أفضل 10 كروت الشاشة للتعلم العميق تقود مستقبل الذكاء الاصطناعي

في عصر تتسابق فيه التقنيات لتحقيق طفرات معرفية غير مسبوقة، أصبحت كروت الشاشة للتعلم العميق هي المحرك السري الذي يقف خلف الإنجازات الكبرى في الذكاء الاصطناعي. لم تعد وحدات معالجة الرسومات (GPUs) مجرد أدوات لتحسين تجربة الألعاب أو دعم الرسومات ثلاثية الأبعاد، بل تحولت إلى عصب رئيسي يدفع بخوارزميات التعلم العميق نحو آفاق جديدة من الدقة والسرعة والكفاءة.

لكن ما الذي يجعل كرت الشاشة بهذه الأهمية في عالم الذكاء الاصطناعي؟ وكيف تسهم البنية المعمارية لهذه البطاقات في تسريع عمليات التدريب وتحليل البيانات؟ في هذا المقال، نأخذك في جولة تقنية متعمقة نكشف فيها أفضل 10 كروت الشاشة للتعلم العميق، ولماذا أصبحت خيارا لا غنى عنه لكل من يسعى لتطوير نماذج تعلم عميق فعالة وموثوقة.

أهمية كروت الشاشة في التعلم العميق

تعد وحدة معالجة الرسوميات (GPU) شرائح إلكترونية متخصصة تمتاز بقدرتها على تنفيذ العمليات الحسابية والمعالجات بشكل متزامن، وبسرعة تفوق بكثير تلك التي تقدمها وحدات المعالجة المركزية (CPUs). ورغم أن تصميمها الأصلي كان يهدف إلى معالجة الرسومات الحاسوبية، إلا أن التطور المتسارع في مجال الرسومات وتزايد متطلباتها دفع شركات التكنولوجيا إلى تطوير كفاءة هذه الوحدات بشكل كبير.

ومع تعاظم قوة المعالجة، أثبتت كروت الشاشة كفاءتها في التعامل مع العمليات الرياضية المعقدة، خصوصا العمليات المصفوفية والجبر الخطي، وهو ما منحها أفضلية على المعالجات التقليدية في هذا السياق.

السبب الذي يجعل كروت الشاشة مثالية لتطبيقات التعلم العميق هو امتلاكها لعدد كبير من الأنوية التي تمكنها من معالجة كميات ضخمة من البيانات في وقت واحد باستخدام تقنية المعالجة المتوازية. ويضاف إلى ذلك وجود أنوية خاصة تعرف باسم “أنوية التنسور” (Tensor Cores) في بعض أنواع كروت الشاشة، وهي وحدات مخصصة قادرة على تنفيذ عمليات المصفوفات والتنسورات بكفاءة أعلى بكثير من المعالجات الاعتيادية، مما يعزز من أداء النماذج الذكية بشكل واضح.

الميزات المهمة في كرت الشاشة للتعلم العميق

في حين أن معظم كروت الشاشة تعتبر كافية للمهام العامة، إلا أن التعلم العميق يتطلب قوة معالجة أعلى بكثير. لذا، من الضروري أخذ عدة عوامل في الاعتبار عند اختيار كرت الشاشة المناسب، خاصةً أن هذا الخيار يعدّ عنصرًا أساسيًا في نجاح منصات وتطبيقات التعليم الذكي عبر الإنترنت.

الأداء (Performance)

عند الحديث عن الأداء، فإننا نشير إلى قدرة كرت الشاشة على معالجة البيانات والعمليات الحسابية بكفاءة. ويتحدد هذا الأداء بعدة عناصر أساسية، من أبرزها:

• TFLOPS (تيرافلوب)
  يستخدم هذا المقياس لتحديد مدى سرعة كرت الشاشة في إجراء العمليات الحسابية المعقدة. وكلما زادت قيمة التيرافلوب، قلّ الوقت اللازم لتدريب النموذج وإنهاء التكرارات.
• عرض النطاق الترددي للذاكرة (Memory Bandwidth)
  كلما كان عرض النطاق الترددي أعلى، زادت سرعة تدفق البيانات، ما يمنع تأخير المعالجة الناتج عن انتظار البيانات، وبالتالي يحسن من كفاءة الأداء العام.
• دقة الأعداد العشرية العائمة (Floating Point Precision)
  هذا المؤشر يُحدد مستوى الدقة الذي يمكن للنموذج الحفاظ عليه أثناء المعالجة، مما ينعكس مباشرة على جودة النتائج. أهم أنواع الدقة التي يجب مراعاتها:
  • FP32:
    تقدم أعلى دقة حسابية، وهي مثالية للحصول على أفضل نتائج ممكنة، لكنها تستغرق وقتًا أطول في المعالجة.
  • FP16:
    توفر دقة أقل لكنها أسرع في التنفيذ، وتناسب الحالات التي لا تؤثر فيها خسارة بسيطة في الدقة على جودة النموذج.
  • TF32:
    تمثل توازنًا بين الدقة والسرعة، وتعتبر خيارًا مثاليًا للمهام التي تتطلب مزيجًا من الأداء والدقة.

