تجميع ذاكرة GPU ومشاركتها: تعظيم الاستفادة في المجموعات متعددة المستأجرين
آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: أكثر من 75% من المؤسسات تُبلغ عن استخدام GPU بنسبة أقل من 70% في أوقات الذروة. تم تدريب GPT-4 على 25,000 وحدة A100 بمتوسط استخدام 32-36% فقط. تقنية NVIDIA MIG تُتيح ما يصل إلى 7 نسخ معزولة لكل A100/H100. تقسيم الوقت يحقق توفيرًا يصل إلى 90% في التكاليف من خلال تشغيل 10 مهام استدلال على GPU واحدة. تقنية MIG توفر عزلًا على مستوى العتاد للذاكرة لضمان أمان البيئات متعددة المستأجرين.
تقنية NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) تقسم وحدة A100 أو H100 واحدة إلى ما يصل إلى سبع نسخ معزولة، كل منها بذاكرة عالية النطاق مخصصة وذاكرة تخزين مؤقت ونوى حوسبة.[^1] تحوّل هذه القدرة المسرّعات المكلفة من موارد متجانسة إلى مجموعات مرنة تخدم أحمال عمل متعددة في وقت واحد. لنأخذ سيناريو شائعًا: فريق تعلم آلي يشغّل 10 مهام استدلال، كل منها يتطلب جزءًا صغيرًا فقط من وحدة A100 القوية. بدون مشاركة فعّالة، قد يُخصصون 10 وحدات A100 منفصلة، مما يؤدي إلى إنفاق ضخم. تقسيم الوقت في GPU يمكن أن يشغّل هذه المهام العشر على وحدة A100 واحدة، محققًا توفيرًا يصل إلى 90% في البنية التحتية لـ GPU.[^2]
رغم الاستثمارات غير المسبوقة في GPUs، تفشل معظم المؤسسات في استخدامها بفعالية. وفقًا لتقرير حالة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع 2024، أكثر من 75% من المؤسسات تُبلغ عن استخدام GPU بنسبة أقل من 70% في أوقات الذروة، مما يعني أن غالبية أحد أهم موارد الشركات تبقى خاملة.[^3] عندما تم تدريب GPT-4 على 25,000 وحدة A100، تراوح متوسط الاستخدام بين 32-36% فقط، وتُشير المراجعات الأكاديمية إلى تأرجح استخدام GPU بين 20% و80%.[^4] تقنيات تجميع الذاكرة ومشاركتها تعالج فجوة الاستخدام من خلال تمكين أحمال عمل متعددة من مشاركة موارد GPU بكفاءة.
فهم استراتيجيات مشاركة GPU
مشاركة GPU تشمل تقنيات متعددة مع مقايضات مختلفة بين العزل والحمل الإضافي والمرونة.
Multi-Instance GPU (MIG)
توفر MIG تقسيمًا مدعومًا بالعتاد يُنشئ نسخ GPU معزولة بموارد مضمونة.[^5] كل قسم يحصل على ذاكرة وقدرة حوسبة مخصصة لا يمكن للأقسام الأخرى الوصول إليها. يضمن العزل جودة الخدمة (QoS) مع توسيع موارد الحوسبة المسرّعة لجميع المستخدمين.
تحتوي وحدة NVIDIA A100 على 7 شرائح حوسبة و8 شرائح ذاكرة تخصصها أقسام MIG.[^6] عملية التقسيم تحدد كيفية توزيع هذه الموارد بين النسخ. تشمل التكوينات الشائعة 7 نسخ من 1g.5gb (شريحة حوسبة واحدة، 5 جيجابايت ذاكرة) أو نسخ أكبر وأقل عددًا لأحمال العمل كثيفة الذاكرة.
استراتيجية MIG المختلطة توفر أكبر مرونة وكفاءة في تقسيم الموارد. يمكن لمديري المجموعات الاستفادة من كل شريحة حوسبة وذاكرة لتتناسب مع متطلبات أحمال العمل الفعلية.[^7] تمثل الاستراتيجية المختلطة حالة الاستخدام الأكثر شيوعًا لـ MIG في بيئات الإنتاج حيث تتنوع احتياجات أحمال العمل من الموارد.
