تحليل التكلفة لكل رمز: تحسين بنية GPU التحتية لاستدلال نماذج اللغة الكبيرة

آخر تحديث: 8 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: تستمر اقتصاديات الاستدلال في التحسن. أصبح H200 مع 141 جيجابايت من ذاكرة HBM3e متاحاً على نطاق واسع (30-40 ألف دولار للشراء، 2.15-6.00 دولار/ساعة سحابياً)، مما يتيح تشغيل نماذج 70B على وحدة GPU واحدة بدلاً من اثنتين H100 سابقاً. انخفضت أسعار H100 السحابية إلى 1.49-3.90 دولار/ساعة (مقارنة بـ 7-8 دولار/ساعة سابقاً). خفضت AWS أسعارها بنسبة 44% في يونيو 2025. تَعِد معمارية Blackwell GB200/GB300 بتحسينات 30 ضعفاً في الاستدلال لنماذج اللغة الكبيرة، رغم أن التخصيص لا يزال محدوداً. تستمر تطورات التكميم (FP4، INT4) في خفض تكاليف الرمز الواحد مع الحفاظ على الدقة.

كل كلمة ينتجها ChatGPT تكلف OpenAI مبلغ 0.00012 دولار، وهو رقم يحدد ما إذا كانت شركات الذكاء الاصطناعي ستنجو أم ستختفي في مقبرة نماذج الأعمال غير المستدامة.¹ تكتشف المؤسسات التي تنشر نماذج اللغة الكبيرة أن تكاليف الاستدلال، وليس نفقات التدريب، هي التي تهيمن على ميزانيات البنية التحتية مع قيام ملايين المستخدمين بتوليد مليارات الرموز يومياً. الفرق بين 0.0001 و0.001 دولار لكل رمز يترجم إلى ملايين في تكاليف البنية التحتية الشهرية، مما يجعل التحسين ضرورة للبقاء وليس مجرد تمرين على الكفاءة.

تحرق Anthropic مبلغ 2.7 مليون دولار يومياً لخدمة Claude للمستخدمين، حيث تستهلك تكاليف البنية التحتية 85% من الإيرادات رغم فرض أسعار مميزة.² ورد أن تكاليف البنية التحتية لـ Gemini من Google تتجاوز 5 مليارات دولار سنوياً، مما أجبر الشركة على تقييد استخدام المستوى المجاني ودفع المستخدمين نحو الاشتراكات المدفوعة.³ تصبح الاقتصاديات أكثر قسوة على نطاق واسع: خدمة مليار رمز يومياً بتكلفة 0.001 دولار لكل رمز تكلف 365 مليون دولار سنوياً، وهو ما يكفي لتمويل شركات ناشئة بأكملها.

يدفع سباق التسلح في الأجهزة التكاليف في اتجاهات متناقضة. توفر وحدات H100 GPU من NVIDIA أداء استدلال أفضل بثلاث مرات من A100 لكنها تكلف 2.5 ضعفاً، مما يخلق قرارات تحسين معقدة.⁴ يبرز عرض النطاق الترددي للذاكرة كعنق الزجاجة الحرج، حيث تتطلب النماذج 2 بايت من عرض النطاق الترددي للذاكرة لكل معامل لكل رمز، مما يجعل سرعة الذاكرة أهم من قوة الحوسبة.⁵ المؤسسات التي تختار خطأً تحبس نفسها في هياكل تكلفة تضمن الفشل بغض النظر عن نمو المستخدمين.

اقتصاديات الرموز تحدد جدوى الأعمال

يتطلب فهم تكاليف توليد الرموز تشريح عملية الاستدلال إلى أجزاء مكونة. تتضمن كل عملية توليد رمز تحميل أوزان النموذج من الذاكرة، وإجراء عمليات ضرب المصفوفات، وتطبيق آليات الانتباه، وتوليد توزيعات الاحتمالات. يتطلب نموذج ذو 70 مليار معامل مثل Llama 2 عرض نطاق ترددي للذاكرة يبلغ 140 جيجابايت لكل رمز بالدقة الكاملة، وهو ما يترجم مباشرة إلى وقت واستهلاك طاقة.⁶

يؤثر حجم الدفعة بشكل كبير على تكاليف الرمز الواحد من خلال توزيع النفقات الثابتة. خدمة الطلبات الفردية تهدر 90% من سعة GPU على عمليات نقل الذاكرة. تجميع 32 طلباً معاً يقلل تكاليف الرمز الواحد بنسبة 85% مع زيادة زمن الاستجابة بنسبة 20% فقط.⁷ تصبح المفاضلة بين كفاءة التكلفة وتجربة المستخدم قراراً تجارياً حاسماً يشكل تصميم البنية التحتية.

