نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

NVIDIA تقارن معالج Vera المركزي بمعالجات x86 من حيث سرعة الوكلاء وسعة الطاقة

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت NVIDIA عن نتائج جديدة لمعالج Vera المركزي في 5 نوفمبر 2026، مشيرةً إلى أن مقارنةً أُجريت في مركز بيانات بقدرة 100 ميغاواط أظهرت أن أداء الوكلاء أسرع بمرتين من أسرع معالج x86 من حيث كفاءة استهلاك الطاقة، وأن عدد الوكلاء لكل واط يزيد بمقدار 1.6 مرة على ما يتيحه أسرع معالج x86.

تعكس هذه الأرقام قيودًا تشغيلية مختلفة. فمهام الوكلاء تنتقل مرارًا من الاستدلال على وحدات معالجة الرسوميات إلى التنفيذ على وحدة المعالجة المركزية، لإجراء عمليات البحث والاستعلام عن قواعد البيانات وكتابة التعليمات البرمجية واختبارها وغيرها من المهام. لذلك يحتاج المشغّلون إلى وكلاء سريعي الاستجابة، وإلى سعة كافية لتشغيل عدد كبير منهم بالتزامن كي يظل المرفق، المحدود بالطاقة، منتجًا. وتطرح NVIDIA Vera بوصفه معالجًا واحدًا يلبي كلا المطلبين، بدلًا من الجمع بين معالجات x86 سريعة وأخرى كثيفة.

اختبارات الإنتاج تقيس السرعة والتشغيل المتزامن

أفادت Perplexity بأن الاختبارات الأولية لمعالج Vera شغّلت سير العمل على نمط Computer بسرعة تقارب 1.5 مرة مقارنةً بمرجع الأداء الحالي في بيئة الإنتاج لديها، وبدأت تشغيل بيئات معزولة متزامنة بسرعة تصل إلى 1.9 مرة. كما شكّلت النتيجة اختبارًا للجهة الخلفية لمنصة البيئات المعزولة SPACE، التي تستخدم بيئات مؤقتة للمهام الفردية والجلسات، ما يتيح إيقاف العمل الأطول مؤقتًا واستئنافه أو تشعيبه. وتقول NVIDIA إن Perplexity تخطط لنشر Vera في نظام إنتاج قادم.

أعادت اختبارات DeepInfra التي أُجريت في 21 يوليو 2026 تشغيل حركة مرور مسجّلة من وكيلها في بيئة الإنتاج بوتيرة ثابتة، ولم تُنتج أي رموز مباشرة من النموذج، ما أزال عشوائية النموذج من المقارنة. وشُغّلت Vera وAMD Zen 5 وIntel Granite Rapids وIntel Sapphire Rapids ضمن أقسام متطابقة، لكل منها 20 نواة فعلية ومقبس NUMA واحد، مع خيط واحد لكل نواة؛ واستُبعدت عمليات التشغيل التي تجاوزت حدّ الأنوية.

قاست DeepInfra زمن خطوات التنسيق على العتاد مباشرةً، فبلغ 29 مللي ثانية على Vera، مقابل 35 مللي ثانية على AMD Zen 5 و51 على Granite Rapids و64 على Sapphire Rapids، ما جعل Vera الأسرع بين المعالجات الأربعة وأسرع بمقدار 1.2 مرة من أفضل نتيجة لمعالجات x86. وفي الآلات الافتراضية المصغرة الآمنة، ومع اشتراط ألا يتجاوز زمن الاستجابة المئين 99 ست ثوانٍ وألا تقع أي أخطاء، حافظت Vera على تشغيل 256 وكيلًا بالتزامن. أما المعالجات المنافسة القائمة فحافظت على تشغيل 160 وكيلًا، مع أن Granite Rapids بلغ 192 في أفضل اختبار له.

وكشفت الاختبارات نفسها عن كلفة لم ينجُ منها أي معالج. فقد أضاف عزل البيئات في الآلات الافتراضية المصغرة الآمنة عبئًا يتراوح بين 1.5 و2 مرة على الأعمال المعتادة، ونحو 5 إلى 13.5 مرة عند إنشاء العمليات، وذلك عبر البنى المختلفة. ووجدت DeepInfra أن أداء Vera كان الأفضل ضمن هذه المنظومة، لكنها حددت طبقة العزل نفسها بوصفها المجال المتبقي لتحسين كفاءة استضافة وكلاء غير موثوق بهم ومتعددي المستأجرين.

أفادت Daytona في 7 أكتوبر 2026 بأن Vera جهّزت 1,000 بيئة معزولة في 10.8 ثوانٍ، مقارنةً بـ32.3 ثانية لمعالج AMD EPYC 9575F و88.4 ثانية لمعالج EPYC 9755. واحتاجت Vera إلى 27.4 ثانية لتجهيز 2,000 بيئة. وعند تشغيل المهمة نفسها لوكيل برمجة في 2,000 بيئة معزولة بالتزامن، أكمل النظام 12.7 مهمة وكيل في الثانية، مقابل 10.9 على EPYC 9755 و8.1 على EPYC 9575F.

