مقدمه
با رشد بی سابقه حجم داده ها و پیچیدگی مدلهای یادگیری عمیق ، نیاز به توان محاسباتی فراتر از ابر واحد های سنتی بیش از همیشه احساس می‌شود ابررایانه‌ ها ( High-Performance Computing یا HPC) با ارائه توان محاسباتی در مقیاس اگزافلاپ (۱۰^۱۸ عملیات در ثانیه) و حتی بیش از آن، بستر مناسبی برای توسعه و به کارگیری هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ را فراهم کرده‌اند. در این مقاله به بررسی معماری ، کاربردها، چالش‌ها و چشم‌انداز آینده استفاده از ابررایانه ها در کاربردهای هوش مصنوعی AI می‌پردازیم.

۱. ابررایانه چیست و چرا برای هوش مصنوعی AI ضروری است؟

• تعریف ابررایانه : سیستمی متشکل از هزاران پردازنده (CPU/GPU) که با معماری موازی و شبکه‌های میانگره‌ای ، سرعت فوق‌العاده بالا را تضمین می‌کنند.
• اهمیت در هوش مصنوعی :
  • تسریع آموزش مدل‌های بزرگ: مدل‌های چندصد میلیارد پارامتری مانند GPT و PaLM به صدها پتافلاپ اگزافلاپ‌ زمان نیاز دارند
  • شبیه‌سازی و تولید داده: شبیه سازی‌های فیزیکی و تولید داده‌های مصنوعی برای تقویت مدلها در مسایل علمی و مهندسی .

۲. معماری و فناوری های کلیدی در ابررایانه‌های AI

1. پردازنده‌های تخصصی
   • GPU: انویدیا H100 و AMD Instinct MI250X برای شتابدهی محاسبات ماتریسی و تنسوری به کار می‌روند (TOP500).
   • TPU/FPGA: برخی مراکز پژوهشی از پردازنده‌های تانسور شخصی‌سازی شده نیز بهره می‌برند
2. شبکه‌های پرسرعت
   • InfiniBand NDR400 و Slingshot-11 با تأخیر کم و پهنای باند بالا ارتباط گره‌ها را بهینه می‌کنند (TOP500, TOP500)
3. سیستم‌های خنک‌سازی و مدیریت انرژی
   • خنکسازی مایع و هوایی برای مصرف بهینه تا ۲۹ مگاوات انرژی در ابررایانه‌هایی مانند Frontier ضروری میباشد (Reddit) .

۳. معرفی برخی از ابررایانه های برجسته در حوزه AI هوش مصنوعی

نام سیستم	مکان	قدرت محاسباتی	کاربرد AI برجسته	منبع
Frontier	ORNL, آمریکا	1.206 اگزافلاپ/s	توسعه مدل‌های علمی	(TOP500)
El Capitan	LLNL, آمریکا	فراتر از 1.5 اگزافلاپ	شبیه‌سازی مواد نوین	(TOP500)
Fugaku	RIKEN, ژاپن	442 پتافلاپ/s	تحلیل ژنوم و داروشناسی	—
Colossus	xAI (مِمفیس)	>100,000 GPU	آموزش Grok چت‌بات	(Financial Times)
HPC6 (Eni)	Ferrera Erbognone, ایتالیا	477 پتافلاپ/s	اکتشاف نفت و انرژی پاک	(Financial Times)
Virga	CSIRO، استرالیا	نامشخص (~500 پتافلاپ)	تصویربرداری پزشکی	(The Australian)

۴. کاربردهای اصلی ابررایانه‌ها در هوش مصنوعی

1. آموزش مدل‌های زبان بزرگ ( LLMs )
   • کاهش چشمگیر زمان آموزش از ماه‌ها به چند هفته یا روز.
2. یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
   • شبیه سازی محیط‌های پیچیده برای روبات‌ها و سیستم‌های خودران
3. بینایی ماشین و تحلیل تصویر
   • پردازش نقشه‌های سه بعدی و تصاویر پزشکی با رزولوشن بالا.
4. شبیه‌سازی علمی و مهندسی
   • مدلسازی پروتئین‌ها ، مواد پیشرفته و دینامیک سیالات با دقت بالا .
5. تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ
   • پردازش در لحظه ( real-time) جریان داده‌های IoT و شبکه‌های اجتماعی.

