تحديد الحجم المناسب لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي: مطابقة موارد GPU مع متطلبات النموذج
آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: 67% من فرق الذكاء الاصطناعي الصغيرة تخطئ في مواءمة العتاد الأول مع احتياجات أحمال العمل—حيث يبالغ 40% منها في التوفير أو ينقص فيه. أصبحت أداة Zoomer من Meta تولّد عشرات الآلاف من تقارير التحليل يومياً، لتصبح معياراً صناعياً. بحلول عام 2025، ستتطلب 76% من أحمال عمل الذكاء الاصطناعي المؤسسية تحسيناً آلياً للموارد. تبقى ذاكرة VRAM القيد الأساسي، لكن عرض نطاق PCIe وتخطيط NUMA وإنتاجية التخزين تحدد بشكل متزايد الأداء الفعلي.
أصبحت أداة Zoomer من Meta المعيار الفعلي عبر الشركة لتحسين أحمال عمل GPU، حيث تولّد عشرات الآلاف من تقارير التحليل يومياً.[^1] تعمل Zoomer عبر جميع أحمال التدريب والاستدلال، وتحقق تخفيضات في وقت التدريب وتحسينات كبيرة في QPS من خلال التصحيح والتحسين الذكي. تجسد الأداة نضج تحديد الحجم المناسب للأحمال من الضبط اليدوي إلى التحسين الآلي المستمر الذي يعمل على نطاق واسع.
تظهر الدراسات أن حوالي 67% من فرق الذكاء الاصطناعي الصغيرة تخطئ في مواءمة عتادها الأول مع احتياجات أحمال العمل الفعلية، حيث يبالغ 40% منها في التوفير أو ينقص فيه.[^2] تظهر هذه المشكلات عندما تركز الفرق فقط على VRAM وتتجاهل القيود المرتبطة مثل عرض نطاق PCIe وتخطيط NUMA وإنتاجية التخزين. تشير تحليلات السوق إلى أنه بحلول عام 2025، ستتطلب حوالي 76% من أحمال عمل الذكاء الاصطناعي المؤسسية شكلاً من أشكال التحسين الآلي للموارد للحفاظ على الفعالية من حيث التكلفة.[^3] تحوّل منهجية تحديد الحجم المناسب تخصيص موارد GPU من التخمين إلى منهجية هندسية.
فهم متطلبات أحمال العمل
يتطلب تحديد الحجم المناسب الفعّال فهم خصائص أحمال العمل عبر أبعاد موارد متعددة.
متطلبات الذاكرة
تحدد سعة VRAM أكبر نموذج يمكن أن يعمل على GPU دون تفريغ أو تقسيم. تنمو نماذج Transformer خطياً مع عدد المعاملات وطول السياق وحجم الدفعة. يتطلب نموذج بـ 7 مليار معامل بدقة FP16 حوالي 14 جيجابايت للأوزان فقط، بالإضافة إلى ذاكرة إضافية للتنشيطات وحالات المُحسِّن وذاكرة KV cache.
يؤثر عرض نطاق الذاكرة على الإنتاجية لأحمال العمل المقيدة بالذاكرة. غالباً ما تكون أحمال الاستدلال مقيدة بعرض نطاق الذاكرة بدلاً من سعة الحوسبة. توفر A100 عرض نطاق HBM بسرعة 2 تيرابايت/ثانية بينما توفر L40S بسرعة 864 جيجابايت/ثانية، مما يؤثر على إنتاجية الاستدلال بشكل متناسب للنماذج المقيدة بالذاكرة.
تختلف متطلبات سعة الذاكرة بشكل كبير بين التدريب والاستدلال. يتطلب التدريب ذاكرة لأوزان النموذج والتدرجات وحالات المُحسِّن والتنشيطات. يتطلب الاستدلال الأوزان وتنشيطات وقت الاستدلال فقط. قد يعمل نموذج يتطلب تدريباً على 8 وحدات GPU للاستدلال على وحدة GPU واحدة مع التحسين المناسب.
متطلبات الحوسبة
تحدد سعة FLOPS الحد الأقصى للإنتاجية لأحمال العمل المقيدة بالحوسبة. يميل تدريب النماذج الكبيرة نحو التشغيل المقيد بالحوسبة، مستفيداً من وحدات GPU ذات FLOPS الأعلى. تشبع عمليات المصفوفات الكثيفة موارد حوسبة GPU عند تكوينها بشكل صحيح.
