أهمية الشبكة في عصر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة
عصر النماذج الكبيرة، شهدت الأجهزة الشبكية مثل وحدات الألياف، والمبدلات، وغيرها من الطلبات انفجارًا، وتسارعت دورة التطوير. ستناقش هذه المقالة لماذا أصبحت الشبكة عنصرًا حاسمًا في عصر الذكاء الاصطناعي، وستتناول الابتكارات والفرص الاستثمارية في الجانب الشبكي.
مصدر طلب الشبكة
مع دخول عصر النماذج الكبيرة، ازدادت الفجوة بسرعة بين حجم النموذج وحدود البطاقة الواحدة، مما دفع الصناعة إلى التحول نحو مجموعات الخوادم المتعددة لحل مشاكل التدريب، وهذا يشكل أساسًا لزيادة أهمية الشبكة في عصر الذكاء الاصطناعي. بالمقارنة مع الماضي عندما كانت البيانات تُنقل ببساطة، أصبحت الشبكة الآن تستخدم أكثر لمزامنة معلمات النموذج بين بطاقات الرسومات، مما يزيد من متطلبات كثافة الشبكة وسعتها.
تؤدي زيادة حجم النموذج المتزايد إلى زيادة الوقت المستغرق في التدريب. لتقليل وقت التدريب، يجب تحسين كفاءة الحساب، حيث أن زيادة "عدد الأجهزة" و"كفاءة التوازي" تحدد مباشرة القوة الحاسوبية.
في تدريب النماذج الكبيرة، يجب إجراء محاذاة بين بطاقات الرسومات الفردية بعد كل عملية حسابية، مما يفرض متطلبات أعلى على نقل الشبكة وتبادل البيانات.
تدريب النماذج الكبيرة يستمر غالبًا لعدة أشهر، وأي انقطاع قد يتسبب في خسائر كبيرة. أي خلل أو تأخير مفرط في أي حلقة من الشبكة يمكن أن يؤدي إلى انقطاع. أصبحت الشبكات الحديثة للذكاء الاصطناعي أنظمة هندسية معقدة يمكن مقارنتها بالطائرات وحاملات الطائرات.
اتجاه الابتكار الشبكي
مع توسع حجم استثمارات قوة الحوسبة إلى مئات المليارات من الدولارات، أصبحت خفض التكاليف، والانفتاح، وتوازن حجم قوة الحوسبة من القضايا الرئيسية في الابتكار الشبكي.
تغيير وسائط الاتصال: تسعى وحدات الإضاءة إلى تحقيق سرعات أعلى، بينما تقلل التكاليف من خلال LPO و LRO و السيليكون الضوئي. تهيمن الكابلات النحاسية على الاتصال داخل الخزائن بفضل مزايا التكلفة والكفاءة. تسرع تقنيات جديدة مثل Chiplet و Wafer-scaling استكشاف حدود الاتصال القائم على السيليكون.
تنافس بروتوكولات الشبكة: بروتوكولات الاتصال بين الشرائح مرتبطة بقوة بوحدات معالجة الرسوميات، مثل NV-LINK من إنفيديا وInfinity Fabric من AMD. المنافسة بين IB وEthernet هي اللحن الرئيسي لتواصل العقد.
تغيرات هيكل الشبكة: يتم استخدام هيكل الورقة والجذع بشكل شائع حاليًا، ولكن مع زيادة عدد العقد، فإن ميزات التكرار الخاصة به تجلب تكاليف شبكة كبيرة للمجموعات الضخمة جدًا. من المتوقع أن تصبح هياكل دراجونفلاي وهيكل السكك الحديدية فقط اتجاهات تطورية نحو الجيل التالي من المجموعات الضخمة جدًا.
نصائح استثمارية
النقاط الأساسية في نظام الاتصالات: زونجي شوقونغ، شين يي شينغ، تيان فو اتصالات، إندستريال فوه ليتشوان، يينغ ويك، هوديان غوفنغ.
حلقة الابتكار في نظام الاتصالات: تشانغفي للألياف الضوئية، تاي تشينغ غوانغ، يوان جيه تكنولوجيا، شينغ كيه للاتصالات - يو، هان وو جي، دي كولي.
