مقارنة بين FPGA وGPU: أيهما أفضل للتعلم العميق؟

التعلم العميق المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات لمحاكاة القدرة الفائقة للعقل البشري على صنع القرار. بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي (AI)، يدعم التعلم العميق العديد من التطبيقات التي تعمل على تحسين الأتمتة، بما في ذلك المنتجات والخدمات اليومية مثل المساعدين الرقميين والأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية التي تدعم الصوت والكشف عن الأنشطة الاحتيالية في استخدام بطاقات الائتمان وغير ذلك الكثير. يُستخدم بشكل أساسي في مهام مثل التعرف على الكلام ومعالجة الصور واتخاذ القرارات المعقدة، حيث يمكنه "قراءة" كمية كبيرة من البيانات ومعالجتها لإجراء عمليات حوسبة معقدة بكفاءة.

يتطلب التعلم العميق قدرًا هائلاً من القدرة الحاسوبية. عادةً ما تكون وحدات معالجة الرسومات (GPUs) فائقة الأداء مثالية لأنها تتمكن من التعامل مع قدر كبير من العمليات الحسابية في أنوية متعددة مع توفر مساحات كبيرة من الذاكرة. ومع ذلك، فإن إدارة وحدات معالجة رسومات محلية متعددة يمكن أن تتسبب في زيادة الطلب على الموارد الداخلية وتكون مكلفة للغاية لتوسيع نطاقها. بالمقابل، توفر مصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGAs) حلاً مثاليًا يوفر أداءً مناسبًا بالإضافة إلى مرونة قابلية إعادة برمجة التطبيقات الناشئة، على الرغم من أنه قد يكون مكلفًا أيضًا.

يؤثر اختيار الأجهزة بشكل كبير في مدى كفاءة تطبيقات التعلم العميق وسرعتها وقابليتها للتوسع. عند تصميم نظام التعلم العميق، من المهم الموازنة بين المتطلبات التشغيلية والميزانيات والأهداف في المقارنة بين وحدة معالجة الرسومات ومصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع. بالنظر إلى الدوائر الكهربائية، فإن كل من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ووحدات مصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGA) يصنعان وحدات معالجة مركزية (CPU) فعالة، إلى جانب العديد من الخيارات المتاحة المقدمة من الشركات المصنعة مثل NVIDIA أو Xilinx والمصممة للتوافق مع المعايير الحديثة للتوصيل البيني السريع للمكونات الطرفية (PCIe).

عند المقارنة بين أطر عمل تصميم الأجهزة، يكون من بين الاعتبارات المهمة ما يلي:

• سرعات الأداء
• استهلاك الطاقة
• الكفاءة من حيث التكلفة
• إمكانية البرمجة
• عرض النطاق الترددي

وحدات معالجة الرسومات هي نوع من الدوائر المتخصصة المصممة لمعالجة الذاكرة بسرعة لتسريع عملية إنشاء الصور. صُممت لتحقيق إنتاجية عالية، وهي فعالة بشكل خاص في أداء مهام المعالجة المتوازية، مثل تدريب تطبيقات التعلم العميق واسعة النطاق. على الرغم من استخدامها عادةً في التطبيقات التي يكثر عليها الطلب مثل الألعاب ومعالجة مقاطع الفيديو، فإن إمكانات الأداء فائقة السرعة تجعل وحدات معالجة الرسومات خيارًا ممتازًا للعمليات الحاسوبية المكثفة، مثل معالجة مجموعات البيانات الكبيرة والخوارزميات المعقدة واستخراج العملات الرقمية.

في مجال الذكاء الاصطناعي، تُستخدم وحدات معالجة الرسومات لقدرتها على أداء آلاف العمليات المتزامنة اللازمة في تدريب الشبكات العصبية واستدلالها.

الخصائص الرئيسية لوحدات معالجة الرسومات

• الأداء الفائق: تتميز وحدات معالجة الرسومات فائقة الإمكانات في التعامل مع مهام الحوسبة الملحة مثل الحوسبة عالية الأداء (HPC) وتطبيقات التعلم العميق.
• المعالجة المتوازية: تتفوق وحدات معالجة الرسومات في المهام التي يمكن تقسيمها إلى عمليات أصغر ومعالجتها بشكل متزامن.

وبينما توفر وحدات معالجة الرسومات قدرة حاسوبية فريدة، فإن إمكانات المعالجة المبهرة بها تأتي على حساب كفاءة استخدام الطاقة والاستهلاك العالي للطاقة. بالنسبة إلى مهام محددة مثل معالجة الصور أو معالجة الإشارات أو غيرهم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، قد يوفر مزودو وحدات معالجة الرسومات المستندة إلى السحابة حلاً أقل تكلفة من خلال نماذج الاشتراك أو الدفع حسب الاستخدام.