كرت الشاشة المثالي يجب أن يدعم هذه الأنواع من الدقة الحسابية، مما يمنحه القدرة على التكيف مع متطلبات كل مهمة حسب الحاجة إلى السرعة أو الدقة.

الذاكرة (Memory)

الذاكرة المتوفرة في كرت الشاشة تحدد حدود حجم النموذج الذي يمكن تخزينه ومعالجته، كما تؤثر على سرعة استجابته. يتم تقييم ذاكرة كرت الشاشة بناءً على عاملين رئيسيين:

• سعة VRAM:
  هي الذاكرة الداخلية المخصصة لكرت الشاشة، وكلما كانت أكبر، زادت القدرة على تدريب نماذج تعلم عميق أضخم باستخدام مجموعات بيانات أكبر.
• معايير الذاكرة (Memory Standards):
  كلما كان المعيار أحدث، كانت السرعة أفضل. من بين المعايير الحديثة: GDDR6، GDDR6X، HBM2، HBM2e. وتتميز هذه المعايير بسرعة فائقة تدعم الأداء العالي، بينما تؤدي المعايير الأقدم إلى بطء في الأداء، حتى لو كان الكرت قويًا من حيث المعالجة.

أنواع كروت الشاشة الرئيسية

يمكن تصنيف كروت الشاشة حسب قوة المعالجة والجمهور المستهدف إلى نوعين رئيسيين:

كروت الشاشة للمستخدمين (Consumer GPUs)

تم تصميم هذا النوع لفئات واسعة من المستخدمين، وتشمل تطبيقاتها الألعاب، التصميم ثلاثي الأبعاد 3D design، والتعلم العميق. وتعد مناسبة للتعامل مع مجموعات البيانات الصغيرة والمتوسطة الحجم، وتتميز بكفاءة في المعالجة المتوازية لتسريع تدريب النماذج.

تتصدر NVIDIA وAMD قائمة الكروت الاستهلاكية الرائدة.

• NVIDIA تهيمن على سوق كروت التعلم العميق بفضل سلسلة GeForce RTX التي تحتوي على معالجات CUDA وأنوية Tensor، ما يسمح بتسريع أداء المهام الثقيلة.
• AMD، رغم أنها تأتي خلف NVIDIA في الأداء، إلا أنها تشهد تطورًا واضحًا. تتميز بأسعار أكثر اقتصادية، وتوفر دعمًا أفضل لنظام Linux من خلال مكتبة ROCm كبديل لـ CUDA.

كروت الشاشة الاستهلاكية الحديثة تعتمد على ذاكرة GDDR6 أو GDDR6X، وتأتي عادة بسعة تتراوح بين 8 و16 جيجابايت من VRAM، وبعرض نطاق ترددي يتراوح بين 400 جيجابايت/ثانية ويصل إلى 1 تيرابايت، مما يجعلها مناسبة تمامًا لمهام التعلم العميق متوسطة الحجم.

كروت الشاشة لمراكز البيانات (Datacenter GPUs)

تم تصميم كروت الشاشة مراكز البيانات للتعامل مع المهام المعقدة التي تتطلب معالجة مجموعات بيانات ضخمة. وتركز هذه الكروت على الأداء الخام من خلال آلاف المعالجات المتخصصة في الحوسبة المتوازية، بالإضافة إلى عرض نطاق ترددي أعلى وسعة VRAM أكبر لمعالجة البيانات بكفاءة أعلى.

تجهز كروت مراكز البيانات أيضًا بميزات متقدمة مثل تصحيح الأخطاء (ECC) وإدارة الطاقة، ما يجعلها قادرة على العمل المستمر وتحمل الضغط العالي. من أبرز الأمثلة على هذه الفئة:

• NVIDIA Tesla A100
• NVIDIA H100
• Google TPUs

اختيار كروت الشاشة للتعلم العميق ليس مجرد قرار تقني، بل هو استثمار في كفاءة النموذج وسرعة تنفيذه وجودة نتائجه. الفهم الجيد لأداء المعالجة، سعة الذاكرة، ودقة الأعداد العشرية، إلى جانب معرفة الفروق بين الكروت الاستهلاكية وكروت مراكز البيانات، هو ما يصنع الفرق بين نموذج تقليدي وآخر متفوق في الذكاء الاصطناعي.