تقسيم الوقت
تقسيم الوقت يُشارك GPU بين عمليات متعددة من خلال التبديل السريع بينها، مشابهًا لكيفية مشاركة المعالجات للوقت بين العمليات.[^8] كل عملية تُدرك وصولًا حصريًا لـ GPU بينما تُشارك فعليًا الدورات مع أحمال عمل أخرى. يعمل هذا النهج على أجيال GPU الأقدم التي تفتقر إلى دعم MIG.
تقسيم الوقت يُقايض عزل الذاكرة والأعطال مقابل قدرة مشاركة أوسع.[^8] خطأ في الذاكرة أو انهيار في عملية مقسمة زمنيًا يمكن أن يؤثر على الآخرين الذين يشاركون نفس GPU. العزل المنخفض يناسب بيئات التطوير وأحمال العمل غير الحرجة أفضل من خدمة الاستدلال في الإنتاج.
يمكن للمؤسسات الجمع بين MIG وتقسيم الوقت، بتطبيق تقسيم الوقت داخل أقسام MIG لمشاركة أدق.[^8] يُتيح هذا الجمع سيناريوهات حيث توفر MIG العزل بين المستأجرين بينما يُعظّم تقسيم الوقت الاستفادة داخل قسم كل مستأجر.
Virtual GPU (vGPU)
تقنية vGPU توفر وصولًا افتراضيًا لـ GPU مع عزل مفروض برمجيًا.[^9] تُمكّن المحاكاة الافتراضية المشاركة عبر الأجهزة الافتراضية وليس فقط الحاويات، داعمةً البنية التحتية للمحاكاة الافتراضية المؤسسية التقليدية. تتطلب vGPU تراخيص ودعم برامج تشغيل تتجنبها الأساليب الأصلية للحاويات.
أصبحت تقنيات المحاكاة الافتراضية والتجميع لـ GPU وسائل فعّالة لتعزيز استخدام الموارد وتقليل التكاليف وتلبية متطلبات تعدد المستأجرين.[^9] vGPU وMIG وتقسيم الوقت، كل منها يناسب سيناريوهات مختلفة بناءً على متطلبات العزل وقدرات العتاد وهندسة البنية التحتية.
التكامل مع Kubernetes
أصبح Kubernetes المنصة المهيمنة لتنسيق أحمال عمل GPU، مع نضج سريع في دعم مشاركة GPU الأصلي.
NVIDIA GPU Operator
يُؤتمت NVIDIA GPU Operator تثبيت برامج تشغيل GPU ونشر إضافات الأجهزة والمراقبة عبر مجموعات Kubernetes.[^10] يُبسّط المُشغّل إدارة دورة حياة GPU، مضمنًا توفر GPU متسق دون تكوين يدوي على كل عقدة.
تكوين MIG من خلال GPU Operator يُمكّن الإدارة التصريحية للأقسام. يُحدد المديرون تكوينات MIG المطلوبة، ويُنشئ المُشغّل الأقسام ويُحافظ عليها تلقائيًا. تمنع الأتمتة انحراف التكوين وتُبسّط عمليات المجموعة.
تكوين إضافة الأجهزة
إضافات أجهزة Kubernetes تُعرّض موارد GPU للمُجدوِل. التكوين القياسي يُقدّم كل GPU كمورد منفصل. الإضافات المدركة لـ MIG تُعرّض نسخ MIG الفردية كموارد قابلة للجدولة، مُمكّنةً وضع الـ pods على أقسام محددة.[^11]
اختيار الاستراتيجية يُحدد كيفية عرض إضافة الأجهزة لأجهزة MIG. الاستراتيجية الفردية تُعرّض جهازًا واحدًا لكل GPU بغض النظر عن التقسيم. الاستراتيجية المختلطة تُعرّض جميع نسخ MIG بشكل مستقل، مُمكّنةً أقصى مرونة.[^7] عادةً ما تستخدم عمليات النشر الإنتاجية الاستراتيجية المختلطة لكفاءتها في استخدام الموارد.
