ما هو CUDA Core ولماذا من المهم اختيار GPU VPS؟

يمكن أن يكون اختيار GPU VPS مرهقًا عندما تحدق في أوراق المواصفات المليئة بالأرقام. تقفز الأعداد الأساسية من 2560 إلى 21760، ولكن ماذا يعني ذلك؟

نواة CUDA هي وحدة معالجة متوازية داخل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA التي تنفذ آلاف العمليات الحسابية في وقت واحد، مما يؤدي إلى تشغيل كل شيء بدءًا من تدريب الذكاء الاصطناعي وحتى العرض ثلاثي الأبعاد. يشرح هذا الدليل كيفية عملها، وكيف تختلف عن نوى وحدة المعالجة المركزية (CPU) ونواة Tensor، وما هي أعداد النوى التي تتوافق مع احتياجاتك دون دفع مبالغ زائدة.

ما هي النوى CUDA؟

نواة CUDA هي وحدات معالجة فردية داخل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA التي تنفذ التعليمات بالتوازي. ما هي التكنولوجيا الأساسية CUDA في تأسيسها؟ فكر في هذه الوحدات كعمال صغار يتعاملون مع أجزاء من نفس الوظيفة في وقت واحد.

قدمت NVIDIA CUDA (Compute Unified Device Architecture) في عام 2006 لاستخدام طاقة وحدة معالجة الرسومات للحوسبة العامة خارج نطاق الرسومات. ال وثائق CUDA الرسمية يوفر تفاصيل فنية شاملة. تقوم كل وحدة بإجراء عمليات حسابية أساسية على أرقام الفاصلة العائمة، مما يجعلها مثالية للعمليات الحسابية المتكررة.

تقوم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA الحديثة بجمع الآلاف من هذه الوحدات في شريحة واحدة. تحتوي وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية من الجيل الأحدث على أكثر من 21000 نواة، بينما وحدات معالجة الرسومات لمركز البيانات المستندة إلى ميزة بنية Hopper تصل إلى 16,896. تعمل هذه الوحدات معًا من خلال تدفق المعالجات المتعددة (SMs).

تقوم الوحدات بتنفيذ عمليات SIMT (تعليمات فردية، خيوط متعددة) من خلال طرق الحوسبة المتوازية. يتم تنفيذ تعليمات واحدة عبر العديد من نقاط البيانات في وقت واحد. عند تدريب الشبكات العصبية أو عرض مشاهد ثلاثية الأبعاد، تحدث آلاف العمليات المماثلة. لقد قاموا بتقسيم هذا العمل إلى تدفقات متزامنة، وتنفيذه في وقت واحد بدلاً من التسلسل.

نواة CUDA مقابل نوى وحدة المعالجة المركزية: ما الذي يجعلها مختلفة؟

تحل وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs) المشكلات بطرق مختلفة تمامًا. قد تحتوي وحدة المعالجة المركزية للخادم الحديثة على أكثر من 8-128 مركزًا تعمل بسرعات عالية على مدار الساعة. تتفوق هذه المعالجات في العمليات المتسلسلة حيث تعتمد كل خطوة على النتيجة السابقة. إنهم يتعاملون مع المنطق المعقد والمتفرع بكفاءة.

وحدات معالجة الرسومات تقلب هذا النهج. إنها تحتوي على الآلاف من نوى CUDA الأبسط التي تعمل بسرعات ساعة أقل. تعوض هذه الوحدات السرعات المنخفضة من خلال التوازي. عندما يعمل 16000 معًا، يتجاوز إجمالي الإنتاجية قدرة وحدة المعالجة المركزية القياسية.

تنفذ وحدات المعالجة المركزية (CPUs) تعليمات برمجية لنظام التشغيل ومنطق التطبيق المعقد. في حين أن وحدات معالجة الرسومات تعطي الأولوية للإنتاجية، فإن الحمل الناتج عن بدء المهمة ومزامنتها يؤدي إلى زمن انتقال أعلى. تعطي معالجة الرسومات المتوازية الأولوية لنقل البيانات. على الرغم من أنها تستغرق وقتًا أطول للبدء، إلا أنها تعالج مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أسرع من وحدات المعالجة المركزية (CPUs).

تتعامل تقنيات GPU الافتراضية (vGPU) ووحدة معالجة الرسومات متعددة المثيلات (MIG) مع تقسيم الموارد وجدولة توزيع المعالجات عبر مستخدمين متعددين. يسمح هذا الإعداد للفرق بزيادة استخدام الأجهزة إلى الحد الأقصى من خلال المشاركة المقطوعة بالوقت أو مثيلات الأجهزة المخصصة، اعتمادًا على التكوين.

