البنية التحتية للتدريب مقابل الاستدلال: تحسين أنماط أحمال العمل المختلفة للذكاء الاصطناعي
آخر تحديث: 8 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: يبرز H200 (بسعة 141 جيجابايت HBM3e) كحصان العمل للتدريب، مع بدء عمليات نشر الإنتاج لـ Blackwell GB200. يتحول الاستدلال نحو L40S وL4 وAMD MI300X لتحقيق كفاءة التكلفة - حيث يحقق MI300X الآن تكافؤاً في نسبة السعر إلى الأداء مع H100 للاستدلال. يكتسب Intel Gaudi 3 زخماً على IBM Cloud. يُحدث فك التشفير التخميني والتجميع المستمر (vLLM وTensorRT-LLM) ثورة في اقتصاديات الاستدلال. تتسع الفجوة بين التدريب والاستدلال: يتطلب التدريب ربطاً بيني بسرعة 800 جيجابت/ثانية أو أكثر بينما يعمل الاستدلال على شبكات Ethernet العادية.
تستهلك البنية التحتية للتدريب ملايين الدولارات على مدار أشهر لإنشاء نموذج، بينما تخدم البنية التحتية للاستدلال هذا النموذج مليارات المرات بزمن استجابة يُقاس بالميكروثانية. تكلف عملية تدريب واحدة لـ GPT-4 مبلغ 100 مليون دولار وتتطلب 25,000 وحدة A100 GPU تعمل لمدة 90 يوماً. يتطلب تشغيل هذا النموذج 128,000 وحدة GPU موزعة عالمياً، ومُحسَّنة لزمن الاستجابة بدلاً من معدل النقل. تتطلب أنماط أحمال العمل المختلفة جوهرياً هذه مقاربات بنية تحتية متميزة كثيراً ما تخلط المؤسسات بينها، مما يؤدي إلى تكاليف أعلى بنسبة 40% واستخدام أقل بنسبة 60%.
الخصائص الأساسية لأحمال العمل
تُظهر أحمال عمل التدريب توازياً هائلاً مع أنماط مزامنة منتظمة. تعالج التمريرات الأمامية دفعات من آلاف الأمثلة في وقت واحد، وتحسب التدرجات التي تتزامن عبر جميع وحدات GPU المشاركة في كل تكرار. تتطلب عملية all-reduce هذه نطاقاً ترددياً إجمالياً يتجاوز 1.6 تيرابت/ثانية لنماذج اللغة الكبيرة. تعمل وظائف التدريب بشكل مستمر لأسابيع أو أشهر، مع حفظ نقاط التحقق كل ساعة. تتطلب أعطال الأجهزة اكتشافاً واستعادة فورية لمنع إهدار الحوسبة.
تعالج أحمال عمل الاستدلال الطلبات الفردية بمتطلبات زمن استجابة بالمللي ثانية. تتراوح أحجام الدفعات عادةً من 1 إلى 32، محدودة بقيود زمن الاستجابة وليس سعة الذاكرة. تتبع أنماط الطلبات دورات نهارية مع تباين 10 أضعاف بين الذروة والقاع. يضمن التوزيع الجغرافي زمن استجابة أقل من 100 مللي ثانية للمستخدمين العالميين. تؤثر أعطال الأجهزة على توفر الخدمة فوراً، مما يتطلب التكرار وقدرات تجاوز الفشل السريع.
تختلف أنماط الوصول إلى الذاكرة بشكل كبير بين أحمال العمل. يقوم التدريب بوصول منتظم ويمكن التنبؤ به للذاكرة مُحسَّن لاستخدام النطاق الترددي. تُوزع أحجام الدفعات الكبيرة حمل نقل الذاكرة عبر العديد من الأمثلة. تظل أوزان النموذج ثابتة بينما تتدفق التنشيطات والتدرجات عبر التسلسلات الهرمية للذاكرة. يُظهر الاستدلال أنماط وصول غير منتظمة تعتمد على تسلسلات الإدخال. يخلق التجميع الديناميكي وأطوال التسلسل المتغيرة متطلبات ذاكرة غير متوقعة. يستهلك التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم لنماذج المحولات جيجابايتات لكل طلب.
تكشف مقاييس استخدام الحوسبة عن اختلافات جوهرية. يحقق التدريب استخداماً للـ GPU بنسبة 85-95% من خلال الضبط الدقيق لحجم الدفعة وتحسين خط أنابيب البيانات. يصبح النطاق الترددي للذاكرة العنق الزجاجي للنماذج الكبيرة، حيث تنتظر وحدات الحوسبة حركة البيانات. نادراً ما يتجاوز الاستدلال استخداماً بنسبة 40% بسبب قيود زمن الاستجابة وتقلب الطلبات. تُقلل أحجام الدفعات الصغيرة من استخدام قدرات المعالجة المتوازية. يُقلل حمل نقل الشبكة والمعالجة المسبقة من الاستخدام الفعال بشكل أكبر.
