يُمكّن التدريب الموزع على عقدة واحدة مزودة بثمانية وحدات معالجة رسومية من نوع NVIDIA A100 أو H100 من معالجة أحمال عمل نماذج اللغات الكبيرة التي تتجاوز حد ذاكرة وحدة معالجة رسومية واحدة، وذلك من خلال الجمع بين تقنية NVLink عالية النطاق الترددي، والوصلات البينية السريعة، والتوازي على مستوى إطار العمل. يستخدم هذا الإعداد خادمًا واحدًا من فئة المؤسسات مزودًا بوحدات معالجة مركزية متعددة، ومساحات تخزين كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي، ووحدة تخزين NVMe لتوزيع البيانات ومعلمات النموذج عبر مجموعة وحدات المعالجة الرسومية، مما يسمح للفرق بتدريب أو ضبط نماذج تضم مليارات المعلمات بكفاءة عالية ضمن هيكل واحد أو كعنصر أساسي لمجموعات متعددة العقد.
ما هو التدريب الموزع باستخدام 8 × A100/H100 في عقدة واحدة؟
يعني التدريب الموزع باستخدام 8 وحدات معالجة رسومية A100 أو H100 في عقدة واحدة تشغيل خادم فعلي واحد مزود بثمانية وحدات معالجة رسومية من فئة المؤسسات، تتشارك في الذاكرة والحوسبة لتدريب نماذج كبيرة جدًا بحيث لا تتسع لها وحدة معالجة رسومية واحدة. تستخدم هذه العقد عادةً وحدات معالجة رسومية تدعم تقنية NVLink، ووحدات معالجة مركزية ذات عدد كبير من النوى، وذاكرة وصول عشوائي ECC ذات سعة كبيرة، بينما تقوم أطر التعلم العميق مثل PyTorch DDP وFSDP وDeepSpeed وHugging Face Accelerate بتقسيم النموذج والبيانات على مجموعة وحدات المعالجة الرسومية.
يُعد هذا التصميم مثاليًا لتدريب نماذج التعلم الآلي وضبطها بدقة، حيث يتم دمج البيانات والموترات والتوازي في مسار المعالجة لضمان انشغال جميع وحدات معالجة الرسومات الثمانية. ويحافظ التواصل الفعال داخل العقدة على انخفاض تكاليف التسلسل والمزامنة، بينما تضمن موارد الأجهزة في العقدة بقاء مسار التدريب بأكمله مقيدًا بقدرات الحوسبة بدلًا من نقص البيانات أو الذاكرة.
كيف تُسرّع عقدة الذكاء الاصطناعي ذات 8 وحدات معالجة رسومية تدريب نموذج التعلم الموجه بالتعلم؟
تعمل عقدة الذكاء الاصطناعي المزودة بثمانية وحدات معالجة رسومية على تسريع العمليات. تدريب LLM عن طريق تجميع VRAMيجمع هذا النظام بين قوة الحوسبة وعرض النطاق الترددي. فعلى سبيل المثال، توفر ثماني وحدات معالجة رسومية من طراز A100 أو H100 بسعة 80 جيجابايت معًا 640 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للرسومات (VRAM)، وهي كافية لاستضافة نماذج كبيرة أو استخدام تجزئة حالة التدرج والمُحسِّن المتقدمة. كما تُمكّن تقنية NVLink من توفير عرض نطاق ترددي بين وحدات المعالجة الرسومية يتجاوز بكثير عرض النطاق الترددي القياسي لـ PCIe، مما يُسرّع عمليات التدرج المُجمّعة بالكامل وعمليات المعالجة المتوازية للموترات بشكل ملحوظ.
داخل العقدة، يقوم نظام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة بتغذية دفعات صغيرة ونقاط تحقق النموذج بكفاءة، بينما تعمل بنية وحدة معالجة الرسومات وتصميم الربط البيني على تقليل اختناقات التسلسل. من خلال ربط مراحل خط الأنابيب، والرتب المتوازية للموترات، والعمال المتوازيين للبيانات عبر البطاقات الثماني، يحقق النظام إنتاجية أعلى ودورات تدريب أقصر، مما يتيح تجربة ونشر نماذج اللغة واسعة النطاق بشكل أسرع.