أفضل 10 كروت الشاشة للتعلم العميق

أعددنا هذه القائمة لأفضل 10 كروت الشاشة للتعلم العميق، مع مراعاة مجموعة متنوعة من المعايير والقدرات العامة، دعونا نستعرضهم سويآ.

1. NVIDIA H100 NVL

معالج NVIDIA H100 NVL من أقوى معالجات الرسومات الحديثة المصممة خصيصًا لتلبية احتياجات مراكز البيانات والتطبيقات المتقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. يعتمد هذا المعالج على بنية Hopper الثورية من NVIDIA، وهو موجه للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة (مثل GPT وQwen) التي تتطلب أداءً عاليًا واستجابة فورية. يأتي الإصدار NVL كحل مزدوج (dual-GPU) ومخصص للبنية التحتية السحابية والمراكز الضخمة التي تحتاج إلى تسريع عمليات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

تم بناء NVIDIA H100 NVL باستخدام معمارية Hopper المتقدمة، مع دقة تصنيع تصل إلى 4 نانومتر من شركة TSMC، مما يمنح المعالج كفاءة طاقة عالية وأداء استثنائي في نفس الوقت. يتميز باحتوائه على ترانزستورات من الجيل الجديد، ما يساهم في تعزيز الكفاءة الحاسوبية وتقليل استهلاك الطاقة مقارنة بالأجيال السابقة.

المواصفات والمعايير التقنية:

• عدد الأنوية: يحتوي على ما يصل إلى 16896 نواة CUDA و528 نواة Tensor Core للمعالجة المتوازية المكثفة.
• الذاكرة: يأتي كل معالج بوحدة ذاكرة HBM3 بسعة 96 جيجابايت، وبإجمالي 192 جيجابايت للنسخة المزدوجة NVL.
• عرض النطاق الترددي: يصل إلى 4.9 تيرابايت/ثانية، وهو من أعلى النطاقات الترددية في السوق.
• أداء TF32: يصل إلى 60 تيرافلوب لكل معالج منفرد، مع تسارع هائل في أداء الذكاء الاصطناعي بفضل دعم تنسيق FP8.
• الاتصال: يستخدم تقنية NVLink للربط السريع بين وحدتي GPU، ما يمنح أداءً فائق الانسيابية بين المهام المشتركة.

المميزات:

• أداء مذهل لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة بسرعة عالية.
• دعم لتنسيق FP8 الذي يعزز الأداء مع تقليل استهلاك الطاقة.
• مزود بذاكرة HBM3 فائقة السرعة لتقليل عنق الزجاجة في الوصول للبيانات.
• مصمم خصيصًا لبيئات مراكز البيانات والعمل المتواصل على مدار الساعة.
• يتضمن تبريدًا فعالًا ودعمًا لتقنيات التحكم الحراري الذكي.

العيوب:

• غير مخصص للاستخدام الشخصي أو المكاتب الصغيرة.
• يتطلب أنظمة متقدمة ومزودة بدعم NVLink.
• استهلاك طاقة مرتفع مقارنة ببعض الحلول الأصغر.
• حجمه الكبير قد لا يتناسب مع جميع أنواع الخوادم.

السعر التقريبي:

• يبدأ سعر وحدة NVIDIA H100 NVL (dual GPU) من حوالي $40,000 – $45,000 حسب المورد والتكوين.

2. AMD Radeon Instinct MI300

AMD Radeon Instinct MI300 من أحدث وأقوى وحدات المعالجة الرسومية التي طورتها AMD لمراكز البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. يعد هذا المعالج أول مسرع في العالم يجمع بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة المعالجة الرسومية (GPU) والذاكرة الموحدة في شريحة واحدة، وهو مصمم خصيصًا لتحسين الأداء في مهام الذكاء الاصطناعي، الحوسبة عالية الأداء (HPC)، والتعلم العميق، مع تقليل تعقيد أنظمة التبريد والطاقة.

يعتمد المعالج على معمارية CDNA 3 الخاصة بـ AMD، ويصنع بدقة 5 نانومتر من شركة TSMC. كما يستفيد من تصميم متطور متعدد الشرائح (chiplet-based architecture) يجمع بين معالجات Zen 4 CPU ووحدات CDNA 3 GPU في بنية موحدة عالية الكفاءة.

