الأجهزة الافتراضية المؤقتة ووحدات GPU القابلة للمقاطعة: خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة 70%

آخر تحديث: 8 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: تقاربت أسعار Spot والأسعار العادية لوحدات GPU بشكل ملحوظ مع تخفيف قيود العرض. خفضت AWS أسعار H100 العادية بنسبة 44% في يونيو 2025 (إلى حوالي 3.90 دولار/ساعة)، مما ضيّق ميزة أسعار Spot. يقدم مزودون اقتصاديون مثل Hyperbolic وحدات H100 بسعر 1.49 دولار/ساعة و H200 بسعر 2.15 دولار/ساعة، وهي أسعار تنافسية مقارنة بأسعار Spot التقليدية. ينمو سوق تأجير GPU من 3.34 مليار دولار إلى 33.9 مليار دولار (2023-2032). بينما لا تزال أجهزة Spot توفر وفورات للأحمال القابلة للمقاطعة، تغيرت المعادلة - أصبحت الأسعار العادية منطقية لحالات استخدام أكثر، وقد أحدث مزودو السحابة الاقتصاديون الجدد اضطراباً في اقتصاديات Spot التقليدية.

خفضت Spotify تكاليف بنيتها التحتية لتعلم الآلة من 8.2 مليون دولار إلى 2.4 مليون دولار سنوياً من خلال بناء خط إنتاج تدريب محرك التوصيات بالكامل على أجهزة AWS Spot، مما يثبت أن وحدات GPU القابلة للمقاطعة يمكنها تشغيل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.¹ المشكلة: تختفي أجهزة p4d.24xlarge الخاصة بهم مع تحذير قبل دقيقتين كلما احتاجت AWS السعة، مما أجبر الفريق على إنشاء نقاط حفظ كل 5 دقائق والحفاظ على تكرار ثلاثي للمهام الحرجة. تحقق المؤسسات التي تتقن تنظيم أجهزة Spot تخفيضات في التكلفة تتراوح بين 70-91% مقارنة بالأسعار العادية، لكن أولئك الذين ينشرون بشكل ساذج يفقدون أسابيع من تقدم التدريب بسبب الإنهاءات غير المتوقعة.²

تقدم AWS Spot و Google Cloud Preemptible VMs و Azure Spot VMs أجهزة متطابقة بخصومات هائلة لأن مزودي السحابة يبيعون السعة الزائدة التي قد تختفي في أي لحظة.³ يكلف جهاز p5.48xlarge المزود بـ 8 وحدات H100 GPU مبلغ 98.32 دولار في الساعة بالسعر العادي لكن متوسطه 19.66 دولار على Spot - خصم 80% يحول اقتصاديات الذكاء الاصطناعي.⁴ يعمل النموذج لأن مزودي السحابة يحتفظون بـ 15-30% سعة احتياطية للصيانة والأعطال وارتفاعات الطلب، مستثمرين الموارد الخاملة مع الاحتفاظ بالحق في استعادتها فوراً.

اقتصاديات سعة GPU القابلة للمقاطعة

يسعّر مزودو السحابة أجهزة Spot من خلال مزادات مستمرة حيث تتقلب الأسعار بناءً على العرض والطلب. تتراوح أسعار AWS Spot لأجهزة GPU من 70% إلى 91% أقل من الأسعار العادية، حيث تتراوح أسعار أجهزة ml.p4d.24xlarge من 3.90 إلى 29.49 دولار في الساعة مقابل السعر العادي البالغ 32.77 دولار.⁵ تقدم Google Preemptible GPUs خصومات ثابتة تتراوح بين 60-80% لكنها تنتهي بعد 24 ساعة كحد أقصى بغض النظر عن الطلب.⁶ توفر Azure Spot خصومات مماثلة تتراوح بين 60-90% مع أسعار قصوى قابلة للتكوين تمنع صدمات الفواتير.

تظهر أعمق الخصومات في المناطق الأقل شعبية وأجيال GPU الأقدم. تعمل أسعار Spot في US-West-2 بنسبة 20% أعلى من US-East-2 بسبب تركز الطلب. تحقق أجهزة V100 خصومات بنسبة 91% بينما نادراً ما تتجاوز أجهزة H100 الأحدث خصومات 75%. توفر فترات الليل وعطلات نهاية الأسبوع وفورات إضافية تتراوح بين 10-15% مع انخفاض أحمال عمل المؤسسات. يستغل التنظيم الذكي هذه الأنماط، بنقل الأحمال عبر المناطق والمناطق الزمنية لتقليل التكاليف.