۵. چالش‌ها و موانع پیش‌رو

• هزینه ساخت و نگهداری : سرمایه‌گذاری میلیارد دلاری و هزینه‌های برق و خنک‌سازی بالا.
• مصرف انرژی و اثرات زیست‌محیطی : ابررایانه‌ها می‌توانند تا ده‌ها مگاوات برق مصرف کنند که نیازمند منابع پایدار است
• پیچیدگی نرم‌افزاری: برنامه‌نویسی موازی و بهینه‌سازی کدها برای بهره‌برداری کامل از سخت‌افزار.
• دسترسی و عدالت محاسباتی: بیشتر مراکز ابررایانه در چند کشور متمرکز است و دسترسی محدود به جامعه محققان جهانی .

۶. چشم‌انداز آینده

• روند شرقی‌سازی: رشد سرمایه‌گذاری چین و ژاپن در پروژه‌های اگزاسکیل AI
• رایانش کوانتومی هیبرید: ترکیب ابررایانه‌های کلاسیک و کوانتومی برای مسائلی که از الگوریتم‌های کوانتومی بهره می‌برند
• پایدارسازی انرژی: استفاده از خنکسازی با گاز طبیعی و منابع انرژی تجدید پذیر
• توسعه معماری‌های اختصاصی AI: تراشه ها ی نورومورفیک و پردازنده‌های تانسوری نسل جدید

نتیجه‌گیری

ابررایانه ها به عنوان ستون فقرات فناوری هوش مصنوعی در حال تحول دنیای علم ، صنعت و زندگی روزمره انسان ها هستند. از توسعه نسل جدید داروها تا بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی و حمل‌ ونقل هوشمند، بدون بهره از توان محاسباتی HPC، سرعت نوآوری به مراتب کند تر خواهد بود. با وجود چالش‌ های مالی، زیست‌محیطی و نرم‌افزاری، سرمایه‌ گذاری در زیرساخت‌های ابررایانه‌ ای و توسعه معماری‌های نوین، ضامن پیشرفت چشمگیر در هوش مصنوعی خواهد شد

برای مشاهده مقالات بیشتر در زمینه ابررایانه و هوش مصنوعی، دیگر مقالات ما را مطالعه فرمایید 😉

کلمات مرتبط:

ابررایانه، هوش مصنوعی، ابررایانه برای AI، محاسبات پیشرفته، یادگیری عمیق، آموزش مدل‌های بزرگ زبان، GPU برای هوش مصنوعی، TPU چیست، پردازنده‌های موازی، مصرف انرژی در ابررایانه‌ها، معماری HPC، شتاب‌دهنده هوش مصنوعی، ابررایانه‌های جهان، مزایای استفاده از ابررایانه برای هوش مصنوعی، ابررایانه‌ها چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش می‌دهند، نقش GPU در ابررایانه‌های AI، مقایسه ابررایانه‌های معروف برای یادگیری ماشین، بهترین ابررایانه‌های دنیا برای هوش مصنوعی، مصرف برق ابررایانه‌های AI چقدر است؟، آینده استفاده از ابررایانه در توسعه هوش مصنوعی

مقدمه

با رشد روز افزون حجم داده‌ها و پیچیدگی مدل‌ های یادگیری عمیق، توان محاسباتی معمولی به تنهایی پاسخگوی نیازهای پژوهشگران و مهندسان هوش مصنوعی نیست. ابررایانه ها با فراهم‌کردن مقیاس‌های عظیم پردازشی (تا چندین اگزا فلاپس)، امکان آموزش و استنتاج مدل‌های بزرگ را در زمانی معقول فراهم می‌کنند. در این مطلب ، به صورت مفصل به معماری، مزایا ، چالشها و نکات عملی استفاده از ابررایانه در پردازش شبکه عصبی میپردازیم

