NVIDIA توضح كيفية تتبع وحدات معالجة الرسومات في مجموعات Kubernetes

نشرت NVIDIA مقالة عن مشكلة تكلف الشركات ملايين الدولارات: معظم الفرق التي تشغل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي على Kubernetes تكون عملياً عمياء في مجموعات GPU الخاصة بها. فهي لا ترى كيفية استخدام الموارد بالفعل، وتدفع مقابل قدرة غير موجودة ببساطة.

اللاشفافية تكلف المال

تخيل أن لديك مجموعة GPU مكلفة مع 40 بطاقة رسومات NVIDIA H100، تكلف كل واحدة 15-20 ألف دولار. المجموع الكلي هو استثمار بقيمة 600-800 ألف دولار. يدير فريق المنصة المجموعة، وينشر Kubernetes pods، ويشغل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. لكنه في الواقع لا يعرف ما يحدث بداخلها.

من يستهلك وحدات معالجة الرسومات؟ كم من الذاكرة يتم استخدامه لكل حاوية؟ هل يعمل Pod أم أنه معلق فقط في قائمة الانتظار؟ بدون إجابات على هذه الأسئلة، تصبح أسطول GPU صندوقاً أسود. وعندئذ يحدث ما تسميه NVIDIA "استخدام ناقص على نطاق واسع": تدفع المنصات مقابل 40 وحدة معالجة رسومات لكن تستخدمها بكفاءة فقط النصف. يبقى الباقي ينتظر في قوائم الانتظار (Pod في حالة Pending) أو يبقى كسول بدون عمل مفيد.

إليك ما عادة يتم إغفاله:

• من يستهلك وحدات معالجة الرسومات (أي فرق، أي مشاريع، أي مهام)
• كم من VRAM يتم استخدامه فعلياً لكل pod
• ما إذا كانت الحاويات معلقة في قوائم الانتظار أو نفدت من الموارد
• ما نسبة وحدات معالجة الرسومات التي لا تُستخدم على الإطلاق (GPU خامل)
• التكلفة الفعلية لكل وحدة حسابية (على سبيل المثال، لكل خطوة تدريب)

كيفية الحل: المراقبة في الوقت الفعلي

توصي NVIDIA بتطبيق ما تسميه "الرؤية العميقة" في بنية GPU الأساسية. هذا يعني المراقبة في الوقت الفعلي لدورة حياة الحاوية على GPU بأكملها: من أين أتت، كم موردا استهلكت، متى انتهت، لماذا ظلت معلقة.

من الناحية العملية، هذا يبدو مثل المقاييس التي يتم جمعها مباشرة من API Kubernetes ومحركات GPU. أي pod يأخذ كم من VRAM؟ أي GPU يتم استخدامه بالكامل وأيها ينتظر؟ كم من الوقت تعمل الحاوية؟ هل هناك تجزئة للذاكرة؟ يجب أن تكون كل هذه البيانات مرئية في الوقت الفعلي من خلال لوحات التحكم، وليس في تقارير المحللين بعد أسبوع.

المتطلب الرئيسي: يجب أن تكون المقاييس حبيبية وقابلة للوصول. ليس فقط الإحصائيات العامة للمجموعة، بل لكل pod، لكل GPU، مع بيانات تاريخية لتحليل الاتجاهات. إذا كانت وحدة معالجة رسومات عند 30% أمس، و 20% اليوم، و 60% غداً — تحتاج إلى فهم السبب.

لماذا هذا حرج الآن

في عصر تكلف فيه وحدة معالجة رسومات قوية مثل سيارة جديدة، العمل بعمى هو ببساطة خسارة. غالباً ما تكتشف الشركات التي طبقت المراقبة الشاملة لاستخدام GPU أنها يمكن أن تحرر 20-40% من إجمالي القدرة بمجرد إعادة تحسين قوائم انتظار المهام وإزالة الحاويات المعلقة أو الخاملة. هذا ليس نظرية، بل ممارسة شركات مثل Meta، OpenAI، حيث تكون وحدات معالجة الرسومات موردا حرجا.

تحول الرؤية صندوقاً أسود إلى نظام يمكن تحليله وتحسينه. يرى مهندسو المنصة أين الاختناقات، أين الإفراط في الالتزام، أين التعليقات الغامضة. والأهم من ذلك — يتيح اتخاذ قرارات قائمة على البيانات: إذا كان تدريب الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أبطأ من المتوقع، فلم تعد بحاجة إلى التكهن ما إذا كان Kubernetes أو الشبكة أو نقص الذاكرة هو السبب.

ستخبرك البيانات مباشرة.

ما الذي يعنيه هذا

مستقبل بنية الذكاء الاصطناعي هو الأدوات التي توفر شفافية كاملة في استخدام الموارد. توضح NVIDIA: بدون رؤية في استخدام GPU، المنصات محكومة بالنتيجة على عدم الكفاءة والإنفاق الزائد. بالنسبة لأي شركة تأخذ جدية العائد على الاستثمار في استثماراتها في GPU، المراقبة ليست خيارا، بل ضرورة.

*يُعترف بـ Meta كمنظمة متطرفة وهي محظورة في الاتحاد الروسي.