تختلف معدلات الانقطاع بشكل كبير حسب نوع الجهاز والمنطقة والوقت. يكشف تحليل 10 ملايين ساعة من أجهزة Spot:⁷ - أجهزة A100: معدل انقطاع 2.3% في الساعة - أجهزة V100: معدل انقطاع 0.8% في الساعة - أجهزة H100: معدل انقطاع 4.1% في الساعة - معدلات انقطاع عطلة نهاية الأسبوع: أقل بنسبة 40% من أيام الأسبوع - US-East-1: معدل انقطاع أعلى 3 مرات من US-West-2

أنماط أحمال العمل التي تزدهر على أجهزة Spot

تتناسب بعض أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي مع نموذج أجهزة Spot:

ضبط المعلمات الفائقة: يتحمل الاستكشاف المتوازي لمساحات المعلمات فشل المهام الفردية. تعمل كل تجربة بشكل مستقل، لذا تؤثر الانقطاعات فقط على التكوينات الفردية. يتعامل Optuna و Ray Tune تلقائياً مع أعطال أجهزة Spot، ويعيدان تشغيل المهام المنتهية على أجهزة جديدة.⁸ تبلغ المؤسسات عن توفير 75% في التكاليف لعمليات البحث عن المعلمات الفائقة باستخدام أجهزة Spot حصرياً.

الاستدلال الدفعي: توزع معالجة ملايين الصور أو المستندات عبر العديد من الأجهزة. تتبع طوابير العمل العناصر المكتملة مقابل المعلقة. تعيد الانقطاعات ببساطة العمل غير المنتهي إلى الطابور. تطلق مجموعات التوسع التلقائي أجهزة بديلة تلقائياً. تعالج Netflix 100 مليون صورة مصغرة يومياً باستخدام أجهزة Spot، موفرة 3.2 مليون دولار سنوياً.⁹

معالجة البيانات المسبقة: تستفيد خطوط ETL لبيانات التدريب من سعة Spot. تحفظ أُطر عمل مثل Apache Spark التقدم تلقائياً. تستأنف المهام المتقطعة من نقاط الحفظ على أجهزة جديدة. الطبيعة عديمة الحالة لمعظم المعالجة المسبقة تجعل أجهزة Spot مثالية. يعمل خط هندسة الميزات في Uber بنسبة 90% على أجهزة Spot.¹⁰

التطوير والاختبار: تتحمل البيئات غير الإنتاجية الانقطاعات بسلاسة. يتوقع المطورون اضطرابات عرضية أثناء التجريب. تتيح وفورات التكلفة مجموعات تطوير أكبر. تعيد خطوط CI/CD تجربة المهام الفاشلة تلقائياً. تقدم GitHub Actions أسعاراً أقل بنسبة 70% للمشغلين المؤقتين.¹¹

التدريب الموزع مع نقاط الحفظ: يصبح تدريب النماذج الكبيرة ممكناً مع استراتيجيات نقاط الحفظ المناسبة. احفظ حالة النموذج كل 10-30 دقيقة في تخزين دائم. استخدم تراكم التدرجات للحفاظ على أحجام دفعات فعالة أثناء تقلبات الأجهزة. نفذ تدريباً مرناً يتكيف مع الأجهزة المتاحة. درّبت OpenAI نماذج GPT المبكرة باستخدام 60% من أجهزة Spot.¹²

استراتيجيات التعامل مع الانقطاعات

يتطلب الاستخدام الناجح لأجهزة Spot إدارة انقطاعات متطورة:

أُطر عمل نقاط الحفظ: نفذ نقاط حفظ تلقائية على فترات منتظمة. يوفر PyTorch Lightning دعماً مدمجاً لأجهزة Spot مع ترددات نقاط حفظ قابلة للتكوين.¹³ احفظ حالة المُحسّن وجداول معدل التعلم والبذور العشوائية جنباً إلى جنب مع أوزان النموذج. خزّن نقاط الحفظ في تخزين الكائنات للمتانة. استأنف التدريب بسلاسة على أجهزة جديدة.

