AI Infrastructure
ما هي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي منشأة حوسبة عالية الأداء مصممة خصيصًا لدعم أعباء العمل المكثفة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها. وعادةً ما تتمحور مراكز البيانات التقليدية حول وحدات المعالجة المركزية (CPU)، إذ تدعم عمليات تقنية المعلومات المؤسسية العامة، مثل قواعد البيانات والأجهزة الافتراضية وخدمات الويب. وعلى الرغم من إمكانية تضمين وحدات معالجة الرسومات (GPU)، فإنها لا تمثل في معظم الحالات محرك الحوسبة الأساسي. في المقابل، تُحسَّن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لإجراء عمليات حوسبة متوازية واسعة النطاق، حيث تُستخدم الأنظمة المعتمدة على وحدات معالجة الرسومات عادةً، وغالبًا ما تُعزَّز بمسرّعات إضافية للذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء.
تفرض هذه البنية عالية الكثافة تحديات تتجاوز أداء الحوسبة، إذ تتطلب معدل نقل بيانات أعلى للتخزين والشبكات، فضلًا عن استهلاك أكبر للطاقة وقدرة تبريد أعلى. ولذلك، تعتمد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي غالبًا تقنيات تبريد متقدمة، مثل التبريد السائل المباشر والتبريد بالغمر، كما تُصمَّم مع توفير مساحة مادية إضافية لاستيعاب رفوف وحدات معالجة الرسومات ومعدات الإدارة الحرارية.
باختصار، البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي منشأة من الجيل التالي صُممت لتلبية النمو المتسارع في احتياجات الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. وهي أكثر من مجرد ترقية لمراكز البيانات التقليدية؛ فهي الأساس الذي يتيح للمؤسسات توسيع قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي وتحويلها إلى عمليات صناعية ضمن «مصنع الذكاء الاصطناعي».
اقرأ المزيد: هل أنتم مستعدون؟ لقد بدأ عصر مصانع الذكاء الاصطناعي!
تفرض هذه البنية عالية الكثافة تحديات تتجاوز أداء الحوسبة، إذ تتطلب معدل نقل بيانات أعلى للتخزين والشبكات، فضلًا عن استهلاك أكبر للطاقة وقدرة تبريد أعلى. ولذلك، تعتمد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي غالبًا تقنيات تبريد متقدمة، مثل التبريد السائل المباشر والتبريد بالغمر، كما تُصمَّم مع توفير مساحة مادية إضافية لاستيعاب رفوف وحدات معالجة الرسومات ومعدات الإدارة الحرارية.
باختصار، البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي منشأة من الجيل التالي صُممت لتلبية النمو المتسارع في احتياجات الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. وهي أكثر من مجرد ترقية لمراكز البيانات التقليدية؛ فهي الأساس الذي يتيح للمؤسسات توسيع قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي وتحويلها إلى عمليات صناعية ضمن «مصنع الذكاء الاصطناعي».
اقرأ المزيد: هل أنتم مستعدون؟ لقد بدأ عصر مصانع الذكاء الاصطناعي!
لماذا نحتاج إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
من الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي المادي، مثل الروبوتات، تتطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة في مجالي البرمجيات والأجهزة على حد سواء، ما يعيد تشكيل أساليب عملنا وحياتنا. سواء تعلق الأمر بتدريب نماذج اللغة الكبيرة أو التحسين المستمر لمنطق اتخاذ القرار لدى الوكلاء المستقلين، تتطلب جميع هذه التطبيقات قدرة حوسبية هائلة. ولا يمكن دعم أعباء عمل التدريب والاستدلال لهذه النماذج بفاعلية إلا من خلال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
وفقًا لشركة ماكينزي وشركاه، من المتوقع أن ينمو الطلب على سعة مراكز البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي بمعدل سنوي متوسط يبلغ 33% خلال الفترة من 2023 إلى 2030. وبحلول عام 2030، سيتركز نحو 70% من إجمالي الطلب على سعة مراكز البيانات في بنى تحتية قادرة على دعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتقدمة. ومن بين هذه الاستخدامات، يُتوقع أن يستحوذ الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو حاليًا أسرع حالات الاستخدام نموًا، على نحو 40% من إجمالي الطلب.
