أهمية الشبكة في عصر الذكاء الاصطناعي واتجاهات الابتكار

تُعتبر الشبكة ذات دور حاسم في عصر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. مع النمو السريع في حجم النماذج، أصبحت التجمعات الخدمية المتعددة هي الوسيلة الرئيسية لحل تدريب النماذج، مما يشكل أساس "تقدم" الشبكة في عصر الذكاء الاصطناعي. بالمقارنة مع الماضي حيث كانت تُستخدم الشبكة في الغالب لنقل البيانات، أصبحت الشبكة الآن تُستخدم بشكل أكبر لمزامنة معلمات النماذج بين بطاقات الرسوم، مما يفرض متطلبات أعلى على كثافة الشبكة وسعتها.

تواجه تدريب النماذج الكبيرة ثلاثة تحديات رئيسية:

1. حجم النموذج المتزايد: الوقت المستغرق في التدريب مرتبط بشكل إيجابي بعدد معلمات النموذج وحجم البيانات ومرتبط بشكل سلبي بمعدل الحساب. إن تحسين كفاءة الحساب هو المفتاح لتقليل وقت التدريب، بينما يحدد زيادة عدد الأجهزة وزيادة كفاءة التوازي بشكل مباشر قوة الحساب.

2. التواصل المعقد لمزامنة بطاقات متعددة: بعد تقسيم النموذج إلى بطاقة واحدة، يحتاج كل حساب إلى محاذاة. تتطلب العمليات مثل All-to-All متطلبات أعلى لنقل الشبكة والتبادل.

3. تكلفة الأعطال المتزايدة: غالبًا ما تستمر تدريب النماذج الكبيرة لعدة أشهر، وقد تؤدي الانقطاعات إلى التراجع لعدة أيام لإعادة التدريب، مما يتسبب في خسائر كبيرة. لقد أصبحت الشبكات الحديثة للذكاء الاصطناعي تجسيدًا لقدرات الهندسة النظامية البشرية التي تعادل الطائرات وحاملات الطائرات.

تدور الابتكارات في الشبكات بشكل رئيسي حول ثلاثة اتجاهات:

1. تغيير وسائط الاتصال: لكل من وحدات الألياف الضوئية، والكابلات النحاسية، والاتصالات القائمة على السيليكون مزاياها، ويتم استكشاف تقليل التكاليف وتحسين الأداء.

2. تنافس بروتوكولات الشبكة: بروتوكولات الاتصال بين الشرائح مرتبطة بشدة بوحدات معالجة الرسوميات، بينما يتمثل التنافس بين الاتصالات بين العقد بشكل رئيسي في IB و Ethernet.

3. تغييرات في بنية الشبكة: تواجه بنية اليرقة تحديات، ومن المتوقع أن تصبح البنى الجديدة مثل Dragonfly وrail-only اتجاهًا للتطور في الكتلة الضخمة.

توصيات الاستثمار تركز على الشركات ذات الصلة بالنظام الأساسي للاتصالات وابتكاراته. بشكل عام، ستدور الابتكارات في شبكة عصر الذكاء الاصطناعي حول "خفض التكاليف" و"الانفتاح" وتوازن حجم القدرة الحاسوبية، مما يدفع باستمرار تقدم تكنولوجيا الاتصالات.