مزايا وحدة معالجة الرسومات

• الفعالية الحاسوبية العالية: توفر وحدات معالجة الرسومات قدرة معالجة متطورة لازمة لإجراء عمليات الفاصلة العشرية الحسابية المعقدة المطلوبة عند تدريب نماذج التعلم العميق.
• السرعة الفائقة: تستخدم وحدات معالجة الرسومات أنوية داخلية متعددة لتسريع تنفيذ العمليات المتوازية وتفعيل المعالجة الفعالة لعمليات متزامنة متعددة. يمكن لوحدات معالجة الرسومات معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة وتقليل الوقت المستغرق في تدريب نماذج التعلم الآلي بشكل كبير.
• دعم النظام البنائي: تستفيد وحدات معالجة الرسومات من الدعم المقدم من كبرى الشركات المصنعة مثل Xilinx وIntel، بتوفير أنظمة بيئية راسخة للمطورين وأطر عمل فائقة بما في ذلك CUDA وOpenCL.

مشكلات وحدة معالجة الرسومات

• استهلاك الطاقة: تحتاج وحدات معالجة الرسومات إلى كميات هائلة من الطاقة لتشغيلها، ما قد يزيد من النفقات التشغيلية ويزيد أيضًا من المخاوف البيئية.
• قلة المرونة: وحدات معالجة الرسومات أقل مرونة بكثير مقارنة بوحدات مصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGA)، بالإضافة إلى قلة إمكانيات التحسين أو التخصيص لمهام محددة.

للتعرف أكثر على وحدات معالجة الرسومات، شاهد الفيديو التالي:

مصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGA) هي شرائح سيليكون قابلة للبرمجة يمكن تهيئتها (وإعادة تكوينها) بحيث تناسب تطبيقات متعددة. على عكس الدوائر المتكاملة محددة التطبيقات (ASICs) والمصممة لأغراض محددة، فإن FPGAs مشهورة بمرونتها الفعالة، لا سيما في التطبيقات المخصصة ذات زمن الانتقال القصير. في حالات استخدام التعلم العميق، تُفضل FPGA بسبب تعدد استخداماتها وكفاءة استهلاكها للطاقة وقدرتها على التكيف. 

بينما لا يمكن إعادة برمجة وحدات معالجة الرسومات المخصصة للأغراض العامة، فإن إمكانية إعادة تكوين FPGA تسمح بتحسين تطبيقات محددة، ما يؤدي إلى تقليل زمن الانتقال واستهلاك الطاقة. هذا الاختلاف الرئيسي يجعل FPGA مفيدة بشكل خاص للمعالجة في الوقت الفعلي على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والنماذج الأولية للمشاريع الجديدة.

الخصائص الرئيسية لمصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGAs)

• أجهزة قابلة للبرمجة: يمكن تكوين FPGAs بسهولة باستخدام لغات وصف الأجهزة (HDL) القائمة على FPGA، مثل Verilog أو VHDL.
• كفاءة استهلاك الطاقة: تستهلك FPGA طاقة أقل مقارنة بالمعالجات الأخرى، ما يقلل من التكاليف التشغيلية والآثار البيئية. 

على الرغم من أن FPGA قد لا تكون فائقة الإمكانات مثل المعالجات الأخرى، فإنها عادةً ما تكون أكثر كفاءة. بالنسبة إلى تطبيقات التعلم العميق، مثل معالجة مجموعات البيانات الكبيرة، يُفضل استخدام وحدات معالجة الرسومات. إلا إن الأنوية القابلة لإعادة التكوين في FPGA تسمح بالتحسينات المخصصة التي قد تكون أكثر ملاءمة لتطبيقات وأعباء عمل محددة.

مزايا مصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGA)

• التخصيص: تشكل قابلية البرمجة عنصرًا أساسيًا في FPGA، وهي تدعم الضبط الدقيق والنماذج الأولية، وهو أمر مفيد في مجال التعلم العميق الناشئ.
• زمن الانتقال القصير: إن طبيعة FPGAs القابلة لإعادة البرمجة تجعل من السهل تحسينها للتطبيقات في الوقت الفعلي.

مشكلات مصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGA)

• الطاقة المنخفضة: في حين يُفضل استخدام FPGAs بسبب كفاءتها في استهلاك الطاقة، فإن طاقتها المنخفضة تجعلها أقل ملاءمة للمهام التي يكثر عليها الطلب. 
• العمالة الكثيفة: على الرغم من أن قابلية البرمجة هي ميزة البيع الرئيسية لشرائح FPGA، إلا إن FPGAs لا توفر قابلية البرمجة فحسب، بل تتطلب ذلك. يمكن أن تؤدي برمجة FPGA وإعادة برمجتها إلى تأخير عمليات النشر.