تسلط هذه التوقعات الضوء على الاعتماد المتزايد على إمكانات الذكاء الاصطناعي، وتؤكد أن إنشاء بنية تحتية مخصصة للذكاء الاصطناعي أصبح أولوية استراتيجية قصوى للمؤسسات.
وفقًا لشركة ماكينزي وشركاه، من المتوقع أن ينمو الطلب على سعة مراكز البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي بمعدل سنوي متوسط يبلغ 33% خلال الفترة من 2023 إلى 2030. وبحلول عام 2030، سيتركز نحو 70% من إجمالي الطلب على سعة مراكز البيانات في بنى تحتية قادرة على دعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتقدمة. ومن بين هذه الاستخدامات، يُتوقع أن يستحوذ الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو حاليًا أسرع حالات الاستخدام نموًا، على نحو 40% من إجمالي الطلب.
تسلط هذه التوقعات الضوء على الاعتماد المتزايد على إمكانات الذكاء الاصطناعي، وتؤكد أن إنشاء بنية تحتية مخصصة للذكاء الاصطناعي أصبح أولوية استراتيجية قصوى للمؤسسات.
كيف تساعد GIGABYTE؟
تقدم GIGABYTE خدمات نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المتكاملة من البداية إلى النهاية، وتشمل الاستشارات والتصميم والتنفيذ والتحقق والتشغيل المستمر. ويجمع نهجها الشامل بين جميع الطبقات، بدءًا من الأجهزة والبرمجيات ووصولًا إلى أنظمة التبريد.
وتتميز منصة الحوسبة العنقودية GIGAPOD بقابلية توسع عالية، إذ تبدأ من خادم GPU واحد ويمكن توسيعها لتصل إلى 8 خزائن و32 عقدة GPU وإجمالي 256 وحدة GPU. ويتيح ذلك للمنصة دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، بالإضافة إلى الأبحاث العلمية المعقدة. وبالاقتران مع برنامج GPM (GIGABYTE POD Manager)، تتيح المنصة مراقبة حالة الأجهزة واستخدام الموارد في الوقت الفعلي، مع تخصيص موارد الحوسبة ديناميكيًا وفقًا للطلب، مما يعزز كفاءة إدارة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بدرجة كبيرة.
كما تتمتع GIGABYTE بخبرة تمتد لسنوات في تقنيات التبريد المتقدمة، بما في ذلك التكامل الكامل لحلول التبريد. ويضمن ذلك قدرة المؤسسات على تحسين كفاءة الطاقة والأداء في الوقت نفسه، مما يمهد الطريق لعمليات ذكاء اصطناعي مستدامة وجاهزة للمستقبل.
المرجع:
1. McKinsey & Company، طاقة الذكاء الاصطناعي: توسيع سعة مراكز البيانات لتلبية الطلب المتزايد
وتتميز منصة الحوسبة العنقودية GIGAPOD بقابلية توسع عالية، إذ تبدأ من خادم GPU واحد ويمكن توسيعها لتصل إلى 8 خزائن و32 عقدة GPU وإجمالي 256 وحدة GPU. ويتيح ذلك للمنصة دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، بالإضافة إلى الأبحاث العلمية المعقدة. وبالاقتران مع برنامج GPM (GIGABYTE POD Manager)، تتيح المنصة مراقبة حالة الأجهزة واستخدام الموارد في الوقت الفعلي، مع تخصيص موارد الحوسبة ديناميكيًا وفقًا للطلب، مما يعزز كفاءة إدارة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بدرجة كبيرة.
كما تتمتع GIGABYTE بخبرة تمتد لسنوات في تقنيات التبريد المتقدمة، بما في ذلك التكامل الكامل لحلول التبريد. ويضمن ذلك قدرة المؤسسات على تحسين كفاءة الطاقة والأداء في الوقت نفسه، مما يمهد الطريق لعمليات ذكاء اصطناعي مستدامة وجاهزة للمستقبل.
المرجع:
1. McKinsey & Company، طاقة الذكاء الاصطناعي: توسيع سعة مراكز البيانات لتلبية الطلب المتزايد
