الحوسبة المتسارعة هي نهج لمعالجة البيانات يستخدم أجهزة متخصصة لتسريع العمليات الحسابية المعقدة. تهدف إلى تحسين سرعة وكفاءة تطبيقات الكمبيوتر كثيفة الاستخدام،
مثل:
- الذكاء الاصطناعي: التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، الرؤية الحاسوبية
- تحليلات البيانات: تحليل البيانات الضخمة، التنبؤ، نمذجة البيانات
- المحاكاة: محاكاة المناخ، محاكاة التصنيع، محاكاة الديناميكا الهوائية
- التصوير: التصوير الطبي، معالجة الصور، تحرير الفيديو
الحوسبة المتسارعة (Accelerated Computing) هي مجال في علوم الحاسوب يركز على استخدام التقنيات المتقدمة لزيادة سرعة وأداء الحوسبة. يتضمن ذلك استخدام معالجات متخصصة أو معماريات متقدمة لتحسين قوة الحوسبة وتسريع تنفيذ العمليات.
يعتمد هذا المفهوم على تطبيق تقنيات مثل معالجات الرسومات (GPUs)، ومعالجات الحساب الشبكي (TPUs)، والحوسبة على وحدات المعالجة المركزية المتعددة النوى (Multi-core CPUs)، والتسارع باستخدام الحوسبة السحابية.
تمثل معالجات الرسومات (GPUs) مثالاً بارزاً على التكنولوجيا المستخدمة في الحوسبة المتسارعة، حيث تعتمد على مئات أو حتى آلاف النوى الصغيرة لمعالجة البيانات بطريقة موازية، مما يجعلها مثالية لتسريع العمليات المتعلقة بالرسومات وكذلك الحوسبة العلمية والتطبيقات الضخمة الحجم.
تُستخدم أيضًا وحدات معالجة الرسومات في الحوسبة العميقة (Deep Learning) وتدريب النماذج الذكية بفضل قدرتها على معالجة البيانات الضخمة بسرعة.
باستخدام تقنيات الحوسبة المتسارعة، يمكن للمطورين والمهندسين تحسين أداء تطبيقاتهم وزيادة كفاءة الحوساب بشكل كبير، مما يساهم في تقديم تجارب أفضل للمستخدمين وتمكين تنفيذ العمليات الحسابية المعقدة بسرعة أكبر.
كيف تعمل الحوسبة المتسارعة؟
تعتمد الحوسبة المتسارعة على مبدأ المعالجة المتوازية. بدلاً من استخدام وحدة معالجة مركزية واحدة (CPU) لمعالجة البيانات بشكل تسلسلي، تُستخدم وحدات معالجة متعددة تعمل في نفس الوقت. يمكن أن تكون هذه الوحدات معالجات رسومات (GPU) أو وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) أو وحدات معالجة عصبية (NPU).
- معالجات الرسومات (GPUs): تستخدم GPUs عادة في تسريع عمليات الرسومات والرسومات الثلاثية الأبعاد، ولكنها أيضاً تستخدم في الحوسبة العامة بفضل قدرتها على تنفيذ العمليات بشكل موازي، أي تنفيذ العديد من العمليات في وقت واحد. هذا يجعلها مفيدة جداً في التطبيقات التي تتطلب معالجة موازية كثيرة مثل التعلم العميق.
- وحدات معالجة الحساب الشبكي (TPUs): هي معالجات متخصصة تصمم خصيصًا لتنفيذ عمليات الذكاء الاصطناعي بسرعة فائقة. تم تطوير TPUs من قبل شركة جوجل لتحسين أداء تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على تقنيات مثل الشبكات العصبية العميقة.
- الحوسبة على وحدات المعالجة المركزية المتعددة النوى (Multi-core CPUs): تستخدم العديد من المعالجات الحديثة متعددة النوى لزيادة قدرة المعالجة وتسريع تنفيذ البرامج، حيث يمكن لكل نواة أن تنفذ عملية مستقلة، مما يعني أن المهام يمكن تقسيمها وتنفيذها بشكل متزامن.
باستخدام هذه التقنيات، يمكن للمطورين والمهندسين تسريع تنفيذ التطبيقات والعمليات الحسابية المعقدة بشكل كبير، مما يسمح بتحسين الأداء وزيادة الكفاءة في مجموعة متنوعة من التطبيقات،
بدءًا من تطبيقات الرسومات والألعاب وصولاً إلى الحوسبة العلمية والتحليل البياني والذكاء الاصطناعي.
