-->

⏱️ وقت القراءة المتوقع: 25 دقيقة

مقدمة: الفهم المعاصر لتوسع وحدات معالجة الرسوميات

في أنظمة التعلم الآلي المعاصرة، تطورت وحدات معالجة الرسوميات من مجرد وحدات معالجة الرسوميات البسيطة لتصبح البنية التحتية الأساسية لتدريب واستنتاج النماذج اللغوية الكبيرة. يقدم دليل توسع JAX من Google DeepMind رؤى عميقة حول تحسين أداء أنظمة التعلم الآلي القائمة على وحدات معالجة الرسوميات، وخاصة يقدم تحليلاً منهجياً لاستراتيجيات تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على معماريات وحدات معالجة الرسوميات الحديثة مثل NVIDIA H100 و B200. تقدم هذه المقالة تحليلاً مفصلاً فقرة بفقرة للمحتوى الأساسي للدليل، فاحصة بشكل شامل كل شيء من الهياكل الأساسية لأجهزة وحدات معالجة الرسوميات إلى مناهج الشبكات والاستراتيجيات العملية للتوازي في تدريب النماذج اللغوية الكبيرة.

التحليل المعمق لمعمارية أجهزة وحدات معالجة الرسوميات

البنية الأساسية: التناغم بين معالجات التدفق المتعددة و HBM

يمكن فهم وحدات معالجة الرسوميات الحديثة للتعلم الآلي مثل H100 و B200 بشكل أساسي كهياكل حيث تتصل العديد من نوى الحوسبة المتخصصة في ضرب المصفوفات بذاكرة عالية السرعة. تُسمى نوى الحوسبة هذه معالجات التدفق المتعددة (Streaming Multiprocessors, SMs) وتتصل بـ HBM (High Bandwidth Memory). يحتوي H100 على 132 SM بينما يحتوي B200 على 148 SM، مما يوفر وحدات معالجة مستقلة أكثر بكثير مقارنة بـ TPUs. هذه الخاصية الهيكلية هي السبب الأساسي وراء قدرة وحدات معالجة الرسوميات على توفير مستويات أعلى من المرونة مقارنة بـ TPUs.

يتضمن كل SM نواة ضرب مصفوفات مخصصة تُسمى Tensor Core، ووحدة حساب متجه تُسمى Warp Scheduler، وذاكرة تخزين مؤقت عالية السرعة على الشريحة تُسمى SMEM، مشابهة لنوى tensor في TPU. الأمر الجدير بالملاحظة بشكل خاص هو أنه بينما تحتوي TPUs على ما يصل إلى 2 نواة tensor مستقلة فقط، تمتلك وحدات معالجة الرسوميات الحديثة أكثر من 100 SM. رغم أن أداء كل SM أقل نسبياً مقارنة بنوى tensor في TPU، إلا أن مرونة النظام الإجمالية أعلى بكثير. هذا لأن كل SM يمكن أن يعمل بشكل مستقل، مما يمكّن وحدات معالجة الرسوميات من معالجة مئات المهام المنفصلة في وقت واحد.

البنية الداخلية لـ SM: الأقسام الفرعية ووحدات المعالجة

فحص البنية الداخلية لـ H100 SM بالتفصيل يكشف أن كل SM مقسم إلى 4 أقسام فرعية متطابقة، مع كل قسم فرعي يحتوي على tensor core، و 16K سجل 32-بت، ووحدة حساب متجه SIMD/SIMT تُسمى warp scheduler. تُسمى ALUs الفردية لـ warp scheduler نوى CUDA، وبينما المكون الأساسي لكل قسم فرعي هو بلا شك tensor core الذي يتعامل مع معظم FLOP/s، تلعب المكونات الأخرى أيضاً أدواراً مهمة.

نوى CUDA هي مجموعات من ALUs مدرجة في كل قسم فرعي، مسؤولة عن حساب المتجهات SIMD/SIMT. يمكن لكل ALU عموماً أداء عملية حسابية واحدة لكل دورة، مثل عمليات f32.add. تدعم وحدات معالجة الرسوميات الأحدث تعليمات FMA (Fused-Multiply Add) التي تؤدي تقنياً عمليتي FLOP لكل دورة، والتي غالباً ما تستخدمها NVIDIA لمضاعفة مواصفات الأداء الاسمية. يحتوي كل قسم فرعي على 32 نواة fp32 وأعداد أصغر من نوى int32 و fp64، جميعها تنفذ نفس التعليمة في كل دورة.

