إدارة البرامج الثابتة وبرامج التشغيل لوحدات معالجة الرسومات: صيانة أساطيل تضم أكثر من 10,000 وحدة GPU
تم التحديث في 11 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: تقوم شركة ByteDance ببناء نظام الكشف التلقائي عن الأعطال والتعافي السريع بعد اكتشاف أن وحدات GPU المتباطئة تبطئ مهام التدريب الموزع بأكملها. يُعد فرع برنامج التشغيل R580 (أغسطس 2025) الأخير الذي يدعم معماريات Pascal/Volta. يمثل CUDA 12 الإصدار الأخير الذي يدعم V100—حيث يزيل CUDA 13+ تجميع Pascal/Volta. تقوم ميزة CDMM الجديدة بنقل إدارة ذاكرة GPU من نظام التشغيل إلى برنامج التشغيل لمنصات GB200.
يمكن لوحدة GPU واحدة متباطئة أن تبطئ مهمة تدريب موزعة كاملة عبر آلاف العقد. تعلمت ByteDance بالطريقة الصعبة أنه على مستوى مجموعات تضم عشرات الآلاف من وحدات GPU، تصبح أعطال البرمجيات والأجهزة شبه حتمية وليست استثنائية.[^1] قامت الشركة ببناء إطار عمل تدريب قوي يتيح الكشف التلقائي عن الأعطال والتعافي السريع مع الحد الأدنى من التدخل البشري، لأن تكلفة الأعطال والتباطؤ في تدريب النماذج الكبيرة باهظة للغاية.[^2] تتطلب إدارة أساطيل GPU على مستوى المؤسسات نهجاً منظماً لإدارة دورة حياة البرامج الثابتة وبرامج التشغيل، وهو ما تقلل معظم المؤسسات من شأنه حتى تفرض حوادث الإنتاج الاهتمام بالمسألة.
تحتفظ NVIDIA بثلاثة فروع مختلفة لبرامج التشغيل لوحدات GPU في مراكز البيانات: فرع الميزات الجديدة للمتبنين الأوائل الذين يختبرون القدرات الجديدة، وفرع الإنتاج الذي يقدم تحسينات في الأداء مع دعم يصل إلى عام واحد، وفرع الدعم طويل الأمد الذي يعطي الأولوية للاستقرار مع دعم ممتد لمدة ثلاث سنوات.[^3] يمثل فرع برنامج التشغيل R580، الذي صدر في أغسطس 2025، الأخير الذي يدعم معماريات Pascal (P4 وP100) وVolta (V100).[^4] تواجه المؤسسات التي تشغل أجيالاً أقدم من وحدات GPU قرارات هجرة إجبارية مع تضييق NVIDIA لدعم المعماريات في فروع برامج التشغيل الأحدث.
مصفوفة توافق برامج التشغيل
يتطلب كل إصدار من CUDA Toolkit حداً أدنى من إصدار برنامج التشغيل، مما يخلق مصفوفة توافق تزداد تعقيداً مع دمج المجموعات لأجيال متعددة من وحدات GPU. يوفر برنامج تشغيل CUDA توافقاً عكسياً، مما يعني أن التطبيقات المجمعة لإصدار معين من CUDA تستمر في العمل على إصدارات برامج التشغيل اللاحقة.[^5] يُثبت التوافق الأمامي أنه أكثر تحدياً: غالباً ما تتطلب ترقية CUDA Toolkits ترقيات برامج التشغيل التي قد لا تدعم معماريات GPU الأقدم.
قدم برنامج التشغيل R580 إدارة الذاكرة المتماسكة القائمة على برنامج التشغيل (CDMM) لمنصات GB200، مما ينقل إدارة ذاكرة GPU من نظام التشغيل إلى برنامج التشغيل.[^6] توصي NVIDIA بأن تقوم مجموعات Kubernetes بتمكين CDMM لحل مشكلات الإبلاغ الزائد المحتملة عن الذاكرة. توضح ميزات مثل CDMM كيف تؤثر تحديثات برامج التشغيل بشكل متزايد ليس فقط على الأداء ولكن على سلوك البنية التحتية الأساسي.