يتضمن تدريب الشبكات العصبية مليارات من عمليات ضرب المصفوفات. وحدة معالجة الرسوميات التي تحتوي على 10000 وحدة لا تقوم ببساطة بتنفيذ 10000 عملية في وقت واحد؛ وبدلاً من ذلك، فهو يدير آلاف الخيوط المتوازية المجمعة في "اعوجاج" لزيادة الإنتاجية إلى الحد الأقصى. هذا التوازي الهائل هو السبب الذي يجعل هذه الوحدات أمرًا ضروريًا لمطوري الذكاء الاصطناعي.

نوى CUDA مقابل نوى Tensor: فهم الفرق

تحتوي وحدات معالجة الرسومات NVIDIA على نوعين من الوحدات المتخصصة التي تعمل معًا: أنوية CUDA القياسية وأنوية Tensor. إنها ليست تقنيات متنافسة؛ أنها تتناول أجزاء مختلفة من عبء العمل.

الوحدات القياسية هي معالجات متوازية للأغراض العامة تتعامل مع حسابات FP32 وFP64، وحسابات الأعداد الصحيحة، وتحويلات الإحداثيات. تشكل تقنية CUDA الأساسية هذه أساس حوسبة وحدة معالجة الرسومات، حيث تقوم بتشغيل كل شيء بدءًا من عمليات المحاكاة الفيزيائية وحتى المعالجة المسبقة للبيانات دون تسريع متخصص.

نوى Tensor هي وحدات متخصصة مصممة خصيصًا لضرب المصفوفات ومهام الذكاء الاصطناعي. تم تقديمها في بنية Volta من NVIDIA (2017)، وهي تتفوق في الحسابات الدقيقة لـ FP16 وTF32. يدعم الجيل الأحدث FP8 لاستدلال الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.

تجمع وحدات معالجة الرسومات الحديثة بين الاثنين. يحتوي RTX 5090 على 21,760 وحدة قياسية بالإضافة إلى 680 نواة Tensor من الجيل الخامس. يجمع H100 بين 16,896 وحدة قياسية و528 نواة Tensor من الجيل الرابع لتسريع التعلم العميق.

عند تدريب الشبكات العصبية، تنفذ نوى Tensor عمليات رفع ثقيلة أثناء المرور للأمام والخلف عبر النموذج. تقوم الوحدات القياسية بإدارة تحميل البيانات والمعالجة المسبقة وحسابات الخسارة وتحديثات المحسن. يعمل كلا النوعين معًا، حيث تعمل نوى Tensor على تسريع العمليات الحسابية المكثفة.

بالنسبة لخوارزميات التعلم الآلي التقليدية مثل الغابات العشوائية أو تعزيز التدرج، تدير الوحدات القياسية العمل نظرًا لأنها لا تستخدم أنماط مضاعفة المصفوفات التي تعمل نوى Tensor على تسريعها. لكن بالنسبة لنماذج المحولات والشبكات العصبية التلافيفية، توفر نوى Tensor سرعات هائلة.

ما هي نوى CUDA المستخدمة؟

تقوم CUDA بمهام الطاقة التي تحتاج إلى الكثير من الحسابات المتطابقة التي يتم إجراؤها في وقت واحد. أي عمل يتضمن عمليات مصفوفة أو حسابات رقمية متكررة يستفيد من بنيتها.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يعتمد التعلم العميق على ضرب المصفوفات أثناء التدريب والاستدلال. عند تدريب الشبكات العصبية، تتطلب كل تمريرة أمامية الملايين من عمليات الضرب والإضافة عبر مصفوفات الوزن. يضيف الانتشار العكسي ملايين أخرى أثناء التمرير للخلف.

تقوم الوحدات بإدارة المعالجة المسبقة للبيانات، وتحويل الصور إلى موترات، وتطبيع القيم، وتطبيق التحويلات المتزايدة. هذه القدرة على التعامل مع آلاف المهام في وقت واحد هي بالضبط سبب أهمية وحدات معالجة الرسومات للذكاء الاصطناعي.

أثناء التدريب، يشرفون على جداول معدل التعلم وحسابات التدرج وتحديثات حالة المحسن.