Tensor Cores يتم نشرها واحدة لكل قسم فرعي وتعمل كوحدات ضرب مصفوفات مخصصة مثل MXU في TPU. تمثل tensor cores الجزء الأكبر من FLOP/s في وحدة معالجة الرسوميات؛ على سبيل المثال، في H100، توفر 990 bf16 TC TFLOP/s مقارنة بـ 66 TFLOP/s فقط من نوى CUDA. في H100 مع 132 SM تعمل على 1.76GHz، يمكن لكل tensor core أداء حوالي 1024 bf16 FLOP لكل دورة، ما يعادل تقريباً ضرب مصفوفة 8×8×8.

مقارنة المعمارية: تحليل وحدة معالجة الرسوميات مقابل TPU

نوى CUDA لها هياكل أكثر مرونة بكثير من VPU في TPU. نوى CUDA في وحدات معالجة الرسوميات منذ V100 تستخدم نموذج البرمجة SIMT (Single Instruction Multiple Threads)، بينما تستخدم TPUs نموذج SIMD (Single Instruction Multiple Data). مثل ALUs في VPU الخاص بـ TPU، يجب على نوى CUDA داخل قسم فرعي تنفيذ نفس العملية في كل دورة، لكن على عكس TPUs، كل نواة CUDA لها مؤشر تعليمة خاص بها ويمكن برمجتها بشكل مستقل. عندما يتم توجيه خيطين في نفس warp لأداء عمليات مختلفة، يتم فعلياً تنفيذ كلا العمليتين مع إخفاء النوى التي لا تحتاج لأداء العملية المتباينة.

التسلسل الهرمي للذاكرة وخصائص الأداء

HBM وتحليل عرض النطاق الترددي للذاكرة

أنظمة ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات لها تأثير مطلق على الأداء. يوفر H100 80GB من ذاكرة HBM3 بعرض نطاق ترددي 3.35TB/s، بينما يوفر B200 192GB من ذاكرة HBM3e بعرض نطاق ترددي 8TB/s. هذا يمثل تحسناً كبيراً مقارنة بـ TPU v5p الذي يحتوي على 95GB HBM2e بعرض نطاق ترددي 2.76TB/s. خاصة، الزيادة في سعة ووعرض النطاق الترددي للذاكرة في B200 تمكن معالجة أكثر كفاءة لمعاملات النماذج اللغوية الكبيرة.

المهم في التسلسل الهرمي للذاكرة هو عرض النطاق الترددي والكمون في كل مستوى. ذاكرة L2 التخزين المؤقت حجمها 40MB ومشتركة عبر وحدة معالجة الرسوميات بالكامل، بينما SMEM لكل SM حجمها 256KB. في B200، أصبحت tensor cores كبيرة جداً بحيث لم تعد بيانات الإدخال تناسب SMEM، مما أدى إلى إدخال مساحة ذاكرة جديدة تُسمى TMEM (Tensor Memory). هذا التغيير في التسلسل الهرمي للذاكرة يوضح أن أحجام tensor core تستمر في الزيادة مع كل جيل من وحدات معالجة الرسوميات.

تحليل الحد المحوسب مقابل الحد المحدود بالذاكرة

غالباً ما يتم تحديد أداء وحدة معالجة الرسوميات بما إذا كانت محدودة بالحوسبة أم محدودة بالذاكرة. بينما يوفر H100 أداء 990 TFLOP/s لعمليات bf16، عرض النطاق الترددي للذاكرة محدود بـ 3.35TB/s. يمكن تحليل هذا باستخدام مفهوم الكثافة الحسابية، والتي تمثل عدد العمليات المؤداة لكل بايت مقروء من الذاكرة.

\[\text{Arithmetic Intensity} = \frac{\text{FLOP}}{\text{Bytes Accessed}}\]

الحدود بين المحدود بالذاكرة والمحدود بالحوسبة على H100 محسوبة تقريباً كالتالي:

\[\text{Peak AI} = \frac{990 \times 10^{12} \text{ FLOP/s}}{3.35 \times 10^{12} \text{ B/s}} \times 2 \text{ bytes/bf16} = 591 \text{ FLOP/byte}\]

العمليات ذات الكثافة الحسابية أقل من هذه القيمة تصبح محدودة بالذاكرة، بينما تلك ذات القيم الأعلى تصبح محدودة بالحوسبة.

