4 طرق تستخدمها أمازون ويب سيرفيسز لتحسين البنية التحتية القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي

مقال ضيف بقلم: براساد كاليانارامان، نائب الرئيس لخدمات البنية التحتية لدى أمازون ويب سيرفيسز (AWS)

غيّر الذكاء الاصطناعي التوليدي عالمنا بين عشية وضحاها، حيث يستخدم الأفراد والشركات التقنيات الجديدة لتعزيز عملية اتخاذ القرار وتحويل تجارب العملاء وتعزيز الإبداع والابتكار. لكن لم تُبنى البنية التحتية التي تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي في يوم واحد، بل هي في الواقع نِتاج سنوات طويلة من الابتكار.

ولطالما كان الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة محور تركيز أمازون لأكثر من 25 عاماً، وهما محركان للإمكانات اليومية مثل توصيات التسوق وقرارات التعبئة والتغليف. وركزنا في أمازون ويب سيرفيسز على جلب هذه المعرفة لعملائنا من خلال وضع حلول تعلم الآلة في أيدي كل مطور وعالِم بيانات وممارس خبير.

أصبح الذكاء الاصطناعي اليوم نشاطاً تجارياً يحقق إيرادات بمليارات الدولارات لشركة أمازون ويب سيرفيسز. ويستخدم أكثر من 100 ألف عميل في مختلف القطاعات، ومنهم adidas وNew York Stock Exchange وPfizer وRyanair وToyota، خدمات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من أمازون ويب سيرفيسز لإعادة ابتكار تجارب عملائهم. إضافةً إلى ذلك، يتم تدريب العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة وتشغيلها على منصة حلول أمازون ويب سيرفيسز.

تستند كل هذه الأعمال إلى البنية التحتية العالمية لشركة أمازون ويب سيرفيسز وتشمل مراكز البيانات والشبكة العالمية ورقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة. ولا توجد خوارزمية تُسرّع كسب الخبرة، وبما أننا نعمل على بناء مراكز البيانات واسعة النطاق منذ أكثر من 15 عاماً وخوادم تعتمد على وحدات معالجة الرسوميات منذ أكثر من 12 عاماً، فإننا نمتلك خبرة طويلة في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

وتواصل أمازون ويب سيرفيسز مع تغير العالم بسرعة التكيّف وتحسين البنية التحتية القوية لتقديم ابتكارات جديدة تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع. وفيما يلي أربع طرق نحقق بها ذلك:

توفير شبكات واسعة النطاق ذات زمن انتقال منخفض

تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي كميات هائلة من البيانات للتدريب والتشغيل بكفاءة. وكلما كان النموذج أكبر وأكثر تعقيداً، كلما طالت مدة التدريب. ومع زيادة وقت التدريب، فإنك تزيد من تكاليف التشغيل، وتبطئ أيضاً وتيرة الابتكار. وليست الشبكات التقليدية كافية لخفض زمن الوصول وتوفير الحجم الكبير اللازم لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

نعمل باستمرار على تقليل زمن انتقال الشبكة وتحسين الأداء للعملاء. ويتميز نهجنا بكونه فريد من نوعه، حيث قمنا ببناء أجهزة الشبكة وأنظمة تشغيلها لكل طبقة من بطاقة واجهة الشبكة إلى المفتاح الموجود أعلى الرف إلى شبكة مركز البيانات إلى جهاز توجيه الإنترنت وأجهزة التوجيه الأساسية لدينا. ويمنحنا هذا النهج سيطرة أكبر على تحسين الأمان والموثوقية والأداء للعملاء ويُمكّننا أيضاً من الابتكار بسرعة أكبر من الآخرين.

تحسين كفاءة الطاقة في مراكز البيانات لدينا بشكل مستمر

قد يتطلب تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي استهلاك قدر كبير من الطاقة، لذا فإن جهود الكفاءة تشكل أهمية بالغة. وتلتزم أمازون ويب سيرفيسز بإدارة أعمالنا بطريقة فعّالة للحد من تأثيرنا على البيئة. وهذا ليس الشيء الصحيح الوحيد الذي ينبغي القيام به من أجل المجتمعات وكوكبنا، بل تقوم أمازون ويب سيرفيسز أيضاً بخفض التكاليف، مما يمكننا لاحقاً من نقل هذا التوفير في التكاليف إلى عملائنا. ولطالما ركزنا لسنوات عديدة على تحسين كفاءة الطاقة في جميع أنحاء بنيتنا التحتية.

تُظهِر دراسة جديدة أجرتها شركة «أكسنتشر» أن هذه الجهود تؤتي ثمارها. وتشير تقديرات الدراسة إلى أن البنية التحتية لشركة أمازون ويب سيرفيسز أكثر كفاءة بنحو 4.1 مرة من البنية التحتية المحلية، وعند الانتقال إلى أمازون ويب سيرفيسز، يمكن تقليل البصمة الكربونية بنسبة تصل إلى 99%. لكن لا يمكننا التوقف عند هذا الحد وخصوصاً مع زيادة الطلب على الطاقة.

تُجري شرائح الذكاء الاصطناعي العمليات الحسابية بسرعة عالية، مما يجعلها بالغة الأهمية لنماذج تعلم الآلة. كما أنها تولد حرارة أكبر بكثير من الأنواع الأخرى من الشرائح، لذا فإن خوادم الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تتطلب أكثر من 1000 واط من الطاقة لكل شريحة ستحتاج إلى التبريد بالسائل. ومع ذلك، تستخدم بعض خدمات أمازون ويب سيرفيسز البنية التحتية للشبكة والتخزين الذي لا يتطلب التبريد بالسائل، وبالتالي فإن تبريد هذه البنية التحتية بالسائل سيكون استخداماً غير فعال للطاقة.

