أخبار ar.wedoany.com، في 24 يونيو، أصدر المؤتمر الدولي للحوسبة الفائقة في هامبورغ بألمانيا (ISC26) أحدث قائمة IO500 لأداء التخزين العالمي، حيث حصل "بينغتشنغ يونا Ⅲ" التابع لمختبر بينغتشنغ الصيني على المركز الأول في كل من القائمة الإجمالية وقائمة الأبحاث لـ IO500 برصيد 603,334 نقطة، محطماً الرقم القياسي العالمي. وأظهرت البيانات الرسمية الصادرة عن مختبر بينغتشنغ أن هذا هو الإنجاز الثاني عشر على التوالي للمختبر في مسار IO500، حيث أن "بينغتشنغ يونا Ⅲ" أكمل جولة جديدة من التطوير النظامي استناداً إلى احتفاظ "بينغتشنغ يونا Ⅱ" بالمركز الأول لفترة طويلة، محققاً لأول مرة لقب القائمة الإجمالية وقائمة الأبحاث لـ IO500 معاً.
تقيس قائمة IO500 بشكل أساسي قدرة الإدخال والإخراج التخزينية لأنظمة الحوسبة عالية الأداء. مع دخول تدريب واستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق إلى مراحل أكبر، يتعين على نظام التخزين معالجة الوصول إلى النطاق الترددي العالي والملفات الكبيرة والملفات الصغيرة الهائلة في آن واحد، ولم يعد مجرد تكديس القدرة الحاسوبية كافياً لدعم كفاءة النظام بأكمله.
استهدف "بينغتشنغ يونا Ⅲ" في هذه المنافسة أعباء التخزين الجديدة في عصر الذكاء الاصطناعي. وأوضح مختبر بينغتشنغ أنه بعد دخول الذكاء الاصطناعي عصر الوكلاء الذكيين، فرضت تطبيقات النماذج الكبيرة متطلبات جديدة على التخزين من "الإدخال/الإخراج الكبير والنطاق الترددي العالي" إلى "الإدخال/الإخراج الصغير بمستوى المليارات وارتفاع IOPS"، مما يستدعي تعديل نهج التصميم المتوازن للتخزين عالي الأداء التقليدي. يعتمد هذا النظام بشكل مبتكر بنية فصل التحكم عن البيانات ومسار الإدخال/الإخراج المباشر، حيث يوسع النطاق الترددي عبر بطاقات الشبكة المشتركة، ويوصل DPU البيانات مباشرة بأطراف SSD، مما يقلل من فقدان نقل البيانات، ويصل إنتاجية الإطار الواحد إلى 500 غيغابايت/ثانية. وأشار تقرير لصحيفة "ساينس آند تكنولوجي ديلي" أيضاً إلى أن هذه البنية تُستخدم لحل مشكلات تأخير نقل البيانات والتباطؤ في الحوسبة الفائقة، ودعم ترقية تكنولوجيا التخزين عالية الأداء المحلية.
تركز قائمة أبحاث IO500 بشكل أكبر على المسارات التكنولوجية المستقبلية. إن تصدر "بينغتشنغ يونا Ⅲ" لكل من القائمة الإجمالية وقائمة الأبحاث في آن واحد يوضح أن إنجازه لا يعود فقط إلى تكديس الأجهزة الفردية، بل يشمل أيضاً التصميم النظامي الموجه لأعباء الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي.
لا تقتصر معوقات أنظمة الحوسبة الذكية عالية المستوى على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) أو وحدات المعالجة العصبية (NPU) أو وحدات المعالجة المركزية (CPU). عند تدريب النماذج الكبيرة، وتشغيل مهام الوكلاء المتعددين، ومعالجة البيانات متعددة الوسائط، تحتاج عُقد الحوسبة إلى قراءة المعلمات والعينات ونقاط التفتيش والنتائج الوسيطة بشكل متكرر. إذا لم يتمكن نظام التخزين من مواكبة ذلك، فستواجه مجموعات القدرة الحاسوبية حالات انتظار وازدحام وانخفاض في الاستفادة. يعكس تحسين أداء IO500 بشكل مباشر الاختراق في إنتاجية القراءة والكتابة، ومعالجة البيانات الوصفية، والوصول المتزامن، وكفاءة الإدخال والإخراج الإجمالية للنظام. بعد أن حطم "بينغتشنغ يونا Ⅲ" الرقم القياسي البالغ 603,334 نقطة، حصلت أنظمة الحوسبة الذكية عالية المستوى في الصين على دعم جديد من المؤشرات الدولية في مجال الأنظمة الفرعية للتخزين، ومسارات البيانات، والقدرة على التنسيق الهندسي.
كما أن تصدر "بينغتشنغ يونا Ⅲ" للقائمتين يعكس استمرار استثمار شنتشن في بناء البنية التحتية للحوسبة الذكية. يعد مختبر بينغتشنغ، باعتباره إحدى القوى العلمية والتكنولوجية الاستراتيجية الوطنية، منخرطاً منذ فترة طويلة في البحث والتطوير حول الذكاء الاصطناعي، والاتصالات الشبكية، وأنظمة الحوسبة الجديدة.
مع انتقال تطبيقات الذكاء الاصطناعي من تدريب النماذج إلى الوكلاء، والحوسبة العلمية، والقيادة الذاتية، والمدن الذكية، والذكاء الصناعي، سيستمر أداء التخزين في التأثير على الكفاءة الإجمالية لمراكز الحوسبة الذكية. كلما زاد حجم مجموعات القدرة الحاسوبية، زاد الضغط الناتج عن نقل البيانات، وجدولة المهام، وحفظ نقاط تفتيش النماذج، والتزامن في المهام المتعددة. إن تصدر "بينغتشنغ يونا Ⅲ" لقائمتي IO500 يمنح أنظمة التخزين عالية الأداء المحلية نتائج دولية جديدة قابلة للمقارنة، كما يوفر نموذجاً هندسياً لمنصات تدريب النماذج الكبيرة اللاحقة، ومجموعات الحوسبة الذكية المحلية، وبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في القطاعات. ستركز النقاط اللاحقة على نطاق الاستخدام المفتوح للنظام، وأداء أعباء العمل الفعلية، وقدرة التنسيق بين البرامج والأجهزة المحلية، وما إذا كانت التكنولوجيا ذات الصلة يمكن تكرارها وتطبيقها في المزيد من مراكز الحوسبة الذكية.