معمارية الشبكات واستراتيجيات التوسع

الاتصال بين وحدات معالجة الرسوميات له تأثير حاسم على الأداء ويمكن تحليله على مستويين: داخل العقد وبين العقد. داخل العقد، تتصل وحدات معالجة الرسوميات من خلال NVLink و NVSwitch. في عقد H100 DGX، تتصل 8 وحدات معالجة رسوميات من خلال 4 NVSwitches، مع كل وحدة معالجة رسوميات لها 18 اتصال NVLink 4.0. كل NVLink يوفر عرض نطاق ترددي ثنائي الاتجاه 50GB/s، لذا نظرياً يمكن لكل وحدة معالجة رسوميات أن تمتلك إجمالي عرض نطاق ترددي 900GB/s، لكنها محدودة فعلياً بـ 450GB/s بسبب قيود عرض النطاق الترددي لـ NVSwitch.

NVSwitch هو مفتاح crossbar مركزي مع 64 منفذ NVLink يوفر إجمالي عرض نطاق ترددي 1.6TB/s. في العقد التي تحتوي على 8 وحدات معالجة رسوميات، كل وحدة معالجة رسوميات لها فعلياً عرض نطاق ترددي خروج 450GB/s، وهو عرض النطاق الترددي للاتصال مع وحدات معالجة رسوميات أخرى في نفس العقدة. هذه البنية تجعل التوازي التنسوري والتوازي في خط الأنابيب داخل العقد فعالاً للغاية.

الشبكات بين العقد: InfiniBand والبنية الهرمية

يحدث الاتصال بين العقد من خلال شبكات InfiniBand، عادة باستخدام طوبولوجيا leaf-spine. في حالات H100 SuperPod، كل عقدة لها 8 اتصالات InfiniBand بسرعة 400Gbps توفر إجمالي عرض نطاق ترددي ثنائي الاتجاه 3.2TB/s. لكنها محدودة فعلياً بـ 50GB/s عرض نطاق ترددي بين العقد لكل وحدة معالجة رسوميات. هذا أقل بـ 9 مرات من عرض النطاق الترددي داخل العقدة البالغ 450GB/s، مما يفسر سبب أهمية تقليل الاتصال بين العقد في تدريب النماذج واسعة النطاق.

معمارية SuperPod لها بنية هرمية، مقسمة إلى مستوى وحدة قابلة للتوسع (SU) ومستوى العمود الفقري. في مستوى SU، تتصل 32 عقدة (256 وحدة معالجة رسوميات) من خلال 8 مفاتيح leaf، وتتصل عدة SUs من خلال 16 مفتاح عمود فقري. هذه البنية الهرمية لها قيود عرض نطاق ترددي في كل مستوى، خاصة محدودة أكثر بـ 25GB/s لكل وحدة معالجة رسوميات في مستوى العمود الفقري.

العلاقة بين عرض النطاق الترددي للشبكة واستراتيجيات التوازي

قيود عرض النطاق الترددي للشبكة تؤثر مباشرة على كفاءة استراتيجيات التوازي المختلفة. توازي البيانات يتطلب عمليات AllReduce لمزامنة التدرج، مما يجعله حساساً جداً لعرض النطاق الترددي للشبكة. التوازي التنسوري يتطلب اتصالاً مستمراً بين وحدات معالجة الرسوميات أثناء المرور الأمامي والخلفي، مما يتطلب عرض نطاق ترددي عالي. توازي خط الأنابيب يتطلب اتصالاً أقل نسبياً لكن يحتاج نقل activations بين مراحل خط الأنابيب.

\[\text{Communication Cost} = \frac{\text{Data Size}}{\text{Bandwidth}} + \text{Latency}\]

في هذه المعادلة، Data Size هو حجم البيانات المراد نقلها، Bandwidth هو عرض النطاق الترددي المتاح للشبكة، و Latency هو كمون الشبكة. في تدريب النماذج واسعة النطاق، نظراً لأن Data Size كبير جداً، يصبح مصطلح Bandwidth مهيمناً، مما يؤثر بشكل كبير على طوبولوجيا الشبكة واختيار استراتيجية التوازي.

