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

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

پردازش موازی چیست و کاربردی دارد؟

بنا به سرعت رشد فناوری و ازدیاد نیازهای مدرن جامعه، برنامه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای به یکپارچگی و پیچیدگی بیشتری دست یافته‌اند. به منظور پاسخگویی به این نیازها و افزایش کارایی، مفهوم پردازش موازی به عنوان یک راهکار حیاتی مطرح شده است. پردازش موازی به معنای انجام همزمان چندین فرایند یا وظیفه توسط چندین منبع پردازشی است، که این امر بهینه‌سازی و افزایش سرعت انجام کارها را فراهم می‌کند. اگر می‌خواهید بدانید پردازش موازی چیست تا آخر این مطلب همراه ما باشید.

 

پردازش موازی چیست؟

پردازش موازی، یکی از بزرگترین نقل قول‌های مهم از دنیای فناوری است که به طور گسترده در سراسر صنایع و حوزه‌های علمی استفاده می‌شود. این مفهوم برای اجرای همزمان وظایف بر روی چندین ریزپردازنده با هدف افزایش سرعت و کارایی عملکرد طراحی شده است.

فرآیند پردازش موازی می‌تواند با استفاده از چند پردازنده در یک کامپیوتر یا با اتصال چندین کامپیوتر از طریق یک شبکه، انجام شود. این روش نه تنها برای محاسبات سنگین و پیچیده، بلکه برای حل مشکلات گسترده و متنوع، از تحلیل داده‌های حجیم تا پردازش تصاویر و صوت، قابل استفاده است. در نهایت، با روند پیشروی تکنولوژی و افزایش نیاز به کارایی بالا و پاسخگویی سریع، پردازش موازی به یکی از ابزارهای حیاتی برای توسعه و بهبود عملکرد در هر حوزه از علم و صنعت تبدیل شده است.

شیوه و روش کار پردازش موازی

پردازش موازی بر اساس تقسیم یک کار بزرگ به چندین قطعه کوچک‌تر و انجام همزمان آنها توسط چندین پردازنده استوار است. این فرایند به طور کلی به صورت زیر عمل می‌کند:

• تقسیم کار: در ابتدا، کار بزرگ و پیچیده به چندین قسمت کوچک‌تر تقسیم می‌شود. این تقسیم‌بندی معمولا توسط یک نرم‌افزار تخصصی صورت می‌گیرد که وظیفه تعیین قسمت‌های مناسب برای هر پردازنده را بر عهده دارد.
• اختصاص پردازنده: سپس، هر قطعه از کار به یک پردازنده مشخص اختصاص داده می‌شود. این اختصاص می‌تواند به صورت دستی یا اتوماتیک انجام شود و بسته به ویژگی‌های کار و پردازنده‌ها انجام می‌شود.
• انجام همزمان کارها: پس از اختصاص، هر پردازنده به طور مستقل و همزمان بر روی قسمت مربوطه کار می‌کند. به این معناست که هر پردازنده به طور همزمان و مستقل از دیگران کار خود را بدون نیاز به هماهنگی مداوم با سایر پردازنده‌ها انجام می‌دهد.
• ترکیب نتایج: در مرحله آخر، نتایج حاصل از هر پردازنده با هم ترکیب می‌شوند تا کار اصلی تکمیل شود. این ترکیب معمولا توسط نرم‌افزار مدیریت پردازش موازی انجام می‌شود.

کاربردهای پردازش موازی

• مدل‌سازی علمی
• پیش‌بینی و تحلیل اقتصادی
• کشاورزی هوشمند
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• پردازش تصویر و صوت

 

سخن آخر

در اینجا به موضوع پردازش موازی چیست پرداختیم. پردازش موازی به عنوان یک فناوری بسیار قدرتمند و کاربردی در دنیای امروزی مورد توجه فراوانی قرار گرفته است. از کاربردهای علمی گرفته تا کاربردهای اقتصادی و صنعتی، این تکنولوژی متنوع و گسترده‌ای دارد که از آن برای بهبود عملکرد، پیش‌بینی دقیق‌تر و حل مشکلات پیچیده استفاده می‌شود.

مطالب مرتبط:

پردازش موازی

در خواست ابر رایانه شبیه سازان امیرکبیر

در COMSOL Multiphysics نیز امکان پردازش موازی برای حل مسائل پیچیده و بزرگ وجود دارد. این امکان به کاربران این اجازه را می‌دهد تا مدل‌های پیچیده خود را با سرعت بالا و بهره‌وری بیشتری حل کنند. در زیر، مراحل انجام پردازش موازی در COMSOL Multiphysics به صورت خلاصه شرح داده شده است:

۱. **انتخاب نوع پردازش موازی**:
– قبل از هر چیز، لازم است نوع پردازش موازی مورد استفاده را انتخاب کنید. COMSOL امکان استفاده از دو نوع مختلف پردازش موازی را فراهم می‌کند: Shared-Memory Parallelism و Distributed-Memory Parallelism.

۲. **تنظیمات پردازش موازی**:
– پس از انتخاب نوع پردازش موازی، شما باید تنظیمات مربوط به پردازش موازی را اعمال کنید. این شامل تعیین تعداد پردازنده‌ها، تعیین نوع حافظه مورد استفاده برای پردازش موازی، و سایر تنظیمات مربوطه است.

۳. **اجرای مدل**:
– پس از تنظیمات مربوط به پردازش موازی، شما می‌توانید مدل‌های خود را اجرا کنید. COMSOL به طور خودکار تحلیل را بر روی پردازنده‌های موازی اجرا خواهد کرد و نتایج را به صورت موازی برای شما تولید می‌کند.

۴. **تحلیل نتایج**:
– پس از اجرای مدل، شما می‌توانید نتایج را بررسی کرده و تحلیل کنید. COMSOL به طور خودکار نتایج را به صورت موازی برای شما تولید می‌کند، که این به کاهش زمان مورد نیاز برای تحلیل و دستیابی به نتایج مناسب کمک می‌کند.

به طور کلی، با استفاده از پردازش موازی در COMSOL Multiphysics می‌توانید زمان اجرای مدل‌های پیچیده خود را به طور قابل توجهی کاهش دهید و بهره‌وری بیشتری از منابع محاسباتی خود داشته باشید.

در خواست ابر رایانه شبیه سازان امیرکبیر

مطالب مرتبط:

 

پردازش موازی