فهرست مطالب

1. ابررایانه چیست؟
2. چرا به ابررایانه برای شبکه عصبی نیاز داریم ؟
3. معماری ابررایانه‌ ها برای یادگیری عمیق
   • پردازنده‌های گرافیکی ( GPU/TPU)
   • شبکه بین‌گِره‌ای با پهنای باند بالا
   • ذخیره‌سازی توزیع‌شده
4. مزایای استفاده از ابررایانه در پردازش شبکه عصبی
5. چالش‌ ها و محدودیت‌ها
6. نکات عملی برای بهره‌برداری بهینه
7. نتیجه‌گیری

ابررایانه چیست ؟

ابررایانه ( Supercomputer ) سیستمی است که با تعداد بسیار زیاد پردازنده و شتاب‌دهنده (GPU /TPU) سرعت محاسبات را تا چندین پتافلاپس یا اگزا فلاپس افزایش می‌دهد. این سامانه‌ها معمولاً در پژوهش‌های علمی، هواشناسی، شبیه‌سازی اقلیمی و اکنون در یادگیری عمیق استفاده می‌شوند .

چرا به ابررایانه برای شبکه عصبی نیاز داریم؟

1. ابعاد عظیم داده
   • دیتاست‌های تصویر، ویدئو و متن ممکن است شامل صدها میلیون نمونه باشند
2. معماری‌های عمیق و بزرگ
   • مدل‌ های Transformer با میلیاردها پارامتر (مانند GPT، BERT ) نیازمند حافظه و محاسبات سنگین هستند.
3. زمان آموزش
   • آموزش یک مدل بزرگ روی یک GPU تک‌ هسته‌ ای ممکن است هفته‌ها طول بکشد؛ ابررایانه این زمان را به ساعت یا حتی دقیقه کاهش می‌دهد.

معماری ابررایانه‌ ها برای یادگیری عمیق

پردازنده‌های گرافیکی (GPU / TPU)

• GPU: کارت‌های سری NVIDIA A100/A800 یا AMD MI250 برای محاسبات ماتریسی ماشین‌برداری، کارت های عالی ای هستند.
• TPU: شتاب‌ دهنده‌های اختصاصی شرکت‌های بزرگ تکنولوژی برای عملیات ماتریس و تنسور

شبکه بین‌گره‌ ای با پهنای باند بالا

• سوییچ‌های InfiniBand با تاخیر ( latency ) بسیار کم و پهنای باند چند صد گیگابیت بر ثانیه.
• پیاده‌سازی مدل توزیع‌شده در چند صد یا هزار گره

ذخیره‌سازی توزیع شده

• سیستم‌های فایل مقیاس پذیر مانند Lustre یا GPFS برای دسترسی هم‌زمان صدها گره.
• لایه‌ های کش (cache) محلی روی هر گره جهت کاهش ترافیک ذخیره‌سازی مرکزی.

مزایای استفاده از ابررایانه در پردازش شبکه عصبی

1. افزایش سرعت آموزش
   • موازی سازی داده (data parallelism ) و مدل (model parallelism) باعث کاهش چشمگیر زمان آموزش می‌شود.
2. امکان ساخت مدل‌های بزرگ‌تر
   • حافظه مشترک GPU و توزیع پارامترها بین گره‌ ها امکان آموزش مدل‌های با چند ده میلیارد پارامتر را فراهم می‌کند.
3. کاهش هزینه درازمدت
   • اگرچه هزینه اولیه بالا است، اما با تسریع زمان پژوهش و توسعه، هزینه کل پروژه کاهش می‌یابد
4. مقیاس‌پذیری افقی
   • با افزودن گره‌های بیشتر می‌توان بار کاری را توازن کرد و بدون تغییر کد اصلی، قدرت محاسبات را افزایش داد

چالش‌ها و محدودیت‌ ها

• پیچیدگی مدیریت: نیاز به تیم DevOps متخصص برای راه‌اندازی و نگهداری
• مصرف انرژی بالا: هزینه انرژی و خنک‌سازی سرورها بسیار زیاد است
• هزینه سرمایه‌گذاری اولیه: خرید و راه‌اندازی ابررایانه هزینه‌ بر است
• محدودیت شبکه: در صورتی که پهنای باند بین گره‌ها کافی نباشد عملکرد مدل‌های موازی کاهش می‌یابد.

