-->

⏱️ الوقت المقدر للقراءة: 10 دقائق

الملخص استنتاج FP4 (النقطة العائمة 4-بت) لوحدة معالجة الرسوميات NVIDIA Blackwell يمثل تغييراً جذرياً يعظم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي مع تقليل التكاليف بشكل كبير. إنجاز الرقم القياسي العالمي لنموذج DeepSeek-R1 أثبت إمكاناته. يغطي هذا الدليل الشامل لماذا FP4 ضروري من خلال طرق التنفيذ العملي.

تبشر هندسة Blackwell الأحدث من NVIDIA بثورة أخرى في استنتاج الذكاء الاصطناعي. خاصة، ظهر استنتاج FP4 (النقطة العائمة 4-بت) كتقنية رئيسية يمكنها تعظيم أداء النماذج الحالية مع تحسين كفاءة التكلفة بشكل كبير.

إعلان NVIDIA في GTC 2025 حول الرقم القياسي العالمي لأداء استنتاج نموذج DeepSeek-R1 يُظهر بوضوح هذا الإمكان. حقق نظام NVIDIA DGX B200 واحد (مجهز بـ 8 وحدات معالجة رسوميات Blackwell) أكثر من 250 رمز في الثانية لكل مستخدم وإنتاجية قصوى تتجاوز 30,000 رمز في الثانية على النموذج اللغوي الكبير الضخم DeepSeek-R1 بـ 671 مليار معامل، بفضل التآزر القوي لـ FP4 ومجموعة البرمجيات المحسنة.

فلماذا يجب أن نركز على استنتاج 4-بت على Blackwell؟ وكيف يمكننا تطبيقه على نماذجنا؟ يوفر هذا الدليل الأسباب واستراتيجيات التنفيذ المحددة.

لماذا استنتاج Blackwell 4-بت (FP4)؟ 💡

أسباب استخدام استنتاج FP4 على وحدة معالجة الرسوميات Blackwell واضحة: يمكن تحقيق تحسينات أداء ساحقة وكفاءة ذاكرة محسنة وفوائد تقليل التكلفة بشكل متزامن.

تسريع الأجهزة الثوري

محرك المحولات من الجيل الثاني: تتميز وحدة معالجة الرسوميات Blackwell بمحرك محولات من الجيل الثاني يسرع أنواع بيانات FP4 بالأجهزة، مما يوفر ضعف الإنتاجية الحاسوبية لكل دورة مقارنة بـ FP8 في هندسة Hopper.

تحجيم الموتر الدقيق: للتغلب على النطاق الديناميكي الضيق لـ FP4، يتم تطبيق قيم تحجيم مختلفة كل 32 عنصر لتقليل فقدان الدقة.

قابلية توسع I/O: يوفر NVLink من الجيل الخامس عرض نطاق 1.8TB/s بين وحدات معالجة الرسوميات، مما يخفف بشكل كبير من اختناقات MPI All-reduce أثناء خدمة النماذج اللغوية الكبيرة الضخمة.

زيادات أداء وإنتاجية ملحوظة

تُظهر وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA Blackwell إنتاجية استنتاج أكثر من 3x مقارنة بهندسة Hopper السابقة (FP8) على نماذج Llama 3.1 70B وLlama 3.1 405B وDeepSeek-R1 من خلال دقة FP4 وبرمجيات TensorRT-LLM.

بالنسبة لنموذج DeepSeek-R1 671B، زادت الإنتاجية بحوالي 36x منذ يناير 2025، مما أدى إلى تحسن 32x تقريباً في التكلفة لكل رمز.

في معايير MLPerf 4.1، سجل B200 FP4 أداءً أعلى بـ 4x في إنتاجية رموز استنتاج Llama-2 70B مقارنة بـ H100 FP8.

كفاءة الذاكرة وتقليل التكلفة

يقلل تكميم FP4 استخدام ذاكرة أوزان النموذج إلى حوالي 1/4 مقارنة بـ BF16 وحوالي 1/2 مقارنة بـ FP8. على سبيل المثال، يمكن لنموذج توليد الصور Flux.1-dev تحقيق ضغط يصل إلى 5.2x في استخدام VRAM مع FP4 مقارنة بـ FP16.

هذا يمكّن من تشغيل نماذج أكبر ضمن نفس ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات أو معالجة المزيد من طلبات المستخدمين بشكل متزامن. وفقاً لتحليل SemiAnalysis، يمكن تقليل التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) بـ 2-3x ضمن نفس الطاقة ومساحة الرف.

الحفاظ على الدقة

يقلق العديد من المطورين من تدهور الدقة عند الانتقال إلى دقة أقل. ومع ذلك، التكميم بعد التدريب (PTQ) باستخدام محسن نماذج TensorRT من NVIDIA يُظهر فقدان دقة قليل مقارنة بخطوط الأساس FP8 أو BF16 على نماذج مثل DeepSeek-R1 وLlama 3.1 405B وLlama 3.3 70B.