كيف تتم مزامنة الأجهزة عندما تتجاوز النماذج سعة ذاكرة وحدة معالجة الرسومات الواحدة؟
عندما تتجاوز النماذج سعة ذاكرة وحدة معالجة الرسومات الواحدة، يعتمد تزامن الأجهزة على كلٍ من البنية الفيزيائية والتوازي على مستوى البرمجيات. تحدد اللوحة الأم للخادم وبنية PCIe/NVLink كيفية ربط وحدات معالجة الرسومات ببعضها؛ تستخدم عقد A100/H100 الحديثة مقابس متعددة لوحدات معالجة الرسومات تدعم NVLink ومسارات PCIe بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات، مما يحافظ على انخفاض زمن استجابة الاتصال.
تقوم الأطر بتقسيم النموذج باستخدام التوازي بين النموذج/الموتر/خط الأنابيب، وتوزيع البيانات بالتوازي عبر وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، بينما تعمل أدوات التزامن الأساسية مثل NCCL allreduce وallgather وreduce-scatter على معالجة تدرجات الإحداثيات والمعلمات. وتُستخدم تقنيات مثل ZeRO-2/3 أو FSDP shard optimizer states لتقليل الضغط على ذاكرة كل وحدة معالجة رسومات والحفاظ على توازن العقدة. يضمن هذا المزيج بقاء وحدات معالجة الرسومات الثمانية A100 أو H100 متزامنة حتى عندما لا تستطيع أي بطاقة بمفردها استيعاب النموذج الكامل.
لماذا يعتبر NVLink أمرًا بالغ الأهمية في إعداد عقدة واحدة بثمانية وحدات معالجة رسومية؟
يُعدّ NVLink بالغ الأهمية لأنه يوفر بنية نقل بيانات عالية النطاق الترددي ومنخفضة زمن الاستجابة بين وحدات معالجة الرسومات، مما يحل محلّ الاتصال الأبطأ القائم على PCIe. في عقدة 8-A100/H100، يمكن لـ NVLink توفير مئات الجيجابايت في الثانية من النطاق الترددي ثنائي الاتجاه لكل وحدة معالجة رسومات، مما يُمكّن من عمليات نقل سريعة لخوارزميات التدرج والتكامل المتوازية للموترات، والتي قد تتوقف لولا ذلك على مسارات PCIe.
من خلال تركيز الاتصالات المكثفة داخل العقدة - مثل تقسيمات الموترات المتوازية، وتنشيطات النماذج المتوازية، وتحديثات المعلمات - عبر NVLink، يحافظ النظام على عرض نطاق PCIe لتدفق البيانات بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات، وللمهام التي تعتمد بشكل كبير على الإدخال/الإخراج. يزيد هذا الفصل من قابلية التوسع ويقلل من عائق الاتصال الذي غالبًا ما يحد من إنتاجية التدريب. بالنسبة لتدريب نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق، تُعدّ التخطيطات المُهيأة لـ NVLink بنفس أهمية عدد وحدات معالجة الرسومات.
كيف تختار بين A100 و H100 للتدريب على LLM أحادي العقدة؟
يعتمد اختيار معالج الرسوميات A100 أو H100 لتدريب نماذج التعلم الآلي أحادية العقدة على الميزانية وحجم النموذج المستهدف ومتطلبات الأداء. تظل معالجات الرسوميات A100 المزودة بذاكرة SXM بسعة 80 جيجابايت خيارًا اقتصاديًا للتدريب واسع النطاق والضبط الدقيق، مع أداء قوي في FP16/TF32 ودعم كامل لأطر العمل المتطورة عبر أدوات PyTorch وDeepSpeed وHugging Face.
