البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لتوليد الفيديو: البناء لنماذج بحجم Sora

تم التحديث في 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: توليد فيديو واحد مدته 10 ثوانٍ يستهلك موارد GPU تعادل آلاف استعلامات ChatGPT—تكلفة الحوسبة الفعلية 0.50-2.00 دولار. Open-Sora 2.0 يُظهر قدرات عالمية المستوى بتكلفة 200 ألف دولار مقارنة بـ 6,144 GPU لـ Meta Movie Gen. التدريب المعتمد على RAE يحقق تسريعاً بمعدل 47 ضعفاً مقارنة بـ VAE. انتباه الفيديو يستهلك أكثر من 85% من وقت الاستدلال مع تصاعد تربيعي.

توليد فيديو واحد مدته 10 ثوانٍ باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي يستهلك موارد GPU تعادل آلاف استعلامات ChatGPT.¹ تفسر هذه الكثافة الحسابية سبب تراوح تكاليف توليد الفيديو بين 0.50 و2.00 دولار لكل عملية توليد من حيث الحوسبة الفعلية—أعلى بأضعاف من توليد النصوص أو الصور. تواجه المؤسسات التي تنشر الذكاء الاصطناعي للفيديو تحديات بنية تحتية تختلف جذرياً عن نشر نماذج اللغة الكبيرة: متطلبات الذاكرة تُقاس بعشرات الجيجابايت لكل طلب، وحسابات الانتباه تمتد عبر آلاف إطارات الفيديو، وتوقعات الجودة تتطلب مخرجات بمستوى الإنتاج.

أثبت Open-Sora 2.0 أنه يمكن تطوير قدرات توليد فيديو عالمية المستوى بتكلفة 200,000 دولار باستخدام ما يعادل 224 GPU، مقارنة بـ Meta Movie Gen الذي يتطلب 6,144 GPU و1.25 مليون ساعة GPU.² تكشف فجوة الكفاءة أن هندسة البنية التحتية والتحسين لهما أهمية مماثلة لحجم الحوسبة الخام. فهم متطلبات البنية التحتية لتوليد الفيديو يُمكّن المؤسسات من نشر أنظمة قادرة دون ميزانيات بمستوى الشركات الضخمة.

أساسيات هندسة انتشار الفيديو

تُبنى نماذج توليد الفيديو الحديثة على هندسة Diffusion Transformer (DiT)، مستبدلة تصميمات U-Net التقليدية بأُطر Vision Transformer. يُمكّن هذا التحول المعماري من تقنيات التوسع المستعارة من نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك التوازي المصفوفي والتوازي الأنبوبي عبر مجموعات GPU.³

رقع الزمكان: يُمثل Video DiT المدخلات البصرية كتسلسلات من رقع الزمكان—مناطق صغيرة من الفيديو تمتد عبر الأبعاد المكانية والزمن معاً. تعالج Sora والنماذج المماثلة هذه الرقع كرموز محولات، مما يُمكّن من المعالجة الموحدة للدقات والمدد المتنوعة.⁴

ضغط الفضاء الكامن: بدلاً من نشر قيم البكسل الخام، تعمل نماذج الفيديو في فضاءات كامنة مضغوطة تُنشئها مُشفرات المتغيرات الآلية (VAEs) أو مُشفرات إعادة البناء الأحدث (RAEs). يحقق التدريب المعتمد على RAE تسريعاً بمعدل 47 ضعفاً مقارنة بالمناهج المعتمدة على VAE مع إنتاج مخرجات أعلى جودة.⁵

تصاعد الانتباه: تتصاعد حسابات انتباه الفيديو تربيعياً مع دقة الزمكان. يتطلب فيديو مدته 5 ثوانٍ بدقة 720p معالجة أكثر من 80,000 رمز، مع استهلاك عمليات الانتباه لأكثر من 85% من وقت الاستدلال.⁶ يخلق هذا التصاعد التربيعي التحدي الأساسي للبنية التحتية للتوليد عالي الدقة وطويل المدة.