نکات عملی برای بهره‌برداری بهینه

1. پروفایلینگ مدل
   • از ابزارهایی مانند NVIDIA Nsight و TensorBoard برای شناسایی گلوگاه‌ها استفاده کنید.
2. انتخاب استراتژی موازی‌سازی
   • بسته به اندازه مدل و داده، ترکیبی از Data Parallelism و Model Parallelism را انتخاب کنید
3. تنظیم اندازه Batch
   • افزایش Batch Size تا حد حافظه GPU و سپس تنظیم نرخ یادگیری (learning rate ) متناسب.
4. به‌روز نگه‌داشتن درایورها
   • نسخه‌های CUDA و cuDNN را با نسخه‌های سازگار فریم‌ورک ( TensorFlow/PyTorch) هماهنگ نگه دارید .
5. استفاده از Checkpoint و Resume
   • ذخیره نتایج میانی (checkpoint) برای جلوگیری از از دست رفتن محاسبات در صورت قطع برق یا خطا.

نتیجه‌گیری

استفاده از ابررایانه ها در پردازش شبکه عصبی انقلابی در سرعت و ابعاد پروژه‌های یادگیری عمیق ایجاد کرده است ، با درک معماری، مزایا و چالش‌های این سامانه‌ها و رعایت نکات عملی، می‌توان مدل‌های پیچیده و بزرگ را در زمان معقول به مرحله تولید رساند. با سرمایه‌گذاری در ابررایانه و تیم متخصص، سازمان‌ها قادر خواهند بود از داده‌های عظیم حداکثر بهره را ببرند و نوآوری‌های شگرفی در حوزه هوش مصنوعی خلق کنند.

---

کلمات مرتبط:

• ابررایانه
• پردازش شبکه عصبی
• یادگیری عمیق
• شتاب دهی با GPU
• محاسبات توزیع شده

برای انجام پردازش موازی در آباکوس، می‌توانید از قابلیت Multi-Processing یا Parallel Processing استفاده کنید. این کار به شما امکان می‌دهد تا محاسبات سنگین را با استفاده از چندین هسته‌ی پردازنده انجام دهید و زمان شبیه‌سازی را به طرز قابل توجهی کاهش دهید. در زیر مراحل کلی برای انجام پردازش موازی در آباکوس آمده است:

1. بررسی سیستم و تنظیمات اولیه

اطمینان حاصل کنید که سیستم شما از پردازش چند هسته‌ای پشتیبانی می‌کند و منابع لازم (مثل RAM و CPU) را دارد.

2. تنظیم تعداد هسته‌های مورد استفاده در آباکوس

برای تنظیم تعداد هسته‌هایی که می‌خواهید استفاده کنید، می‌توانید از دستور abaqus با پارامتر cpus استفاده کنید. این کار معمولاً در خط فرمان انجام می‌شود.

مثال:

فرض کنید می‌خواهید از 4 هسته استفاده کنید:

 

abaqus job=YourJobName cpus=4

3. استفاده از فایل Environment برای تنظیم پردازش موازی

می‌توانید تنظیمات پیش‌فرض را در فایل abaqus_v6.env تغییر دهید. این فایل معمولاً در دایرکتوری نصب آباکوس یا در دایرکتوری کاری شما قرار دارد.

مثال:

افزودن یا تغییر خطوط زیر در فایل abaqus_v6.env:

mp_mode=THREADS mp_num_threads=4

• mp_mode=THREADS مشخص می‌کند که از پردازش چند رشته‌ای استفاده شود.
• mp_num_threads=4 تعداد هسته‌هایی که می‌خواهید استفاده کنید را تعیین می‌کند.

4. تنظیمات در GUI آباکوس

اگر از رابط کاربری گرافیکی (GUI) آباکوس استفاده می‌کنید، می‌توانید تعداد هسته‌ها را از طریق تنظیمات Job در محیط آباکوس CAE مشخص کنید.

مراحل:

1. ایجاد یا باز کردن Job در آباکوس CAE.
2. در منوی Job، روی Create کلیک کنید یا یک Job موجود را ویرایش کنید.
3. در تب General، گزینه Parallelization را پیدا کنید.
4. تعداد هسته‌های مورد نظر خود را در قسمت Number of processors وارد کنید.