تحليل أداء العمليات الجماعية

خصائص عمليات AllReduce و AllGather

أهم أنماط الاتصال في التدريب الموزع واسع النطاق هي العمليات الجماعية. AllReduce هي عملية تجمع التدرجات من جميع وحدات معالجة الرسوميات وتوزع نتائج متطابقة على جميع وحدات معالجة الرسوميات، تلعب دوراً رئيسياً في توازي البيانات. AllGather هي عملية تجمع البيانات من كل وحدة معالجة رسوميات إلى جميع وحدات معالجة الرسوميات، تُستخدم بكثرة في التوازي التنسوري. ReduceScatter هي العملية العكسية لـ AllReduce، تجمع البيانات ثم تقسمها وتوزعها.

أداء هذه العمليات داخل العقد عالي جداً. لـ AllReduce في عقد H100 بـ 8 وحدات معالجة رسوميات، الكمون يهيمن لأحجام الرسائل الصغيرة، لكن عرض النطاق الترددي يصبح مهيمناً لأحجام الرسائل الكبيرة. وفقاً للقياسات الفعلية، الرسائل فوق 256MB يمكن أن تحقق 80-90% من أداء عرض النطاق الترددي النظري. هذا يعني أن التوازي التنسوري داخل العقدة فعال جداً.

تحديات العمليات الجماعية بين العقد

العمليات الجماعية بين العقد أكثر تعقيداً ولها قيود أداء كبيرة. AllReduce في بنى الشبكة الهرمية عادة ما يتم تنفيذها باستخدام نهج AllReduce هرمي. أولاً، يتم تنفيذ AllReduce داخل كل عقدة، ثم يتم AllReduce للنتائج بين العقد، يتبعها البث داخل العقد مرة أخرى. يمكن نمذجة الوقت الإجمالي لهذه العملية كالتالي:

\[T_{AllReduce} = T_{intra} + T_{inter} + T_{broadcast}\]

حيث $T_{intra}$ هو وقت AllReduce داخل العقدة، $T_{inter}$ هو وقت AllReduce بين العقد، و $T_{broadcast}$ هو وقت البث داخل العقدة. في الممارسة العملية، غالباً ما يصبح $T_{inter}$ مهيمناً لأن عرض النطاق الترددي بين العقد أقل بكثير من عرض النطاق الترددي داخل العقدة.

SHARP والحوسبة داخل الشبكة

قدمت NVIDIA تقنية SHARP (Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol) لتحسين أداء الشبكة. SHARP هي تقنية تؤدي عمليات تقليل مباشرة في مفاتيح InfiniBand لتقليل حركة مرور الشبكة. هذا يمكن أن يحسن نظرياً عرض النطاق الترددي لعملية AllReduce بما يصل إلى 2x. لكن SHARP يتم تفعيلها فقط تحت ظروف محددة ولا يمكن استخدامها في جميع الحالات.

\[\text{SHARP Efficiency} = \frac{\text{Actual Bandwidth}}{\text{Theoretical Bandwidth}}\]

في القياسات الفعلية، عندما يتم تفعيل SHARP، تُظهر كفاءة 70-80%، لكن عندما تكون غير مفعلة، تُظهر كفاءة 40-50% فقط. هذا الاختلاف في الأداء يوضح أن تحسين SHARP مهم جداً في التدريب واسع النطاق.

استراتيجيات التوازي للنماذج اللغوية الكبيرة

توازي البيانات وتحليل Roofline

توازي البيانات هو أساسي طريقة التدريب الموزع حيث كل وحدة معالجة رسوميات تحتفظ بنسخة كاملة من النموذج وتعالج دفعات مختلفة من البيانات. القيد الرئيسي لهذه الطريقة هو عمليات AllReduce لمزامنة التدرج. عندما يكون حجم الدفعة لكل وحدة معالجة رسوميات $B$ وعدد معاملات النموذج $P$، حجم البيانات المراد AllReduce هو $2P$ بايت (لـ fp16).

roofline لتوازي البيانات محسوب كالتالي:

\(\text{Compute Time} = \frac{6PBS}{F}\) \(\text{Communication Time} = \frac{2P}{BW}\)

حيث $S$ هو طول التسلسل، $F$ هو FLOP/s، و $BW$ هو عرض نطاق AllReduce الترددي. لتوازي البيانات الفعال، يجب أن يكون Communication Time أصغر من Compute Time، لذا:

\[B > \frac{PF}{3SBWO}\]

في هذه المعادلة، $O$ يمثل ثابتاً لحمل الشبكة الإضافي. للاتصال بين العقد على H100، هذا الحد يصبح عالياً جداً.

