل وبالتالي يمكن أن يعمل بشكل أفضل في المناطق الحساسة للطاقة.
• معلمة الفنية: يبلغ استهلاك الطاقة حوالي 250 واط بينما يبلغ استهلاك إصدار SXM 400 واط.

إمكانية الوصول لمجموعة واسعة من المستخدمين

• إصدار PCIe متوافق وسهل الاستخدام، وبالتالي يمكن استخدامه من قبل العديد من الأشخاص بدءًا من الشركات الصغيرة وحتى مراكز البيانات الكبيرة.
• معلمة الفنية: فهو يسمح باستخدام أجهزة خادم السلع حيث يمكنك الاستفادة من الاستثمارات التي تم إجراؤها بالفعل ولكنك لا تزال تتمتع بقدرات حسابية قوية.

يوضح النظر إلى هذه المعلمات التقنية أن إصدار NVIDIA A100 PCIe يعالج سيناريوهات النشر المختلفة من خلال موازنة الأداء واستهلاك الطاقة وسهولة التكامل.

كيف يمكن لوحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 تحسين إعدادات الخادم؟

تقنية GPU متعددة المثيلات (MIG).

تسمح وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 بتقسيم مواردها إلى وحدات منفصلة تعمل كوحدات معالجة رسومات فردية من خلال تقنية وحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات (MIG). باستخدام هذه الميزة، يمكن لوحدة معالجة الرسومات A100 أن تلبي احتياجات العديد من التطبيقات والمستخدمين المختلفين في نفس الوقت، وبالتالي زيادة كفاءة استخدام الموارد إلى الحد الأقصى. والأهم من ذلك، أن هذه المثيلات تتسم بالمرونة الكافية لتعيينها عند الطلب مع ضمان التخصيص الخالي من التداخل لموارد وحدة معالجة الرسومات الضرورية لكل حمل عمل. يمكن للشركات تحسين تكوينات الخادم الخاصة بها من خلال مطابقة متطلبات المهام المحددة مع المستويات المناسبة من أداء المعالجة الرسومية باستخدام تقنية MIG، وبالتالي تمكينها من الاستفادة من أقصى سعة حوسبة مع تقليل التأخير الناتج عن حركة مرور الشبكة أو نقل البيانات.

الكفاءة في الحوسبة عالية الأداء (HPC)

تجعل الميزات والتقنيات المعمارية المتقدمة وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 فعالة في إعدادات الحوسبة عالية الأداء (HPC). ومن مميزاته أنه يقلل من استهلاك الطاقة مع الحفاظ على الأداء الحسابي. يتم تحقيق هذا التوازن من خلال التحسينات التقنية المختلفة:

الحوسبة المختلطة الدقة مع النوى الموترية:

• معلمة الفنية: تحتوي وحدة معالجة الرسومات A100 على أنوية Tensor من الجيل الثالث، والتي تدعم دقة FP16 وBFLOAT16 وTF32 وFP64 وINT8.
• المبررات: تعمل هذه النوى Tensor على زيادة الإنتاجية وتقليل احتياجات الطاقة عن طريق ضبط دقة المعالجة ديناميكيًا بناءً على المهمة.

عرض النطاق الترددي العالي للذاكرة:

• معلمة الفنية: يتم توفير ما يصل إلى 1.6 تيرابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي للذاكرة بواسطة وحدة معالجة الرسومات A100.
• المبررات: يتيح ذلك معدلات نقل أسرع للبيانات ومعالجة أفضل لمجموعات البيانات الكبيرة - وهو مطلب رئيسي في تحسين كفاءة أحمال عمل HPC.

أداء قابل للتطوير باستخدام NVLink:

• معلمة الفنية: توفر وصلات NVLink التي يستخدمها A100 نطاقًا تردديًا أعلى بكثير للبيانات بين وحدات معالجة الرسومات مقارنةً بـ PCIe.
• المبررات: يعمل NVLink على تسهيل توسيع نطاق وحدات معالجة الرسومات المتعددة، وبالتالي زيادة قوة الحوسبة دون إنشاء اختناقات في حركة البيانات والتي قد تنتج عن مستويات أعلى من استخدام الطاقة لكل واط مستهلك.