المواصفات والمعايير التقنية:

• عدد الأنوية: يحتوي على أنوية Zen 4 للمعالجة المركزية، بالإضافة إلى أنوية CDNA 3 لمعالجة الرسومات والذكاء الاصطناعي.
• الذاكرة: يستخدم ذاكرة HBM3 عالية السرعة بسعة إجمالية تصل إلى 128 جيجابايت موحدة بين CPU وGPU.
• عرض النطاق الترددي: يبلغ أكثر من 5.2 تيرابايت/ثانية، مما يوفر أداءً ممتازًا لمعالجة البيانات الضخمة.
• الأداء الحوسبي: يدعم تنسيقات الدقة المختلفة مثل FP64 وFP32 وBF16 وFP16، مع تحسين كبير في الأداء لكل واط.
• تكامل بين CPU وGPU يتيح معالجة البيانات داخليًا دون الحاجة إلى نقلها بين وحدات مختلفة.

المميزات:

• أول مسرّع موحد من نوعه يجمع CPU + GPU + HBM في وحدة واحدة.
• أداء مذهل في مهام HPC والتعلم العميق بفضل الذاكرة الموحدة.
• تقليل استهلاك الطاقة ومساحة اللوحة الأم عبر التكامل الداخلي.
• عرض نطاق ترددي استثنائي يدعم تدفقات بيانات ضخمة دون اختناق.
• دعم ممتاز لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة وأحمال العمل المتقدمة.
• متوافق مع بيئة AMD ROCm لتطوير نماذج تعلم عميق مفتوحة المصدر.

العيوب:

• لا يزال في مراحله الأولى من الانتشار مقارنة بمنافسه NVIDIA H100.
• يتطلب أنظمة خوادم متوافقة مع البنية الموحدة.
• دعم برمجي محدود نسبيًا خارج بيئة ROCm.
• صعوبة التوافر في الأسواق بسبب الطلب المرتفع والإنتاج المحدود.

السعر التقريبي:

• التسعير ليس واضحًا نظرًا لاحتياج الشركات المختلفة إلى عروض أسعار خاصة. مع ذلك، يقدر السعر بحوالي $10,000 – $15,000 بحسب التكوين والمزود.

3. Google TPU v4 Pod

وحدة Google TPU v4 Pod واحدة من أقوى المنصات الحوسبية المخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة على نطاق واسع جدًا، وهي من تطوير شركة Google لتشغيلها حصريًا ضمن خدمات Google Cloud. صممت هذه الوحدة لتوفير أداء استثنائي في تطبيقات التعلم العميق، مثل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والشبكات العصبية المعقدة، مع تقديم أعلى مستويات الكفاءة والتدرّجية.

تعتمد TPU v4 على تصميم مخصص من Google يعتمد على دارات متكاملة مخصصة (ASICs)، بخلاف وحدات المعالجة الرسومية التقليدية. تُصنع هذه الوحدات باستخدام دقة تصنيع 7 نانومتر، ما يمنحها أداءً عالياً واستهلاكاً أقل للطاقة.

المواصفات والمعايير التقنية:

• كل وحدة TPU v4 تحتوي على 4 شرائح TPU متكاملة.
• TPU v4 Pod يتكوّن من ما يصل إلى 4096 شريحة TPU ضمن شبكة واحدة مترابطة.
• الأداء الحوسبي يصل إلى أكثر من 1 إكسافلوب (ExaFLOP) من الطاقة الحسابية في دقة BF16 أو INT8.
• تتمتع بعرض نطاق داخلي هائل يربط جميع الشرائح من خلال شبكة Google’s custom interconnect بسرعة عالية جدًا تصل إلى 10 تيرابايت/ثانية.
• تدعم دقة الحوسبة: BF16, FP32, INT8، مع التركيز على الدقة المختلطة لتسريع التدريب وتقليل استهلاك الطاقة.
• يتم استخدام هذا النوع من المعالجات حصريًا عبر خدمات Google Cloud Platform ولا يُباع كعتاد مستقل.

المميزات:

• أداء مذهل لتدريب النماذج الكبيرة جداً (مثل GPT، PaLM، BERT) على نطاق واسع.
• تكامل عميق مع بيئة TensorFlow وJAX لتسهيل التطوير والتدريب.
• شبكة اتصال عالية السرعة بين الشرائح توفر أداءً متسقًا وسريعًا.
• كفاءة طاقة محسّنة بالنسبة لحجم الأداء الكبير.
• قابلية التدرّج من وحدات صغيرة إلى آلاف الشرائح في بود واحد.
• متوفرة عبر خدمة سحابية بدون الحاجة إلى شراء عتاد.