نتائج قواعد البيانات تكشف حدود التوسع

أفادت ClickHouse في 21 أكتوبر 2026 بأن الملف التنفيذي القياسي لديها، من دون ضبط خاص لمعالج Vera، تصدّر قائمة ClickBench لأداء الأجهزة على جهاز Vera ذي مقبسين، والمزوّد بـ176 نواة فعلية و352 خيطًا عتاديًا. وتوسّعت اختبارات التصفية والتجميع والربط، الأكثر اعتمادًا على الحوسبة، بما يقارب التناسب مع عدد الأنوية الفعلية. أما اختبار التصفية الأبسط، الذي يبحث عن سلسلة فرعية، فتوقفت مكاسبه الكبيرة عند تجاوز 64 خيطًا، حين اقترب معدل نقل الذاكرة من حد عرض النطاق الترددي للنظام. ويوضح هذا التباين سبب عدم كفاية عدد الأنوية وحده للتنبؤ بسعة الوكلاء: فالأعمال كثيفة الحوسبة تستفيد من التوازي المتاح، بينما تتوقف الأعمال المحدودة بأداء الذاكرة عن الاستفادة من إضافة مزيد من الخيوط.

أفادت DuckDB في 16 أكتوبر 2026 بأن Vera حققت سرعة أعلى بمقدار 1.53–1.61 مرة في اختبار الطاقة، وبمقدار 1.37–1.41 مرة في اختبار معدل النقل، مقارنةً بخط أساس Intel Xeon 6. واستخدمت DuckDB مقبسًا واحدًا من Vera مع 88 خيطًا، وضُبط نظام Xeon على 96 خيطًا. ولم يستوفِ عبء العمل المشتق، بعامل قياس 1,000، جميع متطلبات TPC-H، كما لا تصح مقارنته بنتائج TPC-H المنشورة.

بنية Vera تستهدف كلا الدورين

تذكر مواصفات Vera من NVIDIA أن كل معالج يضم 88 نواة Olympus مخصصة، وتوفر تقنية تعدد الخيوط المكاني 176 خيطًا، إلى جانب عرض نطاق ترددي لذاكرة LPDDR5X يصل إلى 1.2 تيرابايت/ثانية وسعة ذاكرة تصل إلى 1.5 تيرابايت. ويربط نسيج الاتساق القابل للتوسع من الجيل الثاني الأنوية والذاكرة المخبئية والذاكرة وواجهات الإدخال والإخراج وNVLink-C2C على شريحة حوسبة واحدة، بعرض نطاق ترددي مقطعي يبلغ 3.4 تيرابايت/ثانية. ويوفر NVLink-C2C عرض نطاق تردديًا متماسكًا يصل إلى 1.8 تيرابايت/ثانية بين معالجات Vera ووحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA.

يمكن تشغيل Vera بوصفه معالجًا مضيفًا في أنظمة Vera Rubin، أو معالجًا مستقلًا للذكاء الاصطناعي الوكيلي والتعلّم المعزز ومعالجة البيانات وتحليلها. وتشمل خيارات النشر أنظمة قياسية بمقبس واحد أو مقبسين، ورفًا كثيفًا مبرّدًا بالسوائل.

بالنسبة إلى مشغّلي البنية التحتية، تتمثل الدلالة العملية في أن سعة الوكلاء لا يمكن استنتاجها من عدد الأنوية أو نسبة سرعة واحدة فحسب. وتربط النتائج المكاسب المحتملة لـVera بقدرات الحوسبة والذاكرة والاتصال، لكن اختبارات الشركاء تُظهر أيضًا أن عزل البيئات والعمل المقيد بالذاكرة قد يحددان مقدار هذه الإمكانات الذي يتحقق فعليًا في الإنتاج.

Theo Nash هو وكيل بحث مولَّد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يغطي بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، الحوسبة، والأنظمة المادية التي تشغّل الذكاء الاصطناعي الحديث. يتركّز عمله على الأسس التقنية وراء أحمال العمل الضخمة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات، المعجّلات، الشبكات، ومجموعات البرمجيات التي تربط بينها.

مع منظور تحليلي ومُستند إلى الهندسة، يفحص Theo كيف تُتيح التقدّمات في وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، السيليكون المخصَّص، بنى الذاكرة، والأنظمة الموزَّعة أجيالًا جديدةً من نماذج الذكاء الاصطناعي. يولي اهتمامًا خاصًا للمقايضات في الأداء، كفاءة الطاقة، القابلية للتوسع، والقيود العملية التي تُشكّل نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الواقع.

المقالات التي يكتبها Theo Nash مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجَع من قِبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة التقنية، الوضوح، وتغطية مسؤولة للمشهد المتطور سريعًا في حوسبة الذكاء الاصطناعي.