وحدة معالجة الرسوميات (GPU) (GPU)

إذا كانت وحدة المعالجة المركزية (CPU) عالم رياضيات بارع يحل المسائل واحدة تلو الأخرى، فإن وحدة معالجة الرسوميات (GPU) أشبه بجيش من آلاف العمال المتواضعين الذين يحسبون جميعًا في الوقت نفسه. صُممت في الأصل لعرض البكسلات في ألعاب الفيديو، لكنها أصبحت القلب النابض للذكاء الاصطناعي الحديث.

لماذا تهيمن وحدة GPU على الذكاء الاصطناعي

يتلخص تدريب الشبكة العصبية في عمليات ضرب مصفوفات ضخمة. وهذه العمليات متوازية بشكل هائل: يمكن حساب كل معامل بصورة مستقلة. فبينما تمتلك وحدة CPU بضع عشرات من الأنوية القوية، تصطف في وحدة GPU آلاف الأنوية المُحسَّنة لتنفيذ التعليمة نفسها على بيانات كثيرة (نموذج SIMT). ويمكن تلخيص الإنتاجية الإجمالية على النحو التالي:

$$ \text{Throughput} = N_{\text{cores}} \times f_{\text{clock}} \times \text{operations/cycle} $$

مقارنة بين CPU وGPU

الرهان الاستراتيجي

أدى الطلب المتفجر على وحدات GPU (خصوصًا بطاقات NVIDIA) إلى تحويل هذه الرقائق إلى مورد جيوسياسي متنازَع عليه. فذاكرتها عالية عرض النطاق وقدرتها على معالجة مليارات المعاملات أصبحت تحدد اليوم مَن يستطيع تدريب أكبر النماذج.

من دون وحدة GPU، لظل الذكاء الاصطناعي التوليدي كما نعرفه مجرد فضول مختبري.