متطلبات الذاكرة حسب نوع العمل

يتفاوت استهلاك الذاكرة لتوليد الفيديو بشكل كبير بناءً على الدقة والمدة وهندسة النموذج:

أجهزة المستهلكين (RTX 3090/4090، 24GB)

• مقاطع 240p، 4 ثوانٍ: قابلة للتحقيق مع Open-Sora
• فيديو 480p، 5 ثوانٍ: 21 ثانية وقت التوليد
• وقت التوليد: 30-60 ثانية لمقاطع 2-4 ثوانٍ
• مناسب للتجريب والنمذجة الأولية منخفضة الدقة⁷

محطات العمل الاحترافية (RTX 6000 Ada، 48GB)

• توليد 720p بمدة معتدلة
• وظائف متزامنة متعددة منخفضة الدقة
• التكلفة: حوالي 6,800 دولار مباشرة من NVIDIA
• مناسب للمحترفين المبدعين والاستوديوهات الصغيرة

استدلال مراكز البيانات (H100/H200، 80-141GB)

• سير عمل الإنتاج بالدقة الكاملة
• توليد طويل المدة (أكثر من 20 ثانية)
• H200 يولد فيديو 720p مدته 5 ثوانٍ في 16 ثانية
• نماذج FastWan تُزيل الضوضاء في ثانية واحدة على H200⁸
• معالجة دفعية لطلبات متزامنة متعددة

مجموعات التدريب المؤسسية

• التدريب على نطاق صغير: ما يعادل 224 GPU لفئة Open-Sora 2.0
• التدريب على نطاق متوسط: 1,000-2,000 GPU لنماذج بجودة إنتاجية
• التدريب على نطاق كبير: أكثر من 6,144 GPU للنماذج الرائدة (بحجم Meta Movie Gen)

تقنيات تحسين الاستدلال

تتطلب نماذج الانتشار الخام أكثر من 50 خطوة إزالة ضوضاء لكل عملية توليد. تقلل تقنيات التحسين متطلبات الحوسبة بأضعاف:

تقليل الخطوات

أجهزة أخذ العينات المحسنة: تقلل DDIM وDPM-Solver وأجهزة أخذ العينات المتقدمة الأخرى الخطوات المطلوبة من أكثر من 50 إلى 10-20 مع الحفاظ على الجودة. يوفر تقليل الخطوات تسريعاً خطياً تقريباً للاستدلال.

تقطير الاتساق: تدريب نماذج الاتساق من معلمي الانتشار يُمكّن من التوليد في 1-4 خطوات. تحقق نماذج FastWan تسريعاً في إزالة الضوضاء بمعدل 70 ضعفاً من خلال تقنيات التقطير المتفرقة.⁹

إعادة الاستخدام الزمني: إعادة استخدام التمثيلات الكامنة عبر الإطارات يقلل الحسابات الزائدة لتوليد فيديو متماسك زمنياً.

تحسين الانتباه

Video Sparse Attention (VSA): استبدال الانتباه الكثيف بأنماط متفرقة يزيد سرعة الاستدلال 2-3 أضعاف مع تدهور طفيف في الجودة.¹⁰ يستغل VSA حقيقة أنه ليس كل رقع الزمكان تتطلب انتباهاً لجميع الأخرى.

Flash Attention: تطبيقات الانتباه الفعالة للذاكرة تقلل متطلبات HBM وتحسن الإنتاجية. ضرورية لاستيعاب مقاطع فيديو أطول في ذاكرة GPU محدودة.

الانتباه بالنافذة المنزلقة: معالجة الفيديو في نوافذ متداخلة تُمكّن من توليد تسلسلات أطول مما يتسع في الذاكرة مع الانتباه الكامل.

التكميم والدقة

استدلال FP8: توفر وحدات GPU من Hopper وBlackwell دعماً أصلياً لـ FP8، مما يقلل متطلبات الذاكرة مع الحفاظ على جودة التوليد. معظم نماذج انتشار الفيديو تتحمل تكميم FP8 جيداً.

تكميم INT8: التكميم بعد التدريب إلى INT8 يقلل الذاكرة أكثر مع تأثير معتدل على الجودة. مناسب لسير عمل التوليد الأولي والتكرار.

