شبكة عصر الذكاء الاصطناعي: مصادر الطلب واتجاهات الابتكار
تلعب الشبكة دورًا رئيسيًا في عصر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. مع النمو السريع في حجم النماذج الكبيرة، شهدت الأجهزة الشبكية مثل وحدات الألياف الضوئية والمفاتيح انفجارًا في الطلب وتسريعًا في التحديث. ستتناول هذه المقالة من حيث المبدأ، لماذا أصبحت الشبكة محور التركيز الجديد في عصر الذكاء الاصطناعي، وتناقش الابتكارات وفرص الاستثمار في جانب الشبكة في ظل التغيرات الصناعية.
1. مصدر طلب الشبكة
دخول عصر النماذج الكبيرة، حيث يتسع الفارق بين حجم النموذج وحدود بطاقة واحدة بسرعة، أصبحت مجموعات الخوادم المتعددة الخيار الحتمي لحل تدريب النماذج، مما يشكل أساس زيادة أهمية الشبكة في عصر الذكاء الاصطناعي. على عكس الماضي حيث كانت تستخدم الشبكة فقط لنقل البيانات، فإن الشبكة الآن تستخدم بشكل أكبر لمزامنة معلمات النموذج بين بطاقات الرسومات، مما يفرض متطلبات أعلى على كثافة الشبكة وسعتها.
1.1 تزايد حجم النموذج بشكل متزايد
وقت التدريب = حجم بيانات التدريب × عدد معلمات النموذج / معدل الحساب
معدل الحساب = معدل حساب جهاز واحد × عدد الأجهزة × كفاءة التوازي لأجهزة متعددة
في السعي المزدوج نحو حجم بيانات التدريب والمعلمات، يمكن فقط من خلال تسريع تحسين كفاءة الحساب تقصير وقت التدريب. يوجد دورات وقيود في تحسين معدل الحساب على جهاز واحد، لذلك فإن كيفية استخدام الشبكة لتوسيع "عدد الأجهزة" و"كفاءة التوازي" تحدد مباشرة مستوى قوة الحساب.
1.2 تواصل معقد بين بطاقات متعددة
خلال عملية تدريب النماذج الكبيرة، بعد تقسيم النموذج إلى بطاقات فردية، يجب محاذاة بطاقات الفردية بعد كل عملية حسابية. في بدائل الاتصال مثل NCCL، تعد عمليات All-to-All شائعة، مما يفرض متطلبات أعلى على نقل الشبكة والتبادل.
1.3 تكلفة العطل باهظة
تستمر تدريبات النماذج الكبيرة غالبًا لعدة أشهر، وعند الانقطاع يجب العودة إلى نقطة الانقطاع لإعادة التدريب. يمكن أن تتسبب أي فشل أو تأخير مرتفع في أي جزء من الشبكة في انقطاع، مما يزيد من التكاليف ويطيل الجدول الزمني. لقد تطورت الشبكات الحديثة للذكاء الاصطناعي لتصبح أنظمة هندسية معقدة تنافس الطائرات وحاملات الطائرات.
2. اتجاه الابتكار الشبكي
بعد عامين من التطوير، بلغ حجم الاستثمارات العالمية في قوة الحوسبة مئات المليارات من الدولارات. تستمر معلمات النموذج في التوسع، والمنافسة بين الشركات الكبرى لا تزال محتدمة. حاليًا، أصبحت "خفض التكاليف" و"الانفتاح" وتوازن حجم قوة الحوسبة المواضيع الرئيسية للابتكار في الشبكة.
2.1 تغيير وسائط الاتصال
الضوء والنحاس والسيليكون هي الوسائط الرئيسية للنقل. في عصر الذكاء الاصطناعي، تسعى وحدات الضوء لتحقيق معدلات أعلى بينما تقلل التكاليف من خلال حلول مثل LPO وLRO والضوء السيليكوني. يحتل الكابل النحاسي ميزة الاتصال داخل الخزانة بفضل نسبة التكلفة إلى الأداء ومنخفضة معدل الأعطال. تقنيات جديدة مثل Chiplet و Wafer-scaling تستكشف حدود الاتصال القائم على السيليكون.