العيوب:

• غير متاحة كأجهزة مادية للمستخدمين الأفراد أو الشركات الصغيرة.
• محدودة بالدعم في بعض الأطر البرمجية خارج بيئة Google (مثل PyTorch).
• تتطلب خبرة قوية في بيئة Google Cloud لتحقيق الاستفادة الكاملة.
• كلفة استخدام الساعات الحوسبية مرتفعة مقارنة بالحلول المحلية.

السعر التقريبي:

• يتم احتساب السعر على أساس الاستخدام بالساعة ضمن Google Cloud Platform، وتتراوح التكلفة بين:
  • $8 – $32 للساعة الواحدة لكل شريحة TPU حسب التكوين والمنطقة.
  • تكلفة بود كامل قد تتجاوز $100,000 يوميًا بحسب عدد الشرائح المستخدمة.

4. NVIDIA A100 Tensor Core GPU

كرت NVIDIA A100 Tensor Core هو أحد أقوى بطاقات الرسومات المتخصصة في التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، ويعتبر العمود الفقري لكثير من مراكز البيانات السحابية الضخمة. يعتمد الكرت على معمارية Ampere، ويقدم أداءً فائقًا في التدريب والتسريع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مع دعم واسع لتقنيات الحوسبة الدقيقة والمتعددة.

تم تصنيع A100 بدقة 7 نانومتر من شركة TSMC، ويعتمد على معمارية Ampere المتطورة التي تحسن الأداء والكفاءة الطاقية مقارنة بالأجيال السابقة.

المواصفات والمعايير التقنية:

• عدد أنوية CUDA: 6912 نواة.
• نوى Tensor Core: 432 نواة.
• الذاكرة: 40 جيجابايت من نوع HBM2 بسعة عرض نطاق ترددي تصل إلى 1.6 تيرابايت/ثانية.
• دعم تنسيقات FP64, FP32, TF32, FP16, وINT8 لأداء متنوع ومتخصص.

المميزات:

• أداء ممتاز في تطبيقات التعلم العميق، خصوصًا في تدريب نماذج كبيرة.
• ذاكرة HBM2 فائقة السرعة لتسريع نقل البيانات وتقليل الاختناقات.
• دعم NVLink للربط عالي السرعة مع وحدات GPU متعددة.
• موثوقية عالية للعمل في بيئات مراكز البيانات.

العيوب:

• استهلاك طاقة مرتفع يصل إلى 400 واط.
• سعر مرتفع جدًا يجعلها محدودة الاستخدام للشركات الكبيرة فقط.
• تتطلب نظام تبريد متطور وكبير الحجم.

السعر التقريبي:
يبدأ سعر كرت NVIDIA A100 من حوالي 11,000 دولار أمريكي حسب التكوين.

5. NVIDIA RTX A6000

NVIDIA RTX A6000 بطاقة احترافية موجهة للمحترفين في مجالات الذكاء الاصطناعي، التصميم الثلاثي الأبعاد، والحوسبة العلمية. تعتمد البطاقة على معمارية Ampere مع تعزيز لدقة الحسابات والسرعة، وهي مناسبة أيضًا لتطوير نماذج التعلم العميق على نطاق متوسّط إلى كبير.

بنيت البطاقة بدقة 8 نانومتر، مع 10752 نواة CUDA ونوى Tensor محسّنة لتعزيز أداء الذكاء الاصطناعي.

المواصفات والمعايير التقنية:

• الذاكرة: 48 جيجابايت من نوع GDDR6 مع ECC.
• عرض النطاق الترددي: 768 جيجابايت/ثانية.
• دعم تنسيقات FP32، FP16، وINT8.
• تدعم تقنية Ray Tracing وتحسينات الذكاء الاصطناعي.

المميزات:

• ذاكرة كبيرة بسعة 48 جيجابايت تدعم نماذج ضخمة.
• أداء قوي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
• دعم ممتاز للبرمجيات الاحترافية مثل CUDA وTensorRT.
• تصميم موجه للعمل ضمن محطات عمل عالية الأداء.

العيوب:

• استهلاك الطاقة مرتفع نسبياً (300 واط).
• السعر مرتفع مقارنة ببطاقات الألعاب العادية.
• تحتاج نظام تبريد فعال وبيئة عمل مناسبة.

السعر التقريبي:

يبدأ سعر RTX A6000 من حوالي 4500 دولار أمريكي.