تحليل كفاءة التوازي التنسوري

التوازي التنسوري هو طريقة لتقسيم مصفوفات أوزان النموذج عبر وحدات معالجة رسوميات متعددة، فعال بشكل خاص لآليات الانتباه وطبقات MLP. يمكن وضع كل رأس في الانتباه متعدد الرؤوس على وحدات معالجة رسوميات مختلفة، أو يمكن تقسيم مصفوفات أوزان MLP صفياً أو عمودياً. الميزة الرئيسية للتوازي التنسوري هي التقليل الخطي في استخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات، بينما العيب هو الحاجة لاتصال مستمر أثناء المرور الأمامي والخلفي.

تكلفة الاتصال في التوازي التنسوري متناسبة مع حجم activation. في transformer بحجم دفعة $B$، طول تسلسل $S$، وبُعد مخفي $H$، كل طبقة انتباه تتطلب الاتصال التالي:

\[\text{Communication Volume} = 4BSH \text{ bytes}\]

هذا يتكون من 2 AllGathers في المرور الأمامي و 2 ReduceScatters في المرور الخلفي. لكي يكون التوازي التنسوري فعالاً، يجب أن يكون وقت الاتصال هذا أصغر من وقت الحوسبة.

توازي خط الأنابيب وكفاءة الذاكرة

توازي خط الأنابيب هو طريقة لوضع طبقات النموذج بشكل متتالي عبر وحدات معالجة رسوميات متعددة. هذه الطريقة يمكن أن تقلل بفعالية استخدام الذاكرة لكن قد تسبب وقت خمول لوحدة معالجة الرسوميات بسبب فقاعات خط الأنابيب. كفاءة توازي خط الأنابيب تتحدد بنسبة عدد micro-batch إلى عدد مراحل خط الأنابيب.

يمكن حساب كفاءة خط الأنابيب كالتالي:

\[\text{Pipeline Efficiency} = \frac{M}{M + P - 1}\]

حيث $M$ هو عدد micro-batches و $P$ هو عدد مراحل خط الأنابيب. للكفاءة العالية، $M \gg P$ مطلوب، لكن إذا كان حجم micro-batch صغيراً جداً، قد ينخفض استخدام كل وحدة معالجة رسوميات.

توازي الخبراء ومزيج الخبراء

في نماذج مزيج الخبراء (MoE)، نظراً لأن كل token ينشط عدداً قليلاً من الخبراء فقط، نوع خاص من التوازي يُسمى توازي الخبراء مطلوب. كل خبير يوضع على وحدات معالجة رسوميات مختلفة، و input tokens يتم توجيهها إلى وحدات معالجة الرسوميات التي تحتوي على الخبراء المناسبين. في هذه العملية، عمليات AllToAll الجماعية تلعب دوراً رئيسياً.

تكلفة الاتصال في توازي الخبراء تعتمد بشدة على عدم توازن استخدام الخبراء. في الحالات المثالية حيث يتم استخدام جميع الخبراء بالتساوي، تكلفة الاتصال هي:

\[\text{AllToAll Cost} = \frac{BSH \cdot k}{E} \cdot 2\]

حيث $k$ هو عدد الخبراء المنشطين لكل token و $E$ هو العدد الإجمالي للخبراء. لكن في الممارسة العملية، قد تزيد تكلفة الاتصال بسبب عدم توازن الحمل بين الخبراء.

استراتيجيات التحسين في تدريب النماذج الفعلي

تحليل حالة تدريب نموذج LLaMA

في تدريب النماذج اللغوية الكبيرة الفعلي، يتم استخدام تقنيات توازي متعددة مجتمعة. أخذ نماذج LLaMA كمثال، يمكن تدريب نموذج 16B معامل باستخدام توازي تنسوري 4-way على 192 وحدة معالجة رسوميات. في هذه الحالة، كل وحدة معالجة رسوميات تعالج حوالي 4096 token، ونظراً لأن حجم الدفعة كبير بما فيه الكفاية، التدريب الفعال ممكن.

لنماذج 70B معامل، يتم استخدام توازي تنسوري 2-way على 768 وحدة معالجة رسوميات، مع كل وحدة معالجة رسوميات تعالج 2048 token. لنماذج 314B معامل، يتم استخدام توازي تنسوري 8-way على 3072 وحدة معالجة رسوميات، بالمثل معالجة 2048 token لكل وحدة معالجة رسوميات. المهم في هذه التكوينات هو تجنب الاختناقات في طبقات الشبكة.