تُظهر العمليات المتفرقة وعمليات الانتباه أنماط حوسبة مختلفة. يغيّر Flash attention والتحسينات المماثلة المفاضلة بين الحوسبة والذاكرة، محولةً بعض أحمال العمل من مقيدة بالذاكرة إلى مقيدة بالحوسبة. يجب أن يأخذ تحليل أحمال العمل في الاعتبار هذه التحسينات الخوارزمية.
يؤثر اختيار الدقة على متطلبات الذاكرة والحوسبة معاً. يستخدم التدريب بدقة FP16 وBF16 نصف ذاكرة FP32 مع زيادة الإنتاجية على نوى التنسور. يقلل التكميم بدقة INT8 وINT4 المتطلبات أكثر للاستدلال. الدقة المختارة لحمل العمل تشكل بشكل أساسي متطلبات العتاد.
متطلبات الربط البيني
تتطلب أحمال العمل متعددة GPU عرض نطاق ربط بيني يطابق استراتيجية التوازي. يتطلب التوازي التنسوري عبر وحدات GPU أعلى عرض نطاق، مستفيداً من عرض نطاق NVLink الإجمالي البالغ 900 جيجابايت/ثانية. يتحمل التوازي الأنبوبي عرض نطاق أقل مع زمن استجابة أعلى. يحتاج تزامن التدرجات في توازي البيانات إلى عرض نطاق معتدل يتناسب مع حجم النموذج.
قد تحتاج أحمال العمل على GPU واحدة أيضاً إلى عرض نطاق PCIe لتحميل البيانات. يقرأ تقديم الاستدلال عالي الإنتاجية مدخلات النموذج ويكتب المخرجات باستمرار. يوفر PCIe Gen5 سرعة 64 جيجابايت/ثانية التي يمكن أن يشبعها الاستدلال بدفعات كبيرة.
التحليل والقياس
يتطلب تحديد الحجم المناسب القياس بدلاً من الافتراض حول سلوك أحمال العمل.
أدوات التحليل
توفر NVIDIA Nsight Systems تحليلاً على مستوى النظام يُظهر نشاط CPU وGPU والربط البيني بمرور الوقت.[^4] يكشف عرض الخط الزمني عن فترات الخمول وإطلاق النواة ونقل البيانات. يحدد التحليل ما إذا كانت أحمال العمل مقيدة بالحوسبة أو بالذاكرة أو تعاني من اختناقات أخرى.
توفر Nsight Compute تحليلاً تفصيلياً على مستوى النواة يُظهر الإشغال المحقق وإنتاجية الذاكرة واستخدام الحوسبة.[^5] يحدد التحليل فرص التحسين داخل النوى الفردية. توجه الأداة تحسين الكود الذي يغير متطلبات العتاد.
يدمج PyTorch Profiler وTensorFlow Profiler التحليل في أطر عمل تعلم الآلة.[^6] يبسط التكامل تحليل أحمال عمل تعلم الآلة دون تعلم أدوات منفصلة. تكمل الرؤى الخاصة بإطار العمل التحليل على مستوى GPU.
المقاييس الرئيسية
تُظهر نسبة استخدام GPU أي جزء من الوقت ينفذ فيه GPU النوى. يشير الاستخدام المنخفض إلى اختناقات CPU أو مشكلات تحميل البيانات أو فترات خمول بين العمليات. يشير الاستخدام العالي إلى أن حمل العمل يستخدم GPU المخصص بفعالية.
يتتبع استخدام الذاكرة الذروة ومتوسط استهلاك الذاكرة. تحدد ذروة الذاكرة الحد الأدنى لمتطلبات ذاكرة GPU. يشير متوسط الذاكرة إلى إمكانية المشاركة أو تخصيص GPU أصغر إذا أمكن تقليل الذروات.
يقيس إشغال SM (معالج التدفق) مدى استخدام موارد الحوسبة بالكامل. يشير الإشغال المنخفض مع الاستخدام العالي إلى حمل إطلاق النواة. يمكن للتحسين تحسين الإنتاجية دون تغيير العتاد.
