تحولت صناعة الذكاء الاصطناعي من تدريب النماذج الضخمة إلى نشرها على نطاق واسع. من المتوقع أن يصل سوق استدلال الذكاء الاصطناعي (AI Inference Market) إلى ٢٥٤.٩٨ مليار دولار بحلول عام ٢٠٣٠، مع كون ٧٠٪ من الطلب على مراكز البيانات ناتجًا عن تطبيقات الاستدلال في الذكاء الاصطناعي.
ومع انتقال المؤسسات إلى مرحلة الإنتاج، أصبحت قرارات البنية التحتية عاملًا حاسمًا في تحديد الميزة التنافسية.

تُقدّم Aethir سحابة GPU لامركزية توفر وصولًا مباشرًا إلى العتاد المادي (bare-metal GPU access) مع اقتصاديات سحابية على نطاق واسع. وبفضل أكثر من ٤٣٥,٠٠٠ حاوية GPU في أكثر من ٢٠٠ موقع حول العالم، توفر Aethir أداء العتاد المخصص مع توفير في التكاليف يصل إلى ٨٦٪ مقارنة بمزودي الخدمات السحابية الكبار، بالإضافة إلى عدم وجود رسوم خروج بيانات (egress fees) وإمكانية النشر خلال ٢٤ إلى ٤٨ ساعة فقط.

ضريبة الافتراضية: عقوبة أداء خفية
تعمل افتراضية وحدات GPU على مشاركة العتاد المادي بين عدة مستخدمين، مما يضيف عبئًا كبيرًا على الأداء.
تُدخل طبقة hypervisor عبئًا إضافيًا على وحدة المعالجة المركزية (CPU overhead)، وتنافسًا على عرض النطاق الترددي للذاكرة (memory bandwidth contention)، وزمن تأخير في الإدخال والإخراج (I/O latency)، بالإضافة إلى تأثير “الجار المزعج” (noisy neighbor effect).

في حين تُظهر أبحاث VMware أن نسبة العبء الإضافي تتراوح بين ٤٪ و٥٪ في البيئات الخاضعة للرقابة،
إلا أن عمليات النشر الواقعية تُظهر خسائر في الأداء تتراوح بين ١٥٪ و٢٥٪ مقارنة بالبنية المادية الكاملة (bare-metal). بالنسبة لشركات الذكاء الاصطناعي العاملة على نطاق واسع، يعني ذلك تدريبًا أبطأ بنسبة ٢٠٪، وزمن استدلال أطول، وتكاليف أعلى بنفس النسبة تقريبًا. تتضاعف هذه الفروقات بشكل كبير في حالات التدريب الممتد لعدة أيام أو عمليات الاستدلال ذات الإنتاجية العالية،
مما يؤدي إلى ما تسميه Aethir بـ أزمة التكلفة الخفية في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.

البنية المادية الكاملة: أداء غير قابل للمساومة
توفر البنية التحتية المادية الكاملة وصولًا مباشرًا إلى وحدات GPU، مما يلغي تمامًا عبء الافتراضية.
وهذا يتيح إنتاجية متوقعة، واستغلالًا أقصى لعرض النطاق الترددي للذاكرة (وهو أمر حاسم في عمليات الاستنتاج)، وانعدام التنافس على الموارد، وتحكمًا كاملًا في العتاد.

تُظهر الأبحاث أن أحمال الاستنتاج تعتمد بشكل أساسي على عرض النطاق الترددي للذاكرة. فإنتاج ١,٠٠٠ رمز في الثانية لنموذج يحتوي على ٧٠ مليار معامل يتطلب ١٤٠ تيرابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي — وهو ما توفره البنية المادية الكاملة دون أي عبء افتراضي. يشير فريق البنية التحتية في Character.AI إلى تفوق في التكلفة بمقدار ١٣.٥ مرة باستخدام البنية المادية الكاملة، في حين تُظهر نتائج الاختبارات أداءً أعلى بنسبة تصل إلى ٣٠٪ عند تدريب النماذج الضخمة.

مقارنة الأداء: الأرقام تتحدث

تتميز وحدة NVIDIA H200 بزيادة قدرها ٧٦٪ في السعة الذاكرية و٤٣٪ في عرض النطاق الترددي مقارنة بوحدة H100،  بينما توفر هندسة B200 Blackwell أداءً أعلى بمقدار ٢.٢ مرة من H100. ومع هذا العتاد القوي، فإن التخلص من حتى ٥٪ من عبء الافتراضية يحقق مكاسب أداء كبيرة وملموسة.