تحسين الذاكرة و Activation Checkpointing

استخدام الذاكرة قيد حاسم في تدريب النماذج واسعة النطاق. Activation checkpointing هي تقنية تخزن بعض activations فقط أثناء المرور الأمامي بدلاً من جميعها، وتعيد حسابها عند الحاجة أثناء المرور الخلفي. هذا يمكن أن يقلل استخدام الذاكرة إلى $O(\sqrt{L})$ حيث $L$ هو عدد الطبقات.

المقايضة بين استخدام الذاكرة ووقت الحوسبة يمكن نمذجتها كالتالي:

\[\text{Total Time} = \text{Compute Time} \times (1 + \alpha \cdot \text{Recompute Ratio})\]

حيث $\alpha$ هو ثابت يمثل التكلفة النسبية لإعادة الحساب. استراتيجية checkpointing المثلى تقلل هذه المقايضة.

تراكم التدرج والدقة المختلطة

في النماذج واسعة النطاق، غالباً ما يكون من الصعب استخدام أحجام دفعات كبيرة مرغوبة بسبب قيود الذاكرة. تراكم التدرج هي تقنية تراكم تدرجات من عدة micro-batches قبل التحديث مرة واحدة، محققة فعلياً تأثير أحجام الدفعات الكبيرة.

تدريب الدقة المختلطة هي تقنية تستخدم fp16 أو bf16 لتقليل استخدام الذاكرة ووقت الحوسبة. Bf16 على H100 يوفر أداء أسرع بـ 2x مقارنة بـ fp32 ويمكن أن يقلل استخدام الذاكرة إلى النصف. لكن، قد تكون تقنيات مثل loss scaling أو gradient clipping مطلوبة للاستقرار العددي.

الابتكارات في معمارية Blackwell (B200)

معمارية Blackwell قدمت عدة تحسينات مهمة. NVLink 5 ضاعف إجمالي عرض النطاق الترددي لـ NVLink إلى 900GB/s، وبينما لا يزال B200 يحافظ على عقد 8-GPU، أنظمة GB200 تقدم نطاقات NVLink أكبر بكثير. في تكوين NVL72، يمكن تضمين 72 وحدة معالجة رسوميات، ونظرياً حتى 576 وحدة معالجة رسوميات يمكن أن تكون في نطاق NVLink واحد.

هذا النطاق الموسع لـ NVLink يزيد بفعالية عرض النطاق الترددي للخروج من العقدة، مقللاً تكاليف العمليات الجماعية فوق مستوى العقدة. في GB200 NVL72، عرض النطاق الترددي للخروج لكل عقدة يزيد إلى $4 \times 18 \times 400 / 8 = 3.6TB/s$، محسن بشكل كبير من 400GB/s في H100. هذا يحسن rooflines عبر العقد بحوالي 4x، والآن قد تصبح اختناقات مستوى العقدة أكثر أهمية من مستوى التوسع.

تكامل Grace-Hopper والتعاون بين CPU-GPU

دمجت NVIDIA أيضاً وحدات معالجة الرسوميات مع معالجات Grace في أنظمة GH200 و GB200. على سبيل المثال، GH200 له 1 H200 و 1 معالج Grace، بينما أنظمة GB200 لها 2 B200s و 1 معالج Grace. ميزة هذا النظام هي أن المعالجات متصلة بوحدات معالجة الرسوميات من خلال NVLink C2C، اتصال NVLink كامل عرض النطاق الترددي، مما يوفر عرض نطاق ترددي عالي جداً بين CPU-GPU. هذا مفيد لإلغاء تحميل المعاملات إلى ذاكرة الوصول العشوائي للمضيف، حيث عرض النطاق الترددي من كل وحدة معالجة رسوميات إلى ذاكرة المضيف يساوي عرض النطاق الترددي إلى HBM لوحدة معالجة رسوميات أخرى.

TMEM وتحديات Tensor Cores الكبيرة

واحد من أهم التغييرات المقدمة في B200 هو إضافة TMEM (Tensor Memory). مع استمرار tensor cores في النمو بشكل أكبر، في Blackwell، لم تعد بيانات إدخال tensor core تناسب SMEM. بينما في Ampere، يمكن تغذية tensor cores من warp واحد، Hopper يتطلب SM كامل (warpgroup)، و Blackwell يتطلب التغذية من 2 SMs. أصبحت ضربات المصفوفات كبيرة جداً بحيث لم تعد accumulators تناسب ذاكرة السجل أو SMEM، لذا أضاف Blackwell TMEM لهذا الغرض.

