من البيانات إلى الرؤى: جوهر مصنع الذكاء الاصطناعي
تخيل مصنعًا تقليديًا، حيث تدخل المواد الخام وتخرج المنتجات النهائية. يعمل مصنع الذكاء الاصطناعي وفقًا لمبدأ مماثل، ولكن بدلاً من السلع المادية، فإنه يحول البيانات الخام إلى ذكاء قابل للتطبيق. تدير هذه البنية التحتية الحاسوبية المتخصصة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها - بدءًا من الاستيعاب الأولي للبيانات وحتى التدريب والضبط الدقيق، وفي النهاية، الاستدلال عالي الحجم الذي يدعم التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
مصنع الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مركز بيانات؛ إنها بيئة مصممة خصيصًا ومُحسَّنة لكل مرحلة من مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي. على عكس مراكز البيانات العامة التي تتعامل مع مجموعة متنوعة من أعباء العمل، يركز مصنع الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على تسريع إنشاء الذكاء الاصطناعي. صرح جنسن هوانغ نفسه أن Nvidia قد تحولت ‘من بيع الرقائق إلى بناء مصانع ذكاء اصطناعي ضخمة’، مما يسلط الضوء على تطور الشركة إلى مزود للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
إن ناتج مصنع الذكاء الاصطناعي ليس مجرد بيانات معالجة؛ إنه توليد الرموز المميزة (tokens) التي تظهر كنصوص وصور ومقاطع فيديو واختراقات بحثية. يمثل هذا تحولًا جوهريًا من مجرد استرجاع المعلومات إلى إنشاء محتوى مخصص باستخدام الذكاء الاصطناعي. المقياس الأساسي لنجاح مصنع الذكاء الاصطناعي هو إنتاجية الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي - المعدل الذي ينتج به النظام تنبؤات أو استجابات تدفع بشكل مباشر إجراءات العمل والأتمتة وإنشاء خدمات جديدة تمامًا.
الهدف النهائي هو تمكين المؤسسات من تحويل الذكاء الاصطناعي من مسعى بحثي طويل الأجل إلى مصدر فوري للميزة التنافسية. تمامًا كما يساهم المصنع التقليدي بشكل مباشر في توليد الإيرادات، فقد تم تصميم مصنع الذكاء الاصطناعي لتصنيع ذكاء موثوق وفعال وقابل للتطوير.
قوانين القياس التي تغذي انفجار حوسبة الذكاء الاصطناعي
أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي، من توليد الرموز المميزة البسيط إلى قدرات الاستدلال المتقدمة، إلى وضع متطلبات غير مسبوقة على البنية التحتية للحوسبة. هذا الطلب مدفوع بثلاثة قوانين قياس أساسية:
قياس ما قبل التدريب: يتطلب السعي وراء ذكاء أكبر مجموعات بيانات أكبر ومعلمات نماذج أكثر تعقيدًا. وهذا بدوره يتطلب موارد حوسبة أكبر بشكل كبير. في السنوات الخمس الماضية فقط، أدى قياس ما قبل التدريب إلى زيادة مذهلة في متطلبات الحوسبة بمقدار 50 مليون ضعف.
قياس ما بعد التدريب: يقدم الضبط الدقيق للنماذج المدربة مسبقًا لتطبيقات محددة في العالم الحقيقي طبقة أخرى من التعقيد الحسابي. يتطلب استدلال الذكاء الاصطناعي، وهو عملية تطبيق نموذج مدرب على بيانات جديدة، ما يقرب من 30 ضعفًا من الحساب مقارنة بالتدريب المسبق. مع قيام المؤسسات بتخصيص النماذج الحالية لاحتياجاتها الفريدة، يزداد الطلب التراكمي على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
قياس وقت الاختبار (التفكير الطويل): تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI) أو الذكاء الاصطناعي المادي (physical AI)، تفكيرًا تكراريًا - استكشاف العديد من الاستجابات المحتملة قبل اختيار الاستجابة المثلى. يمكن أن تستهلك عملية ‘التفكير الطويل’ هذه ما يصل إلى 100 مرة من الحساب أكثر من الاستدلال التقليدي.
مراكز البيانات التقليدية غير مجهزة للتعامل مع هذه المتطلبات الهائلة. ومع ذلك، فإن مصانع الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا لتحسين واستدامة متطلبات الحوسبة الهائلة هذه، مما يوفر البنية التحتية المثالية لكل من استدلال الذكاء الاصطناعي ونشره.
الأساس المادي: وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة البيانات (DPUs) والشبكات عالية السرعة
يتطلب بناء مصنع ذكاء اصطناعي بنية أساسية قوية للأجهزة، وتوفر Nvidia ‘معدات المصنع’ الأساسية من خلال رقائقها المتقدمة وأنظمتها المتكاملة. في قلب كل مصنع ذكاء اصطناعي تكمن الحوسبة عالية الأداء، والتي يتم تشغيلها بشكل أساسي بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من Nvidia. تتفوق هذه المعالجات المتخصصة في المعالجة المتوازية التي تعتبر أساسية لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. منذ إدخالها في مراكز البيانات في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، أحدثت وحدات معالجة الرسومات ثورة في الإنتاجية، حيث قدمت أداءً أكبر بكثير لكل واط ولكل دولار مقارنة بالخوادم التي تعتمد على وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقط.