حصص الموارد والحدود
ResourceQuotas في Kubernetes تُحدد استهلاك GPU لكل مساحة اسم، مُمكّنةً المشاركة العادلة بين الفرق.[^12] تضع المؤسسات حصصًا بناءً على ميزانيات الفرق أو أولويات المشاريع أو نماذج تخطيط السعة. يمنع فرض الحصص أي فريق من احتكار موارد GPU للمجموعة.
LimitRanges تضع طلبات GPU الافتراضية والقصوى لكل pod. تضمن القيم الافتراضية أن الـ pods بدون طلبات GPU صريحة تحصل على موارد مناسبة. تمنع القيم القصوى الـ pods الفردية من طلب تخصيصات GPU مفرطة تمنع أحمال العمل الأخرى من الجدولة.
هندسات تجميع الذاكرة
بعيدًا عن مشاركة GPU الواحد، يوسّع تجميع الذاكرة الموارد عبر وحدات GPU وعقد متعددة.
Unified Memory وNVLink
توفر NVIDIA Unified Memory مساحة عنوان واحدة تمتد عبر ذاكرة CPU وGPU.[^13] تصل التطبيقات إلى الذاكرة دون إدارة النقل بين الأجهزة صراحةً. يتعامل وقت التشغيل مع حركة البيانات تلقائيًا بناءً على أنماط الوصول.
اتصالات NVLink تُمكّن الوصول عالي النطاق للذاكرة عبر وحدات GPU متعددة. تجميع الذاكرة عبر GPUs المتصلة بـ NVLink يوسّع سعة الذاكرة الفعّالة بما يتجاوز حدود GPU الواحد. يمكن تنفيذ النماذج الكبيرة التي تتجاوز سعة ذاكرة GPU الواحد باستخدام ذاكرة مُجمّعة من وحدات GPU متعددة.
تجميع ذاكرة CXL
يُمكّن Compute Express Link (CXL) تجميع الذاكرة عبر ناقل PCIe.[^14] تظهر ذاكرة CXL كطبقات ذاكرة إضافية يمكن للمعالجات والمسرّعات الوصول إليها. تُمكّن التقنية توسيع سعة الذاكرة دون ترقية GPU.
تجميع ذاكرة CXL لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي لا يزال ناشئًا لكنه يُقدّم مسارات واعدة لتوسيع السعة. يجب على المؤسسات التي تُخطط للبنية التحتية لـ GPU النظر في توافق CXL لخيارات تجميع الذاكرة المستقبلية.
إدارة الذاكرة البرمجية
أُطر العمل مثل DeepSpeed وMegatron-LM تُنفذ تحسينات ذاكرة قائمة على البرمجيات من خلال تقنيات تشمل التفريغ ونقاط فحص التنشيط والانتباه الموفر للذاكرة.[^15] تُقلل هذه الأساليب متطلبات الذاكرة، مُمكّنةً نماذج أكبر على عتاد معين أو مشاركة أفضل للذاكرة المتاحة.
vLLM وأُطر الاستدلال المشابهة تُنفذ PagedAttention والتجميع المستمر لتحسين استخدام الذاكرة أثناء الاستدلال.[^16] تُمكّن تحسينات الذاكرة خدمة المزيد من الطلبات المتزامنة على نفس عتاد GPU، مُحسّنةً الاستخدام الفعّال.
اعتبارات تعدد المستأجرين
تُقدّم مشاركة GPU متعددة المستأجرين تحديات تتجاوز إدارة موارد المستأجر الواحد.
متطلبات العزل
يتطلب المستأجرون المختلفون مستويات عزل متفاوتة. قد تتسامح بيئات التطوير مع موارد مشتركة بعزل محدود. يتطلب الاستدلال الإنتاجي ضمانات أقوى بأن أحمال العمل المجاورة لا يمكنها التأثير على الأداء أو الموثوقية.
توفر MIG عزلًا مدعومًا بالعتاد مناسبًا لأحمال العمل الإنتاجية متعددة المستأجرين.[^1] عزل الذاكرة يمنع أحد المستأجرين من الوصول إلى بيانات آخر. عزل الحوسبة يضمن سعة معالجة مخصصة بغض النظر عن نشاط الجار.