طول السياق يضاعف التكاليف بشكل أسي. سياق من 2,000 رمز يتطلب الحفاظ على مصفوفات انتباه تتناسب تربيعياً مع طول التسلسل. نافذة سياق GPT-4 البالغة 128,000 رمز تكلف 64 ضعفاً للمعالجة مقارنة بسياق 8,000 رمز، مما يفسر لماذا تفرض OpenAI أسعاراً مميزة للسياقات الممتدة.⁸ النماذج ذات سياقات المليون رمز تصبح غير قابلة للتطبيق اقتصادياً دون ابتكارات معمارية.

حجم النموذج يخلق دوال تدريجية في هياكل التكلفة. نموذج ذو 7 مليارات معامل يتسع في ذاكرة GPU واحدة، مما يتيح نشراً بسيطاً. نموذج ذو 70 مليار معامل يتطلب توازي النموذج عبر وحدات GPU متعددة، مما يضيف نفقات التزامن. نموذج ذو 175 مليار معامل يتطلب بنية تحتية متخصصة مع روابط عالية السرعة. كل قفزة في حجم النموذج تزيد تكاليف الرمز الواحد بمقدار 2-3 أضعاف فوق زيادة عدد المعاملات.⁹

متطلبات الدقة تقدم أكبر فرصة للتحسين. الدقة الكاملة FP32 توفر أقصى دقة لكنها تضاعف متطلبات عرض النطاق الترددي للذاكرة أربع مرات مقارنة بتكميم INT8. تقنيات التكميم الحديثة تحقق 99.5% من دقة الدقة الكاملة مع تقليل التكاليف بنسبة 75%.¹⁰ السباق لتطوير طرق تكميم أفضل يؤثر مباشرة على اقتصاديات نشر الذكاء الاصطناعي.

معمارية الأجهزة تشكل أساسيات التكلفة

اختيار GPU يحدد هياكل التكلفة الأساسية قبل بدء أي تحسين. يوفر H100 SXM من NVIDIA عرض نطاق ترددي للذاكرة يبلغ 3.35 تيرابايت/ثانية، ويخدم نماذج 70B بمعدل 100 رمز في الثانية.¹¹ يحقق A100 فقط 2 تيرابايت/ثانية، مما يحد من الإنتاجية إلى 60 رمزاً في الثانية لنفس النموذج. فرق الأداء البالغ 67% يترجم إلى تكاليف أقل للرمز الواحد بشكل متناسب رغم سعر شراء H100 الأعلى.

قيود سعة الذاكرة تفرض قرارات معمارية مكلفة. تحميل نموذج 70B بدقة FP16 يتطلب 140 جيجابايت من الذاكرة قبل احتساب KV cache والتنشيطات والنفقات العامة. H100 مع 80 جيجابايت يفرض توازي النموذج عبر وحدتي GPU، مما يضاعف التكاليف ويضيف نفقات الاتصال. H200 القادم مع 141 جيجابايت من الذاكرة يتيح الخدمة على GPU واحدة، مما يقلل تكاليف الرمز الواحد بنسبة 45%.¹²

يظهر MI300X من AMD كبديل فعال من حيث التكلفة مع 192 جيجابايت من ذاكرة HBM3 وعرض نطاق ترددي 5.3 تيرابايت/ثانية بنسبة 60% من سعر H100.¹³ السعة الإضافية للذاكرة تتيح خدمة نماذج أكبر دون عقوبات التوازي. يبلغ المتبنون الأوائل عن تكاليف أقل بنسبة 30% للرمز الواحد مقارنة بنشر H100، رغم أن عدم نضج منظومة البرمجيات يخلق تحديات تشغيلية. تتطلب المفاضلة بين توفير الأجهزة وتعقيد البرمجيات تقييماً دقيقاً.

يستهدف مسرّع Gaudi 3 من Intel أحمال الاستدلال تحديداً مع تحسينات معمارية لنماذج transformer. توفر الشريحة 128 جيجابايت من ذاكرة HBM2e مع عرض نطاق ترددي 3.7 تيرابايت/ثانية بينما تستهلك 600 واط فقط مقارنة بـ 700 واط لـ H100.¹⁴ تدعي Intel انخفاضاً بنسبة 40% في التكلفة الإجمالية للملكية لأحمال الاستدلال، رغم أن التوفر المحدود ودعم البرمجيات يقيدان الاعتماد.

