مقدمة: GPUs مقابل TPUs في تدريب نماذج المحولات الضخمة
تُعدّ كل من وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) ووحدات معالجة المصفوفات العصبية (TPUs) عناصر أساسية في تسريع عملية تدريب نماذج المحولات الضخمة. إلا أن اختلافات أساسية في بنيتها الأساسية، وأداءها، وتوافقها مع الأنظمة البيئية المختلفة، تؤدي إلى فروقات ملحوظة في استخداماتها، وسرعتها، ومرونتها. سنتناول في هذا المقال هذه الاختلافات بالتفصيل، مع التركيز على أفضل الخيارات المتاحة في عام 2025.
1. أساسيات البنية والعتاد
-
وحدات معالجة المصفوفات العصبية (TPUs): دوائر متكاملة خاصة (ASICs) صممتها جوجل خصيصاً للقيام بعمليات المصفوفات بكفاءة عالية، وهي عمليات ضرورية لتشغيل الشبكات العصبية الضخمة. تركز تصميمها على معالجة المتجهات، ووحدات ضرب المصفوفات، وصفيف النظم النبضي (systolic arrays)، مما يؤدي إلى إنتاجية استثنائية في طبقات المحولات، بالإضافة إلى تكامل عميق مع TensorFlow و JAX.
-
وحدات معالجة الرسوميات (GPUs): تُسيطر عليها بشكل رئيسي شرائح NVIDIA القادرة على استخدام CUDA، وتستخدم آلاف من النوى المتوازية متعددة الأغراض، بالإضافة إلى وحدات موتر (tensor units) متخصصة، وذاكرة ذات عرض نطاق ترددي عالي، وأنظمة إدارة ذاكرة معقدة. على الرغم من تصميمها في الأصل لأغراض الرسوميات، إلا أن GPUs الحديثة توفر الآن دعمًا مُحسّنًا لمهام التعلم الآلي واسعة النطاق، ومجموعة أوسع من بنيات النماذج.
2. الأداء في تدريب نماذج المحولات
-
TPUs: تتفوق TPUs على GPUs في معالجة الدُفعات الضخمة والنماذج المتوافقة مباشرةً مع بنيتها، بما في ذلك معظم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وشبكات المحولات القائمة على TensorFlow. على سبيل المثال، يمكن أن تكون TPUs v4/v5p أسرع حتى 2.8 مرة في تدريب نماذج مثل PaLM و Gemini مقارنةً ببعض إصدارات TPUs السابقة، كما أنها تتفوق باستمرار على GPUs مثل A100 في هذه الأحمال العمل الكبيرة.
-
GPUs: توفر GPUs أداءً قوياً لمجموعة متنوعة من النماذج، خاصةً تلك التي تستخدم الأشكال الديناميكية، أو الطبقات المخصصة، أو الأطر غير TensorFlow. تتفوق GPUs في أحجام الدُفعات الصغيرة، والطوبولوجيات غير التقليدية للنماذج، والسيناريوهات التي تتطلب تصحيح أخطاء مرنًا، أو تطوير نواة مخصصة، أو عمليات غير قياسية.
3. النظام البيئي للبرامج ودعم الأطر العمل
-
TPUs: ترتبط ارتباطًا وثيقًا بنظام جوجل للذكاء الاصطناعي، حيث تدعم بشكل أساسي TensorFlow و JAX. يوجد دعم لـ PyTorch، ولكنه أقل نضجًا وأقل استخدامًا في أحمال العمل الإنتاجية.
-
GPUs: تدعم جميع أطر العمل الرئيسية تقريبًا للذكاء الاصطناعي – بما في ذلك PyTorch و TensorFlow و JAX و MXNet – بفضل أدوات ناضجة مثل CUDA و cuDNN و ROCm.
4. قابلية التوسع وخيارات النشر
-
TPUs: تتوسع بسلاسة عبر Google Cloud، مما يسمح بتدريب نماذج ضخمة جدًا على بنية Pod-scale مع آلاف الرقائق المترابطة للحصول على أقصى قدر من الإنتاجية وأقل زمن انتقال في الإعدادات الموزعة.
-
GPUs: توفر مرونة واسعة في النشر على السحابة، أو محلياً، أو في بيئات Edge، مع توفر متعدد البائعين (AWS، Azure، Google Cloud، الأجهزة الخاصة) ودعم شامل لحاويات التعلم الآلي، والتنسيق، وأطر التدريب الموزعة (مثل DeepSpeed، Megatron-LM).