تقنية GPU متعددة المثيلات (MIG):

• معلمة الفنية: يمكن أن يحتوي كل A100 على ما يصل إلى سبعة مثيلات لوحدة معالجة الرسومات المستندة إلى MIG.
• المبررات: باستخدام هذه التقنية، من الممكن تحسين استخدام الموارد بحيث يمكن لأنواع مختلفة من المهام استخدام بطاقة واحدة، وبالتالي تقليل وقت الخمول مع زيادة الكفاءة في نفس الوقت لمختلف وظائف HPC.

إدارة الموارد الديناميكية:

• معلمة الفنية: دعم إعادة التخصيص لإعادة التعيين الديناميكي بين التطبيقات المختلفة التي تعمل بشكل متزامن على نفس الجهاز الفعلي.
• المبررات: يساعد تخصيص النوى التكيفية وفقًا لتطبيق الطلب الذي يتم تشغيله في أي لحظة معينة على منع الهدر أو الاستخدام غير الكافي، وبالتالي توفير الطاقة المستهلكة في تشغيلها بشكل مستمر لأعلى ولأسفل مرة أخرى في كل مرة تنشأ الحاجة من داخل بيئة حيث يتم العثور على العديد من هذه الأجهزة معًا، وتتقاسم العناصر المشتركة بنية تحتية.

لذلك يمكن القول أن وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 توفر أداءً محسنًا لبيئات HPC من خلال دمج هذه المعلمات التقنية التي تؤدي إلى كفاءة أعلى وتقليل استهلاك الطاقة وتوسيع نطاق المهام الحسابية بشكل فعال.

التكامل مع منصة مركز البيانات NVIDIA

عند دمج وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 مع منصة مركز بيانات NVIDIA، يتم جلب مجموعة من الأدوات والتقنيات التي تعمل على زيادة قدرات وحدة معالجة الرسومات إلى الحد الأقصى للحوسبة عالية الأداء (HPC). تتضمن المنصة NVIDIA GPU Cloud (NGC)، والتي توفر كتالوجًا كاملاً للنماذج المدربة مسبقًا، ومجموعات SDK الخاصة بالصناعة، والأطر المحسنة لتبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره. من المهم ملاحظة أن مجموعة برامج NVIDIA NGC تضمن التوافق السلس بالإضافة إلى الأداء العالي من خلال توفير بيئات حاويات، مما يجعل نشر أحمال عمل HPC عبر السحابات المختلفة أو الأنظمة المحلية أمرًا سهلاً.

علاوة على ذلك، يحتاج المطورون الذين يريدون تشغيل تطبيقاتهم بشكل أسرع على وحدة معالجة الرسومات A100 إلى مجموعة أدوات CUDA من NVIDIA لأنها تأتي مع المكتبات والأدوات والتقنيات الضرورية التي تعمل على تسريع مهام الحساب بشكل فعال على هذه الأجهزة. بالإضافة إلى ذلك، تعمل cuDNN وTensorRT، من بين مكتبات التعلم العميق الأخرى من Nvidia، على تحسين السرعة والدقة أثناء تدريب الشبكة العصبية المعقدة ومهام الاستدلال بواسطة وحدة الحوسبة المسرَّعة بالأجهزة هذه.

بالإضافة إلى ذلك، هناك بعض أدوات الإدارة التي يدعمها النظام الأساسي مثل أداة مراقبة القوة التي تسمى NVIDIA GPU Operator أو مجموعة أدوات موارد القياس المعروفة باسم NVIDIA Data Center Workload Manager (DCGM)؛ وهذه تمكن من الرصد الفعال؛ الصيانة، والتوسيع/التقليل، وما إلى ذلك، وذلك للحصول على أفضل أداء من الموارد المتاحة مع الحفاظ على وظائف النظام عند الضرورة. بالإضافة إلى ذلك، يرى هذا الوعي الأمني ​​التكامل في قدرات حماية البيانات المتقدمة للحل، مما يجعله حلاً حزمة متكاملة لأي مركز بيانات حديث مهتم بالاستفادة من الطاقة التي توفرها وحدات معالجة الرسوميات NVidia A100.

الأسئلة الشائعة (FAQs)  

س: لماذا يناسب NVIDIA A100 أعباء عمل الحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي؟

ج: تم تصميم NVIDIA A100 للمهام كثيفة الاستخدام للموارد في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء مع طاقة أكبر بما يصل إلى 20 مرة من الجيل السابق من NVIDIA Volta. إنه يشكل جزءًا أساسيًا من حل مركز البيانات بالكامل من NVIDIA والذي يوضح أداء لا مثيل له عبر التطبيقات المختلفة.