6. AMD Radeon Instinct MI250X

كرت AMD Radeon Instinct MI250X هو بطاقة رسومات مخصصة للحوسبة عالية الأداء والتعلم العميق، مع دعم متعدد للنوى في بنية متوازية عالية الكفاءة. يعتمد على معمارية CDNA 2 التي تعزز الأداء في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.

يتم تصنيع MI250X بدقة 7 نانومتر، ويتميز بنظام متعدد وحدات GPU لتوفير كفاءة عالية في المهام المعقدة.

المواصفات والمعايير التقنية:

• يحتوي على 14,080 معالج تيجة (Stream Processors).
• الذاكرة: 128 جيجابايت HBM2e بذاكرة عرض نطاق ترددي 3.2 تيرابايت/ثانية.
• دعم FP64، FP32، وFP16 مع تحسينات في حسابات INT8.

المميزات:

• أداء حوسبة عالٍ مع توفير ذاكرة ضخمة للمهام الثقيلة.
• كفاءة طاقية محسنة مقارنة ببعض المنافسين.
• دعم جيد للتعلم العميق والتطبيقات العلمية.
• تصميم يتيح توسيع مرن عبر وحدات GPU متعددة.

العيوب:

• دعم برمجي أقل انتشارًا مقارنة بـ NVIDIA.
• سعر مرتفع نسبيًا ويقتصر على الأسواق الاحترافية.
• استهلاك طاقة عالي يحتاج إلى بنية تحتية متطورة.

السعر التقريبي:

يتراوح السعر بين 15,000 و20,000 دولار أمريكي حسب التكوين.

7. NVIDIA Tesla V100

كانت Tesla V100 من NVIDIA حجر الأساس في تطور كروت الشاشة للتعلم العميق في السابق، وهي موجهة لمراكز البيانات والباحثين في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تقدم أداءً جيدًا في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.

تم تصنيع Tesla V100 بدقة 12 نانومتر بناءً على معمارية Volta، مع نوى Tensor Core مخصصة.

المواصفات والمعايير التقنية:

• 5120 نواة CUDA.
• 640 نواة Tensor Core.
• 16 جيجابايت HBM2 بذاكرة عرض نطاق ترددي 900 جيجابايت/ثانية.
• دعم FP16 وFP32.

المميزات:

• أداء موثوق في العديد من تطبيقات التعلم العميق.
• متوافق مع بيئات CUDA وبيئات الحوسبة العالية الأداء.
• تصميم مناسب للاستخدام في مراكز البيانات مع تبريد مناسب.

العيوب:

• أصبح قديمًا نسبيًا مقارنة بالإصدارات الأحدث مثل A100 وH100.
• استهلاك طاقة مرتفع.
• سعر مرتفع ولا يناسب الاستخدام الشخصي أو الشركات الصغيرة.

السعر التقريبي:

حوالي 8000 دولار أمريكي.

8. Intel Data Center GPU Max 1550

كرت الشاشة Intel Data Center GPU Max 1550 يمثل إحدى المحاولات الطموحة من شركة إنتل لدخول سوق كروت الشاشة الاحترافية المخصصة للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي. يأتي هذا المعالج الرسومي ضمن سلسلة Max Series التي طورتها إنتل خصيصًا لمراكز البيانات، ويستهدف تقديم أداء حوسبي مرتفع في تطبيقات الحوسبة المتوازية والتعلم العميق، مثل تدريب النماذج العصبية الضخمة وتحليل البيانات المركبة.

يعتمد الكرت على معمارية Xe-HPC (High Performance Computing) والتي تُعد من أبرز ما قدمته إنتل في عالم معالجات الرسوميات. تم تصنيعه باستخدام تقنية 7 نانومتر، ما يتيح توازناً ممتازاً بين الأداء واستهلاك الطاقة. كما يحتوي على عدة بلاطات (Tiles) مترابطة عبر واجهة EMIB لتعزيز الكفاءة الحسابية دون التضحية بالحرارة أو المساحة.

المواصفات والمعايير التقنية:

• عدد الأنوية: يحتوي على أكثر من 128 وحدة Xe Core متطورة، تضم كل منها محركات Matrix Engines مخصصة لمعالجة أعباء الذكاء الاصطناعي.
• الذاكرة: ذاكرة HBM2e بسعة تصل إلى 128 جيجابايت، توفّر عرض نطاق ترددي يصل إلى 2 تيرابايت/ثانية.
• أداء FP64: يتجاوز 52 تيرافلوب، ما يجعله مناسبًا لأحمال الحوسبة العلمية والتعلم العميق.
• الدعم البرمجي: متوافق مع OneAPI، أداة إنتل الموحدة لتطوير التطبيقات عبر المعالجات CPU وGPU وFPGA.