برامج تشغيل الإنتاج مقابل التطوير
تقوم NVIDIA بتجميع برامج التشغيل مع CUDA Toolkit لراحة التطوير، لكن الشركة تحذر صراحة من استخدام برامج التشغيل المجمعة في بيئات الإنتاج، خاصة مع وحدات Tesla GPU.[^7] تتطلب عمليات نشر الإنتاج تثبيت وإدارة برامج التشغيل بشكل منفصل، مما يضيف تعقيداً تشغيلياً تخفيه بيئات التطوير.
عندما تصبح إصدارات مكتبة CUDA غير متوافقة مع برامج تشغيل NVIDIA المثبتة، تصبح عقد GPU غير متاحة لأعباء العمل.[^8] يتطلب الحل ترقيات برامج التشغيل، لكن ترقية برامج التشغيل عبر آلاف العقد دون تعطيل المهام الجارية تتطلب تنسيقاً دقيقاً قلما تخطط له المؤسسات بشكل كافٍ.
جداول إيقاف دعم المعماريات
يمثل CUDA Toolkit 12 الإصدار الأخير الذي يدعم معماريات Pascal وVolta.[^9] أزالت NVIDIA التجميع غير المتصل ودعم المكتبات لهذه المعماريات بدءاً من CUDA Toolkit 13.0. تواجه المؤسسات التي لا تزال تشغل أساطيل V100 موعداً نهائياً محدداً: الاستمرار مع CUDA 12 إلى أجل غير مسمى أو إيقاف أجهزة لا تزال قادرة على العمل الحسابي.
تخلق دورة الإيقاف ضغط تخطيط عبر الصناعة. لا تزال وحدات V100 GPU تتعامل مع العديد من أعباء عمل الاستدلال بكفاءة، لكن قيود برامج التشغيل ومجموعات الأدوات ستحد بشكل متزايد من خيارات البرمجيات. يجب على فرق تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات تتبع إعلانات الإيقاف ومراعاة دورات حياة المعماريات في تخطيط تحديث الأجهزة.
إدارة الأسطول على نطاق واسع
تتطلب إدارة برامج تشغيل GPU عبر آلاف العقد أدوات وعمليات تختلف جوهرياً عن إدارة عشرات محطات عمل المطورين. يثبت مزيج أعباء العمل في بيئات المؤسسات أنه متنوع، ويجب أن تخدم وحدات GPU فرقاً متعددة من خلال المشاركة الديناميكية.[^10] يجب أن تستوعب إدارة برامج التشغيل المتطلبات المتنوعة دون إنشاء تعارضات في الإصدارات.
NVIDIA Fleet Command
توفر NVIDIA Fleet Command إدارة مركزية لعمليات نشر GPU الموزعة، صُممت أصلاً لبيئات الحافة لكنها قابلة للتطبيق على أساطيل مراكز البيانات.[^11] توفر المنصة توفير الأنظمة عن بُعد، والتحديثات عبر الهواء، والمراقبة والتنبيه، وتسجيل التطبيقات عبر آلاف المواقع.
تعمل Fleet Command على معمارية الثقة الصفرية مع أمان متعدد الطبقات يشمل سجلات التطبيقات الخاصة، وتشفير البيانات أثناء النقل وفي حالة السكون، والتمهيد الآمن المُقاس.[^12] يوفر نموذج الأمان المُدار مراقبة مستمرة مع إصلاحات الأخطاء والتصحيحات الآلية، مما يقلل العبء التشغيلي للمؤسسات التي تفتقر إلى فرق مخصصة للبنية التحتية لـ GPU.
تقوم المنصة بتوسيع نطاق عمليات نشر الذكاء الاصطناعي عبر المواقع الموزعة مع الحفاظ على التحكم المركزي في إصدارات برامج التشغيل والتكوينات. تكتسب المؤسسات رؤية لإصدارات برامج التشغيل عبر الأسطول ويمكنها تنسيق التحديثات مع الحد الأدنى من التعطيل لأعباء العمل الجارية.
Kubernetes GPU Operator
يقوم NVIDIA GPU Operator بأتمتة تثبيت وإدارة برنامج تشغيل GPU داخل مجموعات Kubernetes، ويدعم جميع برامج تشغيل الإنتاج النشطة لمراكز بيانات NVIDIA.[^13] يتعامل المشغل مع دورة حياة برنامج التشغيل إلى جانب نشر CUDA toolkit، وتكوين المكون الإضافي للجهاز، وإعداد المراقبة.