توفر وحدة H100 نطاقًا تردديًا أعلى للذاكرة، ونوى معالجة موترية مُحسّنة لـ FP8 وFP16، واتصال PCIe من الجيل الخامس، مما يُسرّع مزامنة التدرج وتحميل البيانات في البيئات الموزعة. ولضبط نماذج تتجاوز 70 مليار نموذج باستخدام استراتيجيات التجزئة مثل ZeRO-3 أو FSDP، قد تكون عقدة H100 ثمانية أسرع بعدة مرات من عقدة A100 مكافئة. يُمكن لـ WECENT مساعدتك في تقييم خصائص أحمال العمل والتكلفة الإجمالية للملكية لاختيار سلسلة وحدات معالجة الرسومات المناسبة لعقدتك.
الجدول: مقارنة بين A100 و H100 في عقد LLM ذات 8 وحدات معالجة رسومية
ما هي منصة الخادم الأنسب لثمانية عقد من نوع A100/H100؟
يجب أن تجمع منصات الخوادم التي تدعم 8 وحدات معالجة رسومية A100/H100 بين تصميمات وحدات معالجة رسومية كثيفة، وتوصيل طاقة عالي، وتصميم حراري متين. تشمل الخيارات الرائدة Dell PowerEdge XE9680 وHPE ProLiant DL380 Gen11 وDL380a Gen12، وغيرها من خوادم الرفوف عالية الكثافة المعتمدة خصيصًا لـ 8 وحدات معالجة رسومية SXM5 أو SXM4. توفر هذه المنصات مسارات PCIe-Gen4/5 متعددة، ولوحات خلفية NVLink، وأنظمة طاقة وتبريد احتياطية لأحمال العمل الثقيلة المستمرة.
كما أنها تتكامل مع أنظمة التخزين الفرعية للمؤسسات مثل PowerScale وPowerStore وHPE Nimble، مما يجعلها مناسبة للتدريب والاستدلال الإنتاجي على حد سواء. تقدم WECENT تكوينات مُخصصة لهذه المنصات، بما في ذلك تحديد حجم الذاكرة، والتخزين القائم على NVMe، وتصميمات مُحسّنة لبنية وحدة معالجة الرسومات (GPU)، بحيث تحصل المؤسسات على عقدة متعددة وحدات معالجة الرسومات جاهزة للاستخدام بدلاً من نموذج أولي يتم تجميعه يدويًا.
كيف يمكنك تحسين إعدادات NCCL والإطار لعقد 8-GPU؟
يبدأ تحسين إعدادات NCCL والإطار العملي بمواءمة تخطيط وحدة معالجة الرسومات (شبكة NVLink، وبنية PCIe) مع تكوينات مجموعات العمليات والتوازي الموتري. بالنسبة للتدريب الموزع القائم على PyTorch، يتم ضبط متغيرات البيئة مثل NCCL_P2P_DISABLE or NCCL_SOCKET_IFNAME يمكن أن يساعد ذلك في تجنب الاختناقات، مع زيادة NCCL_MIN_NCHANNELS يمكن تحسين استخدام القنوات المتوازية على مجموعات A100/H100.
على مستوى إطار العمل، تتيح لك مكتبات التعلم العميق مثل DeepSpeed وFSDP وHugging Face Accelerate ضبط حجم العالم المتوازي للموتر، وأحجام الدفعات الصغيرة، وخطوات تراكم التدرج، بحيث تبقى ذاكرة كل وحدة معالجة رسومية (GPU) وقدرتها الحسابية مُستغلة بالكامل. يمكن لمهندسي WECENT توفير نصوص ضبط مُستندة إلى معايير الأداء، ومُصممة خصيصًا لعقدة 8 وحدات معالجة رسومية لديك، مما يساعدك على تحقيق كفاءة عالية في التوسع قبل الانتقال إلى مجموعات متعددة العقد.