تنويع الأجهزة: وزّع الأحمال عبر أنواع أجهزة متعددة ومناطق توفر ومناطق جغرافية. يدير AWS Spot Fleet مجموعات سعة متنوعة تلقائياً.¹⁴ كوّن 10-15 نوعاً مختلفاً من الأجهزة لتعظيم التوفر. اقبل أجهزة دون المستوى الأمثل قليلاً لتوفر أفضل. حافظ على احتياطي سعة 20% للانتقالات السلسة.

معالجات الإغلاق السلس: توفر AWS إشعارات إنهاء قبل دقيقتين عبر خدمة البيانات الوصفية للجهاز. تعطي Google تحذيرات Preemptible قبل 30 ثانية. نفذ معالجات إشارات تُفعّل نقاط حفظ فورية عند إشعار الإنهاء. أفرغ السجلات والمقاييس قبل الإغلاق. نظّف الموارد المؤقتة لمنع التكاليف المتروكة.

البنى الهجينة: اجمع بين أجهزة Spot والسعة العادية للمكونات الحرجة. شغّل خوادم المعلمات على الأجهزة العادية بينما يستخدم العمال Spot. حافظ على الحد الأدنى من السعة القابلة للحياة على أجهزة مستقرة. انفجر إلى Spot لإنتاجية إضافية. وسّع سعة Spot بناءً على إشارات السعر والتوفر.

البنى القائمة على الطوابير: افصل جدولة العمل عن التنفيذ باستخدام طوابير الرسائل. يتتبع Amazon SQS أو Apache Kafka العمل المعلق. يسحب العمال المهام عند توفرها. يُحدّث العمل المكتمل التخزين الدائم. تعود المهام الفاشلة إلى الطابور لإعادة المحاولة.

أنماط التنفيذ لأنظمة الإنتاج

تتبع عمليات نشر أجهزة Spot على مستوى الإنتاج أنماطاً مُثبتة:

التنظيم متعدد المناطق:

# Kubernetes Spot Instance Configuration
apiVersion: v1
kind: NodePool
spec:
  spotInstances:
    enabled: true
    maxPrice: 0.50  # Maximum hourly price
    regions:
      - us-east-1
      - us-west-2
      - eu-west-1
    instanceTypes:
      - g5.xlarge
      - g5.2xlarge
      - g4dn.xlarge
    diversificationStrategy: lowestPrice
    onDemandBaseCapacity: 2
    spotInstancePools: 10

إدارة نقاط الحفظ:

class SpotTraining:
    def __init__(self):
        self.checkpoint_frequency = 600  # 10 minutes
        self.s3_bucket = "checkpoints"

    def train(self):
        if self.detect_termination_notice():
            self.emergency_checkpoint()
            self.graceful_shutdown()

        if time.time() - self.last_checkpoint > self.checkpoint_frequency:
            self.save_checkpoint()

لوحة مراقبة التكاليف: تتبع وفورات Spot مقابل الأساس العادي. راقب معدلات الانقطاع حسب نوع الجهاز والمنطقة. أنذر عندما تتجاوز أسعار Spot العتبات. احسب التكلفة الفعلية لكل حقبة تدريب. توقع الوفورات الشهرية بناءً على أنماط الاستخدام.

تساعد Introl المؤسسات على تنفيذ استراتيجيات أجهزة Spot عبر منطقة تغطيتنا العالمية، مع خبرة في تحسين التكاليف لأكثر من 100,000 عملية نشر GPU.¹⁵ تتعامل أُطر عمل الأتمتة لدينا مع الانقطاعات بسلاسة مع الحفاظ على تقدم التدريب وتوفر الاستدلال.

