يمكن أن يكون استخدام وحدة معالجة الرسومات المحلية لمهام التعلم الآلي فعالاً في ظل ظروف معينة. فيما يلي بعض الاعتبارات:
مزايا وحدات معالجة الرسومات المحلية
- السرعة والمعالجة الموازية: توفر وحدات معالجة الرسومات المحلية مزايا كبيرة للسرعة على وحدات المعالجة المركزية بسبب قدرتها على إجراء حسابات متوازية ، وهو أمر بالغ الأهمية للمهام مثل تدريب الشبكات العصبية العميقة [1] [3].-فعالية التكلفة: على الرغم من أن وحدات معالجة الرسومات لديها تكلفة أعلى أعلى ، إلا أنها يمكن أن تكون أكثر فعالية من حيث التكلفة من وحدات المعالجة المركزية لتطبيقات الذكاء الاصطناعى على نطاق واسع بسبب كفاءتها والقدرة على استبدال وحدات المعالجة المركزية المتعددة [1] [3].
- التحكم والتخصيص: توفر الإعدادات المحلية تحكمًا كاملاً في تكوينات الأجهزة والبرامج ، مما يسمح بالتخصيص المصمم لتلبية احتياجات المشروع المحددة [6].
التحديات مع وحدات معالجة الرسومات المحلية
- قيود قابلية التوسع: قد لا تكون وحدات معالجة الرسومات المحلية قابلة للتطوير بدرجة كافية للنماذج أو مجموعات البيانات الكبيرة جدًا ، والتي يمكن أن تتطلب تدريبًا موزعة عبر خدمات وحدات معالجة رسمية أو سحابة متعددة [3] [6].-قيود الذاكرة: يمكن أن تحدث أخطاء خارج الذاكرة إذا كانت ذاكرة GPU غير كافية لحجم النموذج أو مجموعة البيانات ، خاصة عند تشغيل نماذج متعددة في وقت واحد [2].
- إدارة الموارد: تعد الإدارة الفعالة لموارد GPU أمرًا بالغ الأهمية لتجنب عدم الاستقرار أو الإفراط في الاستخدام ، والذي يمكن أن يؤثر على الأداء والكفاءة [4] [5].
متى تستخدم وحدات معالجة الرسومات المحلية
- مشاريع صغيرة إلى متوسطة الحجم: وحدات معالجة الرسومات المحلية مناسبة للمشاريع الأصغر أو خلال المراحل المبكرة من التطوير حيث يجب تقليل التكاليف [1].- متطلبات محددة: إذا كان لديك متطلبات أجهزة أو برامج محددة لا يمكن تلبيتها بسهولة في البيئات السحابية ، فقد يكون الإعداد المحلي هو الأفضل.
عند النظر في سحابة وحدات معالجة الرسومات
- المشاريع واسعة النطاق: بالنسبة للطرز الكبيرة أو مجموعات البيانات التي تتجاوز إمكانيات الأجهزة المحلية ، توفر وحدات معالجة الرسومات السحابية قابلية التوسع والمرونة [6] [7].- المرونة وقابلية التوسع: توفر الخدمات السحابية وصولًا سهلاً إلى مجموعة متنوعة من تكوينات GPU دون الحاجة إلى شراء الأجهزة المقدمة [6] [7].
باختصار ، يمكن أن تكون وحدات معالجة الرسومات المحلية فعالة لمهام التعلم الآلي إذا كانت لديك متطلبات محددة أو تعمل على مشاريع أصغر. ومع ذلك ، بالنسبة للتطبيقات واسعة النطاق أو عندما تكون قابلية التوسع مصدر قلق ، قد تكون وحدات معالجة الرسومات السحابية خيارًا أفضل.
الاستشهادات:[1] https://mobidev.biz/blog/gpu-machine-learning-on-premises-vs-cloud
[2] https://www.union.ai/blog-post/gpus-in-mlops-optimization-pitfalls-and-management
[3] https://phoenixnap.com/blog/gpus-for-deep-learning
[4]
[5] https://www.run.ai/guides/gpu-deep-learning
[6] https://www.cfauk.org/pi-listing/from-zero-to-hero ---A-Data-Scientists-guide-to-hardware
[7]
[8]