توحيد المعايير
توفر معايير MLPerf مقارنات موحدة لأحمال العمل عبر تكوينات العتاد.[^7] تغطي المعايير سيناريوهات التدريب والاستدلال مع نماذج تمثيلية. تمكّن نتائج MLPerf من مقارنة العتاد بموضوعية دون الاعتماد على ادعاءات تسويق البائعين.
حققت منصة NVIDIA أسرع وقت للتدريب في كل معيار من معايير MLPerf Training v5.1، مع ابتكارات عبر الشرائح والأنظمة والبرمجيات تمكّن من الريادة المستدامة في أداء التدريب.[^8] استبدل MLPerf v5.1 نماذج BERT-Large وStable Diffusion القديمة بـ Llama 3.1 8B وFLUX.1، مما يعكس المشهد المتطور لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.[^9]
منهجية تحديد الحجم المناسب
يتبع تحديد الحجم المناسب المنهجي عملية منظمة من المتطلبات إلى التحقق.
جمع المتطلبات
وثّق بنية النموذج بما في ذلك عدد المعاملات وأنواع الطبقات ومتطلبات الدقة. تقيّد البنية بشكل أساسي احتياجات الذاكرة والحوسبة. لنماذج اللغة الكبيرة ومحولات الرؤية ونماذج الانتشار ملفات موارد مختلفة.
حدد متطلبات الأداء بما في ذلك أهداف الإنتاجية واتفاقيات مستوى الخدمة لزمن الاستجابة وتوقعات حجم الدفعة. تحدد المتطلبات ما إذا كان التكوين كافياً، وليس فقط ما إذا كان يعمل. يظل التكوين الذي ينفذ لكنه يفشل في تحقيق أهداف زمن الاستجابة ناقص الحجم.
حدد متطلبات التوسع وتوقعات النمو. يجب أن تستوعب البنية التحتية نمو أحمال العمل المخطط له دون استبدال كامل. تحديد الحجم المناسب لحمل عمل اليوم مع التخطيط للغد يتجنب التقادم المبكر.
اختيار المرشحين
حدد خيارات GPU التي تطابق المتطلبات الأساسية. تصفي سعة الذاكرة الخيارات التي لا تستطيع استيعاب حمل العمل. تصفي قدرة الحوسبة الخيارات التي لا تستطيع تلبية متطلبات الإنتاجية. يحدد التقاطع المرشحين القابلين للتطبيق.
ضع في اعتبارك أجيال وبنيات GPU. توفر البنيات الأحدث مثل Blackwell أداءً أفضل لكل واط لكن بتكلفة اقتناء أعلى. توفر البنيات الأقدم مثل Ampere تكلفة أقل مع أداء كافٍ للعديد من أحمال العمل. تعتمد الاقتصاديات على خصائص حمل العمل ومدة النشر.
قيّم المفاضلات بين السحابة والمحلي. توفر السحابة مرونة لتجربة أنواع GPU متعددة قبل الالتزام. يوفر المحلي تكلفة طويلة المدى أقل لأحمال العمل المستدامة المتوقعة. تستخدم المناهج الهجينة السحابة للتجريب والمحلي للإنتاج.
اختبار التحقق
شغّل أحمال العمل الفعلية على تكوينات المرشحين وقِس الأداء الحقيقي. قد لا تمثل المعايير الاصطناعية سلوك حمل العمل الفعلي. يتحقق الاختبار التمثيلي للإنتاج من أن المرشحين يستوفون المتطلبات.
اختبر عند مستويات الحمل المتوقعة وما بعدها. قد تواجه التكوينات التي تؤدي جيداً تحت حمل خفيف صعوبات عند الاستخدام الكامل. يكشف اختبار الإجهاد عن حدود السعة قبل نشر الإنتاج.
قِس كفاءة التكلفة عبر المرشحين. قد تكلف GPU أغلى توفر 3 أضعاف الإنتاجية أقل لكل استدلال من GPU أرخص بإنتاجية أقل. يوجه تحليل التكلفة الإجمالية للملكية الاختيار النهائي.
التوسع التلقائي والتخصيص الديناميكي
يترك تحديد الحجم المناسب الثابت الموارد خاملة خلال فترات الطلب المنخفض. يضبط التخصيص الديناميكي الموارد لتتطابق مع الطلب الفعلي.