تميز أنماط الاتصال التدريب الموزع عن خدمة الاستدلال. يتطلب التدريب اتصال الكل إلى الكل لمزامنة التدرجات، مما يولد حركة مرور مستدامة بسرعة 100 جيجابت/ثانية بين العقد. تؤثر طوبولوجيا الشبكة بشكل حاسم على أداء التدريب، حيث يُقلل أي عنق زجاجة من معدل النقل الإجمالي. يظل اتصال الاستدلال في الغالب بين العميل والخادم مع حد أدنى من حركة المرور بين العقد باستثناء الخدمة المتوازية للنموذج. توزع موازنات الحمل الطلبات عبر عقد الاستدلال بشكل مستقل.
استراتيجيات تحسين الأجهزة
يختلف اختيار GPU بشكل كبير بين عمليات نشر التدريب والاستدلال. تُعطي مجموعات التدريب الأولوية لوحدات NVIDIA H100 GPU بذاكرة HBM3 سعة 80 جيجابايت التي تدعم السعة الكاملة للنموذج. يُمكّن النطاق الترددي للذاكرة البالغ 3.35 تيرابايت/ثانية من حساب التدرجات وتحديث المعلمات بسرعة. تُسرّع وصلات NVLink التي توفر نطاقاً ترددياً بسرعة 900 جيجابايت/ثانية بين وحدات GPU العمليات الجماعية. تستثمر المؤسسات 30,000 دولار لكل وحدة H100 للبنية التحتية للتدريب، قابلة العلاوة مقابل الأداء الأقصى.
تتبنى عمليات نشر الاستدلال بشكل متزايد وحدات NVIDIA L40S أو L4 GPU المُحسَّنة لكفاءة التكلفة. تتعامل L40S بذاكرة 48 جيجابايت مع معظم أحمال عمل الاستدلال بسعر 15,000 دولار لكل GPU. تتفوق وحدات L4 GPU بسعر 5,000 دولار للوحدة في عمليات النشر الحافية والنماذج الأصغر. توفر وحدات AMD MI210 GPU أداء استدلال تنافسي بنسبة 60% من أسعار NVIDIA. تحقق مسرعات Intel Gaudi2 معدل نقل استدلال مماثل لنماذج المحولات بسعر 10,000 دولار للوحدة. يُقلل هذا التنوع تكاليف الاستدلال بنسبة 50% مقارنة بأجهزة التدريب.
يختلف تحسين التسلسل الهرمي للذاكرة بين أحمال العمل. يتطلب التدريب أقصى سعة HBM للاحتفاظ بمعلمات النموذج وحالات المُحسِّن والتدرجات في وقت واحد. يتطلب نموذج بـ 70 مليار معلمة 840 جيجابايت للتدريب بدقة مختلطة بما في ذلك حالات مُحسِّن Adam. يحتاج الاستدلال فقط إلى أوزان النموذج وذاكرة التنشيط، مما يتطلب 140 جيجابايت لنفس النموذج. يُمكّن هذا الانخفاض بمقدار 6 أضعاف من النشر على وحدات GPU أصغر وأرخص.
تختلف متطلبات المعالج المركزي بناءً على احتياجات المعالجة المسبقة. تُخصص مجموعات التدريب 32 نواة معالج لكل GPU لتحميل البيانات والتعزيز والمعالجة المسبقة. يُغذي تخزين NVMe عالي الأداء خطوط أنابيب التدريب بسرعة 10 جيجابايت/ثانية لكل عقدة. تتطلب خوادم الاستدلال موارد معالج أقل، عادةً 8-16 نواة لكل GPU، مع التركيز على توجيه الطلبات وتنسيق الاستجابات. قد تستخدم عمليات نشر الاستدلال الحافية خدمة المعالج المركزي فقط للنماذج التي تقل عن 7 مليار معلمة.
توفر بدائل المسرعات خيارات فعالة من حيث التكلفة لأحمال عمل محددة. تتفوق مجموعات Google TPU v4 في التدريب واسع النطاق مع 4,096 شريحة توفر 1.1 إكسافلوب. تُحسّن شرائح AWS Inferentia2 الاستدلال بسعر 0.75 دولار لكل مليون رمز، أرخص بنسبة 70% من الخدمة القائمة على GPU. تُسرّع أنظمة Cerebras CS-2 التدريب للنماذج التي تتناسب مع ذاكرة 40 جيجابايت. تُقلل هذه المسرعات المتخصصة التكاليف عندما تتطابق أنماط أحمال العمل مع معلمات تصميمها.