تعتبر وحدات معالجة الرسومات الرائدة في مركز بيانات Nvidia هي محركات هذه الثورة الصناعية الجديدة. غالبًا ما يتم نشر وحدات معالجة الرسومات هذه في أنظمة Nvidia DGX، وهي في الأساس أجهزة كمبيوتر عملاقة للذكاء الاصطناعي جاهزة للاستخدام. يوصف Nvidia DGX SuperPOD، وهو مجموعة من العديد من خوادم DGX، بأنه ‘نموذج مصنع الذكاء الاصطناعي الجاهز’ للمؤسسات، حيث يقدم مركز بيانات ذكاء اصطناعي جاهزًا للاستخدام يشبه مصنعًا مسبق الصنع لحساب الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى قوة الحوسبة الخام، فإن نسيج الشبكة لمصنع الذكاء الاصطناعي له أهمية قصوى. تتضمن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي حركة سريعة لمجموعات البيانات الضخمة بين المعالجات الموزعة. تعالج Nvidia هذا التحدي من خلال تقنيات مثل NVLink و NVSwitch، وهي وصلات بينية عالية السرعة تمكن وحدات معالجة الرسومات داخل الخادم من مشاركة البيانات بنطاق ترددي غير عادي. لتوسيع النطاق عبر الخوادم، تقدم Nvidia حلول شبكات فائقة السرعة، بما في ذلك محولات InfiniBand و Spectrum-X Ethernet، غالبًا ما تقترن بوحدات معالجة البيانات (DPUs) BlueField لتفريغ مهام الشبكة والتخزين.
يزيل هذا النهج الشامل للاتصال عالي السرعة الاختناقات، مما يسمح لآلاف وحدات معالجة الرسومات بالتعاون بسلاسة كجهاز كمبيوتر عملاق واحد. تتمثل رؤية Nvidia في التعامل مع مركز البيانات بأكمله كوحدة جديدة للحوسبة، وربط الرقائق والخوادم والرفوف بإحكام بحيث يعمل مصنع الذكاء الاصطناعي كجهاز كمبيوتر عملاق ضخم.
ابتكار آخر رئيسي في الأجهزة هو Grace Hopper Superchip، الذي يجمع بين وحدة معالجة مركزية Nvidia Grace ووحدة معالجة رسومات Nvidia Hopper في حزمة واحدة. يوفر هذا التصميم نطاقًا تردديًا مذهلاً يبلغ 900 جيجابايت/ثانية من الرقاقة إلى الرقاقة عبر NVLink، مما يؤدي إلى إنشاء تجمع ذاكرة موحد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال الاقتران المحكم لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات، يزيل Grace Hopper عنق الزجاجة التقليدي PCIe، مما يتيح تغذية أسرع للبيانات ودعم نماذج أكبر في الذاكرة. تقدم الأنظمة المبنية على Grace Hopper إنتاجية أعلى بـ 7 مرات بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات مقارنة بالبنى القياسية.
هذا المستوى من التكامل ضروري لمصانع الذكاء الاصطناعي، مما يضمن عدم حرمان وحدات معالجة الرسومات المتعطشة للبيانات من المعلومات. من وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية إلى وحدات معالجة البيانات والشبكات، تشكل مجموعة أجهزة Nvidia، التي غالبًا ما يتم تجميعها في أنظمة DGX أو عروض سحابية، البنية التحتية المادية لمصنع الذكاء الاصطناعي.
حزمة البرامج: CUDA و Nvidia AI Enterprise و Omniverse
الأجهزة وحدها غير كافية؛ تشمل رؤية Nvidia لمصنع الذكاء الاصطناعي مجموعة برامج شاملة للاستفادة الكاملة من هذه البنية التحتية. في الأساس يكمن CUDA، منصة الحوسبة المتوازية ونموذج البرمجة من Nvidia، والذي يمكّن المطورين من تسخير قوة تسريع GPU.
أصبحت CUDA ومكتبات CUDA-X المرتبطة بها (للتعلم العميق وتحليلات البيانات وما إلى ذلك) هي المعيار لحوسبة GPU، مما يبسط تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تعمل بكفاءة على أجهزة Nvidia. تم بناء الآلاف من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء على منصة CUDA، مما يجعلها الخيار المفضل لأبحاث وتطوير التعلم العميق. في سياق مصنع الذكاء الاصطناعي، يوفر CUDA الأدوات منخفضة المستوى لزيادة الأداء إلى أقصى حد في ‘أرضية المصنع’.
بناءً على هذا الأساس، تقدم Nvidia حزمة Nvidia AI Enterprise، وهي مجموعة برامج أصلية على السحابة مصممة لتبسيط تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. يدمج Nvidia AI Enterprise أكثر من 100 إطار عمل ونماذج مدربة مسبقًا وأدوات - وكلها مُحسَّنة لوحدات معالجة الرسومات من Nvidia - في نظام أساسي متماسك مع دعم على مستوى المؤسسات. إنه يسرع كل مرحلة من مراحل خط أنابيب الذكاء الاصطناعي، من إعداد البيانات وتدريب النماذج إلى خدمة الاستدلال، مع ضمان الأمان والموثوقية لعمليات النشر الإنتاجية.