ما هو دور PCIe و NVMe في عقدة LLM ذات 8 وحدات معالجة رسومية؟
تؤدي تقنيتا PCIe وNVMe دورًا بالغ الأهمية في ضمان نقل البيانات بسرعة بين وحدات التخزين ووحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. في عقدة ذكاء اصطناعي مزودة بثمانية وحدات معالجة رسومات، تنقل مسارات PCIe دفعات البيانات ونقاط التحقق من النماذج وتدفقات التسجيل؛ وتعمل بنى PCIe من الجيل الرابع/الخامس على الخوادم الحديثة المتوافقة مع A100/H100 على تقليل اختناقات وحدة المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات أثناء تحميل البيانات المتكرر وإنشاء نقاط التحقق.
يُسرّع التخزين المحلي القائم على تقنية NVMe أو التخزين المشترك عالي الأداء عملية استيعاب البيانات، ويتيح عمليات قراءة/كتابة سريعة لنقاط التحقق، وهو أمر ضروري لمرونة التدريب الموزع. ويساعد الجمع بين تخزين NVMe السريع ومخازن ذاكرة وحدة المعالجة المركزية الكبيرة وشبكات RDMA نظام 8 وحدات معالجة رسومية على التركيز على الحوسبة بدلاً من عمليات الإدخال/الإخراج، مما يزيد من إنتاجية التدريب ويقلل من وقت التقارب.
كيف يمكنك التوسع من عقدة واحدة تحتوي على 8 وحدات معالجة رسومية إلى مجموعات متعددة العقد؟
يتطلب التوسع من عقدة واحدة بثمانية وحدات معالجة رسومية إلى مجموعات متعددة العقد ترقية الشبكة بين العقد مع الحفاظ على بنية الشبكة داخل العقدة الواحدة. يمكن أن تكون عقدة واحدة من نوع 8-A100/H100 بمثابة الوحدة الأساسية؛ حيث تقوم مجموعات العقد المتعددة بتكرار هذه الوحدة وربط العقد عبر تقنية InfiniBand NDR/EDR عالية السرعة أو 200-400 جيجابت إيثرنت مع RDMA عبر إيثرنت متقارب (RoCE).
على مستوى البرمجيات، تُضيف أُطر عمل مثل DeepSpeed وMegatron-LM وFSDP مراحل متوازية للبيانات ومراحل متوازية لخطوط المعالجة عبر العُقد، بينما يُنسق NCCL عمليات التجميع والاختزال الشاملة. ويضمن التخطيط الطوبولوجي السليم - أي ربط رتب وحدات معالجة الرسومات بعُقد NUMA وبطاقات الشبكة - توسعًا شبه خطي مع إضافة العُقد. يُمكن لـ WECENT المساعدة في تصميم مجموعات العُقد المتعددة والتحقق من صحتها، بما في ذلك تخطيطات الرفوف، والتمديدات، وتحديد حجم بنية الشبكة.
كيف يمكنك إدارة دورات الطاقة والتبريد والتحديث؟
تتطلب إدارة الطاقة والتبريد في عقدة تضم 8 وحدات معالجة رسومية (GPU) مصادر طاقة مناسبة، ودوائر احتياطية، وتدفق هواء عالي التدفق (CFM). قد تستهلك عقدة H100 بكامل طاقتها عدة كيلوواط، لذا فإن وحدات توزيع الطاقة (PDU) وأدوات مراقبة الطاقة وأجهزة الاستشعار الحراري ضرورية. غالبًا ما تُستخدم أنظمة التبريد السائل أو تصميمات تدفق الهواء المُحسّنة للغاية في خوادم مراكز البيانات للحفاظ على درجات حرارة وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ووصلات الربط البيني ضمن الحدود المسموح بها.
تُصبح دورات الترقية أسهل عند اعتماد نموذج خادم واحد مزود بثمانية وحدات معالجة رسومية، مثل سلسلة Dell PowerEdge XE أو HPE ProLiant DL380 Gen11/Gen12، والتعاون مع مورد لمعدات تكنولوجيا المعلومات مثل WECENT الذي يوفر وحدات معالجة رسومية ووحدات تخزين وبرامج ثابتة متوافقة. يتيح لك هذا استبدال وحدات المعالجة الرسومية أو إضافة وحدات دون الحاجة إلى إعادة تصميم البنية التحتية بالكامل.
