#

النقاط الرئيسية

• غيّرت Ai2 طريقة جدولة عناقيد GPU الداخلية لديها.

• يستخدم النموذج الجديد ميزانيات وقت GPU، والتخصيص العادل، وعقد تقسيم الوقت.

• تقول Ai2 إن هذا التغيير خفّض أوقات الانتظار في الطوابير والتدخل البشري في اختباراتهم الخاصة.

• النتائج المعلنة تأتي من عناقيد Ai2 نفسها ولا ينبغي اعتبارها وعدًا عامًا.

تغيير الجدولة لدى Ai2

نشرت Ai2 تقريرًا يشرح كيف غيّرت جدولة عناقيد GPU الخاصة بأبحاث الذكاء الاصطناعي. وتقول الشركة إنها تدير آلاف وحدات NVIDIA H100 وB200 وB300. وتوجد هذه وحدات GPU ضمن عناقيد يتراوح حجمها بين 88 و1,024 وحدة. ويخدم النظام نحو 150 باحثًا داخليًا.

تذكر المصدر أن الطلب غالبًا ما يتجاوز العرض بمقدار يتراوح بين ضعفين وثلاثة أضعاف. وقد أدّى هذا الضغط إلى عدة مشكلات. تصف Ai2 تضخم الأولويات، والسعة المحجوزة غير المستغلة، والمفاوضات اليدوية قبل الصيانة. وتقول الشركة إن النهج القديم لم يتعامل مع هذه المشكلات جيدًا.

ما الذي يفعله المجدول الجديد

استبدلت Ai2 مجدولًا قائمًا على الأولويات بنموذج مختلف. ويستخدم التصميم الجديد ميزانيات وقت GPU، والتخصيص العادل الهرمي، وعقدة تقسيم الوقت. يخصص المديرون لكل برنامج بحثي حصة من وقت GPU. ثم يتتبع المجدول الاستخدام عبر نافذة مراجعة مدتها سبعة أيام.

يفضّل النظام التخصيصات التي استُخدمت بدرجة أقل. ويمكن للمهام غير المخصصة أن تملأ السعة الخاملة. كما يمكن أيضًا إيقافها مؤقتًا. ويجب أن تعلن أحمال العمل عن حد أدنى لزمن التشغيل حتى تتمكن من إحراز تقدم قبل أن يدير المجدول الموارد.

هذا خيار تصميم عملي. فهو يحاول الموازنة بين العدالة، والاستفادة، والتقدم المستمر. كما يقلل الحاجة إلى التفاوض اليدوي عندما يكون الطلب مرتفعًا.

كيف اختبرت Ai2 السياسة

اختبرت Ai2 السياسة أولًا في محاكي. استخدم المحاكي عمليات الإرسال التاريخية وأنشأ سيناريوهات. وقد منحت هذه المرحلة الفريق أدلة تصميمية. وساعدتهم على مقارنة سلوك السياسة قبل تغيير العناقيد الحية.

ثم بدأت الشركة طرحًا تدريجيًا على مستوى كل عنقود في نهاية يوليو. وتتعامل Ai2 مع تلك القياسات اللاحقة بوصفها أدلة تشغيلية. وهذه التفرقة مهمة لأن المحاكاة والتشغيل الفعلي يجيبان عن أسئلة مختلفة. فالمحاكاة تُظهر كيف قد تتصرف السياسة، بينما تُظهر بيانات الإطلاق كيف تؤدي عمليًا.

النتائج المعلنة

تقول Ai2 إنه خلال فترة اختبار مدتها 30 يومًا، قدّم النظام 98 في المئة من ساعات GPU المستحقة. كما تقول إن معدل الإشغال بقي عند 98 في المئة. ويذكر المنشور انخفاضات كبيرة في أوقات انتظار مهام التصحيح. كما يذكر عددًا أقل من الإصلاحات التي تطلبت تدخلًا بشريًا.

هذه الأرقام هي قياسات داخلية خاصة بـ Ai2 على عناقيدها. وليست وعدًا عامًا للمشغلين الآخرين. وتشير المصدر أيضًا إلى وجود منحنى تعلّم. وتقول إن هناك عملًا ما يزال مطلوبًا بشأن جلسات التطوير القابلة للاستعادة.

اعتبارات تشغيلية

تشير المصدر إلى بعض المفاضلات التشغيلية. يمكن لنظام التخصيص العادل تحسين الوصول، لكنه يحتاج أيضًا إلى محاسبة واضحة. وتُعد نافذة المراجعة ذات الأيام السبعة جزءًا من هذه المحاسبة. كما أن التصريح بالحد الأدنى لزمن التشغيل هو عنصر تحكم آخر. فهو يساعد المهام على إحراز تقدم قبل الإيقاف المؤقت أو التدوير.

ويُظهر الإطلاق أيضًا أن تغييرات سياسة الجدولة ليست تقنية فقط. فهي تؤثر في كيفية طلب الفرق للموارد وكيف يخصصها المديرون. ويشير تقرير Ai2 إلى أن تصميم السياسة، والمحاكاة، والإطلاق الفعلي كلها أمور مهمة. فكل مرحلة تدعم جزءًا مختلفًا من القرار.

الصلة بالمغرب

لا يورد المصدر أي حقيقة خاصة بالمغرب، أو نشر، أو أثر محلي مقاس. وبالنسبة للقراء، فإن الدرس العالمي مشروط: إذا كان فريق ما يدير عناقيد GPU مزدحمة، فإن سياسة الجدولة يمكن أن تشكل العدالة والاستفادة.

الخلاصة

يركز منشور Ai2 على عمليات العناقيد الداخلية، وليس على ادعاء سوقي واسع. ورسالتها الأساسية هي أن قواعد الجدولة يمكن أن تغيّر كيفية تقاسم وقت GPU النادر. وقد جاءت المكاسب المعلنة من طرح تدريجي، عنقودًا بعد عنقود، على البنية التحتية الخاصة بـ Ai2. وأي مشغل آخر سيحتاج إلى اختباره وقياساته الخاصة قبل استخلاص النتائج.