التوسع التلقائي الأفقي للحاويات
يوسع Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) عدد النسخ المتماثلة بناءً على المقاييس.[^10] تؤدي مقاييس استخدام GPU إلى قرارات التوسع. تتعامل المزيد من النسخ المتماثلة مع الحمل المتزايد بينما تقلل النسخ الأقل التكاليف خلال الفترات الهادئة.
يتطلب التوسع التلقائي المدرك لـ GPU مصادر مقاييس مناسبة. توفر NVIDIA DCGM مقاييس GPU التي يمكن لـ HPA استهلاكها من خلال محول Prometheus. يحدد خط أنابيب المقاييس من GPU إلى HPA استجابة التوسع.
KEDA والتوسع المدفوع بالأحداث
يمكّن KEDA (التوسع التلقائي المدفوع بالأحداث لـ Kubernetes) التوسع بناءً على المقاييس الخارجية وأطوال قوائم الانتظار.[^11] يمكن لأحمال الاستدلال التوسع بناءً على عمق قائمة انتظار الطلبات بدلاً من استخدام GPU. يوفر النهج المدفوع بالأحداث توسعاً أكثر استجابة لأحمال العمل المتقطعة.
يسهّل KEDA الإفراج التلقائي عن الحصص من خلال المطالبة بالحصص من أحمال العمل الخاملة. عندما ينتهي حمل عمل ولكن لا يُحذف، يراقب KEDA مقاييس الخمول ويؤدي إلى تقليص إلى صفر نسخ متماثلة، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف التشغيل.[^11]
المجدولات المدركة لـ GPU
تأخذ المجدولات الذكية في الاعتبار طوبولوجيا GPU عند وضع أحمال العمل. تستفيد المهام متعددة GPU من وحدات GPU ذات اتصال NVLink. يأخذ المجدول في الاعتبار طوبولوجيا الربط البيني إلى جانب توفر الموارد.
يستخدم AI Computing Broker من Fujitsu تنسيقاً مدركاً لوقت التشغيل، حيث يراقب أحمال العمل في الوقت الفعلي ويخصص وحدات GPU ديناميكياً حيث تكون أكثر حاجة.[^12] يمثل هذا النهج إعادة تفكير جوهرية من التخصيص الثابت نحو التحسين المستمر.
أخطاء تحديد الحجم المناسب الشائعة
ترتكب المؤسسات أخطاء متوقعة يمكن للمنهجية الصحيحة تجنبها.
المبالغة في التوفير
غالباً ما تحدد الفرق أكبر GPU متاحة "لتكون آمنة"، مما يهدر موارد كبيرة على أحمال عمل لا تتطلبها. نموذج يعمل جيداً على L4 يُنشر على H100 يهدر المال وسعة GPU عالية المستوى النادرة.
غالباً ما تنتج المبالغة في التوفير عن التحليل غير الكافي. تفترض الفرق أن أحمال العمل تحتاج أكثر مما تحتاجه فعلاً دون قياس. يكشف التحليل عن المتطلبات الفعلية التي غالباً ما تفاجئ الفرق التي تتوقع احتياجات أعلى.
نقص التوفير
تتسبب التكوينات ناقصة الحجم التي تعمل تقنياً لكنها تفشل في تحقيق أهداف الأداء في مشكلات تشغيلية مستمرة. تقبل الفرق التدريب البطيء أو زمن استجابة الاستدلال العالي بدلاً من الاعتراف بأخطاء تحديد الحجم الأولية.
تقلل قيود الذاكرة التي تفرض تفريغاً مفرطاً أو أحجام دفعات أصغر الإنتاجية الفعلية. قد توفر GPU أكبر قليلاً أداءً أفضل بشكل كبير من خلال إزالة هذه القيود.
تجاهل توازن النظام الكلي
التركيز فقط على مواصفات GPU مع تجاهل CPU والتخزين والشبكة يخلق اختناقات في النظام. تحميل البيانات الذي لا يستطيع تغذية وحدات GPU يهدر سعة GPU. اختناقات الشبكة أثناء التدريب الموزع تقلل التوسع الفعال.
حوالي 40% من الفرق تنقص في التوفير