كيف يمكن لـ WECENT مساعدتك في نشر عقد الذكاء الاصطناعي متعددة وحدات معالجة الرسومات؟
تساعد WECENT المؤسسات على نشر وحدات الذكاء الاصطناعي متعددة وحدات معالجة الرسومات (GPU) من خلال توفير أجهزة معتمدة ومضمونة المصدر من Dell وHPE وLenovo وHuawei وCisco، بالإضافة إلى وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100/H100 ووحدات تخزين عالية الأداء. وبصفتها موردًا معتمدًا لمعدات تكنولوجيا المعلومات، تقدم WECENT تكوينات مخصصة - تشمل أنوية وحدة المعالجة المركزية، وسعات الذاكرة، وسعة NVMe، وبنية وحدة معالجة الرسومات - مصممة خصيصًا لأحمال عمل تدريب واستدلال نماذج التعلم العميق الموزعة.
إلى جانب توفير الأجهزة، تقدم WECENT الدعم لعملائها بدءًا من الاستشارة الأولية مرورًا بالتركيب والصيانة وصولًا إلى الدعم الفني المستمر. بالنسبة لمختبرات الأبحاث ومراكز البيانات والشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، يعني هذا تسريع عملية الإنتاج، وتقليل مخاطر التكامل، وتسهيل عمليات التحديث المستقبلية عند الانتقال من عقدة واحدة بثمانية وحدات معالجة رسومية إلى مجموعة متعددة العقد قادرة على تدريب نماذج ذات تريليونات المعلمات.
جدول: خيارات عقدة التدريب ذات 8 وحدات معالجة رسومية التي قدمتها WECENT
آراء خبراء WECENT
يقول أحد القادة التقنيين في WECENT: "إن بناء عقدة A100/H100 ثمانية معالجات رسومية لا يقتصر على مجرد تركيب ثماني بطاقات، بل يتعلق بمواءمة البنية، والتبريد، والتوازي البرمجي بحيث تُسهم كل وحدة معالجة رسومية في زيادة الإنتاجية بدلاً من التنافس على النطاق الترددي. عندما يتواصل معنا العملاء لعرض حالات استخدام تدريب نماذج التعلم الآلي الموزعة، نبدأ برسم خريطة لحجم النموذج، وبنية الدُفعات المتوقعة، واستراتيجية نقاط التحقق على تصميم عقدة ثمانية معالجات رسومية، ثم نتحقق من صحة أنماط الاتصال باستخدام معايير NCCL وأطر العمل. هذا النهج يحوّل تصميمًا قويًا لعقدة واحدة إلى قالب قابل للتكرار لمجموعات متعددة العقد."
ويضيف الخبير: "يتمثل دور WECENT في سد الفجوة بين الأجهزة العامة وأحمال العمل الحرجة للذكاء الاصطناعي. فمن خلال الجمع بين خوادم المؤسسات من Dell وHPE وLenovo وغيرها مع وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100/H100 ووحدات تخزين NVMe، ثم ضبط إعدادات PCIe وNVLink وNCCL، نساعد المؤسسات على نشر بنية تحتية تدريبية عالية الأداء وطويلة الأمد بدلاً من النماذج الأولية المؤقتة."
النقاط الرئيسية والنصائح العملية
لبناء عقدة تدريب موزعة فعّالة مزودة بثمانية وحدات معالجة رسومية من طراز A100 أو H100، ركّز على خوادم كثيفة تدعم تقنية NVLink، ووحدات تخزين PCIe وNVMe عالية النطاق الترددي، والتوازي على مستوى البرمجيات مثل استراتيجيات البيانات، والموترات، وخطوط الأنابيب، والتجزئة. استخدم ضبطًا متوافقًا مع NCCL ومنصات خوادم موحدة بحيث يمكن توسيع كل عقدة من العقد الثمانية لاحقًا لتصبح مجموعة متعددة العقد لنماذج ذات تريليونات المعلمات.