في جوهرها، تعمل AI Enterprise كنظام تشغيل وبرامج وسيطة لمصنع الذكاء الاصطناعي. يوفر مكونات جاهزة للاستخدام، مثل Nvidia Inference Microservices (نماذج ذكاء اصطناعي معبأة في حاويات للنشر السريع) وإطار عمل Nvidia NeMo (لتخصيص نماذج اللغات الكبيرة). من خلال تقديم هذه اللبنات الأساسية، تساعد AI Enterprise الشركات على تسريع تطوير حلول الذكاء الاصطناعي ونقلها بسلاسة من النموذج الأولي إلى الإنتاج.
تتضمن حزمة برامج Nvidia أيضًا أدوات لإدارة وتنسيق عمليات مصنع الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يسهل Nvidia Base Command والأدوات من شركاء مثل Run:AI جدولة المهام عبر مجموعة وإدارة البيانات ومراقبة استخدام GPU في بيئة متعددة المستخدمين. يوفر Nvidia Mission Control (المبني على تقنية Run:AI) واجهة موحدة للإشراف على أعباء العمل والبنية التحتية، مع ذكاء لتحسين الاستخدام وضمان الموثوقية. تجلب هذه الأدوات مرونة شبيهة بالسحابة لعمليات مصنع الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن حتى فرق تكنولوجيا المعلومات الأصغر من إدارة مجموعة ذكاء اصطناعي على نطاق الكمبيوتر العملاق بكفاءة.
عنصر فريد بشكل خاص في حزمة برامج Nvidia هو Nvidia Omniverse، والذي يلعب دورًا محوريًا في رؤية مصنع الذكاء الاصطناعي. Omniverse عبارة عن منصة محاكاة وتعاون تمكّن المبدعين والمهندسين من بناء توائم رقمية - نسخ طبق الأصل افتراضية لأنظمة العالم الحقيقي - مع محاكاة دقيقة ماديًا.
بالنسبة لمصانع الذكاء الاصطناعي، قدمت Nvidia مخطط Omniverse لتصميم وتشغيل مصنع الذكاء الاصطناعي. يتيح ذلك للمهندسين تصميم وتحسين مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في بيئة افتراضية قبل نشر أي أجهزة. بعبارة أخرى، يسمح Omniverse للمؤسسات ومقدمي الخدمات السحابية بمحاكاة مصنع ذكاء اصطناعي (من تخطيطات التبريد إلى الشبكات) كنموذج ثلاثي الأبعاد، واختبار التغييرات، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها افتراضيًا قبل تثبيت خادم واحد. هذا يقلل بشكل كبير من المخاطر ويسرع نشر البنية التحتية الجديدة للذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى تصميم مركز البيانات، يتم استخدام Omniverse أيضًا لمحاكاة الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة والآلات الأخرى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في عوالم افتراضية واقعية. هذا لا يقدر بثمن لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي في صناعات مثل الروبوتات والسيارات، حيث يعمل بشكل فعال كورشة محاكاة لمصنع الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج Omniverse مع حزمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، تضمن Nvidia أن مصنع الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بتدريب أسرع للنماذج، ولكن أيضًا بسد الفجوة إلى النشر في العالم الحقيقي من خلال محاكاة التوأم الرقمي.
مصنع الذكاء الاصطناعي: نموذج صناعي جديد
تمثل رؤية جنسن هوانغ للذكاء الاصطناعي كبنية تحتية صناعية، قابلة للمقارنة بالكهرباء أو الحوسبة السحابية، تحولًا عميقًا في كيفية إدراكنا واستخدامنا للذكاء الاصطناعي. إنه ليس مجرد منتج؛ إنه محرك اقتصادي أساسي سيشغل كل شيء من تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات إلى المصانع المستقلة. هذا يشكل ثورة صناعية جديدة، مدفوعة بالقوة التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي.
توفر حزمة برامج Nvidia الشاملة لمصنع الذكاء الاصطناعي، والتي تمتد من برمجة GPU منخفضة المستوى (CUDA) إلى منصات على مستوى المؤسسات (AI Enterprise) وأدوات المحاكاة (Omniverse)، للمؤسسات نظامًا بيئيًا شاملاً. يمكنهم الحصول على أجهزة Nvidia والاستفادة من برامج Nvidia المحسّنة لإدارة البيانات والتدريب والاستدلال وحتى الاختبار الافتراضي، مع ضمان التوافق والدعم. إنه يشبه حقًا أرضية مصنع متكاملة، حيث يتم ضبط كل مكون بدقة للعمل في وئام. تعمل Nvidia وشركاؤها باستمرار على تحسين هذه الحزمة بإمكانيات جديدة، مما يؤدي إلى أساس برمجي قوي يسمح لعلماء البيانات والمطورين بالتركيز على إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي بدلاً من الصراع مع تعقيدات البنية التحتية.