هندسة البنية التحتية للتدريب

يتطلب تدريب نماذج توليد الفيديو تصميماً دقيقاً للبنية التحتية:

خط أنابيب التدريب متعدد المراحل

يتقدم تدريب Video DiT عادةً في مراحل:¹¹

1. التدريب المسبق على الصور: تهيئة الفهم المكاني على مجموعات بيانات صور كبيرة. يستفيد من وفرة بيانات الصور قبل التدريب المكلف على الفيديو.

2. تدريب الفيديو منخفض الدقة: تعلم الديناميكيات الزمنية بدقة منخفضة. متطلبات الذاكرة الأقل تُمكّن من أحجام دفعات أكبر.

3. الترقية التدريجية: زيادة الدقة تدريجياً مع الحفاظ على الديناميكيات المتعلمة. كل مرحلة تبني على نقاط التحقق السابقة.

4. الضبط الدقيق: التخصص لمجالات أو أنماط أو قدرات محددة. غالباً يجمد النموذج الأساسي ويدرب معلمات إضافية.

استراتيجيات التوازي

توازي البيانات: تكرار النموذج عبر وحدات GPU، كل منها يعالج عينات فيديو مختلفة. النهج الأبسط لكنه محدود بحجم النموذج الذي يتسع في ذاكرة GPU واحدة.

التوازي المصفوفي: تقسيم الطبقات الفردية عبر وحدات GPU. ضروري عندما تتجاوز معلمات النموذج ذاكرة GPU واحدة. يتطلب اتصالاً عالي النطاق الترددي (NVLink، InfiniBand).

التوازي الأنبوبي: تعيين طبقات نموذج مختلفة لوحدات GPU مختلفة. يقلل الذاكرة لكل GPU لكنه يُدخل فقاعات أنبوبية تؤثر على الكفاءة.

التوازي التسلسلي: توزيع تسلسلات الفيديو الطويلة عبر وحدات GPU لحساب الانتباه. حاسم للتدريب على مقاطع فيديو عالية الدقة وطويلة المدة.

التخزين وخط أنابيب البيانات

تواجه خطوط أنابيب بيانات تدريب الفيديو تحديات فريدة:

• نطاق التخزين الترددي: مجموعات بيانات التدريب المقاسة بالبيتابايت تتطلب تخزيناً عالي الإنتاجية (أنظمة ملفات متوازية، تخزين كائنات مع تخزين مؤقت)
• المعالجة المسبقة: فك ترميز الفيديو وتغيير الحجم والتعزيز تخلق اختناقات CPU. خصص نوى CPU كافية لتحميل البيانات.
• التخزين المؤقت: تخزين المصفوفات المعالجة مسبقاً لتجنب فك ترميز الفيديو المتكرر أثناء التدريب متعدد الحقب.

أنماط النشر الإنتاجي

التوليد المعتمد على API

معظم المؤسسات تستهلك توليد الفيديو من خلال واجهات API بدلاً من نشر النماذج:

Runway Gen-4.5: المصنف رقم 1 في Artificial Analysis Video Arena. مبني على بنية تحتية NVIDIA Hopper وBlackwell مع استدلال محسن.¹²

OpenAI Sora 2: يضع المعيار للواقعية والجودة السينمائية. التسعير المميز يعكس الكثافة الحسابية.

Google Veo 3: منافس قوي مع مزايا التكامل لعملاء Google Cloud.

الوصول المعتمد على API يناسب المؤسسات التي تفتقر إلى خبرة البنية التحتية لـ GPU أو رأس المال للنشر المخصص.