توصي NVIDIA بتعطيل تحديثات النواة التلقائية في بيئات Kubernetes التي تشغل أعباء عمل GPU.[^14] يمكن لحزمة unattended-upgrades ترقية نوى Linux إلى إصدارات غير متوافقة مع برامج تشغيل GPU المثبتة، مما يجعل عقد GPU غير متاحة دون سابق إنذار. تسلط هذه التوصية الضوء على الاقتران الوثيق بين إصدارات النواة وإصدارات برنامج التشغيل وتوفر GPU الذي يعقد العمليات المؤسسية.
متطلبات برامج التشغيل المخصصة
غالباً ما تطلب المؤسسات الكبيرة برامج تشغيل مخصصة مع تعطيل القياس عن بُعد افتراضياً.[^15] تقوم بعض المؤسسات بحظر تطبيقات NVIDIA بالكامل، مما يمنع جميع الاتصالات الصادرة باستثناء تنزيلات برامج التشغيل المُتحقق منها. سرّعت ثغرة 2024 التي تتيح تنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد من خلال تراكب مارق من التدقيق الأمني، حيث تقوم العديد من المؤسسات الآن بتحليل سجلات تغييرات برامج التشغيل للآثار الأمنية بما يتجاوز إصلاحات الأخطاء.
تحتفظ المؤسسة العادية بفروع برامج التشغيل الجديدة كإعدادات افتراضية لمدة 18 شهراً تقريباً قبل التحقق والنشر.[^16] يعكس التأخر بين إصدارات NVIDIA واعتماد المؤسسات الاختبار المكثف المطلوب قبل نشر الإنتاج. لا يمكن للمؤسسات ببساطة نشر أحدث برامج التشغيل دون التحقق من التوافق عبر محفظة أعباء العمل الخاصة بها.
المراقبة واكتشاف الشذوذ
يوضح إطار عمل MegaScale من ByteDance النهج المؤسسي لمراقبة أسطول GPU. بعد تهيئة المهمة، تقوم المنفذات بإطلاق عمليات التدريب على كل وحدة GPU بينما ترسل برامج المراقبة الخفية نبضات قلب دورية إلى عملية التشغيل المركزية لاكتشاف الشذوذ في الوقت الفعلي.[^17] عند حدوث شذوذ أو انتهاء مهلة نبضات القلب، يتم تشغيل إجراءات التعافي الآلية دون تدخل بشري.
اكتشاف تدهور الأداء
تتعرض وحدات GPU لتدهورات وأعطال متنوعة في الأداء تؤثر بشدة على مهام GPU المتعددة.[^18] قد لا يتسبب التدهور في أعطال صريحة لكنه يقلل الإنتاجية بما يكفي لخلق اختناق في أعباء العمل الموزعة بأكملها. تتيح المراقبة المستمرة مع التشخيصات المحسنة للمؤسسات تحديد وحدات GPU المتدهورة قبل أن تؤثر على عمليات التدريب الإنتاجية.
تشمل مؤشرات التدهور الشائعة أخطاء الذاكرة، والخنق الحراري، وانخفاض سرعات الساعة. يجب أن تتتبع أنظمة المراقبة هذه المقاييس عبر كل وحدة GPU في الأسطول وتنبيه المشغلين إلى الوحدات التي تتطلب الاهتمام. لا يمكن للمؤسسات التي تدير أكثر من 10,000 وحدة GPU الاعتماد على الفحص اليدوي؛ يصبح الاكتشاف والتنبيه الآلي ضرورياً.
أتمتة التعافي
يؤثر وقت التعافي من الأعطال مباشرة على تكاليف التدريب. تفقد المهمة التي تعمل عبر 10,000 وحدة GPU والتي تفشل وتتطلب إعادة تشغيل كاملة وقت الحوسبة لجميع العقد منذ آخر نقطة تفتيش. صممت ByteDance الكشف التلقائي عن الأعطال والتعافي السريع تحديداً لأن التدخل اليدوي على نطاق واسع يثبت أنه بطيء ومكلف للغاية.[^19]
تتطلب أتمتة التعافي استراتيجيات نقاط التفتيش التي توازن بين تكرار نقاط التفتيش والحمل الزائد لنقاط التفتيش. تقلل نقاط التفتيش الأكثر تكراراً من العمل المفقود بعد الأعطال لكنها تستهلك عرض نطاق التخزين وتقاطع التدريب. يجب على المؤسسات ضبط سياسات نقاط التفتيش بناءً على معدلات الفشل المرصودة ومتطلبات وقت التعافي.