بالنسبة لعمليات الاستدلال VPS الخاصة بالذكاء الاصطناعي التي تقوم بتشغيل أنظمة التوصية أو روبوتات الدردشة، فإنها تعالج الطلبات بشكل متزامن، وتنفذ مئات التنبؤات في وقت واحد. دليلنا على أفضل GPU للذكاء الاصطناعي 2025 يغطي التكوينات التي تعمل لأحجام النماذج المختلفة.

تقوم وحدات H100 البالغ عددها 16,896 وحدة مع نوى Tensor بتدريب نموذج معلمة مكون من 7 مليارات في أسابيع بدلاً من أشهر. يتطلب الاستدلال في الوقت الفعلي لروبوتات الدردشة التي تخدم آلاف المستخدمين قوة تنفيذ متزامنة مماثلة.

الحوسبة العلمية والبحث

يستخدم الباحثون هذه المعالجات لمحاكاة الديناميكيات الجزيئية، ونمذجة المناخ، وتحليل الجينوم. كل عملية حسابية مستقلة، مما يجعلها مثالية للتنفيذ المتزامن. تقوم المؤسسات المالية بإجراء عمليات محاكاة مونت كارلو بملايين السيناريوهات في وقت واحد.

العرض ثلاثي الأبعاد وإنتاج الفيديو

يقوم تتبع الشعاع بحساب ارتداد الضوء من خلال المشاهد ثلاثية الأبعاد عن طريق تتبع الأشعة المستقلة عبر كل بكسل. في حين أن نوى RT المخصصة تتعامل مع الاجتياز، فإن الوحدات القياسية تدير أخذ عينات النسيج والإضاءة. ويحدد هذا التقسيم سرعة المشاهد بملايين الأشعة.

يتعامل NVENC مع التشفير لـ H.264 وH.265، بينما تقدم أحدث البنى (Ada Lovelace وHopper) دعم الأجهزة لـ AV1. يساعد CUDA في التأثيرات والمرشحات والقياس وتقليل الضوضاء وتحويلات الألوان ولصق خطوط الأنابيب. يتيح ذلك لمحرك التشفير العمل جنبًا إلى جنب مع المعالجات المتوازية لإنتاج فيديو أسرع.

يقوم العرض ثلاثي الأبعاد في Blender أو Maya بتقسيم المليارات من حسابات تظليل السطح عبر الوحدات المتاحة. تستفيد أنظمة الجسيمات لأنها تحاكي آلاف الجزيئات المتفاعلة في وقت واحد. هذه الميزات هي المفتاح للإبداع الرقمي المتطور.

كيف تؤثر نوى CUDA على أداء وحدة معالجة الرسومات

تمنحك الأعداد الأساسية فكرة تقريبية عن إمكانية التنفيذ المتزامن، لكن نوى CUDA تتطلب النظر إلى ما هو أبعد من الأرقام. تلعب سرعة الساعة وعرض النطاق الترددي للذاكرة وكفاءة البنية وتحسين البرامج أدوارًا رئيسية.

توفر وحدة معالجة الرسومات التي تحتوي على 10000 وحدة تعمل بتردد 2.0 جيجا هرتز نتائج مختلفة عن وحدة بها 10000 وحدة تعمل بتردد 1.5 جيجا هرتز. تعني سرعة الساعة الأعلى أن كل وحدة تكمل عددًا أكبر من العمليات الحسابية في الثانية. تحزم البنى الأحدث المزيد من العمل في كل دورة من خلال جدولة تعليمات أفضل.

تحقق مما إذا كنت تبقي الجهاز مشغولاً، ولكن تذكر ذلك نفيديا-smi الاستخدام هو مقياس خشن. فهو يقيس النسبة المئوية للوقت الذي تكون فيه النواة نشطة، وليس عدد النوى التي تقوم بالعمل.

# Check GPU utilization percentage

nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory --format=csv,noheader

مثال على الإخراج: 85%، 92% (85% وقت نشط، 92% نشاط وحدة التحكم في الذاكرة)

إذا أظهرت وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك استخدامًا بنسبة 60-70%، فمن المحتمل أن يكون لديك اختناقات في المنبع مثل تحميل بيانات وحدة المعالجة المركزية أو أحجام الدُفعات الصغيرة. ومع ذلك، حتى الاستخدام بنسبة 100% يمكن أن يكون مضللاً إذا كانت حباتك مرتبطة بالذاكرة أو ذات ترابط واحد. للحصول على صورة حقيقية للتشبع الأساسي، استخدم ملفات التعريف مثل Nsight Systems لتتبع مقاييس "SM Efficiency" أو "SM Active".