المميزات:

• ذاكرة HBM2e ضخمة تضمن سرعات قراءة وكتابة عالية دون تأخير.
• أداء قوي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج الكبيرة.
• دعم جيد من منصة OneAPI لتسهيل تطوير البرمجيات المتقدمة.
• تصميم قابل للتوسعة ومناسب لمراكز البيانات ذات البنية التحتية الحديثة.

العيوب:

• لا يزال حديثًا نسبيًا في السوق، مما يعني دعمًا برمجيًا أقل مقارنة بـ NVIDIA.
• محدودية التوفر مقارنة بكروت NVIDIA وAMD.
• استهلاك طاقة مرتفع نسبيًا في الحالات القصوى.

السعر التقريبي:

يتراوح سعر كرت Intel Data Center GPU Max 1550 بين 10,000 و15,000 دولار أمريكي، حسب المورد والتكوين.

9. Intel Habana Gaudi 2

كرت Intel Habana Gaudi 2 هو معالج تسريع مخصص للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي، تم تطويره خصيصًا لتسريع عمليات تدريب النماذج الكبيرة في مراكز البيانات. يمثل Gaudi 2 خطوة متقدمة من إنتل في مجال معالجات الذكاء الاصطناعي، ويتميز بكفاءة طاقية عالية وأداء تنافسي في معالجة الشبكات العصبية العميقة.

تم تصنيع Gaudi 2 بدقة 7 نانومتر، مع معمارية مخصصة تركز على تسريع عمليات ضرب المصفوفات والعمليات المتوازية المعقدة المستخدمة في التعلم العميق.

المواصفات والمعايير التقنية:

• يحتوي على 147 تيرافلوبس في دقة FP16 (نصف دقة).
• مزود بذاكرة HBM2e بسعة 128 جيجابايت، مع عرض نطاق ترددي عالي جدًا.
• دعم تقنيات الاتصالات العالية السرعة مثل RoCE (RDMA over Converged Ethernet) للتوازي والتوزيع بين وحدات متعددة.
• تصميم متعدد الأنوية مع وحدات معالجة متخصصة لتسريع مهام التعلم العميق.

المميزات:

• كفاءة طاقة عالية مقارنة ببعض منافسيها من NVIDIA وAMD.
• ذاكرة كبيرة وعرض نطاق ترددي عالي، يدعم تدريب نماذج ضخمة ومعقدة.
• دعم جيد للتوزيع والتوازي عبر عدة وحدات تسريع.
• متوافق مع أطر عمل الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch عبر مكتبات Habana المخصصة.

العيوب:

• سوق أقل انتشارًا ودعم برمجي أقل مقارنة بـ NVIDIA.
• محدودية في توفر الأجهزة مقارنة بالمنافسين.
• يحتاج إلى بيئة عمل متخصصة وبنية تحتية متطورة للاستفادة القصوى من قدراته.

السعر التقريبي:

يتراوح سعره بين 8000 إلى 12,000 دولار أمريكي حسب التكوين وعدد الوحدات.

10. NVIDIA RTX 6000 Ada Generation

كرت الشاشة NVIDIA RTX 6000 Ada Generation هو إصدار احترافي من سلسلة RTX موجه خصيصًا لمحطات العمل الاحترافية ومراكز الابتكار التي تعمل في مجالات الذكاء الاصطناعي، التعلم العميق، الرؤية الحاسوبية، ومحاكاة البيانات. يستند هذا الكرت إلى معمارية Ada Lovelace التي تقدم أداءً هائلًا وكفاءة محسّنة مقارنة بالأجيال السابقة. إنه خيار مثالي للباحثين والمطورين الذين يتطلبون بيئة تعلم عميق مستقرة وفعالة على مستوى الأجهزة الفردية.

يعتمد RTX 6000 Ada على معمارية Ada Lovelace، المصنعة بدقة 4 نانومتر من TSMC، وهي نفس الدقة المستخدمة في معالجات الفئة العليا. وتتميز هذه المعمارية بتحسينات كبيرة في الأداء المتوازي، وكفاءة طاقة محسّنة، ومرونة في دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

المواصفات والمعايير التقنية:

• عدد الأنوية: يحتوي على 18176 نواة CUDA لمعالجة الرسومات والعمليات المتوازية.
• أنوية Tensor: مزود بأنوية Tensor من الجيل الرابع لتسريع عمليات التدريب والاستدلال.
• الذاكرة: ذاكرة GDDR6 بسعة 48 جيجابايت، مناسبة لتدريب النماذج الكبيرة.
• النطاق الترددي للذاكرة: يصل إلى 960 جيجابايت/ثانية.
• أداء الذكاء الاصطناعي (TF32): يصل إلى أكثر من 660 تيرافلوب باستخدام أنوية Tensor.
• دعم تقنيات: DLSS 3، RT Cores من الجيل الثالث، NVLink للربط مع كروت أخرى.

