أخبار ar.wedoany.com، وسعت شركة HPE بشكل كبير من منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها خلال مؤتمر HPE Discover الذي عُقد في لاس فيغاس. كانت المنصة تدعم في السابق 64 وحدة معالجة رسومية كحد أقصى، أما الآن فقد ارتفع الحد الأعلى إلى 256 وحدة معالجة رسومية. يمكن للعملاء البدء بتكوينات أصغر، ثم توسيع الأداء لاحقًا عن طريق إضافة المزيد من الرفوف. بالإضافة إلى خوادم ProLiant المزودة بمسرعات Nvidia، يدمج النظام أيضًا وحدات التخزين، ونسيج البيانات (Data Fabric)، والبرمجيات الخاصة بالنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء، حيث يتولى Morpheus مهام التحكم و OpsRamp مهام المراقبة.
تم تضمين خدمات التركيب والتكامل في العرض السعري. تقدم HPE البيئة المتكاملة بسعر إجمالي ثابت، بهدف تمكين الشركات من تجنب الحاجة إلى تجميع مصنع الذكاء الاصطناعي الخاص بها من مكونات فردية من الأجهزة والبرمجيات وغيرها. يدمج سحابة HPE الخاصة للذكاء الاصطناعي (Private Cloud AI) كلاً من Nvidia AI Enterprise والنماذج المختارة وأدوات التطوير، بالإضافة إلى Nvidia Agent Toolkit ونماذج Nemotron و NemoClaw و OpenShell. يمكن للوكلاء من خلال هذه الأدوات التسجيل والنشر وتحديد قواعد الوصول. من ناحية الحوسبة، يُكمل هذا المنتج الأنظمة المزودة بـ Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition.
علاوة على ذلك، أصدرت HPE خادم ProLiant DL394 Gen12 المزود بوحدة المعالجة المركزية Nvidia Vera القائمة على بنية Arm. تتولى وحدة المعالجة المركزية هذه معالجة الأجزاء كثيفة الذاكرة والتحكم في تطبيقات الوكلاء، وتعمل بشكل وثيق مع وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia. وبالتالي، فإن سحابة HPE الخاصة للذكاء الاصطناعي مبنية بشكل أساسي حول مجموعة أجهزة وبرمجيات Nvidia، مما يقلل من عبء التكامل ولكنه يعني أيضًا انخفاضًا في المرونة عند اختيار المسرعات وبيئات التشغيل.
يلعب نظام التخزين Alletra Storage MP X10000 دورًا محوريًا في منصة الذكاء الاصطناعي الجديدة. توفر هذه المنصة تخزين الملفات والكائنات على بنية موحدة، ويتم دمجها مباشرة في سحابة HPE الخاصة للذكاء الاصطناعي. تستخدمه HPE أيضًا كتخزين موسع لذاكرة التخزين المؤقت KV المرتبطة بالأداء. تقوم نماذج اللغة بتخزين المعلومات حول النص الذي تمت معالجته والسياق والنتائج الوسيطة في ذاكرة التخزين المؤقت KV. عندما تتلقى النماذج طلبات إضافية، فإنها تعود إلى هذه السياقات بدلاً من إعادة حسابها في كل مرة.
يعد هذا الأمر بالغ الأهمية بشكل خاص للاستعلامات الطويلة والكميات الكبيرة من المستندات والعديد من الوكلاء المتوازيين. كلما زاد طول السياق وزاد عدد الطلبات التي يتم تشغيلها في وقت واحد، زادت سرعة نمو احتياجات التخزين. إذا تم مسح معلومات السياق القديمة، يجب على النموذج إعادة حسابها في الطلبات اللاحقة، مما يزيد من زمن الوصول واستهلاك الطاقة والتكاليف. في بيئات الوكلاء، تكون المشكلة أكثر وضوحًا، لأن الوكيل لا يستجيب مرة واحدة فقط، بل يقوم بشكل متكرر بالتحقق والتخطيط واسترجاع البيانات وإعداد العمليات.
