التبريد والاتصال والحوسبة: تفريغ مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات الحديثة

هل فكرت يوماً ما الذي يحدث خلف الكواليس عندما تتفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي فائقة السرعة التي تولد صوراً واقعية أو تعالج مجموعات بيانات ضخمة في أجزاء من الثانية؟ يحدث السحر في مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات المتخصصة التي تطورت بشكل كبير مؤخراً. فيما يلي، نستكشف كيفية عمل هذه الأعاجيب التكنولوجية، ونفحص وحدات معالجة الرسومات كمكونات أساسية لها، ونحلل المنافسة الشرسة بين رواد الصناعة.

التحول في مراكز البيانات التي تعمل بوحدة معالجة الرسومات

لقد تطورت وحدات معالجة الرسومات (وحدات معالجة الرسومات) بشكل ملحوظ من أصولها في تقديم رسومات ألعاب الفيديو إلى أن أصبحت حجر الزاوية في حوسبة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. تكمن قوتها في المعالجة المتوازية - معالجة آلاف العمليات في وقت واحد، على عكس وحدات المعالجة المركزية، التي تعالج المهام بالتتابع.

عند توسيع نطاقها عبر مراكز البيانات الضخمة، فإن قدرة المعالجة المتوازية هذه تخلق مراكز قوة حاسوبية تعمل على تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال وتشغيل التحليلات في الوقت الحقيقي، والمحاكاة العلمية لنمذجة المناخ، والأبحاث الصيدلانية، وغير ذلك الكثير. وقد أدى الطلب على هذه القدرات إلى إنشاء ما يسميه المطلعون على الصناعة الآن "مصانع الذكاء الاصطناعي" - وهي منشآت متخصصة مصممة من الألف إلى الياء لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

تطور البنية التحتية: ما وراء الأساسيات

1. حلول الطاقة والتبريد المتقدمة

تستهلك مجموعات وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء كميات هائلة من الكهرباء، مما يستلزم توزيعاً متطوراً للطاقة وتقنيات تبريد متطورة.

أنظمة التبريد من الجيل التالي

أفسح التبريد الهوائي التقليدي المجال لحلول تبريد سائلة أكثر كفاءة بكثير. تستخدم مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات الأكثر تقدمًا الآن التبريد المباشر إلى الرقاقة، حيث تلامس المبردات المتخصصة المكونات مباشرة، مما يحسن بشكل كبير من تبديد الحرارة. وقد برز التبريد بالغمر ثنائي الطور، الذي يستفيد من تغير الطور من السائل إلى الغاز، كنهج رائد في عمليات نشر وحدات معالجة الرسومات عالية الكثافة اليوم. وقد أصبحت هذه الأنظمة ضرورية لأن أحدث جيل من وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA وAMD يدفع طاقة التصميم الحراري (TDP) إلى مستويات غير مسبوقة.

2. الابتكار في التواصل الشبكي

يتطلب توصيل العديد من وحدات معالجة الرسومات في مجموعة حوسبة متماسكة شبكات عالية السرعة تتجاوز قدرات الإيثرنت القياسية. تسهل تقنيات مثل InfiniBand ومتغيرات الإيثرنت المتقدمة (التي تصل الآن إلى 800 جيجابت في الثانية وما بعدها) تدفقات البيانات الضخمة بين العقد الضرورية لتدريب الذكاء الاصطناعي الموزع.

لقد تطورت بنية الشبكة في مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات الحديثة بشكل كبير، مع حلول Quantum InfiniBand وSpectrum Ethernet من NVIDIA التي توفر زمن استجابة منخفض للغاية وإنتاجية استثنائية. يدمج مشغلو مراكز البيانات بشكل متزايد وحدات معالجة البيانات (DPUs) وبطاقات واجهة الشبكة الذكية (SmartNICs) لتفريغ مهام الشبكات من وحدات المعالجة المركزية، مما يزيد من تحسين الأداء لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

3. بنية الحامل وتحسين الكثافة

لقد طورت الشركات المصنعة تصميمات تتجاوز عوامل الشكل التقليدية للخوادم، حيث أنشأت هياكل معيارية تدمج الطاقة والتبريد والشبكات في وحدات متماسكة.