مراقبة الأداء واستراتيجيات التحسين

تحليل الأداء من خلال نماذج Roofline

إحدى أكثر الطرق فعالية لتحليل أداء أنظمة التعلم الآلي القائمة على وحدات معالجة الرسوميات هي استخدام نماذج roofline. هذا النموذج يُظهر ما إذا كان النظام محدود بالحوسبة أم محدود بالذاكرة بناءً على الكثافة الحسابية (عدد FLOP لكل بايت مقروء من الذاكرة). لـ H100 بأداء ذروة 990 TFLOP/s (bf16) وعرض نطاق ترددي للذاكرة 3.35TB/s، ميل roofline هو:

\[\text{Roofline Slope} = \frac{990 \times 10^{12}}{3.35 \times 10^{12}} = 295 \text{ FLOP/byte}\]

هذا يعني أن العمليات ذات الكثافة الحسابية أقل من 295 FLOP/byte تصبح محدودة بالذاكرة، بينما العمليات الأعلى تصبح محدودة بالحوسبة. معظم ضربات المصفوفات في طبقات transformer لها كثافة حسابية عالية بما فيه الكفاية لتكون محدودة بالحوسبة، لكن عمليات مثل دوال التفعيل أو التطبيع قد تكون محدودة بالذاكرة.

قياس الأداء الفعلي وتحديد نقاط الاختناق

بالإضافة إلى التحليل النظري، قياس الأداء الفعلي مهم. على وحدات معالجة الرسوميات، يمكن استخدام أدوات المراقبة مثل NVIDIA Nsight Systems أو NVIDIA Nsight Compute لقياس الأداء الفعلي. هذه الأدوات تمكن التحليل المفصل لوقت تنفيذ kernel، استخدام عرض النطاق الترددي للذاكرة، وقت الاتصال، إلخ.

خاصة في التدريب الموزع واسع النطاق، يجب مراقبة المؤشرات التالية:

  • استخدام وحدة معالجة الرسوميات (استخدام الحوسبة)
  • استخدام عرض النطاق الترددي للذاكرة
  • استخدام عرض النطاق الترددي للشبكة
  • نسبة فقاعات خط الأنابيب
  • كفاءة توازن الحمل

هذه المؤشرات تساعد في تحديد نقاط اختناق النظام وتحسينها.

التحسين التلقائي والاستراتيجيات التكيفية

الأطر العمل الحديثة للتعلم الآلي تقدم بشكل متزايد ميزات التحسين التلقائي. Auto-sharding هي تقنية تجد تلقائياً استراتيجيات التوازي المثلى للنماذج وتكوينات الكلاستر المعطاة. هذا يبني نماذج تكلفة لمجموعات توازي مختلفة ويقارن الأداء المتوقع لكل منها لاختيار الاستراتيجيات المثلى.

\[\text{Total Cost} = \text{Compute Cost} + \text{Communication Cost} + \text{Memory Cost}\]

كل مكون تكلفة يُنمذج كالتالي:

  • Compute Cost: FLOPs / إنتاجية وحدة معالجة الرسوميات
  • Communication Cost: حجم الاتصال / عرض النطاق الترددي للشبكة
  • Memory Cost: قيود بناءً على بصمة الذاكرة

مثل هذا التحسين التلقائي مفيد بشكل خاص للمعماريات المعقدة للنماذج أو الكلاسترات غير المتجانسة.

الاتجاهات المستقبلية والتحديات التقنية

الانتقال إلى الحوسبة المتمركزة على الذاكرة

معمارية وحدات معالجة الرسوميات تتطور تدريجياً نحو الحوسبة المتمركزة على الذاكرة. مع استمرار زيادة أحجام النماذج، تصبح سعة وعرض النطاق الترددي للذاكرة أكثر أهمية، مما قد يؤدي إلى معماريات جديدة مثل Near-Data Computing أو Processing-in-Memory. المحاولات لتوحيد مساحات ذاكرة CPU و GPU من خلال Unified Memory Architecture تستمر أيضاً.

خاصة في النماذج اللغوية الكبيرة، تصبح أحجام KV-cache كبيرة جداً، مما يجعل الإدارة الفعالة تحدياً مهماً. آليات انتباه جديدة مثل Paged Attention أو Ring Attention يتم تطويرها لحل هذه المشاكل.