غالبًا ما يصبح النطاق الترددي للذاكرة هو عنق الزجاجة قبل الوصول إلى الحد الأقصى لقدرة الحوسبة. إذا كانت وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك تعالج البيانات بشكل أسرع مما توفره الذاكرة، فستظل الوحدات في وضع الخمول. يستخدم طراز H100 SXM5 عرض نطاق ترددي يبلغ 3.35 تيرابايت/ثانية لتغذية 16896 نواة. ومع ذلك، فإن إصدار PCIe يخفض هذه السرعة إلى 2 تيرابايت/ثانية.

تُظهر وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية ذات الأعداد المشابهة ولكن النطاق الترددي الأقل (حوالي 1 تيرابايت/ثانية) انخفاضًا في السرعة الواقعية في العمليات كثيفة الاستهلاك للذاكرة.

تحدد سعة VRAM حجم مهامك. سواء كان ذلك أوزان FP16 لـ نموذج 70 ب، التدريب الكامل يتطلب المزيد من الذاكرة. يجب عليك حساب التدرجات وحالات المحسن. غالبًا ما تضاعف هذه الحالات البصمة ثلاث مرات ما لم تستخدم استراتيجيات التفريغ

يستهدف الطراز A100 80GB الاستدلال والضبط الدقيق عالي الإنتاجية. وفي الوقت نفسه، يمكن لبطاقة RTX 4090 بسعة 24 جيجابايت، والتي غالبًا ما يتم الاستشهاد بها لنماذج 7B، تشغيل نماذج معلمات 30B+ بشكل مدهش إذا كنت تستخدم تقنيات التكميم الحديثة مثل INT4. ومع ذلك، فإن نفاد VRAM يفرض عمليات نقل بيانات CPU-GPU مما يؤدي إلى تدمير الإنتاجية.

يحدد تحسين البرنامج ما إذا كان الكود الخاص بك يستخدم بالفعل كل هذه الوحدات. قد لا تشغل النوى المكتوبة بشكل سيء سوى جزء صغير من الموارد المتاحة. يتم ضبط المكتبات مثل cuDNN للتعلم العميق وRAPIDS لعلوم البيانات بشكل كبير لتحقيق أقصى استفادة.

المزيد من نوى CUDA لا يعني دائمًا أداءً أفضل

يبدو شراء وحدة معالجة الرسومات (GPU) بأعلى عدد من النوى أمرًا منطقيًا، ولكنك تهدر المال إذا تجاوزت الوحدات مكونات النظام الأخرى أو إذا لم تتناسب مهمتك مع عدد النوى.

عرض النطاق الترددي للذاكرة يخلق الحد الأول. يتم تغذية وحدات RTX 5090 البالغ عددها 21,760 وحدة بنطاق ترددي للذاكرة يبلغ 1,792 جيجابايت/ثانية. قد تتمتع وحدات معالجة الرسوميات الأقدم ذات الوحدات الأقل بنطاق ترددي أعلى نسبيًا لكل وحدة.

الاختلافات المعمارية مهمة. تتفوق وحدة معالجة الرسومات الأحدث التي تحتوي على 14000 وحدة بتردد 2.2 جيجا هرتز على وحدة معالجة الرسومات الأقدم التي تحتوي على 16000 وحدة بتردد 1.8 جيجا هرتز بفضل التعليمات الأفضل لكل ساعة. يحتاج الكود الخاص بك إلى موازاة مناسبة لاستخدام 20000 وحدة بشكل فعال.

لماذا تعتبر نوى CUDA مهمة عند اختيار GPU VPS

إن اختيار تكوين GPU الأساسي لـ CUDA المناسب لخادم VPS الخاص بك يمنع إهدار الأموال على الموارد غير المستخدمة أو حدوث اختناقات في منتصف المشروع.

تتعامل ذاكرة H100 التي تبلغ سعتها 80 جيجابايت مع الاستدلال لنماذج المعلمات 70B باستخدام التكميم 4 بت. ومع ذلك، للحصول على تدريب كامل، فحتى 80 جيجابايت غالبًا ما تكون غير كافية لنموذج 34B بمجرد مراعاة التدرجات وحالات المحسن. في تدريب FP16، تتوسع مساحة الذاكرة بشكل كبير، وغالبًا ما تتطلب تقسيم وحدات معالجة الرسومات المتعددة.