تحذير من المخاطر
توقعات الطلب على الذكاء الاصطناعي دون المستوى، وفشل قانون التوسع، وزيادة حدة المنافسة في الصناعة.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
5
مشاركة
تعليق
0/400
SandwichHunter
· منذ 22 س
الحصول على المال هو الحقيقة الصعبة
شاهد النسخة الأصليةرد0
FloorSweeper
· منذ 22 س
تم رصد إشارات ضعيفة... بالفعل أشتري خيارات $nvda بينما أنتم الـ npcs تندفعون نحو ألعاب الشبكات
ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة انفجار الطلب على أجهزة الشبكة ليصبح نقطة جذب استثمارية
أهمية الشبكة في عصر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة
عصر النماذج الكبيرة، شهدت الأجهزة الشبكية مثل وحدات الألياف، والمبدلات، وغيرها من الطلبات انفجارًا، وتسارعت دورة التطوير. ستناقش هذه المقالة لماذا أصبحت الشبكة عنصرًا حاسمًا في عصر الذكاء الاصطناعي، وستتناول الابتكارات والفرص الاستثمارية في الجانب الشبكي.
مصدر طلب الشبكة
مع دخول عصر النماذج الكبيرة، ازدادت الفجوة بسرعة بين حجم النموذج وحدود البطاقة الواحدة، مما دفع الصناعة إلى التحول نحو مجموعات الخوادم المتعددة لحل مشاكل التدريب، وهذا يشكل أساسًا لزيادة أهمية الشبكة في عصر الذكاء الاصطناعي. بالمقارنة مع الماضي عندما كانت البيانات تُنقل ببساطة، أصبحت الشبكة الآن تستخدم أكثر لمزامنة معلمات النموذج بين بطاقات الرسومات، مما يزيد من متطلبات كثافة الشبكة وسعتها.
تؤدي زيادة حجم النموذج المتزايد إلى زيادة الوقت المستغرق في التدريب. لتقليل وقت التدريب، يجب تحسين كفاءة الحساب، حيث أن زيادة "عدد الأجهزة" و"كفاءة التوازي" تحدد مباشرة القوة الحاسوبية.
في تدريب النماذج الكبيرة، يجب إجراء محاذاة بين بطاقات الرسومات الفردية بعد كل عملية حسابية، مما يفرض متطلبات أعلى على نقل الشبكة وتبادل البيانات.
تدريب النماذج الكبيرة يستمر غالبًا لعدة أشهر، وأي انقطاع قد يتسبب في خسائر كبيرة. أي خلل أو تأخير مفرط في أي حلقة من الشبكة يمكن أن يؤدي إلى انقطاع. أصبحت الشبكات الحديثة للذكاء الاصطناعي أنظمة هندسية معقدة يمكن مقارنتها بالطائرات وحاملات الطائرات.
اتجاه الابتكار الشبكي
مع توسع حجم استثمارات قوة الحوسبة إلى مئات المليارات من الدولارات، أصبحت خفض التكاليف، والانفتاح، وتوازن حجم قوة الحوسبة من القضايا الرئيسية في الابتكار الشبكي.
تغيير وسائط الاتصال: تسعى وحدات الإضاءة إلى تحقيق سرعات أعلى، بينما تقلل التكاليف من خلال LPO و LRO و السيليكون الضوئي. تهيمن الكابلات النحاسية على الاتصال داخل الخزائن بفضل مزايا التكلفة والكفاءة. تسرع تقنيات جديدة مثل Chiplet و Wafer-scaling استكشاف حدود الاتصال القائم على السيليكون.
تنافس بروتوكولات الشبكة: بروتوكولات الاتصال بين الشرائح مرتبطة بقوة بوحدات معالجة الرسوميات، مثل NV-LINK من إنفيديا وInfinity Fabric من AMD. المنافسة بين IB وEthernet هي اللحن الرئيسي لتواصل العقد.
تغيرات هيكل الشبكة: يتم استخدام هيكل الورقة والجذع بشكل شائع حاليًا، ولكن مع زيادة عدد العقد، فإن ميزات التكرار الخاصة به تجلب تكاليف شبكة كبيرة للمجموعات الضخمة جدًا. من المتوقع أن تصبح هياكل دراجونفلاي وهيكل السكك الحديدية فقط اتجاهات تطورية نحو الجيل التالي من المجموعات الضخمة جدًا.
نصائح استثمارية
النقاط الأساسية في نظام الاتصالات: زونجي شوقونغ، شين يي شينغ، تيان فو اتصالات، إندستريال فوه ليتشوان، يينغ ويك، هوديان غوفنغ.
حلقة الابتكار في نظام الاتصالات: تشانغفي للألياف الضوئية، تاي تشينغ غوانغ، يوان جيه تكنولوجيا، شينغ كيه للاتصالات - يو، هان وو جي، دي كولي.
تحذير من المخاطر
توقعات الطلب على الذكاء الاصطناعي دون المستوى، وفشل قانون التوسع، وزيادة حدة المنافسة في الصناعة.