تقدم NVIDIA بنية DGX SuperPOD الخاصة بها، بينما تقدم AMD حلولاً مكافئة. يقدم كلاهما أنظمة متكاملة لمراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات يمكن للمؤسسات نشرها على نطاق واسع.

4. تنسيق البرمجيات ومنصات الذكاء الاصطناعي

الأجهزة ليست سوى جزء واحد من اللغز؛ فالأطر البرمجية المتطورة ضرورية لمراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات الحديثة.

يستمر نظام CUDA من NVIDIA في الهيمنة، حيث يوفر مكتبات واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات، على الرغم من أن منصة ROCm من AMD قد حققت نجاحات كبيرة كبديل قابل للتطبيق. وبالإضافة إلى هذه الأسس، تم تحسين أدوات تنسيق الحاويات مثل Kubernetes بإضافات خاصة بوحدة معالجة الرسومات لإدارة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي عبر مجموعات ضخمة بكفاءة.

توسعت حزمة البرمجيات لتشمل منصات الذكاء الاصطناعي المتخصصة مثل NVIDIA AI Enterprise التي توفر حلولاً متكاملة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها وإدارتها على نطاق واسع. تتضمن هذه المنصات بشكل متزايد قدرات MLOps (عمليات التعلم الآلي) لتبسيط دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

المشهد التنافسي في عام 2025

NVIDIA: استمرار الهيمنة مع البنى الجديدة

تحافظ NVIDIA على مكانتها الريادية من خلال أحدث بنية لوحدة معالجة الرسومات Blackwell، والتي تمثل قفزة نوعية تتفوق على سابقاتها. ووفقًا لإعلانات NVIDIA في GTC 2025، فقد حدد الرئيس التنفيذي جينسن هوانج بالفعل الجيل التالي من بنية NVIDIA Rubin Ultra GPU، المتوقع في النصف الثاني من عام 2026، مع وصول الأنظمة المبنية على روبن Ultra في عام 2027. مدونة NVIDIA تواصل الشركة تعزيز مكانتها من خلال إنشاء نظام بيئي شامل يشمل الأجهزة والبرامج والخدمات.

في الربع الثاني من السنة المالية 2025 (الربع الثالث من عام 2024)، حقق قطاع مراكز البيانات في NVIDIA إيرادات مذهلة بلغت 26.3 مليار دولار في ربع واحد فقط، مما يسلط الضوء على النمو الهائل في هذا القطاع. Statista وقد عزز هذا النمو ما يسميه الخبراء بناء مراكز بيانات بقيمة تريليون دولار حيث أصبحت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أساسية في مختلف الصناعات.

AMD: تسريع الابتكار والحصة السوقية

كثفت AMD جهودها في سوق وحدات معالجة الرسومات في مراكز البيانات من خلال سلسلة Instinct MI300 ولديها خارطة طريق قوية للمستقبل. أعلنت AMD عن مسرع MI325X للربع الرابع من عام 2024، تليها سلسلة MI350 القائمة على بنية CDNA 4 المتوقعة في عام 2025، والتي تعد بزيادة تصل إلى 35 ضعفاً في أداء الاستدلال بالذكاء الاصطناعي مقارنة بسلسلة MI300. AMDسلسلة MI400 المرتقبة، التي تعتمد على الجيل التالي من بنية CDNA، والمقرر طرحها في عام 2026.

ستكتسب AMD زخمًا مع وحدات معالجة الرسومات الخاصة بمراكز البيانات في عام 2025، حيث ستعمل بنشاط على تقليل ندرة وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالذكاء الاصطناعي من خلال توسيع الطاقة الإنتاجية من خلال شراكات استراتيجية مع الشركات المصنعة مثل TSMC. تتحدى AMD هيمنة NVIDIA على السوق من خلال استراتيجيات التسعير القوية والتحسينات الكبيرة في الأداء.