إذا كانت مجموعات بيانات الضبط الدقيق متاحة، يمكن للـ التدريب الواعي بالتكميم (QAT) تحقيق تكميم FP4 بدون خسارة مقارنة بخطوط الأساس BF16، كما هو مُظهر مع نماذج Nemotron 4 15B و340B.

نظام برمجيات قوي

توفر NVIDIA مجموعة برمجيات شاملة محسنة لهندسة Blackwell وFP4، بما في ذلك TensorRT-LLM وTensorRT ومحسن نماذج TensorRT وcuDNN وCUTLASS. إطارات الذكاء الاصطناعي الرئيسية بما في ذلك PyTorch وJAX وTensorFlow وإطارات خدمة النماذج اللغوية الكبيرة مثل vLLM وOllama تدعم أيضاً Blackwell.

باختصار، دعم FP4 الأصلي في Blackwell يمثل تغييراً جذرياً يقلل بشكل كبير من استخدام الذاكرة لكل معامل نموذج ويحسن الإنتاجية بما يصل إلى 5x ويقلل بشكل كبير من TCO لمراكز البيانات.

البدء مع استنتاج Blackwell 4-بت: دليل خطوة بخطوة 🛠️

للاستفادة من فوائد استنتاج FP4 على وحدة معالجة الرسوميات Blackwell، تكميم النماذج الحالية BF16/FP16 أمر ضروري. مجرد تحميل النماذج لا يمكن أن يوفر مزايا سرعة وذاكرة FP4. إليك سير العمل الموصى به للحالات المختلفة:

يختلف النهج حسب السيناريو المحدد. إذا كنت تستخدم نماذج من كتالوج NeMo FP4 المكممة بالفعل، فلا حاجة لإجراء إضافي - ما عليك سوى التحميل من NGC والتحويل إلى محرك TensorRT-LLM. للنماذج BF16 من Hugging Face أو مصادر أخرى، مطلوب PTQ (التكميم بعد التدريب) باستخدام TensorRT-LLM AutoDeploy. للنماذج الحساسة للدقة في المجالات الطبية أو المالية، يُوصى بـ QAT أو إعادة الضبط الدقيق MLE من خلال NeMo QAT متبوعاً بتحويل محرك TensorRT-LLM. إذا كان لديك ذاكرة كافية وتعطي الأولوية لزمن الاستجابة على الإنتاجية، يمكنك الحفاظ على مسارات FP8/BF16 الحالية حيث يمكن لـ Blackwell تنفيذها، رغم أن مزايا FP4 ستكون محدودة.

سير العمل ①: نشر نموذج NeMo FP4 مكمم مسبقاً (الطريقة الأسهل)

يوفر كتالوج NVIDIA NeMo نماذج مختلفة مكممة بالفعل إلى FP4.

تحميل النموذج:

nemo pull stt_en_conformer_transducer_xl_fp4

بناء محرك TensorRT-LLM:

trtllm-build --checkpoint stt_fp4.nemo --dtype fp4

الخدمة: انشر المحرك المبني باستخدام trtllm-server أو أدوات مماثلة. توقع أداء يصل إلى 20 PFLOPS FP4 على وحدة معالجة الرسوميات B200.

سير العمل ②: تحويل BF16 → FP4 باستخدام PTQ (AutoDeploy) (سريع وفعال)

استخدم هذا عندما تريد تحويل نماذج BF16 الحالية إلى FP4 بسرعة. خط أنابيب AutoDeploy في TensorRT-LLM v10 يمكّن من توليد محرك FP4 من خلال PTQ في خطوات قليلة فقط.

(اختياري) تحويل ONNX: حول النماذج إلى تنسيق ONNX.

# مثال: استخدام مكتبة transformers
transformers-onnx-export mymodel --dtype bf16

جمع مجموعة البيانات التمثيلية: حضر 512-1024 عينة إدخال تمثيلية بتنسيق JSONL لمعايرة النموذج.

تنفيذ AutoDeploy: استخدم API deploy في TensorRT-LLM.

from tensorrt_llm.torch.auto_deploy import deploy

deploy(
    model_or_path="onnx/mymodel.onnx", # أو مسار نموذج PyTorch
    calib_data="calib.jsonl",
    out_dir="engine_fp4",
    precision="fp4"
)

التحقق من المحرك: تحقق من دقة الرموز لمحرك FP4 المولد باستخدام trtllm-run. دقة 99%+ نموذجية.

نصيحة: إضافة تقنيات التحجيم على مستوى القناة مثل SmoothQuant أو AWQ يمكن أن تقلل أكثر من فقدان الدقة في الطبقات ذات النطاقات الديناميكية الواسعة (مثل التضمينات).

سير العمل ③: أقصى دقة من خلال QAT (تعظيم الدقة)

للمجالات التي تكون فيها الدقة بالغة الأهمية، مثل التطبيقات الطبية أو المالية، يمكن لـ QAT تقليل فقدان الدقة تقريباً.

