GPU (وحدة معالجة الرسومات)

الأهمية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

لقد كانت قوة المعالجة المتوازية لوحدات معالجة الرسومات محركاً رئيسياً وراء التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. ينطوي تدريب الشبكات العصبية العميقة على كميات هائلة من البيانات والعمليات الحسابية المكثفة مثل مضاعفات المصفوفات. تتفوق وحدات معالجة الرسومات في هذه المهام، مما يقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لتدريب النماذج المعقدة مقارنةً بوحدات المعالجة المركزية التقليدية. يسمح هذا التسريع للباحثين والمطورين بالتكرار بشكل أسرع، وتجربة مجموعات بيانات أكبر، ومعالجة مشاكل مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة الصور بدقة وسرعة أكبر. على سبيل المثال، تعتمد نماذجUltralytics YOLO بشكل كبير على وحدات معالجة الرسومات لتحقيق أداء عالٍ في مهام الرؤية في الوقت الفعلي. يُعد الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات القوية، غالباً عن طريق منصات الحوسبة السحابية أو الأجهزة المخصصة، أمراً بالغ الأهمية لتطوير الذكاء الاصطناعي الحديث.

الاختلافات الرئيسية عن وحدات المعالجة المركزية ووحدات المعالجة الحرارية TPU

بينما تعمل وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية ووحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجةTensor (TPU ) معًا في نظام واحد، إلا أن وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجةTensor (TPU ) لها بنيات متميزة وحالات استخدام مثالية:

• وحدة المعالجة المركزية (CPU ): مصممة للحوسبة للأغراض العامة، وتتفوق وحدات المعالجة المركزية في المهام المتسلسلة وإدارة عمليات النظام. فهي تحتوي على عدد قليل من النوى القوية المحسّنة لوقت استجابة منخفض في مجموعة متنوعة من أعباء العمل. راجع مقارنة بين CPU ووحدة GPU.
• وحدة معالجة الرسومات (GPU ): تحتوي وحدات معالجة الرسومات المُحسَّنة للمعالجة المتوازية على آلاف النوى الأبسط المصممة للتعامل مع العديد من المهام في وقت واحد. وهذا يجعلها مثالية للعمليات الحسابية المتوازية للبيانات الشائعة في التعلم العميق، وعرض الرسومات، والحوسبة عالية الأداء (HPC). ومن أبرز مقدمي الخدمات الرئيسيين NVIDIAوAMD.
• TPU (وحدة معالجةTensor ): تم تطوير TPUs من قِبل Google وهي عبارة عن دوائر متكاملة خاصة بالتطبيقات (ASICs) مصممة خصيصًا لتسريع أعباء عمل تعلّم الآلة، خاصة تلك التي تستخدم TensorFlow TensorFlow. وهي توفر أداءً عاليًا لعمليات tensor محددة ولكنها قد تكون أقل تنوعًا من وحدات معالجة الرسومات. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل على صفحة TPU الخاصة بGoogle.

توفر وحدات معالجة الرسومات توازناً بين الأداء العالي للمهام المتوازية وقابلية التطبيق الواسعة، مدعومة بأنظمة برمجية ناضجة مثل NVIDIACUDA وأطر عمل مثل PyTorch. يمكن تبسيط إعداد بيئات GPU باستخدام أدوات مثل Docker؛ راجع دليل Docker Quickstart للحصول على التفاصيل.

تطبيقات العالم الحقيقي في الذكاء الاصطناعي

تُعد وحدات معالجة الرسومات جزءاً لا يتجزأ من العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة:

• المركبات ذاتية القيادة: تقوم وحدات معالجة الرسومات بمعالجة تدفقات هائلة من البيانات من الكاميرات والرادار والليدار والرادار في الوقت الفعلي لتمكين الإدراك وتخطيط المسار واتخاذ القرارات للذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة. تعتمد شركات مثل Tesla بشكل كبير على وحدات معالجة الرسومات في أنظمتها ذاتية القيادة.
• تحليل الصور الطبية: في مجال الرعاية الصحية، تعمل وحدات معالجة الرسومات على تسريع تحليل الصور الطبية المعقدة مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب والأشعة السينية، مما يساعد أخصائيي الأشعة في اكتشاف الحالات الشاذة وتجزئة الأنسجة وتحسين دقة التشخيص. هذا مجال رئيسي لتحليل الصور الطبية، حيث توفر منصات مثل NVIDIA Clara أدوات متخصصة.

تُعد وحدات معالجة الرسومات ضرورية أيضاً لتدريب النماذج التي يتم نشرها على الأجهزة المتطورة، مثل تلك التي تستخدم منصةNVIDIA Jetson. وغالباً ما يتم تدريب هذه النماذج على وحدات معالجة رسومات قوية، ربما باستخدام منصات مثل Ultralytics HUB لسير العمل بشكل مبسط.