إنتل: استعادة الميزة التنافسية

من خلال مسرعات Gaudi للذكاء الاصطناعي Gaudi، لا تزال إنتل ملتزمة بسوق مراكز بيانات وحدات معالجة الرسومات. أصبح مسرع Gaudi 3 من إنتل لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال متاحاً بشكل عام في الربع الثالث من عام 2024، مما يوفر أداءً تنافسياً لأعباء عمل محددة. Datacenterknowledge تعمل الشركة على ترسيخ مكانتها في سوق تسريع الذكاء الاصطناعي مع الاستفادة من حضورها القوي في مجال وحدات المعالجة المركزية.

تواجه Intel تحديات كبيرة ولكنها تواصل الاستثمار في تكنولوجيا وحدة معالجة الرسومات الخاصة بها. يهدف الجيل القادم من وحدات معالجة الرسومات لمراكز البيانات من Intel إلى توفير بدائل أكثر فعالية من حيث التكلفة لبعض أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، خاصةً عمليات الاستدلال.

مقدمو الخدمات السحابية ورقاقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة

إلى جانب الشركات التقليدية المصنعة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU)، دخل مزودو الخدمات السحابية والشركات الناشئة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي إلى السوق باستخدام السيليكون المخصص. تقوم شركات مثل Google Cloud مع وحدات معالجة Tensor (TPUs) والشركات الناشئة مثل Cerebras وGroq وTenstorrent بتطوير مسرعات ذكاء اصطناعي متخصصة تستهدف قطاعات محددة في السوق. Datacenterknowledge تقدم هذه البدائل مفاضلات مختلفة في الأداء والكفاءة مقارنة بوحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة.

تنشر Meta الآن بنشاط معالجاتها الخاصة بالاستدلال بالذكاء الاصطناعي في مراكز بياناتها، مما يقلل بشكل مباشر من اعتمادها على مزودي وحدة معالجة الرسومات الخارجيين لأعباء عمل معينة.

التميز التشغيلي في مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات الحديثة

المراقبة الشاملة والصيانة التنبؤية

تستخدم مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات الحديثة أنظمة مراقبة متطورة تتجاوز المقاييس الأساسية. يتتبع القياس عن بُعد المتقدم الآن آلاف نقاط البيانات لكل وحدة معالجة رسومات، بما في ذلك أنماط استهلاك الطاقة، والتدرجات الحرارية، وأخطاء الذاكرة، والكفاءة الحسابية. يمكن لأنظمة الصيانة التنبؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحديد الأعطال المحتملة قبل حدوثها، مما يقلل من وقت التعطل ويطيل عمر الأجهزة.

تنسيق عبء العمل الموزع

يتطلب التوسع من عدد قليل من وحدات معالجة الرسومات إلى الآلاف من وحدات معالجة الرسومات أطر عمل جدولة متخصصة مثل Slurm للحوسبة عالية الأداء أو Kubernetes لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي في حاويات. وقد تطورت هذه الأنظمة لدمج خوارزميات متطورة تعمل على تحسين وضع المهام بناءً على موقع البيانات وطوبولوجيا الشبكة وملامح استهلاك الطاقة.

يمكن لمنظّمات أعباء العمل الحديثة ضبط تخصيص الموارد بشكل ديناميكي في الوقت الفعلي، وتحويل سعة الحوسبة إلى المهام ذات الأولوية العالية مع الحفاظ على كفاءة المجموعة بشكل عام. وهي تدمج بشكل متزايد عملية اتخاذ القرار المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من أجل تحديد المواضع والجدولة المثلى.

الأطر الأمنية المعززة

في البيئات المشتركة، تسمح المحاكاة الافتراضية لوحدة معالجة الرسومات لعدة مستخدمين بمشاركة الموارد، مما يثير مخاوف محتملة تتعلق بأمن البيانات. تطبق أطر عمل الأمان من الجيل التالي الآن آليات العزل على مستوى الأجهزة، والجيوب الحاسوبية السرية، وبيئات التنفيذ المشفرة لحماية أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الحساسة والبيانات.