استخدام إطار NeMo: استخدم NeMo لتحميل النماذج وتمكين QAT للضبط الدقيق.

# مثال على مقطع كود
# nemo_llm = nemo.from_pretrained("mymodel_bf16.nemo")
# trainer.enable_quantization(fp4=True, mt_scale=True) # mt_scale يمكّن تحجيم الموتر الدقيق
# trainer.fit(nemo_llm) # ضبط دقيق لـ 3-5 عصور

التحقق: تحقق من أن تدهور الدقة أقل من 0.2pp في مقاييس التقييم مثل درجات BLEU وF1.

تصدير محرك TensorRT-LLM: حول النماذج المكتملة QAT إلى محركات TensorRT-LLM للنشر. يوفر QAT دقة أعلى بـ ±0.1%p وأداء مستقر مقارنة بـ PTQ، مما يجعله موصى به خاصة لخدمات الذكاء الاصطناعي التفاعلية (روبوتات المحادثة، RAG).

اعتبارات إضافية للنشر الإنتاجي 📋

سعة ذاكرة HBM3e: تتميز وحدة معالجة الرسوميات B200 بذاكرة HBM3e بسعة 192GB، مما يفتح إمكانيات لتحميل نماذج ضخمة من فئة GPT-MoE 2T معامل بدون تقسيم.

ذاكرة التخزين المؤقت KV المقسمة: ممكنة افتراضياً من TensorRT-LLM v10، تساهم في تحقيق إنتاجية رموز أعلى بـ 30x في الثانية وزمن استجابة منخفض (مثل 8ms).

نسيج NVLink: تكوين NVL72 (72 وحدة معالجة رسوميات) يجعل رف واحد يعمل مثل وحدة معالجة رسوميات افتراضية ضخمة واحدة بقوة 20 PFLOPS FP4.

تقسيم MIG (وحدة معالجة الرسوميات متعددة المثيلات): النماذج الخفيفة (مثل أقل من 7B) المكممة مع FP4 يمكنها زيادة كثافة الخدمة بـ 2-3x في البيئات متعددة المستأجرين من خلال تقسيم وحدة معالجة الرسوميات عبر MIG.

الخلاصة: اختبر مستقبل استنتاج الذكاء الاصطناعي مع Blackwell FP4! 🌟

دعم FP4 الأصلي في هندسة NVIDIA Blackwell يرفع أداء وكفاءة استنتاج الذكاء الاصطناعي إلى مستويات غير مسبوقة. يقلل بشكل كبير من استخدام الذاكرة لكل معامل نموذج (1/4 مقارنة بـ BF16) ويحسن الإنتاجية بما يصل إلى 5x ويقلل بشكل كبير من التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لمراكز البيانات.

ومع ذلك، تذكر أن عمليات التكميم ضرورية لتعظيم هذه الفوائد.

  • للحلول القابلة للاستخدام فوراً، استخدم النماذج المكممة مسبقاً من كتالوج NeMo FP4.
  • إذا كان لديك نماذج BF16 خاصة بك، ولد محركات FP4 في دقائق من خلال TensorRT-LLM AutoDeploy (PTQ).
  • للخدمات التي تتطلب أعلى مستويات الدقة، أعد تدريب وانشر النماذج من خلال NeMo QAT.

من خلال هذه الإرشادات، نأمل أن تتمكن من إطلاق الإمكانات الهائلة لوحدة معالجة الرسوميات Blackwell بالكامل مع الحفاظ بأمان على دقة النموذج وفتح آفاق جديدة لخدمات الذكاء الاصطناعي!

استراتيجيات التنفيذ المتقدمة

النشر على نطاق الإنتاج

يتطلب النشر واسع النطاق اعتباراً دقيقاً لمتطلبات البنية التحتية واستراتيجيات توزيع الأحمال وأنظمة المراقبة وبروتوكولات الصيانة. يتضمن التنفيذ إعداد مجموعات استنتاج موزعة وتكوين آليات التوسع التلقائي وإنشاء لوحات مراقبة شاملة.

تقنيات تحسين الأداء

يتضمن التحسين المتقدم ضبط أحجام الدفعات للإنتاجية المثلى وتنفيذ استراتيجيات التجميع الديناميكي وتكوين أنظمة إدارة الذاكرة وإنشاء بروتوكولات مراقبة الأداء لضمان تقديم الخدمة المتسق.

بروتوكولات ضمان الجودة

الحفاظ على استنتاج عالي الجودة يتطلب تنفيذ خطوط أنابيب التحقق من الدقة وإنشاء اختبار انحدار الأداء وتكوين مراقبة الجودة التلقائية وتطوير بروتوكولات الاستجابة السريعة لمشاكل الجودة.

يضمن الدمج بين هذه الاستراتيجيات المتقدمة أن نشر استنتاج Blackwell FP4 يلبي متطلبات الإنتاج مع تقديم فوائد الأداء والكفاءة الموعودة.

참고