تحتاج عمليات الاستدلال التي تخدم التنبؤات في الوقت الفعلي إلى وحدات أقل ولكنها تستفيد من زمن الوصول المنخفض. يعمل التطوير والنماذج الأولية بشكل جيد مع وحدات معالجة الرسومات متوسطة المدى لاختبار الخوارزميات وتصحيح الأخطاء.

تتيح لك بطاقة RTX 4060 Ti التي تحتوي على 4352 وحدة الاختبار دون الدفع مقابل الأجهزة الزائدة. بمجرد التحقق من صحة النهج الخاص بك، قم بتوسيع نطاق وحدات معالجة الرسومات للإنتاج لتشغيل التدريب الكامل.

مقاييس العرض وعمل الفيديو بوحدات تصل إلى نقطة معينة. يستخدم عارض دورات Blender جميع الموارد المتاحة بكفاءة. تعمل وحدة معالجة الرسومات التي تحتوي على 8000 إلى 10000 وحدة على عرض المشاهد بمعدل 2-3 مرات أسرع من تلك التي تحتوي على 4000 وحدة.

في Cloudzy، نقدم أداءً عاليًا وحدة معالجة الرسومات VPS استضافة مصممة لرفع الأحمال الثقيلة. اختر RTX 5090 أو RTX 4090 للعرض السريع واستدلال الذكاء الاصطناعي الفعال من حيث التكلفة، أو قم بالتوسيع إلى A100s لأحمال عمل التعلم العميق الضخمة. تعمل جميع الخطط على شبكة بسرعة 40 جيجابت في الثانية مع سياسات الأولوية للخصوصية وخيارات الدفع بالعملة المشفرة، مما يمنحك القوة الخام دون الروتين الحكومي للمؤسسة.

سواء كان ذلك تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، أو عرض مشاهد ثلاثية الأبعاد، أو تشغيل عمليات محاكاة علمية، يمكنك تحديد العدد الأساسي الذي يناسب احتياجاتك. 

اعتبارات الميزانية مهمة. تكلفة A100 التي تحتوي على 6912 وحدة أقل بكثير من تكلفة H100 التي تحتوي على 16896 وحدة. بالنسبة للعديد من العمليات، توفر طائرتان من طراز A100 نسبة سعر إلى سرعة أفضل من واحدة من طراز H100. تعتمد نقطة التعادل على ما إذا كان الكود الخاص بك يتوسع عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة.

كيفية اختيار العدد المناسب من نوى CUDA

قم بمطابقة متطلباتك مع خصائص عبء العمل الفعلي بدلاً من ملاحقة أعلى الأرقام المتوفرة في السوق.

ابدأ بتوصيف عملك الحالي. إذا كنت تقوم بتدريب النماذج على أجهزة محلية أو مثيلات سحابية، فتحقق من مقاييس استخدام وحدة معالجة الرسومات. إذا أظهرت وحدة معالجة الرسومات الحالية لديك استخدامًا بنسبة 60-70% باستمرار، فأنت لا تصل إلى الحد الأقصى للوحدات.

# Quick benchmark to test if you need more cores

import torch

import time

# Test matrix multiplication (CUDA core workload)

size = 10000

a = torch.randn(size, size).cuda()

b = torch.randn(size, size).cuda()

start = time.time()

c = torch.matmul(a, b)

torch.cuda.synchronize()

elapsed = time.time() - start

print(f"Matrix multiplication time: {elapsed:.3f}s")

print(f"TFLOPS: {(2 * size**3) / (elapsed * 1e12):.2f}")

يوضح هذا المعيار البسيط ما إذا كانت نوى وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك توفر الإنتاجية المتوقعة. قارن نتائجك بالمعايير المنشورة لنموذج GPU الخاص بك.

الترقية لن تساعد. تحتاج إلى معالجة الاختناقات مثل الذاكرة أو النطاق الترددي أو أكشاك وحدة المعالجة المركزية أولاً. قم بتقدير متطلبات الذاكرة بعد ذلك عن طريق حساب حجم النموذج بالبايت بالإضافة إلى ذاكرة التنشيط.

أضف حجم الدفعة مرات مخرجات الطبقة وقم بتضمين حالات المحسن. يجب أن يتناسب هذا الإجمالي مع VRAM. بمجرد معرفة الذاكرة المطلوبة، تحقق من وحدات معالجة الرسومات التي تلبي هذا الحد.