عندما يكون الأداء هو الأهم

تدريب الذكاء الاصطناعي: البنية المادية تتفوق
يتطلب تدريب النماذج الكبيرة قدرة حوسبة مستمرة على مدى أيام أو أسابيع. تتطلب عملية تقارب النموذج أداءً غير منقطع — فأي تدهور بسيط في الأداء يزيد من مدة التدريب. تتفوق البنية المادية الكاملة لأنها تحقق استخدامًا شبه كامل لوحدات GPU بنسبة تقارب ١٠٠٪، حيث تتضاعف الفروقات الصغيرة في الأداء بشكل كبير مع مرور الوقت.

استنتاج الذكاء الاصطناعي: العامل الحاسم
بالنسبة لعمليات الاستنتاج الحساسة لزمن الاستجابة — مثل المركبات ذاتية القيادة، والتداول عالي التردد، واكتشاف الاحتيال — فإن البنية المادية الكاملة ضرورية. فأزمنة الاستجابة دون جزء من الألف من الثانية لا تترك أي مجال لعبء الافتراضية. تعتمد Character.AI، التي تتعامل مع ٢٠,٠٠٠ استعلام في الثانية، على البنية المادية الكاملة للحفاظ على تفاعل المستخدمين مع التحكم في التكاليف. ويمثل ذلك ما يُطلق عليه الكثيرون ثورة الاستنتاج، حيث تستفيد أحمال عمل الاستنتاج بشكل هائل من مزايا عرض النطاق الترددي للبنية المادية الكاملة.

ميزة Aethir
توفر بنية Aethir السحابية اللامركزية لمعالجة الرسوميات أداءً خامًا دون عبء الأجهزة الافتراضية، مع دعم وحدات معالجة الرسوميات من نوع NVIDIA H100، H200، وB200. ومع أكثر من ٤٣٥٬٠٠٠ حاوية GPU موزعة على أكثر من ٢٠٠ موقع، تقوم Aethir بربط العملاء بوحدات معالجة قريبة جغرافيًا لضمان أقل زمن استجابة ممكن. تتسع الكفاءة من حيث التكلفة بشكل هائل. تقدم Aethir وفورات تصل إلى ٨٦٪ مقارنة بالحوسبة السحابية التقليدية، مع تكلفة استخدام وحدات H100 بسعر ١٫٢٥ دولار أمريكي للساعة، وبدون أي رسوم نقل بيانات خارجة—مما يلغي التكاليف الخفية التي غالبًا ما تتجاوز تكاليف المعالجة ذاتها.

النشر يتماشى مع مرونة السحابة. في حين يتطلب النشر التقليدي للأجهزة المادية أسابيع، فإن Aethir توفر النشر خلال ٢٤ إلى ٤٨ ساعة فقط، وبدون التزامات طويلة الأمد.

ضمان الجودة يعزز الاعتمادية. أكثر من ٩١٬٠٠٠ عقدة تحقق تراقب جميع حاويات GPU، في حين توفر البنية اللامركزية تكرارًا جغرافيًا عبر القارات. يمثل هذا النهج تحولًا جذريًا في طريقة تفكير الشركات حول الاستضافة السحابية التقليدية مقابل اللامركزية.

الأداء كميزة تنافسية
مع انتقال أحمال عمل الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة إنتاجية تخدم الملايين، أصبحت متطلبات البنية التحتية واضحة. فالأداء هو الأساس للميزة التنافسية. ومع اعتماد ٩٠٪ من المؤسسات على الذكاء الاصطناعي التوليدي، و٣٩٪ منها في مرحلة الإنتاج، تصبح قيود الأداء الناتجة عن الافتراضية غير مقبولة على نطاق واسع.

في حين تلبي تقنيات الافتراضية احتياجات التطوير، فإن الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج يتطلب أداءً متوقعًا لا يتيحه إلا التشغيل على الأجهزة المادية (Bare-Metal). تقوم Aethir بإتاحة هذه البنية التحتية للجميع، مما يجعل الأداء من فئة المؤسسات متاحًا للشركات في جميع المراحل. فعندما يكون الأداء هو العامل الحاسم، تتفوق البنية المادية—والشركات التي تدرك هذه الحقيقة هي التي ستقود الجيل القادم من الابتكار في الذكاء الاصطناعي.

هل أنتم مستعدون للاستفادة من ميزة الأداء التي تقدمها وحدات معالجة الرسوميات على الأجهزة المادية؟ تواصلوا مع Aethir لمناقشة متطلبات البنية التحتية لديكم واكتشاف كيف يمكن للسحابة اللامركزية للـGPU تسريع مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بكم.