الاستدلال المعتمد على CPU يفاجئ الكثيرين باقتصاديات تنافسية لسيناريوهات محددة. يمكن لمثيلات AWS Graviton4 مع 192 vCPU خدمة النماذج الأصغر بتكلفة 0.0008 دولار لكل ألف رمز، وهي تنافسية مع تسعير GPU للتطبيقات ذات الإنتاجية المنخفضة.¹⁵ يعمل هذا النهج للتطبيقات ذات حركة المرور المتقطعة حيث سيبقى استخدام GPU منخفضاً. المعماريات المختلطة CPU-GPU تحسن التكاليف من خلال توجيه الطلبات بناءً على حجم النموذج والإلحاح.

تحسينات البرمجيات تحقق تحسينات كبيرة

تقنيات التكميم تقلل التكاليف أكثر من أي ترقية للأجهزة. تكميم GPTQ يضغط النماذج إلى دقة 4 بت مع فقدان دقة ضئيل، مما يقلل متطلبات عرض النطاق الترددي للذاكرة بنسبة 87.5%.¹⁶ AWQ (التكميم الواعي للتنشيط) يحافظ على الأوزان المهمة بدقة أعلى بينما يكمم الأخرى بقوة، محققاً متوسط دقة 3 بت مع تدهور دقة أقل من 1%.¹⁷ تبلغ المؤسسات التي تنفذ التكميم عن تخفيضات في التكلفة بمقدار 4-6 أضعاف مع مقايضات جودة مقبولة.

تحسين KV cache يمنع انفجار الذاكرة في المحادثات متعددة الأدوار. PagedAttention يحاكي افتراضياً ذاكرة التخزين المؤقت مثل صفحات نظام التشغيل، مما يقلل هدر الذاكرة بنسبة 55%.¹⁸ Multi-Query Attention يشارك إسقاطات المفاتيح والقيم عبر رؤوس الانتباه، مما يقطع متطلبات التخزين المؤقت بمقدار 8 أضعاف.¹⁹ هذه التحسينات تتيح خدمة 10 أضعاف المستخدمين المتزامنين على نفس الأجهزة، مما يحسن بشكل كبير اقتصاديات الرمز الواحد.

الفك التخميني يسرع الاستدلال بمقدار 2-3 أضعاف دون أجهزة إضافية. نماذج المسودة الصغيرة تولد مرشحي الرموز التي تتحقق منها النماذج الكبيرة بالتوازي، مما يوزع تكاليف الحوسبة.²⁰ معماريات Medusa تضيف رؤوس فك متعددة للتنبؤ بعدة رموز في وقت واحد، محققة تسريعاً بمقدار 2.8 ضعف للفك الجشع.²¹ تعمل التقنيات بشكل جيد خاصة للمخرجات المهيكلة مثل توليد الكود حيث تكون الأنماط قابلة للتنبؤ.

التجميع الديناميكي يعظم استخدام الأجهزة من خلال دمج الطلبات ذات الأطوال المتفاوتة. التجميع المستمر يضيف طلبات جديدة إلى الدفعات الموجودة مع اكتمال الرموز، مع الحفاظ على استخدام GPU بنسبة 90%+ مقارنة بـ 40% مع التجميع الثابت.²² تتطلب التقنية جدولة متطورة لكنها تقلل تكاليف الرمز الواحد بنسبة 50% في عمليات النشر الإنتاجية.

توجيه النموذج يوجه الطلبات بذكاء إلى الموارد المناسبة. الاستعلامات البسيطة توجه إلى نماذج أصغر أو إصدارات مكممة، بينما تتلقى الطلبات المعقدة انتباه النموذج الكامل. معماريات خليط الخبراء تنشط فقط المعاملات ذات الصلة، مما يقلل الحوسبة بنسبة 85% مع الحفاظ على الجودة.²³ استراتيجيات التوجيه الذكية يمكن أن تقلل متوسط تكاليف الرمز الواحد بنسبة 60% مقارنة بخدمة جميع الطلبات بأكبر نموذج.

