Neocloud
ما هي نيوكلاود؟
نيوكلاود هي خدمة سحابية مصممة خصيصًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة عالية الأداء (HPC). وبالمقارنة مع منصات السحابة التقليدية التي تدعم مجموعة واسعة من تطبيقات تكنولوجيا المعلومات المؤسسية، تركّز نيوكلاود بدرجة أكبر على موارد الحوسبة المسرّعة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، إلى جانب الشبكات عالية السرعة، والتخزين عالي الأداء، والبنية التحتية المصممة لأعمال الحوسبة واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي.
يرتبط انتشار نيوكلاود ارتباطًا وثيقًا بالطلب المتزايد على وحدات معالجة الرسومات، مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي التوليدي. ويمكن للمؤسسات والشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ومطوّري النماذج الوصول إلى قدرات كبيرة من حوسبة وحدات معالجة الرسومات لتدريب النماذج وضبطها الدقيق وتنفيذ استدلال الذكاء الاصطناعي، من دون الحاجة أولًا إلى إنشاء مركز بيانات متكامل للذكاء الاصطناعي. لذلك أصبحت خدمة وحدات معالجة الرسومات (GPUaaS) من العروض المهمة لدى العديد من مزوّدي نيوكلاود.
تقدّر Gartner أنه بحلول عام 2030، من المتوقع أن يستحوذ مزوّدو نيوكلاود على حصة سوقية تبلغ 20% من سوق السحابة للذكاء الاصطناعي، الذي تبلغ قيمته 267 مليار دولار.
تقدّر Gartner أنه بحلول عام 2030، من المتوقع أن يستحوذ مزوّدو نيوكلاود على حصة سوقية تبلغ 20% من سوق السحابة للذكاء الاصطناعي، الذي تبلغ قيمته 267 مليار دولار.
السحابة التقليدية مقابل نيوكلاود
توفر السحابات العامة التقليدية أجهزةً افتراضية، ووحدات تخزين، وقواعد بيانات، وخدمات تحليلية، ومجموعة واسعة من الخدمات المُدارة. كما يقدم كبار مزودي الخدمات السحابية الآن مجموعة شاملة من خدمات GPU والذكاء الاصطناعي. لذلك، لا يكمن الفرق بين السحابات التقليدية ونيوكلاود في مجرد توافر وحدات GPU، بل في كيفية تصميم البنية التحتية الأساسية.
تُبنى نيوكلاود عادةً من البداية لتشغيل أعباء العمل كثيفة الاستخدام لوحدات GPU. وتركز على عناقيد GPU عالية الكثافة، وشبكات ذات نطاق ترددي عالٍ وزمن استجابة منخفض، ووصول أكثر مباشرة إلى موارد الحوسبة. كما يوفر بعض المزودين خوادم بنظام bare metal أو عناقيد GPU مخصصة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى تحكم أكبر في تكوينات الأجهزة أو إلى تدريب موزع واسع النطاق لنماذج الذكاء الاصطناعي.
في المقابل، توفر السحابات العامة فائقة النطاق منظومات برمجية أوسع، وخدمات مُدارة، وتوفراً عالمياً. ولا تهدف نيوكلاود إلى استبدال جميع أعباء العمل التي تُشغّل على السحابات التقليدية، بل توفر خياراً أكثر تخصصاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء التي تتطلب موارد كبيرة.
ما فوائد نيوكلاود؟
تتمثل إحدى أبرز فوائد نيوكلاود في إتاحة وصول سريع إلى إمكانات الحوسبة المتقدمة المستندة إلى وحدات معالجة الرسومات (GPU). إذ يمكن للمؤسسات الحصول على الموارد اللازمة لتدريب النماذج أو الاستدلال أو تنفيذ مشاريع محددة، من دون الحاجة أولًا إلى شراء كميات كبيرة من وحدات GPU ونشرها.
وبما أن البنية التحتية مصممة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، يمكن تحسين خوادم GPU عالية الكثافة، وروابط الربط البيني عالية السرعة، ووحدات التخزين عالية الأداء باعتبارها نظامًا متكاملًا. ويساعد ذلك على الحد من اختناقات الاتصال في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الموزعة. كما يمكن للمستخدمين التوسع من مثيلات GPU الفردية إلى عناقيد مخصصة وفقًا لمتطلبات الحوسبة لديهم.
النماذج الشائعة لخدمات نيوكلاود
يوفر مزودو نيوكلاود طرقًا مختلفة للوصول إلى موارد الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وذلك حسب مدة أعباء العمل والسعة وأنماط الاستخدام.
・المثيلات المحجوزة — حوسبة مخصصة للذكاء الاصطناعي لأعباء العمل المتوقعة
مصممة لأعباء العمل المتوقعة والممتدة زمنيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. يحجز المستخدمون سعة وحدات معالجة الرسومات أو موارد الحوسبة مسبقًا لضمان توافر وأداء أكثر اتساقًا، ما يجعل هذا النموذج مناسبًا لتدريب النماذج على نطاق واسع أو لاستدلال الذكاء الاصطناعي المستمر.
・المثيلات عند الطلب — الوصول بالدفع حسب الاستخدام إلى موارد حوسبة مشتركة للذكاء الاصطناعي
يحصل المستخدمون على وحدات معالجة الرسومات وموارد الحوسبة الأخرى من مجموعات مشتركة عند الحاجة، ويدفعون وفقًا للاستخدام الفعلي من دون التزام طويل الأجل. ويناسب هذا النموذج تطوير الذكاء الاصطناعي واختباره وضبط النماذج بدقة، بالإضافة إلى أعباء العمل ذات الطلب المتغير.
・المنصات عديمة الخوادم — خدمات ذكاء اصطناعي من دون إدارة مباشرة للبنية التحتية
يتولى المزود إدارة الأجهزة الأساسية وتوفير الموارد والتوسّع وإدارة دورة الحياة، ما يتيح للمطورين الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي وموارد الحوسبة من خلال منصة مُدارة أو واجهة برمجة تطبيقات، من دون إدارة الخوادم مباشرة. ويناسب هذا النموذج دمج نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة في تطبيقات الإنتاج.
كيف تساعد GIGABYTE؟
يتطلب توسيع نطاق نيوكلاود ما هو أكثر من مجرد إضافة وحدات معالجة الرسومات (GPU). إذ يجب توسيع نطاق الشبكات والتخزين والطاقة والتبريد وإدارة الأنظمة بالتوازي مع زيادة القدرة الحاسوبية.
توفر GIGABYTE مجموعة واسعة من المنتجات، بدءًا من خوادم GPU عالية الكثافة وصولًا إلى منصات الحوسبة بالذكاء الاصطناعي على مستوى الرفوف لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال واسع النطاق. وتدمج GIGAPOD الحوسبة باستخدام GPU والشبكات عالية السرعة والبنية التحتية في منصة قابلة للتوسع، بينما توفر GIGABYTE POD Manager (GPM) مراقبة مركزية للأنظمة وإدارة للموارد.
ومع استمرار ارتفاع استهلاك الطاقة والكثافة الحرارية لوحدات GPU، يمكن لتقنيات التبريد المتقدمة، مثل التبريد السائل المباشر (DLC)، أن تدعم عمليات النشر عالية الكثافة بشكل أكبر، ما يساعد مزودي نيوكلاود والخدمات السحابية على بناء بنية تحتية قابلة للتوسع للذكاء الاصطناعي.
