اقتصاديات وحدات معالجة الرسوميات: استراتيجيات ميسورة التكلفة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك دون إرهاق ميزانيتك

تسعى العديد من الشركات للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحويل عملياتها، لكنها غالبًا ما تواجه التكاليف المرتفعة المرتبطة بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. وقد أشار إيلون ماسك إلى أن التحديات الهندسية تعيق التقدم بشكل متكرر، خاصة في تحسين الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لتلبية المتطلبات الحوسبية الكبيرة لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs).

بينما تستطيع الشركات الكبرى استثمار ملايين—وفي أحيانٍ كثيرة مليارات—في التدريب والتحسين، قد تكافح الشركات الصغيرة والناشئة ذات الميزانيات المحدودة لمواكبة التطورات. في هذا المقال، سنستعرض عدة استراتيجيات تساعد المطورين ذوي الموارد المحدودة على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بتكاليف معقولة.

فهم تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي

إن إنشاء وإطلاق منتج ذكاء اصطناعي، سواء كان نموذجًا أساسيًا أو تطبيقًا مُعَدَّلًا، يعتمد بشكل كبير على شرائح الذكاء الاصطناعي المتخصصة، وخاصة وحدات معالجة الرسومات. هذه الوحدات ليست فقط باهظة الثمن بل قد تكون صعبة الاقتناء أيضًا. وقد ابتكرت مجتمع تعلم الآلة مصطلحات مثل "غني بالـGPU" و"فقير بالـGPU" لوصف هذه الفجوة. وتأتي التكاليف الرئيسية المرتبطة بتدريب LLMs من شراء وصيانة الأجهزة، بدلاً من خوارزميات التعلم الآلي نفسها.

يتطلب تدريب هذه النماذج قدرًا كبيرًا من الطاقة الحوسبية، حيث تتطلب النماذج الأكبر المزيد من الموارد. على سبيل المثال، استلزم تدريب نموذج LLaMA 2 70B معالجة 70 مليار معامل عبر 2 ترليون توكن، مما نتج عنه ما لا يقل عن 10^24 عملية حسابية عائمة. لكن ماذا لو كنت تفتقر إلى موارد الـGPU الكافية؟ لا تيأس، فهناك بدائل قابلة للتطبيق.

استراتيجيات فعّالة من حيث التكلفة لتدريب الذكاء الاصطناعي

توجد العديد من الاستراتيجيات الابتكارية لمساعدة شركات التقنية على تقليل الاعتماد على الأجهزة المكلفة، مما يتيح تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف.

1. تحسين الأجهزة

يمكن أن يؤدي ضبط وتحسين أجهزة التدريب إلى زيادة الكفاءة. على الرغم من أنها لا تزال تجريبية ومكلفة، إلا أن هذه الطريقة تحمل إمكانيات كبيرة لتدريب LLMs على نطاق واسع. تشمل الأمثلة شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة من Microsoft وMeta، ومشاريع أشباه الموصلات الجديدة من Nvidia وOpenAI، وخدمات استئجار وحدات الـGPU من شركات مثل Vast. ومع ذلك، فإن هذه الاستراتيجية تفيد بشكل أساسي الشركات الكبرى التي ترغب في استثمار مبالغ كبيرة مسبقًا—وهي رفاهية لا يمكن للشركات الصغيرة تحملها إذا أرادت دخول سوق الذكاء الاصطناعي الآن.

2. الابتكارات البرمجية

بالنسبة للذين يعملون ضمن ميزانيات محدودة، توفر التحسينات البرمجية وسيلة أكثر سهولة لتعزيز تدريب LLM وتقليل النفقات. دعونا نستعرض بعض هذه الأدوات الفعالة:

- تدريب الدقة المختلطة: يقلل تدريب الدقة المختلطة من عدم كفاءة الحسابات باستخدام عمليات ذات دقة أقل لتحسين استخدام الذاكرة. من خلال دمج العمليات b/float16 مع float32 القياسية، تزداد السرعة مع الحفاظ على الدقة. يمكن أن يؤدي هذا الأسلوب إلى تحسين وقت التشغيل بمعدل يصل إلى 6 مرات على الـGPUs و2-3 مرات على الـTPUs، مما يجعله لا يقدر بثمن بالنسبة للمؤسسات التي تراقب ميزانيتها.

- تسجيل نقاط التفعيل: مثالي لمن لديهم ذاكرة محدودة، حيث يقلل من استهلاك الذاكرة بشكل كبير عن طريق تخزين القيم الأساسية فقط أثناء التدريب. يسمح هذا الأسلوب بتدريب النماذج دون الحاجة إلى ترقية الأجهزة، مما يقلل من استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 70% مع تمديد وقت التدريب بنسبة 15-25%. يدعمه مكتبة PyTorch، وهو سهل التنفيذ وتكون المقايضات جديرة بالاهتمام للعديد من الشركات.

- تدريب متعدد وحدات الـGPU: يستفيد هذا الأسلوب من عدة وحدات معالجة رسومات في وقت واحد لتسريع عملية تدريب النموذج، مما يشبه زيادة عدد الخبازين في الفرن لتسريع الإنتاج. يمكن أن يؤدي استخدام عدة وحدات GPU إلى تقليل وقت التدريب بشكل جذري مع تحسين الاستفادة من الموارد المتاحة. من بين الأدوات البارزة في هذا المجال:

- DeepSpeed: يزيد من سرعة التدريب حتى 10 مرات.

- FSDP: يعزز الكفاءة في PyTorch بمعدل 15-20%.

- YaFSDP: يقدم المزيد من التحسينات مع زيادة السرعة من 10-25%.

الخاتمة

من خلال اعتماد تقنيات مثل تدريب الدقة المختلطة، وتسجيل نقاط التفعيل، وإعدادات الـGPU المتعددة، يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة تحسين قدرات تدريب الذكاء الاصطناعي بفاعلية، وتبسيط التكاليف، وتحسين استخدام الموارد. تجعل هذه المنهجيات من الممكن تدريب نماذج أكبر على البنية التحتية الحالية، مما يمهد الطريق للابتكار والتنافس في مشهد الذكاء الاصطناعي السريع.

كما يُقال: "لن يحل الذكاء الاصطناعي محلك، ولكن شخصًا يستخدم الذكاء الاصطناعي سيفعل ذلك." مع الاستراتيجيات المناسبة، يمكن أن يصبح اعتماد الذكاء الاصطناعي—حتى في إطار ميزانية محدودة—حقيقة ملموسة.