معمارية النشر تؤثر على التكاليف الإجمالية

النشر المركزي يركز الموارد في مجموعات ضخمة، محققاً وفورات الحجم من خلال البنية التحتية المشتركة. مجموعة من 1,000 GPU تخدم نماذج متعددة تحقق استخداماً بنسبة 85% من خلال التعدد الإحصائي.²⁴ تكاليف التبريد والطاقة والشبكات توزع عبر حوسبة أكثر، مما يقلل تكاليف الرمز الواحد بنسبة 25% مقارنة بعمليات النشر الموزعة. ومع ذلك، فإن زمن استجابة الشبكة ورسوم خروج البيانات تعوض التوفير للمستخدمين الموزعين جغرافياً.

النشر على الحافة يقرب الاستدلال من المستخدمين لكنه يجزئ الموارد. نشر 100 مجموعة أصغر بالقرب من المستخدمين يقلل تكاليف الشبكة وزمن الاستجابة لكنه يقلل الاستخدام إلى 40-50%.²⁵ كل موقع يتطلب بنية تحتية احتياطية ومراقبة وصيانة. عمليات النشر على الحافة عادة تكلف 2-3 أضعاف لكل رمز لكنها توفر تجربة مستخدم متفوقة وفوائد سيادة البيانات.

المعماريات الهجينة توازن التكلفة والأداء من خلال نشر مستويات نموذج مختلفة بشكل استراتيجي. النماذج الصغيرة تعمل في مواقع الحافة لاستجابات منخفضة زمن الاستجابة، بينما توجه الطلبات المعقدة إلى المجموعات المركزية مع النماذج الكبيرة. تساعد Introl المؤسسات في تصميم عمليات النشر الهجينة عبر مواقعنا العالمية البالغ عددها 257، مما يحسن المفاضلة بين التكلفة وتجربة المستخدم.

منصات الاستدلال بدون خادم مثل AWS Bedrock وGoogle Vertex AI تجرد تعقيد البنية التحتية لكنها تفرض أسعاراً مميزة. AWS Bedrock تكلف 0.008 دولار لكل ألف رمز لـ Llama 2 70B، أي 10 أضعاف تكلفة البنية التحتية المستضافة ذاتياً.²⁶ القسط يدفع مقابل صفر نفقات تشغيلية والتوسع الفوري، مما يكون منطقياً لأحمال العمل غير المتوقعة. المؤسسات ذات حركة المرور الثابتة توفر 70-80% من خلال إدارة بنيتها التحتية الخاصة.

استراتيجيات السحابة المتعددة تستغل تباينات الأسعار وتوفر الموارد الفورية عبر مقدمي الخدمات. مثيلات A100 الفورية من Azure تكلف 60% أقل من التسعير حسب الطلب مع توفر 95%.²⁷ خصومات الاستخدام الملتزم من Google Cloud تقلل التكاليف بنسبة 57% للالتزامات لمدة ثلاث سنوات.²⁸ منصات التنسيق المتطورة توجه الطلبات إلى أرخص بنية تحتية متاحة مع الحفاظ على مستويات الخدمة.

عمليات النشر الحقيقية تكشف أنماط التحسين

خدمة نسخ البودكاست من Spotify تُظهر التحسين العدواني في الإنتاج. تخدم الشركة Whisper Large V3 عبر 5,000 ساعة من الصوت اليومي، مولدة 50 مليون رمز. عمليات النشر الأولية على وحدات A100 GPU كلفت 18,000 دولار يومياً. تنفيذ تكميم INT8 والتجميع المستمر وFlash Attention خفض التكاليف إلى 4,500 دولار يومياً مع الحفاظ على دقة 99.2%.²⁹

مساعد التجار من Shopify يعرض اقتصاديات الذكاء الاصطناعي المحادثاتي. يتعامل النظام مع 10 ملايين محادثة يومية بمتوسط 20 دوراً لكل منها، مولداً 2 مليار رمز يومياً. يعمل على بنية H100 التحتية مع تخزين مؤقت وتوجيه متطورين، وتكلف الخدمة 450,000 دولار شهرياً. دون تحسينات، ستكلف نفس حمل العمل 2.1 مليون دولار، مما يُظهر تأثير التحسين المنهجي.³⁰

المؤسسات المالية تحسن بشكل مختلف بسبب القيود التنظيمية. يخدم مساعد أبحاث JPMorgan 50,000 محلل مع متطلبات زمن استجابة صارمة ودون مشاركة البيانات بين العملاء. ينشر البنك مثيلات نموذج مخصصة لكل مجموعة عملاء، مضحياً بكفاءة التجميع من أجل

[المحتوى مقتطع للترجمة]