لماذا نستخدم GPU لأعباء الذكاء الاصطناعي

ينفّذ الذكاء الاصطناعي الحساب نفسه على ملايين الأرقام. ويتألق GPU هنا لأنه يشغّل أعدادًا هائلة من هذه العمليات جنبًا إلى جنب.

يحتوي CPU على عدد قليل من الأنوية السريعة للمهام المتنوعة، بينما يستبدل GPU ذلك بآلاف الأنوية الأبسط المصممة من أجل التوازي الخام.

يتكوّن التدريب والاستدلال في الغالب من عمليات ضرب المصفوفات والعمليات على مستوى العناصر. وهذه هي الأنماط المنتظمة التي يبرع فيها GPU.

تؤدي إضافة متجهين كبيرين إلى ملايين عمليات الجمع المستقلة. ويمكن تشغيل كل منها في خيط GPU خاص بها من دون انتظار.

قد يبدأ GPU كل مهمة ببطء طفيف، لكنه ينهي عددًا هائلًا منها معًا. ويكون مكسبك في إجمالي معدل المعالجة.

تغذي وحدات GPU تلك الأنوية بذاكرة واسعة وسريعة جدًا. ويحافظ عرض النطاق المرتفع على تزويد آلاف الخيوط بالبيانات.

يكون المكسب الأكبر عندما يكون العمل كبيرًا ومنتظمًا. أما المهام الصغيرة أو الكثيفة بالتفرعات فقد تعمل بصورة أفضل على CPU.

تهدف Mojo إلى كتابة كود CPU وGPU بلغة واحدة. فتعبّر عن فكرة التوازي مرة واحدة، وتستهدف الجهاز الأنسب.

عادةً ما تفوّض Python العمل إلى مكتبات GPU من دون أن تتمكن من رؤية ما بداخلها. وتتيح لك Mojo كتابة النواة السريعة بنفسك بكود واضح.

تخيّل تعليمة واحدة تُسلّم إلى آلاف العاملين، يعمل كل منهم على شريحة بيانات خاصة به. تلك هي قوة GPU الأساسية.

لا يفيد GPU إلا إذا أبقيته مشغّلًا ومزوّدًا بالبيانات. وقد تؤدي حركة البيانات السيئة إلى محو المكسب، لذا يهم شكل عبء العمل.

عليك تحديد أعباء العمل التي تستفيد فعلًا من GPU.

يستبدل GPU عددًا قليلًا من الأنوية السريعة بآلاف الأنوية البسيطة، لذلك تعمل حسابات الموترات الكبيرة والمنتظمة بالتوازي لتحقيق معدل معالجة هائل. 🚀