أصبحت نماذج الأمان منعدمة الثقة هي المعيار لمراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات (GPU)، مع التحقق المستمر من جميع محاولات الوصول ومسارات التدقيق الشاملة للامتثال التنظيمي.

المشهد المستقبلي: ما بعد 2025

سيشتمل مركز بيانات وحدة معالجة الرسومات في المستقبل على العديد من التقنيات الناشئة التي تعد بإعادة تشكيل الصناعة:

تكامل الحوسبة الضوئية

تعمل NVIDIA على دمج الضوئيات بإحكام - تقنيات الشبكات التي تعتمد على نقل البيانات باستخدام الضوء بدلاً من الإشارات الكهربائية - في البنية التحتية للحوسبة المتسارعة. مدونة NVIDIA يعد هذا النهج بزيادة عرض النطاق الترددي للوصلة البينية بشكل كبير مع تقليل استهلاك الطاقة، وهو عنق الزجاجة الحرج في توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي.

بنيات الحوسبة الهجينة

من المرجح أن تستفيد مراكز البيانات المستقبلية من بنيات الحوسبة غير المتجانسة التي تجمع بين وحدات معالجة الرسومات التقليدية والمسرعات المتخصصة المحسّنة لمهام محددة للذكاء الاصطناعي. ستعمل هذه الأنظمة على تخصيص أعباء العمل ديناميكيًا لأحمال العمل إلى مورد الحوسبة الأكثر ملاءمة، مما يزيد من الأداء وكفاءة الطاقة.

الذكاء الاصطناعي المتسارع الكمي

تستثمر NVIDIA في الحوسبة الكمومية مع خطط لفتح مختبر أبحاث مخصص في بوسطن. أشار الرئيس التنفيذي جينسن هوانج: "سيكون على الأرجح أكثر مختبر أبحاث الحوسبة الكمية الهجينة والحوسبة الكمية الهجينة تقدمًا في العالم." مدونة إنفيديا ستستخدم هذه الأنظمة الهجينة معالجات كمومية لمعالجة مشاكل محددة، بينما تتعامل وحدات معالجة الرسومات الكلاسيكية مع جوانب أخرى من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

التصميم والتشغيل المستدام

نظرًا لأن استهلاك الطاقة لا يزال يمثل مصدر قلق بالغ الأهمية، فإن مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات من الجيل التالي ستضم ميزات الاستدامة المتقدمة، بما في ذلك تكامل الطاقة المتجددة وأنظمة استعادة الحرارة المهدرة وإدارة الطاقة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين استخدام الطاقة في جميع أنحاء المنشأة.

الخاتمة: محرك الابتكار

في عام 2025، ستكون مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي البنية التحتية الأساسية التي ستدعم مستقبلنا القائم على الذكاء الاصطناعي. من السيارات ذاتية القيادة إلى الأبحاث الطبية المتطورة، ستعمل مراكز الطاقة الحاسوبية هذه على تمكين الابتكار في كل مجال. يتطلب إنشاء بيئة فعالة ترتكز على وحدة معالجة الرسومات هندسة دقيقة للطاقة والتبريد والشبكات وتنسيق البرمجيات.

يستمر رواد الصناعة في دفع حدود ما هو ممكن، حيث تحافظ NVIDIA على مكانتها الريادية بينما تشتد المنافسة بين AMD وIntel وصانعي شرائح الذكاء الاصطناعي المتخصصة. ستظل مراكز بيانات وحدة معالجة الرسومات في الطليعة مع تطور هذه التقنيات، مما يدعم الموجة التالية من التطبيقات التحويلية من الطب الشخصي إلى نمذجة المناخ وما بعده.

بالنسبة للمؤسسات التي تتطلع إلى تسخير القدرات الحاسوبية الكبيرة، تمثل عمليات نشر وحدات معالجة الرسومات الحديثة بنية تحتية وأصولاً استراتيجية يمكنها أن تحقق ميزة تنافسية في مشهد يتزايد فيه الاعتماد على الذكاء الاصطناعي.