لذلك، تقوم HPE بتفريغ جزء من ذاكرة التخزين المؤقت KV إلى نظام X10000 باستخدام الوصول المباشر للذاكرة عن بُعد (Remote Direct Memory Access). في هذه العملية، تنتقل البيانات مباشرة بين التخزين والذاكرة، دون المرور عبر طبقات معالجة متعددة لنظام التشغيل. بهذه الطريقة، تتحمل وحدة التخزين جزءًا من ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات وتصبح جزءًا من عملية الاستدلال. وفقًا لـ HPE، في تكوين الاختبار الخاص بها باستخدام وحدات معالجة رسومية Nvidia H200 ونموذج Nemotron 70B، تم تقليل وقت ظهور أول رمز (token) إلى واحد على عشرين من الوقت الأصلي، مع زيادة الإنتاجية بمقدار 17 ضعفًا.
يمكن لنسيج البيانات الجديد (Data Fabric 8.2) التقاط وفهرسة موارد البيانات الموزعة. يُظهر الدليل العام المعلومات المتاحة ومواقعها. تحدد البيانات الوصفية وهوية وسياسات الوصول أي التطبيقات أو الوكلاء يمكنهم الوصول إلى موارد محددة. يتوفر نسيج البيانات أيضًا كجهاز مُعد مسبقًا على خوادم ProLiant. في جميع أنحاء المجموعة التقنية، يتولى X10000 مسؤولية الوصول السريع إلى البيانات، بينما يجعلها نسيج البيانات قابلة للاكتشاف ومتاحة بشكل خاضع للتحكم.
ومع ذلك، فإن مجرد التنظيم التقني للبيانات لا يجعلها مناسبة للذكاء الاصطناعي. بالنسبة للتدريب والوكلاء، يجب أولاً تصنيف البيانات وتنظيفها ووصفها وتعيين الأذونات لها. على الرغم من وجود أدوات آلية، إلا أن هذه العملية لا تزال تتطلب بعض العمل اليدوي. على سبيل المثال، يجب على الأقسام التجارية شرح معنى بعض البيانات ومدى حداثتها والغرض من استخدامها.
لتشغيل بيئة الذكاء الاصطناعي المتكاملة، تعتمد HPE على Morpheus و OpsRamp و GreenLake Intelligence. يوفر Morpheus موارد الحوسبة والتخزين ووقت التشغيل، وينظم البنية التحتية للسحابة الخاصة. يجمع OpsRamp بيانات القياس عن بُعد، ويراقب التبعيات بين التطبيقات والنماذج والبنية التحتية الأساسية. حاليًا، أصبح الاتصال بين وظائف التشغيل هذه والأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر إحكامًا. يهدف Morpheus Central إلى عرض مثيلات التثبيت المتعددة عبر مراكز البيانات والمناطق ومواقع الحافة.
هذا مهم لبيئات الذكاء الاصطناعي، لأن النماذج والبيانات وخدمات الاستدلال لا تعمل عادةً في موقع واحد. لا يقوم OpsRamp بجمع الأعطال فحسب، بل يقوم أيضًا بربطها وتحديد الأسباب الجذرية في البنية التحتية. وسعت HPE هذه الطبقة من خلال ميزات Copilot وواجهة MCP. يمكن لـ Morpheus Copilot إنشاء مخططات وأتمتة بناءً على تعليمات باللغة الطبيعية. يجب على OpsRamp Copilot تحليل الأحداث ودعم الإجراءات التصحيحية. يوفر خادم MCP واجهات موحدة يمكن للوكلاء من خلالها الوصول إلى وظائف الإدارة والأتمتة. يدمج GreenLake Intelligence هذه الوظائف في لوحة تحكم موحدة.