5. كفاءة الطاقة والتكلفة
-
TPUs: مصممة لكفاءة عالية في مراكز البيانات، غالبًا ما توفر أداءً أعلى لكل واط وتكاليف إجمالية أقل للمشاريع في سير العمل المتوافقة.
-
GPUs: تلحق بالركب مع كفاءة أكبر في الأجيال الجديدة، لكنها غالبًا ما تستلزم استهلاك طاقة وتكاليف إجمالية أعلى للجريان الإنتاجي الضخم مقارنةً بـ TPUs المُحسّنة.
6. حالات الاستخدام والقيود
-
TPUs: تبرع في تدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الضخمة للغاية (Gemini، PaLM) داخل نظام Google Cloud البيئي باستخدام TensorFlow. لكنها تعاني مع النماذج التي تتطلب أشكالًا ديناميكية، أو عمليات مخصصة، أو تصحيح أخطاء متقدم.
-
GPUs: تُفضّل للتجريب، والنماذج الأولية، والتدريب/التحسين الدقيق باستخدام PyTorch أو دعم أطر عمل متعددة، والعمليات التي تحتاج إلى نشر محلي أو خيارات سحابية متنوعة. معظم نماذج اللغات الكبيرة التجارية والمفتوحة المصدر (GPT-4، LLaMA، Claude) تعمل على GPUs متطورة من NVIDIA.
7. جدول مقارنة موجز
| الميزة | TPU | GPU |
|---|---|---|
| البنية | دائرة متكاملة خاصة، صفيف نظم نبضي | معالج متوازي متعدد الأغراض |
| الأداء | معالجة الدفعات الضخمة، LLMs TensorFlow | جميع الأطر، نماذج ديناميكية |
| النظام البيئي | TensorFlow، JAX (مركزها جوجل) | PyTorch، TensorFlow، JAX، اعتماد واسع |
| قابلية التوسع | وحدات Google Cloud، حتى آلاف الرقائق | سحابي/محلي/Edge، حاويات، متعدد البائعين |
| كفاءة الطاقة | مثالية لمراكز البيانات | مُحسّنة في الأجيال الجديدة |
| المرونة | محدودة؛ في الغالب TensorFlow/JAX | عالية؛ جميع الأطر، عمليات مخصصة |
| التوفر | Google Cloud فقط | منصات سحابية عالمية ومنصات محلية |
8. أفضل نماذج TPUs و GPUs ونتائج قياس الأداء
-
أفضل نماذج TPU:
- Google TPU v5p: يوفر أداءً رائداً في السوق لتدريب نماذج اللغات الكبيرة وشبكات المحولات الكثيفة.
- Google TPU Ironwood (للإستنتاج): مُحسّن للإستنتاج مع نماذج المحولات، ويحقق أفضل سرعة وأقل استهلاك للطاقة في عمليات النشر واسعة النطاق.
- Google TPU v5e: يوفر سعرًا ممتازًا للأداء، خاصةً لتدريب النماذج الكبيرة بميزانية محدودة.
-
أفضل نماذج GPU:
- NVIDIA Blackwell B200: تُظهر بنية Blackwell الجديدة (GB200 NVL72 و B200) إنتاجية قياسية في معايير MLPerf v5.0.
- NVIDIA H200 Tensor Core GPU: فعّالة للغاية لتدريب نماذج اللغات الكبيرة.
- NVIDIA RTX 5090 (Blackwell 2.0): مُطلق حديثاً، مثالي لمختبرات البحث والإنتاج متوسط الحجم.
9. الخلاصة
TPUs و GPUs مصممة لأولويات مختلفة: TPUs تُعظم الإنتاجية والكفاءة لنماذج المحولات واسعة النطاق باستخدام مجموعة جوجل، بينما توفر GPUs مرونة عالمية، ودعمًا ناضجًا للبرامج، وخيارات واسعة للأجهزة. عند تدريب نماذج المحولات الضخمة، اختر المُسرّع الذي يتوافق مع إطار عمل النموذج، واحتياجات سير العمل، ومتطلبات تصحيح الأخطاء والنشر، وطموحات التوسع لمشروعك.
اترك تعليقاً