التقدم في تقنية الشبكات

تقنية الشبكات تتقدم أيضاً بسرعة. الترابطات البصرية يمكن أن توفر عرض نطاق ترددي أعلى بكثير وكمون أقل من الاتصالات الكهربائية، و الحوسبة الفوتونية يمكن أن تحسن بشكل كبير كفاءة الطاقة. في معماريات الحوسبة المنفصلة، الحوسبة والذاكرة والتخزين منفصلة من خلال الشبكات، مما يمكّن تخصيص الموارد بشكل أكثر مرونة.

في مستوى الشبكة، تقنيات مثل التوجيه التكيفي أو التحكم في الازدحام تحسن كفاءة الاتصال في الكلاسترات واسعة النطاق. خاصة، الحوسبة داخل الشبكة التي تؤدي عمليات التجميع أو التقليل مباشرة في مفاتيح الشبكة من المتوقع أن تصبح أكثر شيوعاً.

تطور مكدس البرمجيات

مكدس برمجيات وحدات معالجة الرسوميات يستمر في التطور. تحسين المترجم يصبح أكثر تطوراً، و التحسين على مستوى الرسم البياني يمكن أن يحسن رسوم تنفيذ النماذج بالكامل. تقنيات مثل Dynamic batching أو Speculative execution يمكن أن تزيد أكثر من استخدام وحدة معالجة الرسوميات.

مع أصبح الحوسبة غير المتجانسة أكثر أهمية، تقنيات لدمج المعالجات ووحدات معالجة الرسوميات والمعجلات المتخصصة بكفاءة تتقدم. هذا يمكّن الاختيار الديناميكي لأجهزة المعالجة المثلى بناءً على خصائص كل عبء عمل.

الخاتمة: الحاضر والمستقبل لتوسع وحدات معالجة الرسوميات

دليل توسع JAX من Google DeepMind يقدم رؤى عميقة حول تعقيد واستراتيجيات التحسين لأنظمة التعلم الآلي الحديثة القائمة على وحدات معالجة الرسوميات. التطور في الأجهزة من H100 إلى B200 يوضح تغييرات معمارية أساسية تتجاوز تحسينات الأداء البسيطة، مؤثرة بشكل كبير على استراتيجيات تحسين البرمجيات.

الأمر الجدير بالملاحظة بشكل خاص هو تزايد تعقيد التسلسل الهرمي للذاكرة. إدخال TMEM يُظهر أن tensor cores نمت كبيرة جداً بحيث لم تعد التسلسلات الهرمية للذاكرة الموجودة تستطيع التعامل معها، مما يشير إلى أن إدارة الذاكرة ستصبح أكثر أهمية في تصميم معمارية وحدات معالجة الرسوميات المستقبلية. بالإضافة، توسع نطاقات NVLink يمكّن تقارب أوثق على نطاق أكبر، فاتحاً إمكانيات جديدة لتدريب النماذج واسعة النطاق.

من منظور الشبكات، تعقيد البنى الهرمية يزيد، مما يعني أن تحليلاً أكثر تطوراً مطلوب لاختيار استراتيجية التوازي. خاصة، إيجاد التركيبات المثلى لتوازي البيانات والتوازي التنسوري وتوازي خط الأنابيب وتوازي الخبراء أصبح مجالاً يتطلب نماذج تكلفة منهجية وتحسيناً تلقائياً يتجاوز الاستدلالات البسيطة.

أنظمة وحدات معالجة الرسوميات المستقبلية من المتوقع أن تصبح أكثر عدم تجانس، مع تقنيات مثل تكامل CPU-GPU والحوسبة المتمركزة على الذاكرة والترابطات البصرية تجتمع لإنشاء أنظمة أكثر تعقيداً لكن أقوى من الحالية. للنجاح في مثل هذه البيئات، الفهم العميق لمعمارية الأجهزة مع استراتيجيات تحسين البرمجيات التكيفية سيكون أساسياً.

في النهاية، مستقبل توسع وحدات معالجة الرسوميات يتطور إلى مجال يتطلب مناهج شمولية تأخذ في الاعتبار الكفاءة والمرونة والاستدامة تتجاوز تحسينات الأداء البسيطة. هذه التغييرات توفر تحديات وفرص جديدة لمهندسي التعلم الآلي، خالقة منظراً طبيعياً سريع التطور يتطلب التعلم والتكيف المستمرين.

참고