يتكامل أحدث تصميم لمركز البيانات من أمازون ويب سيرفيسز بسلاسة مع حلول تبريد الهواء المحسّنة إلى جانب قدرات التبريد السائل لأقوى شرائح الذكاء الاصطناعي، مثل شرائح NVIDIA Grace Blackwell Superchips. ويتيح لنا تصميم التبريد المرن متعدد الوسائط هذا تحقيق أقصى قدر من الأداء والكفاءة سواء عند تشغيل أحمال العمل التقليدية أو نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. وصمم فريقنا مراكز البيانات الخاصة بنا بدءاً من تخطيط الرفوف إلى التوزيع الكهربائي إلى تقنيات التبريد، كي نتمكن من زيادة كفاءة الطاقة باستمرار، بغض النظر عن متطلبات الحوسبة.

تعزيز الأمن بشكل شامل

أحد أكثر الأسئلة شيوعاً حول البنية التحتية التي نسمعها من العملاء أثناء استكشافهم لإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي هو كيفية حماية بياناتهم شديدة الحساسية. ويعتبر الأمن أولويتنا القصوى، وهو مدمج في كل ما نقوم به، حيث تتم مراقبة بنيتنا التحتية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وعندما تخرج البيانات من حدودنا المادية وتنتقل بين مواقع بنيتنا التحتية، يتم تشفيرها في طبقة الشبكة الأساسية. وليست كل السُحُب مبنية بالمتانة والتميز ذاته، وهو ما يزيد عدد الشركات التي تنقل تركيزها إلى أمازون ويب سيرفيسز عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي.

صممت أمازون ويب سيرفيسز لتكون البنية التحتية السحابية العالمية الأكثر أماناً وموثوقيةً. ويعتمد نهجنا في تأمين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على ثلاثة مبادئ رئيسية هي: 1) عزل بيانات الذكاء الاصطناعي تماماً عن مشغل البنية التحتية، مما يعني أنه يجب ألا يكون لدى مشغل البنية التحتية القدرة على الوصول إلى محتوى العميل وبيانات الذكاء الاصطناعي، مثل أوزان نموذج الذكاء الاصطناعي والبيانات المعالجة بالنماذج. 2) قدرة العملاء على عزل بيانات الذكاء الاصطناعي عن أنفسهم، مما يعني أن البيانات تظل غير قابلة للوصول إليها من قبل مستخدمي العملاء وبرامجهم. 3) اتصالات البنية التحتية المحمية، مما يعني أنه يجب حماية الاتصالات بين الأجهزة في البنية التحتية لمسرع تعلم الآلة.

شرائح الذكاء الاصطناعي من أمازون ويب سيرفيسز

تعتبر الرقائق التي تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي مهمة للغاية، فهي تؤثر على مدى سرعة تدريب النماذج وتشغيلها بتكلفة زهيدة وباستدامة. وعملت أمازون ويب سيرفيسز لسنوات عديدة على تعزيز ابتكاراتها لتقليل تكاليف خدماتنا. وينطبق هذا النهج ذاته بالنسبة للذكاء الاصطناعي، فمن خلال مساعدة العملاء على إبقاء التكاليف تحت السيطرة، يمكننا ضمان إمكانية وصول العملاء من جميع الأحجام والقطاعات إلى الذكاء الاصطناعي. لذلك، كنا نصمم على مدى السنوات العديدة الماضية رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا، ومنها AWS Trainium وAWS Inferentia.

تقدم هذه الرقائق المصممة خصيصاً أداءً متفوقاً من حيث السعر، وتجعل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية وتشغيلها أكثر كفاءة في استخدام الطاقة. وصممت AWS Trainium لتسريع وخفض تكلفة تدريب نماذج تعلم الآلة بنسبة تصل إلى 50% مقارنةً بمثيلات Amazon EC2 الأخرى المحسّنة للتدريب، وتمكّن AWS Inferentia النماذج من توليد الاستدلالات بشكل أسرع وبتكلفة أقل، مع أداء سعر أفضل بنسبة تصل إلى 40% من مثيلات Amazon EC2 الأخرى المحسّنة للاستدلال. والطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي لدينا مرتفع للغاية نظراً لفوائدها من حيث السعر والأداء مقارنةً بالبدائل المتاحة.

تعتبر Trainium2 الجيل الثالث من شريحة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا وسوف تكون متاحة في وقت لاحق من العام الجاري. وصممت Trainium2لتقديم تدريب أسرع بما يصل إلى 4 مرات من شرائح Trainium من الجيل الأول وسوف يكون من الممكن نشرها في EC2 UltraClusters لما يصل إلى 100 ألف شريحة، مما يجعل من الممكن تدريب النماذج الأساسية ونماذج اللغة الكبيرة في وقت قصير مع تحسين كفاءة الطاقة بما يصل إلى مرتين.

بالإضافة إلى ذلك، تعمل أمازون ويب سيرفيسز مع شركاء مثل NVIDIA وIntel وQualcomm وAMD لتقديم أوسع مجموعة من المسرعات في السحابة لتطبيقات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي. وسنواصل الابتكار من أجل تقديم أجيال مستقبلية من الرقائق المصممة بواسطة أمازون ويب سيرفيسز والتي تقدم أداءً أفضل من حيث السعر للعملاء.

وفي ظل الانتشار الذي يشهده الذكاء الاصطناعي، من المهم أن تختار الشركات البنية التحتية المناسبة للحوسبة لخفض التكاليف وضمان الأداء العالي. ونحن فخورون بتقديم البنية التحتية الأكثر أماناً وأداءً وفعالية من حيث التكلفة وكفاءة من حيث استهلاك الطاقة لعملائنا لبناء تطبيقات تعلم الآلة وتوسيع نطاقها.