متطلبات بنية الشبكة
تتطلب شبكات التدريب أقصى نطاق ترددي مع حد أدنى من زمن الاستجابة للعمليات الجماعية. توفر عمليات نشر InfiniBand باستخدام مفاتيح NDR بسرعة 400 جيجابت/ثانية زمن استجابة أقل من 1 ميكروثانية لعمليات RDMA. تضمن طوبولوجيات الشجرة السمينة اتصالاً غير معيق بين أي زوج من وحدات GPU. تُخصص التصميمات المُحسَّنة للمسارات مسارات شبكة منفصلة لتجميع التدرجات واتصال خادم المعلمات. يستخدم Research SuperCluster من Meta شبكة InfiniBand رباعية المسارات توفر نطاقاً ترددياً إجمالياً بسرعة 1.6 تيرابت/ثانية لكل GPU.
تُعطي شبكات الاستدلال الأولوية للتوزيع الجغرافي والاتصال الحافي. يُقلل تكامل شبكة توصيل المحتوى (CDN) زمن الاستجابة للمستخدمين العالميين. يوجه التوجيه Anycast الطلبات إلى أقرب مجموعات استدلال متاحة. تكفي شبكة Ethernet بسرعة 100 جيجابت/ثانية لمعظم عمليات نشر الاستدلال، مع تمكين RoCEv2 لـ RDMA عند الحاجة. توزع موازنات الحمل الطلبات عبر وحدات GPU المتاحة بناءً على الاستخدام الحالي وأوقات الاستجابة.
تختلف أنماط حركة المرور شرق-غرب بشكل كبير. يولد التدريب 100 تيرابايت من تبادل التدرجات يومياً لتدريب النماذج الكبيرة. تُنشئ عمليات all-reduce نقاطاً ساخنة تتطلب تصميم شبكة دقيق. تظل حركة مرور الاستدلال في الغالب شمال-جنوب بين العملاء والخوادم. تولد خدمة النموذج 1-10 جيجابايت/ثانية من حركة مرور الاستجابة لكل GPU حسب معدلات الطلبات وأحجام الإخراج.
تعكس متطلبات مرونة الشبكة خصائص أحمال العمل. تتحمل شبكات التدريب الانقطاعات القصيرة من خلال آليات استعادة نقاط التحقق. تُهدر الانقطاعات المطولة حوسبة باهظة الثمن، مما يُحفز مسارات الشبكة المتكررة. تتطلب شبكات الاستدلال تجاوز فشل فوري للحفاظ على توفر الخدمة. تضمن أوقات تقارب BGP تحت ثانية واحدة تأثيراً ضئيلاً على المستخدم أثناء الأعطال.
تؤثر اعتبارات الأمان على تصميم الشبكة بشكل مختلف. تعمل شبكات التدريب داخل بيئات موثوقة، مع إعطاء الأولوية للأداء على التشفير. تُركز جهود الأمان على ضوابط الوصول إلى مجموعات البيانات وحماية نقاط تحقق النموذج. تواجه شبكات الاستدلال التعرض للإنترنت مما يتطلب تشفير TLS وحماية DDoS ومصادقة API. تُصفي جدران حماية تطبيقات الويب الطلبات الخبيثة قبل وصولها إلى خوادم الاستدلال.
أنماط تصميم أنظمة التخزين
تُحسّن أنظمة تخزين التدريب معدل النقل التسلسلي المستدام. توفر أنظمة الملفات المتوازية مثل Lustre أو GPFS نطاقاً ترددياً إجمالياً بسرعة 100 جيجابايت/ثانية لتدفق مجموعات البيانات. يُوصل NVMe-oF (NVMe عبر Fabrics) شرائح مجموعات البيانات مباشرة إلى ذاكرة GPU. تُسرّع طبقات التخزين المؤقت الموزعة باستخدام Alluxio أو JuiceFS معالجة الحقب المتكررة. تحقق البنية التحتية للتدريب في OpenAI نطاقاً ترددياً إجمالياً للتخزين بسرعة 1 تيرابايت/ثانية عبر مجموعاتها.