بالنسبة لفرق الذكاء الاصطناعي والشركات، تُسهم الشراكة مع مورد متخصص لمعدات تكنولوجيا المعلومات مثل WECENT في تسريع عملية النشر بشكل كبير وتقليل المخاطر التشغيلية. تجمع WECENT بين الأجهزة المضمونة الجودة، والتكوينات المخصصة، والضبط الاحترافي لضمان أن توفر عقدة الذكاء الاصطناعي ذات 8 وحدات معالجة رسومية إنتاجية تدريب عالية منذ اليوم الأول، وتدعم التحديثات والتوسعات على المدى الطويل.
الأسئلة الشائعة
س: هل يمكن لعقدة A100 ذات 8× تدريب نموذج LLM ذي 70 مليار معلمة من الصفر؟
نعم، يمكن لعقدة A100 ثمانية تدريب نموذج خطي للتعلم (LLM) ذي 70 مليار مُعامل من الصفر باستخدام استراتيجيات موزعة مثل التوازي الموتري والتوازي الخطي مع خوارزميتي ZeRO أو FSDP. يعتمد وقت التدريب على حجم الدفعة، ومعدل نقل البيانات، وكفاءة الإطار، ولكن إجمالي ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM) وعرض نطاق NVLink للعقدة يكفيان لهذا الحجم.
س: متى يجب أن أنتقل من 8 عقد A100 إلى 8 عقد H100؟
انتقل من 8 وحدات A100 إلى 8 وحدات H100 عندما تحتاج إلى تكرار أسرع على خوارزميات LLM التي تتجاوز 70 مليار، أو تستفيد من دعم FP8، أو تتطلب نطاق ترددي أعلى بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات عبر PCIe Gen5. تُعد H100 خيارًا جذابًا بشكل خاص إذا كان فريقك يُجري تجارب ضبط دقيقة بشكل متكرر أو يخطط للتوسع إلى مجموعات متعددة العقد.
س: كيف تدعم WECENT المؤسسات التي تستخدم عمليات نشر متعددة وحدات معالجة الرسومات؟
تُقدّم WECENT دعمًا شاملاً، يشمل اختيار الخوادم، وتكوين وحدات معالجة الرسومات والتخزين، وإرشادات التثبيت، والصيانة الدورية. وبصفتها موردًا معتمدًا لمعدات تكنولوجيا المعلومات لشركات Dell وHPE وLenovo وHuawei وCisco، تُقدّم WECENT أيضًا خيارات تصنيع المعدات الأصلية (OEM) والتخصيص، ما يُمكّن الشركاء من تزويد عملائهم بوحدات ذكاء اصطناعي عالية الأداء تحمل علاماتهم التجارية.
س: هل تتطلب عقدة واحدة تحتوي على 8 وحدات معالجة رسومية رفًا كاملاً لمركز البيانات؟
عادةً ما تتناسب وحدة معالجة الرسومات ذات 8 وحدات معالجة رسومية مع خادم رفّي بحجم 4U أو 5U، ولكنها مع ذلك تتطلب طاقة وتبريدًا وكابلات شبكة مناسبة. بإمكان WECENT مساعدتك في تصميم تخطيطات الرفوف وتحديد أحجام دوائر الطاقة لضمان تشغيل وحدة معالجة الرسومات ذات 8 وحدات معالجة رسومية بكفاءة عالية في بيئة مركز بيانات قياسية.
س: هل يمكنني لاحقًا تحويل عقدة تدريب مكونة من 8 وحدات معالجة رسومية إلى عقدة استدلال؟
نعم؛ يمكن إعادة استخدام عقدة A100/H100 ذات 8 وحدات معالجة رسومية، المصممة أصلاً للتدريب، لأغراض الاستدلال من خلال تعديل أحجام الدُفعات، وتوازي النماذج، وأطر العمل المُستخدمة مثل vLLM أو TGI. تظل بنية NVLink وبنية التخزين الأساسية قيّمة، لذا تعيد العديد من المؤسسات استخدام عقد التدريب الخاصة بها للاستدلال الإنتاجي عالي الإنتاجية.