تتضمن تطبيقات التعلم العميق، بطبيعتها، إنشاء شبكة عصبية عميقة (DNN)، وهي نوع من الشبكات العصبية تحتوي على ثلاث طبقات على الأقل (بل على الأرجح أكثر من ذلك). تتخذ الشبكات العصبية القرارات من خلال إجراء عمليات تحاكي الطريقة التي تعمل بها الخلايا العصبية البيولوجية معًا لتحديد الظواهر وموازنة الخيارات والتوصل إلى استنتاجات.

قبل أن تتدرب الشبكة العصبية العميقة (DNN) على كيفية تحديد الظواهر والتعرف على الأنماط وتقييم الاحتمالات والتوصل إلى تنبؤات وقرارات، ينبغي تدريبها على كميات هائلة من البيانات. وتحتاج معالجة هذه البيانات كمية هائلة من القدرة الحاسوبية. يمكن لوحدتي FPGAs وGPUs توفير هذه القدرة، ولكن لكل منهما مميزاتها وعيوبها.

يُفضل استخدام مصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGAs) للتطبيقات المخصصة ذات زمن الانتقال القصير التي تتطلب التخصيص لأداء مهام التعلم العميق المحددة، مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة. كما تُعد FPGA مناسبة تمامًا للمهام التي تُفضل كفاءة استهلاك الطاقة على سرعات المعالجة.

من ناحية أخرى، تُفضل وحدات معالجة الرسومات فائقة الطاقة بشكل عام في المهام الثقيلة مثل تدريب النماذج الكبيرة والمتطورة وتشغيلها. إن قدرة المعالجة الفائقة لوحدات معالجة الرسومات تجعلها أكثر ملاءمة لإدارة مجموعات البيانات الأكبر بشكل فعال.

حالات استخدام FPGA

بالاستفادة من قابلية البرمجة المتنوعة وكفاءة استهلاك الطاقة وزمن الانتقال القصير، غالبًا ما تستخدم FPGAs لما يلي:

• المعالجة في الوقت الفعلي: التطبيقات التي تتطلب معالجة الإشارات في الوقت الفعلي وبزمن انتقال قصير، مثل معالجة الإشارات الرقمية وأنظمة الرادار والمركبات ذاتية القيادة والاتصالات السلكية واللاسلكية.
• الحوسبة المتطورة: تستفيد الحوسبة المتطورة وممارسة نقل إمكانات الحوسبة والتخزين محليًا وتقريبها من المستخدم النهائي من استهلاك الطاقة المنخفض والحجم الصغير لمصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGAs).
• تسريع الأجهزة المخصصة: يمكن ضبط FPGAs القابلة للتهيئة من أجل تسريع أداء مهام محددة للتعلم العميق وتسريع أنظمة مجموعات الحوسبة عالية الأداء (HPC) من خلال تحسينها لأنواع معينة من البيانات أو الخوارزميات. 

حالات استخدام وحدات معالجة الرسومات

عادةً ما توفر وحدات معالجة الرسومات المخصصة للأغراض العامة قدرة حاسوبية أعلى ووظائف مبرمجة مسبقًا، ما يجعلها مناسبة للتطبيقات التالية: 

• الحوسبة عالية الأداء: تُعد وحدات معالجة الرسومات عنصرًا أساسيًا في العمليات مثل عمليات مراكز البيانات أو مرافق البحث التي تعتمد على قدرة حاسوبية هائلة لتشغيل عمليات المحاكاة أو إجراء عمليات حسابية معقدة أو إدارة مجموعات البيانات الكبيرة. 
• النماذج واسعة النطاق: صُممت وحدات معالجة الرسومات من أجل المعالجة المتوازية السريعة، وهي قادرة بشكل خاص على حساب عدد كبير من عمليات ضرب المصفوفات بشكل متزامن، وغالبًا ما تُستخدم لتسريع زمن تدريب نماذج التعلم العميق واسعة النطاق.

عند المقارنة بين مصفوفات البوابات الإلكترونية القابلة للبرمجة في الموقع (FPGAs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs)، فكر في إمكانات البنية التحتية السحابية لمشاريع التعلم العميق لديك. باستخدام وحدة معالجة الرسومات القائمة على السحابة المقدمة من IBM، يمكنك توفير وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA للذكاء الاصطناعي التوليدي، والذكاء الاصطناعي التقليدي، والحوسبة عالية الأداء وحالات استخدام التصور على بنية تحتية موثوقة وآمنة وميسورة التكلفة للسحابة من IBM. يمكنك تسريع رحلتك في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء مع سحابة IBM المؤسسية القابلة للتوسع.