2.2 تنافس بروتوكولات الشبكة
بروتوكولات الاتصال بين الرقائق مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بوحدات معالجة الرسوميات، مثل NVLINK و Infinity Fabric، مما يحدد الحد الأقصى لقوة الحوسبة في العقدة الواحدة، وهو ساحة تنافسية شديدة بين الشركات الكبرى. بينما تعد المنافسة بين IB و Ethernet هي اللحن الرئيسي في الاتصالات بين العقد.
2.3 تغييرات بنية الشبكة
تتبنى الشبكات بين العقد الحالية بشكل عام هيكل "ورقة الساق"، الذي يتميز بالراحة والبساطة والثبات. ولكن مع زيادة عدد العقد في مجموعة واحدة، يظهر هيكل "ورقة الساق" أنه مفرط في التكرار في التجمعات الكبيرة جدًا، مما يؤدي إلى تكاليف شبكة كبيرة. من المتوقع أن تصبح الحلول الجديدة مثل هيكل "دراجون فلاي" وهيكل "السكك الحديدية فقط" اتجاهًا تطوريًا نحو الجيل التالي من التجمعات الكبيرة جدًا.
3. نصائح استثمارية
النقاط الأساسية في نظام الاتصالات: Zhongji Xuchuang، Xinyi Sheng، Tianfu Communications، Hu Dian股份.
ابتكارات في نظام الاتصالات: تشانغفي للألياف الضوئية، تشونغتيان للتكنولوجيا، هينغتونغ للإلكترونيات الضوئية، شينغ كيه للاتصالات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
5
مشاركة
تعليق
0/400
Layer2Observer
· منذ 22 س
لا تثير الفوضى، شركات بطاقات الرسوميات تفرح في الخفاء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnchainDetective
· 07-21 23:07
داخل السلسلة على ما يبدو عادي، لقد اعتدت على الخداع الناس لتحقيق الربح والتعليم.
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoMotivator
· 07-21 23:06
لقد حصلنا على فرصة يا إخوتي!
شاهد النسخة الأصليةرد0
CommunitySlacker
· 07-21 22:59
تقليباً وتقليباً، لا يزال تقليب الشبكة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ShadowStaker
· 07-21 22:56
مه... هيكل الشبكة ليس جاهزًا لهذا الحمل الذكائي بصراحة.
انفجار الطلب على الشبكات في عصر الذكاء الاصطناعي: استكشاف الابتكار في الصناعة وفرص الاستثمار
شبكة عصر الذكاء الاصطناعي: مصادر الطلب واتجاهات الابتكار
تلعب الشبكة دورًا رئيسيًا في عصر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. مع النمو السريع في حجم النماذج الكبيرة، شهدت الأجهزة الشبكية مثل وحدات الألياف الضوئية والمفاتيح انفجارًا في الطلب وتسريعًا في التحديث. ستتناول هذه المقالة من حيث المبدأ، لماذا أصبحت الشبكة محور التركيز الجديد في عصر الذكاء الاصطناعي، وتناقش الابتكارات وفرص الاستثمار في جانب الشبكة في ظل التغيرات الصناعية.
1. مصدر طلب الشبكة
دخول عصر النماذج الكبيرة، حيث يتسع الفارق بين حجم النموذج وحدود بطاقة واحدة بسرعة، أصبحت مجموعات الخوادم المتعددة الخيار الحتمي لحل تدريب النماذج، مما يشكل أساس زيادة أهمية الشبكة في عصر الذكاء الاصطناعي. على عكس الماضي حيث كانت تستخدم الشبكة فقط لنقل البيانات، فإن الشبكة الآن تستخدم بشكل أكبر لمزامنة معلمات النموذج بين بطاقات الرسومات، مما يفرض متطلبات أعلى على كثافة الشبكة وسعتها.