بنى أجهزة Spot في العالم الحقيقي

Pinterest - تدريب نموذج التوصيات: - حمل العمل: تدريب نماذج التوصيات على 2 مليار pin - البنية: 200 وحدة V100 GPU، 80% على أجهزة Spot - نقاط الحفظ: كل 15 دقيقة إلى S3 - معدل الانقطاع: متوسط يومي 1.2% - توفير التكاليف: 4.8 مليون دولار سنوياً (تخفيض 72%) - التقنية الرئيسية: تجاوز الفشل الإقليمي خلال 5 دقائق

Snap - خط معالجة الرؤية الحاسوبية: - حمل العمل: معالجة 500 مليون صورة يومياً - البنية: 1,000 وحدة T4 GPU عبر 6 مناطق - نسبة Spot: 90% للمعالجة الدفعية - وقت الاسترداد: متوسط 30 ثانية - توفير التكاليف: 6.2 مليون دولار سنوياً (تخفيض 78%) - التقنية الرئيسية: بنية طابور سرقة العمل

DoorDash - التنبؤ بالطلب: - حمل العمل: التنبؤ بطلب التوصيل في الوقت الفعلي - البنية: هجينة مع 30% أساس عادي - استخدام Spot: 70% للتدريب، 0% للاستدلال - التعامل مع الانقطاعات: تجاوز فشل تلقائي إلى العادي - توفير التكاليف: 2.1 مليون دولار سنوياً (تخفيض 65%) - التقنية الرئيسية: التوسع التنبؤي بناءً على أسعار Spot

متى تتجنب أجهزة Spot

تجعل بعض السيناريوهات أجهزة Spot غير مناسبة:

الاستدلال الحساس لزمن الاستجابة: لا تتحمل واجهات API الموجهة للعملاء فقدان السعة المفاجئ. يتطلب تقديم النماذج توفراً ثابتاً. تسبب الانقطاعات تدهوراً غير مقبول في تجربة المستخدم. استخدم السعة المحجوزة أو العادية للاستدلال الإنتاجي.

المهام الفردية طويلة التشغيل: تواجه عمليات التدريب التي تتجاوز 24 ساعة دون نقاط حفظ انقطاعاً مضموناً على Google Preemptible. تهدر المهام التي لا يمكنها الاستئناف من نقاط الحفظ عمليات تشغيل كاملة. يجب أن تتجنب الأحمال ذات استعادة الحالة المعقدة Spot.

الأحمال المنظمة: قد تتطلب خدمات الرعاية الصحية والمالية سعة مضمونة للامتثال. قد تحظر متطلبات التدقيق عدم اليقين في البنية التحتية. قد تمنع قواعد إقامة البيانات استراتيجيات تجاوز الفشل متعددة المناطق.

المواعيد النهائية الحرجة زمنياً: لا يمكن لإطلاقات المنتجات أو الأبحاث الحساسة زمنياً المخاطرة بالانقطاعات. تتطلب مواعيد المؤتمرات أو التزامات العملاء إتماماً مضموناً. استخدم العادي عندما يهم الجدول أكثر من التكلفة.

تقنيات التحسين المتقدمة

التنبؤ بأسعار Spot: تتنبأ نماذج تعلم الآلة بأسعار Spot المستقبلية بناءً على الأنماط التاريخية. يحدد تحليل السلاسل الزمنية نوافذ التوفر المتكررة. تؤمن استراتيجيات المزايدة الاستباقية السعة قبل ارتفاع الأسعار. يُظهر البحث الأكاديمي وفورات إضافية بنسبة 15% من خلال التنبؤ بالأسعار.¹⁶

نقاط الحفظ التكيفية: اضبط تردد نقاط الحفظ بناءً على احتمالية الانقطاع. زد التردد عندما تقترب الأسعار من عتبات الانقطاع. قلل التردد خلال الفترات المستقرة لتقليل الحمل الزائد. توفر الاستراتيجيات الديناميكية 20% على تكاليف التخزين مع الحفاظ على سرعة الاسترداد.

المراجحة عبر السحابات: قدم عروضاً متزامنة عبر AWS و Google و Azure للحصول على أقل الأسعار. تجرد طبقات التنظيم الموحدة اختلافات المزودين. انقل الأحمال إلى أرخص سعة متاحة. تحقق استراتيجيات السحابات المتعددة تسعيراً أفضل بنسبة 10-15% من السحابة الواحدة.

البنية الأصلية لـ Spot: صمم الأنظمة بافتراض الانقطاع من البداية. نفذ مكونات عديمة الحالة حيثما أمكن. استخدم مخازن حالة خارجية لجميع البيانات الدائمة. ابنِ قابلية الاستئناف في كل مرحلة معالجة.

حاسبة مقارنة التكاليف

احسب وفوراتك المحتملة:

``` Current On-Deman

[Content truncated for translation]