يتطلب تخزين نقاط التحقق تحسيناً مختلفاً. تكتب عمليات التدريب نقاط تحقق بحجم 50-100 تيرابايت كل 4 ساعات للنماذج الكبيرة. تتعامل أنظمة تخزين الكائنات مثل MinIO أو Ceph مع كتابة نقاط التحقق دون تعطيل معدل نقل التدريب. يوفر ترميز المحو تحملاً للأخطاء مع حمل تخزين بنسبة 20% مقارنة بـ 200% للنسخ المتماثل. ينقل التخزين المتدرج نقاط التحقق القديمة إلى وسائط أرخص مع الحفاظ على نقاط التحقق الحديثة على NVMe للاستعادة السريعة.
يُركز تخزين الاستدلال على سرعة تحميل النموذج والتخزين المؤقت. تُحمَّل النماذج من تخزين الكائنات عند بدء تشغيل حاوية الاستدلال، مما يتطلب 10-30 ثانية لنماذج 70 مليار معلمة. يُسرّع التخزين المؤقت المحلي على NVMe عمليات تحميل النموذج اللاحقة إلى أقل من ثانيتين. يستمر التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم لنماذج المحولات عبر الطلبات، مما يتطلب 100 جيجابايت إلى 1 تيرابايت من التخزين عالي السرعة لكل عقدة استدلال. يوفر Redis أو Apache Ignite تخزيناً مؤقتاً موزعاً للسياق المشترك عبر خوادم الاستدلال.
يدعم إصدار مجموعات البيانات وتتبع السلسلة قابلية إعادة إنتاج التدريب. يتتبع Data Version Control (DVC) أو Delta Lake تعديلات مجموعات البيانات بمرور الوقت. تسجل مخازن البيانات الوصفية إصدارات مجموعات البيانات الدقيقة المستخدمة لكل عملية تدريب. توفر مخازن الميزات مثل Tecton أو Feast ميزات متسقة بين التدريب والاستدلال. تمنع هذه الأنظمة الانحراف بين التدريب والخدمة الذي يُدهور أداء النموذج.
تختلف استراتيجيات تدرج التخزين بناءً على أنماط الوصول. تنتقل مجموعات بيانات التدريب عبر طبقات NVMe → SSD → HDD → Glacier بناءً على تكرار الوصول. تظل مجموعات البيانات الساخنة على NVMe مما يوفر 7 جيجابايت/ثانية لكل محرك. يحتفظ تخزين الاستدلال بالنماذج على NVMe بشكل دائم بسبب الوصول المستمر. تتبع بيانات التسجيل والمقاييس أنماط التدرج التقليدية بشكل مستقل عن أحمال عمل الذكاء الاصطناعي.
استراتيجيات وأنماط التوسع
يتطلب التوسع الأفقي للتدريب مراعاة دقيقة لحمل الاتصال. يحافظ التوسع الضعيف على حجم دفعة ثابت لكل GPU، مما يزيد حجم الدفعة الإجمالي مع حجم المجموعة. يقسم التوسع القوي حجم الدفعة الإجمالي الثابت عبر المزيد من وحدات GPU، مما يُحسّن وقت التدريب لكنه يُقلل الكفاءة. يحقق التوسع الخطي كفاءة بنسبة 90% حتى 512 وحدة GPU لمعظم النماذج. بعد هذه النقطة، يُهيمن حمل الاتصال، مما يُقلل الكفاءة إلى أقل من 70%.
يُمكّن التوازي على مستوى النموذج من تدريب نماذج تتجاوز سعة ذاكرة GPU واحدة. يقسم التوازي في خط الأنابيب النماذج عبر وحدات GPU حسب الطبقة، محققاً كفاءة بنسبة 80% مع جدولة دقيقة. يقسم التوازي الموتري الطبقات الفردية عبر وحدات GPU، مما يتطلب وصلات بيني عالية النطاق الترددي. يتوسع التوازي للخبراء لنماذج خليط الخبراء إلى آلاف وحدات GPU. تتجمع هذه التقنيات في استراتيجيات التوازي ثلاثي الأبعاد، حيث يستخدم GPT-4 الأبعاد الثلاثة عبر 25,000 وحدة GPU.
يتبع توسع الاستدلال أنماطاً مدفوعة بالطلبات. يستجيب التوسع التلقائي للحاويات الأفقية في Kubernetes لمقاييس المعالج والذاكرة أو المقاييس المخصصة. تأخذ قرارات التوسع في الاعتبار عقوبات البدء البارد البالغة 10-30 ثانية لتحميل النموذج. يُوفر التوسع التلقائي التنبؤي باستخدام الأنماط التاريخية السعة مسبقاً للطلب المتوقع. يُقلل تكامل المثيلات الفورية التكاليف بنسبة 60% لأحمال عمل الاستدلال المتحملة للأخطاء.
تختلف استراتيجيات التوزيع الجغرافي جوهرياً. تتمركز مجموعات التدريب في موقع واحد
[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]