1.1 تزايد حجم النموذج بشكل متزايد
وقت التدريب = حجم بيانات التدريب × عدد معلمات النموذج / معدل الحساب معدل الحساب = معدل حساب جهاز واحد × عدد الأجهزة × كفاءة التوازي لأجهزة متعددة
في السعي المزدوج نحو حجم بيانات التدريب والمعلمات، يمكن فقط من خلال تسريع تحسين كفاءة الحساب تقصير وقت التدريب. يوجد دورات وقيود في تحسين معدل الحساب على جهاز واحد، لذلك فإن كيفية استخدام الشبكة لتوسيع "عدد الأجهزة" و"كفاءة التوازي" تحدد مباشرة مستوى قوة الحساب.
1.2 تواصل معقد بين بطاقات متعددة
خلال عملية تدريب النماذج الكبيرة، بعد تقسيم النموذج إلى بطاقات فردية، يجب محاذاة بطاقات الفردية بعد كل عملية حسابية. في بدائل الاتصال مثل NCCL، تعد عمليات All-to-All شائعة، مما يفرض متطلبات أعلى على نقل الشبكة والتبادل.
1.3 تكلفة العطل باهظة
تستمر تدريبات النماذج الكبيرة غالبًا لعدة أشهر، وعند الانقطاع يجب العودة إلى نقطة الانقطاع لإعادة التدريب. يمكن أن تتسبب أي فشل أو تأخير مرتفع في أي جزء من الشبكة في انقطاع، مما يزيد من التكاليف ويطيل الجدول الزمني. لقد تطورت الشبكات الحديثة للذكاء الاصطناعي لتصبح أنظمة هندسية معقدة تنافس الطائرات وحاملات الطائرات.
2. اتجاه الابتكار الشبكي
بعد عامين من التطوير، بلغ حجم الاستثمارات العالمية في قوة الحوسبة مئات المليارات من الدولارات. تستمر معلمات النموذج في التوسع، والمنافسة بين الشركات الكبرى لا تزال محتدمة. حاليًا، أصبحت "خفض التكاليف" و"الانفتاح" وتوازن حجم قوة الحوسبة المواضيع الرئيسية للابتكار في الشبكة.
2.1 تغيير وسائط الاتصال
الضوء والنحاس والسيليكون هي الوسائط الرئيسية للنقل. في عصر الذكاء الاصطناعي، تسعى وحدات الضوء لتحقيق معدلات أعلى بينما تقلل التكاليف من خلال حلول مثل LPO وLRO والضوء السيليكوني. يحتل الكابل النحاسي ميزة الاتصال داخل الخزانة بفضل نسبة التكلفة إلى الأداء ومنخفضة معدل الأعطال. تقنيات جديدة مثل Chiplet و Wafer-scaling تستكشف حدود الاتصال القائم على السيليكون.
2.2 تنافس بروتوكولات الشبكة
بروتوكولات الاتصال بين الرقائق مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بوحدات معالجة الرسوميات، مثل NVLINK و Infinity Fabric، مما يحدد الحد الأقصى لقوة الحوسبة في العقدة الواحدة، وهو ساحة تنافسية شديدة بين الشركات الكبرى. بينما تعد المنافسة بين IB و Ethernet هي اللحن الرئيسي في الاتصالات بين العقد.
2.3 تغييرات بنية الشبكة
تتبنى الشبكات بين العقد الحالية بشكل عام هيكل "ورقة الساق"، الذي يتميز بالراحة والبساطة والثبات. ولكن مع زيادة عدد العقد في مجموعة واحدة، يظهر هيكل "ورقة الساق" أنه مفرط في التكرار في التجمعات الكبيرة جدًا، مما يؤدي إلى تكاليف شبكة كبيرة. من المتوقع أن تصبح الحلول الجديدة مثل هيكل "دراجون فلاي" وهيكل "السكك الحديدية فقط" اتجاهًا تطوريًا نحو الجيل التالي من التجمعات الكبيرة جدًا.
3. نصائح استثمارية
النقاط الأساسية في نظام الاتصالات: Zhongji Xuchuang، Xinyi Sheng، Tianfu Communications، Hu Dian股份.
ابتكارات في نظام الاتصالات: تشانغفي للألياف الضوئية، تشونغتيان للتكنولوجيا، هينغتونغ للإلكترونيات الضوئية، شينغ كيه للاتصالات.
4. تنبيه المخاطر