المميزات:

• أداء قوي جدًا لتدريب واستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي على مستوى محطة العمل.
• ذاكرة كبيرة بسعة 48 جيجابايت تتيح تدريب الشبكات العصبية المعقدة.
• استقرار عالي وموثوقية في البيئات المهنية والتقنية.
• دعم شامل لأدوات التطوير في بيئة NVIDIA مثل CUDA وcuDNN وTensorRT.
• كفاءة حرارية ممتازة بفضل تبريد احترافي مزدوج المراوح.

العيوب:

• سعر مرتفع نسبيًا مقارنة بكروت الألعاب ذات الأداء القريب.
• يتطلب مزود طاقة قوي وتبريد داخلي مناسب.
• غير مخصص للمستخدمين المنزليين أو الاستخدامات العادية.

السعر التقريبي:

يبدأ من حوالي $6,800 إلى $8,000 حسب المنطقة والمورد.

متى تحتاج إلى حل سحابي بدلاً من الحلول المحلية (On-Premise) في استخدام كروت الشاشة للتعلم العميق؟

عند شرائك لإحدى كروت الشاشة المذكورة أعلاه، ستكون مسؤولًا عن إدارتها وصيانتها بنفسك. ومع ذلك، هناك حالات معينة يكون فيها استخدام الحلول السحابية أكثر فعالية من الحلول المحلية، خاصة في مجال التعلم العميق. إذ توفر كبرى الشركات مثل Microsoft Azure، وGoogle Cloud Platform، وNVIDIA DGX Cloud خدمات GPU سحابية متقدمة، تحتوي على عدد كبير من كروت الشاشة القوية داخل مراكز بيانات مترابطة بشبكات فائقة السرعة لضمان أعلى كفاءة في الاتصال والمعالجة.

الميزة الأساسية لاستخدام كروت الشاشة عبر السحابة هي أنك لا تتحمل عبء الصيانة أو التحديث، حيث تتولى الشركة المزودة هذه المسؤوليات بالكامل. كما أن الموارد السحابية تتميز بإمكانية التوسع والتعديل حسب الحاجة، مما يجعلها مثالية للمشاريع ذات المتطلبات المتغيرة. فعلى سبيل المثال، يمكنك من خلال خوادم Cherry Servers المخصصة للذكاء الاصطناعي إضافة مسرّع رسومي من نوع NVIDIA إلى خادم معدني مخصص (Bare Metal)، وتخصيصه بالكامل وفقا لاحتياجاتك.

إضافةً إلى ذلك، إذا كنت تعمل على مشروع قصير الأمد، فإن كروت الشاشة السحابية تعد خيارًا مثاليًا، نظرًا لأنها تقدم قوة حوسبية عالية بنظام الدفع حسب الاستخدام (PAYGO)، مما يلغي الحاجة إلى استثمار مالي طويل الأمد في كروت باهظة الثمن.

وأخيرًا، يمكن الوصول إلى كروت الشاشة السحابية من أي مكان في العالم طالما توفر اتصال بالإنترنت، وهو أمر في غاية الأهمية إذا كنت تعمل ضمن فريق موزّع أو لديك مشاريع تعتمد على العمل عن بُعد.

إستنتاج

لقد شهدت تقنيات كروت الشاشة تطورًا هائلًا على مر السنين، مما جعلها أدوات فعّالة ومتفوقة في تنفيذ مهام التعلم العميق. ونظرًا لتعدد فئات هذه المعالجات الرسومية واختلاف مواصفاتها التقنية، فإن كل نوع منها يمكن أن يكون الأنسب بحسب طبيعة المشروع، وحجمه، وأسلوب تنفيذه، والهدف منه.

وعلى الرغم من أن هذه القائمة تضم أفضل كروت الشاشة للتعلم العميق، إلا أنه من الضروري الالتزام بأفضل الممارسات التقنية للحفاظ على أدائها الأمثل. كما يجب أن يتم اختيار الكرت المناسب بناءً على دراسة دقيقة لأهدافك في مجال التعلم العميق، إذ إن كفاءة نموذجك في النهاية لا تعتمد فقط على قوة المعالجة، بل على مدى توافق المعالج مع متطلبات المشروع الفعلية.