الاستدلال المستضاف ذاتياً

المؤسسات ذات المتطلبات المحددة (خصوصية البيانات، تحسين التكلفة على نطاق واسع، التخصيص) تنشر بنية تحتية للاستدلال:

النشر على عقدة واحدة:

# مثال: خادم H200 لاستدلال الفيديو الإنتاجي
GPU: 1-8x H200 (141GB لكل منها)
Memory: 1-2TB ذاكرة نظام
Storage: NVMe لأوزان النموذج، تخزين كائنات للمخرجات
Network: 100Gbps للخدمة على نطاق واسع

التوسع متعدد العقد: - موازن حمل يوزع الطلبات عبر عقد الاستدلال - نظام طوابير (Redis، RabbitMQ) للمعالجة غير المتزامنة - تخزين كائنات لتسليم الفيديو المُولد - مراقبة لاستخدام GPU وتتبع زمن الاستجابة

النشر المحوي:

# تحسين TensorRT لانتشار الفيديو
trtexec --onnx=video_dit.onnx \
    --fp16 \
    --workspace=32768 \
    --saveEngine=video_dit.plan

الهندسات الهجينة

تجمع العديد من المؤسسات بين المناهج: - موفرو API للسعة الانفجارية وتقييم النماذج الجديدة - الاستضافة الذاتية لأعباء العمل عالية الحجم والمتوقعة - النشر على الحافة للتطبيقات الحساسة لزمن الاستجابة

نمذجة التكلفة

تتصاعد تكاليف توليد الفيديو مع الدقة والمدة والجودة:

تكاليف كل عملية توليد

التكاليف تفترض تسعير H100 السحابي بـ 3 دولار/ساعة. البنية التحتية المستضافة ذاتياً تقلل تكاليف كل عملية توليد لكنها تتطلب استثماراً رأسمالياً ونفقات تشغيلية.

تحليل نقطة التعادل

النشر المستضاف ذاتياً يصل عادةً إلى نقطة التعادل عند: - أكثر من 10,000 عملية توليد/شهر لـ H100 واحد - أكثر من 50,000 عملية توليد/شهر لمجموعة GPU متعددة - عملاء الحجم الكبير قد يرون تخفيضاً في التكلفة 3-5 أضعاف مقابل تسعير API

يجب على المؤسسات مراعاة: - التكلفة الرأسمالية لوحدات GPU (أو دفعات الإيجار) - الطاقة والتبريد (توليد الفيديو يحافظ على استخدام GPU عالٍ) - وقت الهندسة للنشر والصيانة - تحديثات النموذج وجهود التحسين

الاعتبارات المؤسسية

مقايضات الجودة والسرعة

غالباً ما تتطلب سير العمل الإنتاجية التوازن بين:

التوليد الأولي: دقة منخفضة، خطوات أقل للتكرار السريع. زمن استجابة 2-4 ثوانٍ يُمكّن من الاستكشاف الإبداعي.

المعاينة: جودة متوسطة لموافقة العميل والتغذية الراجعة. توليد 10-30 ثانية مقبول.

المخرجات النهائية: أقصى جودة للتسليم. دقائق لكل عملية توليد مقبولة للمخرجات النهائية.

يجب أن تدعم البنية التحتية جميع الأوضاع الثلاثة، مع إمكانية التوجيه إلى مستويات GPU مختلفة بناءً على متطلبات الجودة.

إشراف المحتوى

يُدخل توليد الفيديو تحديات سلامة المحتوى: - تصفية المطالبات قبل التوليد - تحليل المحتوى بعد التوليد - سير عمل المراجعة البشرية للمحتوى المُعلم - التسجيل للتدقيق والامتثال

العلامات المائية والمصدر

يجب أن تُطبق النشرات المؤسسية: - العلامات المائية غير المرئية للمحتوى المُولد - تضمين البيانات الوصفية لتتبع المصدر - معايير C2PA أو ما شابه لمصداقية المحتوى

توصيات البنية التحتية

البدء

• استخدم موفري API (Runway، Sora، Veo) للاستكشاف الأولي
• RTX 4090 واحد أو L40 للتجريب المحلي مع النماذج المفتوحة
• حالات H100 السحابية لمشاريع الإنتاج التجريبية

توسيع الإنتاج

• عقد H100/H200 مخصصة لأعباء العمل عالية الحجم والمتوقعة
• تنسيق الحاويات (Kubernetes) لإدارة الموارد
• التوسع التلقائي بناءً على عمق الطابور وأهداف زمن الاستجابة

النشر المؤسسي

يمكن للمؤسسات التي تنشر بنية تحتية لتوليد الفيديو على نطاق واسع الاستفادة من خبرة Introl في نشر GPU للأجهزة

[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]