أهمية الشبكات في عصر الذكاء الاصطناعي واتجاهات الابتكار

أدى وصول عصر النماذج الكبيرة إلى جعل الشبكة جزءًا أساسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. مع اتساع الفجوة بين حجم النماذج وحدود القدرة الحسابية لكل بطاقة، أصبحت تجمعات الخوادم المتعددة هي الطريقة الرئيسية لحل تدريب النماذج، وهذا هو أيضًا الأساس الذي يعزز مكانة الشبكة في عصر الذكاء الاصطناعي. مقارنة بالماضي، حيث كانت تستخدم بشكل أساسي لنقل البيانات، أصبحت الشبكة الآن تستخدم أكثر لمزامنة معلمات النموذج بين بطاقات الرسومات، مما يفرض متطلبات أعلى على كثافة الشبكة وسعتها.

تأتي الطلبات على الإنترنت أساسًا من ثلاثة جوانب:

1. حجم النموذج المتزايد بشكل متزايد يؤدي إلى زيادة وقت التدريب، مما يتطلب تحسين كفاءة الحساب لتقليل الوقت. ومع ذلك، فإن زيادة قوة الحساب على جهاز واحد محدودة، ولا يمكن تحسين القوة الحسابية الإجمالية إلا من خلال زيادة عدد الأجهزة وكفاءة المعالجة المتوازية.

2. التواصل المعقد بين بطاقات متعددة. في تدريب النماذج الكبيرة، بعد كل عملية حسابية يجب أن تتم المزامنة بين البطاقات الفردية، مما يفرض متطلبات أعلى على نقل الشبكة والتبادل.

3. تكلفة الأعطال باهظة. تدريب النماذج الكبيرة يستغرق عدة أشهر، وأي انقطاع قد يتسبب في خسائر ضخمة. يمكن أن يؤدي أي عطل في أي جزء من الشبكة إلى انقطاع، لذلك هناك متطلبات عالية جدًا لاستقرار الشبكة.

في مواجهة هذه المتطلبات، تركز الابتكارات الشبكية بشكل رئيسي على الاتجاهات التالية:

1. تغيير وسائط الاتصال. تتمتع الوسائط الثلاثة: الضوء، والنحاس، والسيليكون بمزاياها الخاصة، وهي تتنافس في سيناريوهات مختلفة. تسعى وحدات الضوء إلى تحقيق معدلات عالية بينما تقلل التكاليف من خلال LPO، والضوء السيليكوني، وما إلى ذلك. يحتل الكابل النحاسي مكانة رائدة في الاتصال داخل الخزائن بفضل ميزته من حيث التكلفة. التكنولوجيا الجديدة مثل Chiplet و Wafer-scaling تستكشف حدود الاتصال القائم على السيليكون.

2. تنافس بروتوكولات الشبكة. بروتوكول الاتصال الداخلي للعقدة مرتبط بقوة بوحدات معالجة الرسوميات، مثل NVLINK وInfinity Fabric. أما على مستوى العقد، فإن المنافسة الرئيسية تكون بين IB والإيثرنت.

3. تغيرات في بنية الشبكة. تُظهر بنية الأوراق الرئيسية السائدة حاليًا قيودًا تحت التجمعات الكبيرة جدًا، ومن المتوقع أن تصبح بنى جديدة مثل Dragonfly وRail-only اتجاه التطور لجيل جديد من التجمعات الكبيرة جدًا.

4. ابتكار المحولات. بدأت محولات الألياف الضوئية تحظى باهتمام متزايد بفضل ميزاتها مثل انخفاض الكمون وانخفاض استهلاك الطاقة. بينما تستمر المحولات الكهربائية في الابتكار على مستوى الرقائق.

5. ابتكار تجمعات مراكز البيانات. مع اقتراب سعة مركز البيانات الفردي من الحد الأقصى، أصبح تحقيق الاتصال الفعال بين مراكز البيانات اتجاه بحث جديد.

بشكل عام، تتطور الابتكارات الشبكية في عصر الذكاء الاصطناعي في ثلاثة اتجاهات: خفض التكاليف، والانفتاح، والتوسع. تعتبر أنظمة الاتصالات نظامًا معقدًا يتطلب الابتكار المستمر في مختلف المراحل. يمكن للمستثمرين التركيز على موردي الأجهزة الأساسية، وفي الوقت نفسه متابعة الفرص الصناعية التي توفرها التقنيات الجديدة.