الشبكة في عصر الذكاء الاصطناعي: نشوء الطلب واتجاهات الابتكار

مع ظهور النماذج الكبيرة، أصبحت الشبكة تلعب دورًا متزايد الأهمية في بنية AI التحتية. ستتناول هذه المقالة من المبدأ، وتستكشف لماذا أصبحت الشبكة عنصرًا حاسمًا في عصر الذكاء الاصطناعي، وتحلل اتجاهات الابتكار والفرص الاستثمارية المستقبلية في جانب الشبكة.

1. مصدر متطلبات الشبكة

عصر النماذج الكبيرة، أصبح الفرق بين حجم النموذج وحدود قدرة البطاقة الواحدة يتسع بسرعة، وأصبح تجمع الخوادم المتعددة حلاً، مما يشكل أساسًا لزيادة أهمية الشبكات في عصر الذكاء الاصطناعي. مقارنةً بالماضي عندما كانت الشبكات تستخدم فقط لنقل البيانات، أصبحت الشبكات اليوم تُستخدم بشكل أكبر لمزامنة معلمات النموذج بين بطاقات الرسوم، مما يرفع من متطلبات كثافة الشبكة وسعتها.

حجم النموذج المتزايد:

• زمن التدريب = حجم بيانات التدريب × عدد معلمات النموذج / معدل الحساب
• معدل الحساب = معدل حساب جهاز واحد x عدد الأجهزة x كفاءة التوازي المتعدد للأجهزة

بينما نسعى للحصول على بيانات تدريبية ومعلمات أكبر، أصبح تحسين كفاءة الحساب هو المفتاح لتقليل وقت التدريب. الطريقة التي يمكن من خلالها توسيع "عدد الأجهزة" وزيادة "كفاءة التوازي" تحدد مباشرة مستوى القوة الحاسوبية.

التواصل المعقد لمزامنة متعددة البطقات: في تدريب النماذج الكبيرة، بعد تقسيم النموذج إلى بطاقة واحدة، يجب إجراء محاذاة بعد كل عملية حسابية ( مثل Reduce و Gather وما إلى ذلك ). في واجهة NCCL الخاصة بشركة NVIDIA، فإن عملية All-to-All ( حيث تتبادل جميع العقد القيم وتقوم بمحاذاة ) تعتبر شائعة، مما يضع متطلبات أعلى على نقل الشبكة والتبادل.

تكلفة العطل المتزايدة: عادةً ما تستمر تدريبات النماذج الكبيرة لعدة أشهر، وعند الانقطاع، يجب العودة إلى النقطة السابقة لإعادة التدريب. يمكن أن يؤدي أي عطل أو تأخير عالي في أي مرحلة من مراحل الشبكة إلى انقطاع، مما يتسبب في تأخير التقدم وزيادة التكاليف. لقد تطورت الشبكات الحديثة للذكاء الاصطناعي لتصبح أنظمة هندسية معقدة يمكن مقارنتها بالطائرات وحاملات الطائرات.

2. اتجاه الابتكار الشبكي

في سياق توسع حجم استثمارات القدرة الحاسوبية وتوسع معلمات النموذج، أصبحت "خفض التكاليف" و"الانفتاح" وتوازن حجم القدرة الحاسوبية من الموضوعات الرئيسية للابتكار في الشبكة.

تغيير وسائط الاتصال: الضوء والنحاس والسيليكون هي الثلاثة وسائط الأساسية لنقل المعلومات البشرية. في عصر الذكاء الاصطناعي، بدأت وحدات الضوء في السعي نحو معدلات أسرع، كما بدأت أيضًا في طرق تقليل التكاليف مثل LPO وLRO والضوء السيليكوني. يحتل الكابل النحاسي المرتبة بفضل كفاءته وتكلفة الصيانة المنخفضة في الاتصال داخل الخزائن. تقنيات أشباه الموصلات الجديدة مثل Chiplet وWafer-scaling تستكشف حدود الاتصال القائم على السيليكون.

تنافس البروتوكولات الشبكية: بروتوكول الاتصال بين الشرائح مرتبط بشدة بوحدات معالجة الرسوميات، مثل NV-LINK من إنفيديا وInfinity Fabric من AMD، مما يحدد الحد الأقصى لقدرة الخادم الفردي أو عقدة الحوسبة الفردية، وهو مجال تنافس شديد بين الشركات الكبرى. بينما تدور المنافسة بين العقد حول IB وEthernet.

تغيير بنية الشبكة: تستخدم شبكة العقد الحالية غالبًا بنية هيكلية على شكل ورقة وشعاع، والتي تتميز بالسهولة والبساطة والثبات. ولكن مع زيادة عدد العقد في التجمع الواحد، تظهر بنية الورقة والشعاع كأمر زائد في التجمعات الكبيرة جدًا، مما يؤدي إلى تكاليف شبكة كبيرة. من المتوقع أن تصبح بنية Dragonfly وبنية rail-only وغيرها من الحلول الجديدة اتجاهًا تطوريًا نحو الجيل التالي من التجمعات الكبيرة جدًا.

3. نصائح الاستثمار

نظام الاتصالات核心环节: تشونغجي إينولايت ، شين ييشنغ ، تيانفو للاتصالات ، اتحاد الحظ الصناعي ، إنفيك ، شنغهاي الكهربائية المحدودة

مرحلة الابتكار في نظام الاتصالات: تشاينغ في، تاي تشينغ غوانغ، يوان جيه تكنولوجيا، شينغ كوه للاتصالات-U، هان وو جي، دي كولي

4. تنبيه المخاطر

• الطلب على الذكاء الاصطناعي أقل من المتوقع
• فشل قانون التوسع
• تزايد المنافسة في الصناعة