جودة الخدمة
تتطلب المجموعات متعددة المستأجرين آليات جودة الخدمة لضمان تخصيص عادل للموارد تحت التنافس.[^17] بدون فرض جودة الخدمة، يمكن لأحمال العمل العدوانية أن تُجوّع الجيران من دورات GPU. تُحافظ سياسات التحكم في القبول والجدولة على العدالة بين المستأجرين.
فئات الأولوية تُمكّن التمييز بين أحمال العمل ذات متطلبات مستوى الخدمة المختلفة. قد تقبل مهام التدريب الدُفعية الاستباق بينما تتطلب أحمال الاستدلال موارد مضمونة. يُمكّن نظام الأولويات الاستخدام الفعّال للموارد مع حماية أحمال العمل الحرجة.
رد التكاليف والمحاسبة
تحتاج المجموعات متعددة المستأجرين إلى محاسبة الاستخدام لتوزيع التكاليف بين الفرق أو العملاء. مقاييس استخدام GPU تُمكّن نماذج رد التكاليف القائمة على الاستهلاك. تضمن المحاسبة أن الفرق تتحمل تكاليف متناسبة مع استهلاكها الفعلي للموارد.
دقة القياس تؤثر على دقة رد التكاليف. القياس على مستوى GPU يُقلل من الرسوم عندما يُضاعف تقسيم الوقت العديد من أحمال العمل. القياس المُدرك لـ MIG يُنسب الاستهلاك لنسخ محددة، مُحسّنًا الدقة لوحدات GPU المشتركة.
إرشادات التنفيذ
يجب على المؤسسات التي تُنفذ مشاركة GPU اتباع أساليب منظمة توازن بين مكاسب الاستخدام وتعقيد العمليات.
التقييم والتخطيط
توصيف أحمال العمل يُحدد فرص المشاركة. أحمال العمل المقيدة بالذاكرة تستفيد من تقسيم MIG المتناسب مع متطلباتها. أحمال العمل المقيدة بالحوسبة قد تحقق استخدامًا أفضل من خلال تقسيم الوقت. يُوجّه التحليل اختيار التقنية.
قياس خط الأساس للاستخدام يُحدد إمكانات التحسين. المؤسسات ذات خط الأساس العالي للاستخدام ترى مكاسب أقل من المشاركة مقارنةً بتلك ذات السعة الخاملة الكبيرة. يُبرر القياس الاستثمار في بنية المشاركة التحتية.
النشر التدريجي
ابدأ المشاركة في بيئات التطوير حيث متطلبات العزل أقل. تكتسب الفرق ألفة مع آليات المشاركة دون المخاطرة بأحمال العمل الإنتاجية. تُفيد التجربة قرارات النشر الإنتاجي.
توسّع إلى أحمال عمل التدريب الدُفعية تاليًا. عادةً ما تتحمل مهام التدريب أداءً متغيرًا أفضل من الاستدلال الحساس للتأخير. يبني توسيع أحمال العمل الدُفعية الثقة التشغيلية.
انشر مشاركة الاستدلال أخيرًا، مع اهتمام دقيق بمراقبة التأخير. أحمال عمل الاستدلال لها أصعب متطلبات الأداء. يجب أن يؤكد التحقق الإنتاجي أن المشاركة لا تنتهك اتفاقيات مستوى الخدمة للتأخير قبل النشر الواسع.
الدعم المهني
تنفيذ مشاركة GPU يتطلب خبرة تمتد عبر Kubernetes وبرمجيات NVIDIA وتحسين أحمال العمل. تستفيد معظم المؤسسات من الدعم المهني الذي يُسرّع النشر ويتجنب المزالق الشائعة.
يدعم 550 مهندسًا ميدانيًا من Introl المؤسسات في تنفيذ مشاركة GPU والبنية التحتية لتجميع الموارد.[^18] حلّت الشركة في المرتبة 14 على قائمة Inc. 5000 لعام 2025 بنمو 9,594% على مدى ثلاث سنوات، مما يعكس الطلب على خدمات البنية التحتية المهنية.[^19]
تتطلب المجموعات متعددة المستأجرين عبر 257 موقعًا عالميًا ممارسات مشاركة متسقة بغض النظر عن الجغرافيا.[^20] تدير Introl
[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]