أضافت HPE وظائف التحكم في وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى مجموعتها التقنية. يمتلك هؤلاء الوكلاء هويات خاصة بهم ويعملون في بيئات معزولة. تحدد السياسات البيانات والواجهات والأدوات التي يمكنهم استخدامها. بالنسبة للعمليات الحرجة، يمكن طلب موافقة بشرية. يوفر Zerto طبقة تراجع إضافية، حيث يسجل هذا البرنامج التغييرات ويعيد الأنظمة المتأثرة إلى حالتها السابقة عند الضرورة. ومع ذلك، فهو غير قادر على تحديد ما إذا كان القرار خاطئًا من الناحية التقنية أو غير مسموح به من الناحية التنظيمية.
بالنسبة لـ HPE، تعني الحوكمة بشكل أساسي التحكم في الوصول التقني وتنفيذ السياسات. لا يزال التحقق من صحة نماذج الأعمال، واكتشاف الانحرافات، والتصنيف التنظيمي، وتوزيع المسؤوليات مهامًا تقع خارج نطاق المنصة. هذا هو بالضبط موطن الضعف في العديد من استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة. على الرغم من أن البنية التحتية الخاصة تزيد من التحكم في البيانات والعمليات، إلا أنها لا يمكن أن تحل محل الحوكمة. أشارت IBM و Red Hat مؤخرًا إلى أن العديد من الشركات لا تفهم بشكل كامل تبعياتها تجاه موردي الذكاء الاصطناعي والنماذج والبنية التحتية. يمكن للسحابة الخاصة أن تجعل هذه التبعيات أكثر شفافية، لكنها لا تستطيع القضاء عليها.
تختلف منتجات مصانع الذكاء الاصطناعي في السوق بشكل واضح. على سبيل المثال، تتبنى Dell بنية تحتية مفككة، حيث يمكن توسيع نطاق الحوسبة والتخزين بشكل مستقل. في المقابل، تقوم HPE بربط الأجهزة ومنصة البيانات وبرمجيات التشغيل بشكل أكثر إحكامًا في نظام كامل محدد. يؤدي هذا إلى نقل عبء التكامل من العميل إلى الشركة المصنعة، ولكنه يقلل من درجات الحرية، ويزيد بشكل خاص من الاعتماد على Nvidia، لأن HPE تدمج بالإضافة إلى وحدات معالجة الرسوميات، وحدات المعالجة المركزية والنماذج وبيئات التشغيل وأدوات الوكلاء من الشريك. الميزة هي أن المكونات منسقة بشكل جيد؛ والعيب هو أن محاولة استبدال مكون واحد ستؤدي بشكل أسرع إلى الوصول إلى حدود البنية.
يتوافق تقديم HPE لمنتجات الذكاء الاصطناعي كسحابة خاصة مع الاتجاه الحالي. مع انتقال الذكاء الاصطناعي من المشاريع التجريبية إلى العمليات الإنتاجية، تتغير أيضًا طريقة حساب البنية التحتية: لا تزال خدمات السحابة العامة جذابة للاختبار والأحمال المرنة والوصول السريع إلى النماذج الجديدة؛ بينما بالنسبة للاستدلال المستمر وسير عمل الوكلاء والبيانات الحساسة، يصبح التحكم في التكاليف والوصول إلى البيانات هو المحور الرئيسي. ترى شركة Deloitte وجود نقطة تحول اقتصادية في ظل أحمال الذكاء الاصطناعي العالية والمستمرة: عندما تصل تكاليف السحابة إلى جزء كبير من تكلفة الأنظمة الخاصة المماثلة، قد يكون حل السحابة الخاصة أرخص. تتوقع Forrester أيضًا أنه بسبب ارتفاع تكاليف الذكاء الاصطناعي، وحبس البيانات، ومخاطر التشغيل، ستتبنى الشركات بشكل متزايد السحب الخاصة للذكاء الاصطناعي. لا يتم تقديم سحابة HPE الخاصة للذكاء الاصطناعي كبديل للسحابة العامة، بل كمنصة تشغيل لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي التي يجب أن تكون أقرب إلى البيانات والعمليات. تجدر الإشارة إلى أن المجموعة التقنية الكاملة ليست جاهزة تمامًا بعد، حيث أن بعض الوظائف وعمليات التكامل المعلن عنها لن تكون متاحة إلا في الأرباع القليلة القادمة.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