# Calculate VRAM needed for a model

# Formula: (parameters × bytes_per_param × 1.2) for overhead

# Example: 7B parameter model in FP16

# 7,000,000,000 × 2 bytes × 1.2 = 16.8 GB VRAM needed

# Check your available VRAM:

nvidia-smi --query-gpu=memory.total --format=csv,noheader

# 24576 MiB (24 GB available - model fits!)

النظر في الجدول الزمني الخاص بك. إذا كنت بحاجة إلى نتائج خلال ساعات، فادفع مقابل المزيد من الوحدات. تعمل عمليات التشغيل التدريبية التي قد تستغرق أيامًا بشكل جيد على وحدات معالجة الرسومات الأصغر حجمًا مع أوقات إكمال أطول نسبيًا.

التكلفة لكل ساعة مضروبة في عدد الساعات المطلوبة تعطي التكلفة الإجمالية، مما يجعل وحدات معالجة الرسومات الأبطأ في بعض الأحيان أرخص بشكل عام. اختبار كفاءة القياس باستخدام العديد من أطر العمل التي توفر أدوات قياس الأداء التي تعرض تغييرات الإنتاجية.

إذا كانت الوحدات المضاعفة تعطي سرعة 1.5x فقط، فإن الإضافات لا تستحق تكلفتها. ابحث عن الأماكن الجيدة حيث تبلغ نسبة السعر إلى السرعة ذروتها.

وحدات معالجة الرسومات VPS الشهيرة وأعداد CUDA الأساسية الخاصة بها

تخدم طبقات GPU المختلفة شرائح مستخدمين مختلفة. ما هو GPUaaS؟ إنها وحدة معالجة الرسومات كخدمة، حيث يقدم مقدمو الخدمات مثل Cloudzy إمكانية الوصول عند الطلب إلى وحدات معالجة الرسومات القوية من NVIDIA دون مطالبتك بشراء الأجهزة المادية وصيانتها بنفسك.

تستهدف بطاقات RTX للمستهلك (4070، 4080، 4090، 5080، 5090) المبدعين والألعاب ولكنها تعمل بشكل جيد لتطوير الذكاء الاصطناعي. إنها توفر سرعة قوية لوحدة معالجة الرسومات الفردية بأسعار أقل من بطاقات مركز البيانات.

غالبًا ما يقوم موفرو VPS بتخزينها للمستخدمين ذوي التكلفة الحساسة. تعطي بطاقات مركز البيانات (A100، H100، L40) الأولوية للموثوقية، وذاكرة ECC، والتوسع في وحدات معالجة الرسومات المتعددة. إنهم يديرون العمليات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ويدعمون الميزات المتقدمة.

يتيح لك Multi-Instance GPU (MIG) تقسيم وحدة معالجة الرسومات (GPU) واحدة إلى عدة مثيلات معزولة. يظل A100 مشهورًا على الرغم من الخيارات الأحدث بسبب مواصفاته المتوازنة.

إن توازنه بين نوى NVIDIA والذاكرة والسعر يجعله الخيار الآمن لمعظم عمليات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية. يوفر H100 وحدات أكثر بمقدار 2.4 مرة ولكنه يكلف أكثر بكثير.

خاتمة

تجعل محركات المعالجة المتوازية الذكاء الاصطناعي الحديث والعرض والحوسبة العلمية أمرًا ممكنًا. تساعدك كيفية عملها وتفاعلها مع الذاكرة وسرعات الساعة والبرامج على اختيار تكوينات GPU VPS.

تساعد المزيد من الوحدات عندما يتوازي عملك بشكل فعال، وتستمر المكونات مثل النطاق الترددي للذاكرة. لكن المطاردة العمياء لأعلى عدد أساسي تهدر المال إذا كانت اختناقاتك تكمن في مكان آخر.

ابدأ بتوصيف عملياتك الفعلية، وتحديد المكان الذي يتم إنفاق الوقت فيه، ومطابقة مواصفات وحدة معالجة الرسومات (GPU) مع تلك المتطلبات دون المبالغة في شراء السعة غير الضرورية.

بالنسبة لمعظم أعمال تطوير الذكاء الاصطناعي، توفر 6000 إلى 10000 وحدة نقطة التقاء بين التكلفة والقدرة. تستفيد عمليات الإنتاج التي تقوم بتدريب النماذج الكبيرة أو تقديم الاستدلال عالي الإنتاجية من أكثر من 14000 وحدة من وحدات معالجة الرسومات مثل H100.

يتم توسيع نطاق عمل العرض والفيديو بكفاءة باستخدام وحدات تصل إلى حوالي 16000، وبعد ذلك يصبح عرض النطاق الترددي للذاكرة هو العامل المحدد.

التعليمات