5. بررسی کارایی

بعد از تنظیم پردازش موازی، ممکن است نیاز باشد کارایی را بررسی کنید تا مطمئن شوید که تنظیمات بهینه هستند و سیستم شما به خوبی از پردازش موازی استفاده می‌کند.

نکات:

• همیشه بررسی کنید که سیستم شما دارای تعداد کافی هسته‌های پردازشی و حافظه RAM مناسب برای شبیه‌سازی‌های موازی باشد.
• گاهی اوقات، استفاده از تعداد زیادی هسته می‌تواند به دلیل سربار پردازشی منجر به کارایی کمتر شود. بنابراین ممکن است نیاز باشد که تعداد هسته‌ها را بهینه کنید.

با انجام این مراحل، می‌توانید از توانایی‌های پردازش موازی در آباکوس بهره‌مند شوید و زمان محاسبات خود را کاهش دهید.

مطالب مرتبط:

پردازش موازی

برای انجام پردازش موازی در آباکوس، می‌توانید از قابلیت Multi-Processing یا Parallel Processing استفاده کنید. این کار به شما امکان می‌دهد تا محاسبات سنگین را با استفاده از چندین هسته‌ی پردازنده انجام دهید و زمان شبیه‌سازی را به طرز قابل توجهی کاهش دهید. در زیر مراحل کلی برای انجام پردازش موازی در آباکوس آمده است:

1. بررسی سیستم و تنظیمات اولیه

اطمینان حاصل کنید که سیستم شما از پردازش چند هسته‌ای پشتیبانی می‌کند و منابع لازم (مثل RAM و CPU) را دارد.

2. تنظیم تعداد هسته‌های مورد استفاده در آباکوس

برای تنظیم تعداد هسته‌هایی که می‌خواهید استفاده کنید، می‌توانید از دستور abaqus با پارامتر cpus استفاده کنید. این کار معمولاً در خط فرمان انجام می‌شود.

مثال:

فرض کنید می‌خواهید از 4 هسته استفاده کنید:

 

abaqus job=YourJobName cpus=4

3. استفاده از فایل Environment برای تنظیم پردازش موازی

می‌توانید تنظیمات پیش‌فرض را در فایل abaqus_v6.env تغییر دهید. این فایل معمولاً در دایرکتوری نصب آباکوس یا در دایرکتوری کاری شما قرار دارد.

مثال:

افزودن یا تغییر خطوط زیر در فایل abaqus_v6.env:

mp_mode=THREADS mp_num_threads=4

• mp_mode=THREADS مشخص می‌کند که از پردازش چند رشته‌ای استفاده شود.
• mp_num_threads=4 تعداد هسته‌هایی که می‌خواهید استفاده کنید را تعیین می‌کند.

4. تنظیمات در GUI آباکوس

اگر از رابط کاربری گرافیکی (GUI) آباکوس استفاده می‌کنید، می‌توانید تعداد هسته‌ها را از طریق تنظیمات Job در محیط آباکوس CAE مشخص کنید.

مراحل:

1. ایجاد یا باز کردن Job در آباکوس CAE.
2. در منوی Job، روی Create کلیک کنید یا یک Job موجود را ویرایش کنید.
3. در تب General، گزینه Parallelization را پیدا کنید.
4. تعداد هسته‌های مورد نظر خود را در قسمت Number of processors وارد کنید.

5. بررسی کارایی

بعد از تنظیم پردازش موازی، ممکن است نیاز باشد کارایی را بررسی کنید تا مطمئن شوید که تنظیمات بهینه هستند و سیستم شما به خوبی از پردازش موازی استفاده می‌کند.

نکات:

• همیشه بررسی کنید که سیستم شما دارای تعداد کافی هسته‌های پردازشی و حافظه RAM مناسب برای شبیه‌سازی‌های موازی باشد.
• گاهی اوقات، استفاده از تعداد زیادی هسته می‌تواند به دلیل سربار پردازشی منجر به کارایی کمتر شود. بنابراین ممکن است نیاز باشد که تعداد هسته‌ها را بهینه کنید.

با انجام این مراحل، می‌توانید از توانایی‌های پردازش موازی در آباکوس بهره‌مند شوید و زمان محاسبات خود را کاهش دهید.

مطالب مرتبط:

پردازش موازی