س: كيف يمكن لبطاقة الرسومات أن تدعم نماذج الذكاء الاصطناعي مثل A100؟

ج: على وجه الدقة، تم ضبط بطاقة الرسومات A100 بدقة لنماذج الذكاء الاصطناعي؛ وبالتالي، فهو يوفر سرعة أعلى بمعدل 20x من أي وحدة معالجة رسومات أخرى تتيح إمكانية قياس حجم العمل. يتم تشغيل هذا بواسطة نوى موتر متقدمة - معالج الرسومات الأعلى أداءً لمهام الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء الشاملة في العالم.

س: ماذا تفهم من النوى الموترة في A100؟

ج: عندما يتعلق الأمر بنماذج التعلم الآلي المحسّنة، لا يوجد وحدة معالجة رسوميات أخرى على وجه الأرض تتفوق على وحدات معالجة الرسوميات A100 tensor core لأنها توفر أداءً أفضل بالإضافة إلى معالجة أسرع للعمليات الحسابية المعقدة المطلوبة لأجهزة HPC وAIS.

س: هل يمكنني استخدام جهاز A100 واحد لمهام متعددة؟

ج: نعم، يمكن تقسيم A100 إلى سبع مثيلات معزولة لوحدة معالجة الرسومات، مما يسمح بالتشغيل المتزامن للعديد من المهام وتعزيز الكفاءة أثناء إدارة أحمال العمل متعددة المهام.

س: كيف يمكن مقارنتها بأجيال NVidia Volta السابقة؟

ج: مع قوة حسابية أكبر بـ 20 مرة من أجيال Nvidia volta السابقة، قد تؤدي وحدة قياس واحدة وظائف أعلى وتعالج أعباء العمل المتقدمة بشكل أسرع أيضًا بفضل هذه الميزة وحدها - التي توفرها تلك الأشياء الصغيرة الرائعة التي تسمى شرائح Tensor الأساسية الموجودة داخل كل وحدة تُعرف هذه البطاقات الرسومية الجديدة مجتمعة باسم "سلسلة NVIDIA GeForce RTX 30".

س: ما هي بعض الميزات الرئيسية التي يوفرها الإصدار الذي يحتوي على سعة 80 جيجابايت؟

ج: تضمن سعة الذاكرة الأكبر (80 جيجابايت) المتوفرة في هذا الطراز تحديدًا إمكانية معالجة كميات هائلة من البيانات دون ظهور أي مشكلات - مما يجعلها مثالية للاستخدام مع مجموعات البيانات الكبيرة أو النماذج المعقدة الموجودة بشكل شائع في بيئات الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة عالية الأداء.

س: ما سبب أهمية A100 لحل مركز بيانات NVIDIA؟

ج: يمثل الطراز A100 محرك النظام الأساسي لمركز البيانات الكامل من NVIDIA والذي يتيح أقوى بيئات الحوسبة في العالم المحسنة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء والمؤسسات.

س: كيف يمكن لوحدة معالجة الرسومات هذه أن تعمل بشكل فعال؟

ج: من خلال السماح للمستخدمين بتقسيمه إلى سبع حالات معزولة لنفسه، وبالتالي تمكينهم من تشغيل مهام متعددة في وقت واحد حتى يتمكنوا من إدارة أعباء العمل المتنوعة والمتزامنة بشكل أفضل.

س: ما هي أنواع المنصات التي تستفيد أكثر من استخدام وحدة معالجة الرسومات A100؟

ج: مراكز البيانات المتخصصة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء (HPC)؛ ومع ذلك، فإن أي منصة تتطلب كميات هائلة من الطاقة الحسابية ستستفيد أيضًا بشكل كبير من تثبيت هذه الأنواع من بطاقات الرسومات داخل خزائن النظام الخاصة بها.

س: كيف يمكن مقارنتها بوحدات معالجة الرسومات Tensor Core الأخرى المتوفرة في السوق اليوم؟

ج: بالمقارنة مع أقرب منافسيها، لا شيء يقترب من أرقام الأداء الأولية ناهيك عن الميزات المتقدمة مثل سعات الذاكرة الأكبر أو القدرة على التقسيم وما إلى ذلك، مما يجعلها أقل ملاءمة حتى من الإصدارات الأساسية مثل سلسلة NVIDIA GeForce RTX 30. والتي تستهدف أجهزة الألعاب ذات المستوى المبتدئ.