أنماط النشر المؤسسي
تجمع إدارة أسطول GPU الناجحة بين ممارسات متعددة في أنماط تشغيلية متماسكة.
عمليات الطرح المرحلية
يتم نشر تحديثات برامج التشغيل من خلال عمليات طرح مرحلية بدلاً من التحديثات المتزامنة على مستوى الأسطول. تختبر المؤسسات برامج التشغيل الجديدة على مجموعات غير إنتاجية، ثم تتوسع تدريجياً إلى أعباء عمل الإنتاج بدءاً من المهام الأقل أهمية. يكتشف النهج المرحلي مشكلات التوافق قبل أن تؤثر على عمليات التدريب الحرجة.
تُثبت قدرات التراجع أنها ضرورية عندما تسبب تحديثات برامج التشغيل مشكلات غير متوقعة. يجب على المؤسسات الحفاظ على القدرة على العودة بسرعة إلى إصدارات برامج التشغيل السابقة عبر العقد المتأثرة. تبسط عمليات النشر القائمة على الحاويات التراجع من خلال تمكين التبديل السريع للصور، بينما تتطلب عمليات النشر على الخوادم المادية تخطيطاً أكثر دقة.
توحيد الإصدارات
يبسط توحيد إصدار برنامج التشغيل على مستوى الأسطول العمليات لكنه قد يتعارض مع متطلبات أعباء العمل. تؤدي بعض التطبيقات أداءً أفضل مع إصدارات برامج تشغيل محددة، بينما يتطلب البعض الآخر ميزات متاحة فقط في الإصدارات الأحدث. يجب على المؤسسات الموازنة بين فوائد التوحيد واحتياجات التحسين الخاصة بأعباء العمل.
تواجه البيئات متعددة المستأجرين تعقيداً إضافياً عندما تتطلب فرق مختلفة إصدارات برامج تشغيل مختلفة. يمكن لمجموعات عقد Kubernetes ذات تكوينات برامج التشغيل المميزة عزل متطلبات الإصدار، لكن النهج يزيد من الحمل الإداري ويقلل من مرونة الجدولة.
الشهادات والتحقق
تخضع الأنظمة المعتمدة من NVIDIA لاختبارات الشهادات على مجموعة برامج NVIDIA Cloud Native الأساسية باستخدام تنسيق Kubernetes.[^20] تتحقق الشهادة من أن الخوادم تعمل مع الأطر الرائدة بما في ذلك Red Hat OpenShift وVMware Tanzu وNVIDIA Fleet Command. يغطي تحليل الأمان على مستوى المنصة الأجهزة والأجهزة الطرفية والبرامج الثابتة للنظام وآليات الحماية.[^21]
يتيح التحقق من وظائف وحدة النظام الأساسي الموثوقة (TPM) التمهيد الآمن والحاويات الموقعة وأحجام الأقراص المشفرة.[^22] يجب على المؤسسات التي تنشر البنية التحتية لـ GPU في بيئات منظمة إعطاء الأولوية للأنظمة المعتمدة لتبسيط إثبات الامتثال.
خبرة نشر البنية التحتية
تتطلب إدارة البرامج الثابتة وبرامج التشغيل لوحدات GPU عبر أساطيل المؤسسات خبرة تمتد إلى ما هو أبعد من تكوين البرامج إلى البنية التحتية المادية. يعتمد توافق برامج التشغيل على التكوين الصحيح للأجهزة وأداء التبريد وتوصيل الطاقة. يؤدي الخنق الحراري الناجم عن عدم كفاية التبريد إلى نفس الأعراض التي تسببها مشكلات برامج التشغيل، مما يعقد تحليل السبب الجذري.
تتخصص شبكة Introl المكونة من 550 مهندساً ميدانياً في عمليات نشر الحوسبة عالية الأداء حيث تكون إدارة أسطول GPU الأكثر أهمية.[^23] احتلت الشركة المرتبة 14 في قائمة Inc. 5000 لعام 2025 بنمو ثلاثي السنوات بنسبة 9,594%، مما يعكس الطلب على خدمات البنية التحتية الاحترافية لـ GPU.[^24] عندما تتوسع المؤسسات إلى أكثر من 10,000 وحدة GPU، يضمن النشر الاحترافي أن البنية التحتية المادية تدعم
[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]