فوائد الحوسبة المتسارعة:
- تسريع العمليات الحسابية: يمكن أن تُقلل الحوسبة المتسارعة من وقت معالجة البيانات بشكل كبير.
- تحسين كفاءة الطاقة: يمكن أن تُقلل الحوسبة المتسارعة من استهلاك الطاقة للمعالجة.
- إمكانيات جديدة: تُمكن الحوسبة المتسارعة من تطبيقات جديدة لم تكن ممكنة مع تقنيات الحوسبة التقليدية.
تحديات الحوسبة المتسارعة:
- التعقيد: يمكن أن تكون أنظمة الحوسبة المتسارعة معقدة في التصميم والتشغيل.
- التكلفة: يمكن أن تكون أنظمة الحوسبة المتسارعة باهظة الثمن.
- التوافق: قد لا تكون بعض التطبيقات متوافقة مع أنظمة الحوسبة المتسارعة.
مجالات تطبيق الحوسبة المتسارعة
تطبيقات الحوسبة المتسارعة تشمل مجموعة واسعة من المجالات والصناعات، حيث يمكن استخدامها لتحسين أداء وتسريع العمليات في العديد من التطبيقات. إليك بعض المجالات التي يمكن استخدام الحوسبة المتسارعة فيها:
العلوم الطبيعية والهندسية:
تطبيقات الحوسبة المتسارعة تستخدم على نطاق واسع في مجالات الفيزياء والكيمياء والأحياء والجيولوجيا والهندسة، حيث يمكن استخدامها في تحليل البيانات الكبيرة ونمذجة الظواهر الطبيعية المعقدة وحل المعادلات التفاضلية والعديد من التطبيقات الأخرى.
الحوسبة العلمية:
تُستخدم الحوسبة المتسارعة في مجالات مثل الديناميكا الحرارية وتحليل السوائل والهيكل الجزيئي والحوسبة النووية والفيزياء الفلكية والعديد من التطبيقات الأخرى التي تتطلب معالجة كبيرة للبيانات والحسابات المعقدة.
الحوسبة العالية الأداء (HPC):
يستخدم في مراكز البحوث والجامعات والشركات لتنفيذ الحسابات الكبيرة بسرعة عالية، وتطبيقاته تشمل التنبؤ بالطقس، وتصميم الأدوية، وتحليل الجينات، والتصميم الهيكلي، وغيرها.
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة:
تُستخدم الحوسبة المتسارعة في تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، حيث توفر قوة حسابية كبيرة تساعد في معالجة البيانات الكبيرة وتسريع عمليات التدريب والتنبؤ.
الرسوميات والألعاب:
تُستخدم الحوسبة المتسارعة في تطوير الرسوميات ثلاثية الأبعاد والتأثيرات البصرية المتقدمة في الألعاب والأفلام والتطبيقات الأخرى التي تتطلب معالجة رسوميات متقدمة بشكل فعال.
التحليل البياني والبيانات الضخمة:
تُستخدم الحوسبة المتسارعة في تحليل البيانات الكبيرة والتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة في مجالات مثل التسويق والتمويل والطب وغيرها، مما يساعد في استخراج الأنماط والتوقعات واتخاذ القرارات.
مستقبل الحوسبة المتسارعة
من المتوقع أن يشهد مستقبل الحوسبة المتسارعة العديد من التطورات والتغييرات، ونذكر منها:
- الذكاء الاصطناعي: ستلعب الحوسبة المتسارعة دورًا رئيسيًا في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية.
- الحوسبة الكمية: ستُحدث الحوسبة الكمية ثورة في مجال الحوسبة، وستوفر إمكانيات جديدة لم تكن ممكنة مع تقنيات الحوسبة التقليدية.
- الحوسبة السحابية: ستصبح الحوسبة السحابية أكثر انتشارًا، مما سيسمح للمستخدمين بالوصول إلى أنظمة الحوسبة المتسارعة دون الحاجة إلى شرائها أو تشغيلها.
- الحوسبة المتطرفة على الحافة: ستُستخدم الحوسبة المتطرفة على الحافة في معالجة البيانات في الوقت الفعلي في الأجهزة المتصلة بالإنترنت.
- الواقع الافتراضي والواقع المعزز: ستُستخدم الحوسبة المتسارعة في تطبيقات الواقع الافتراضي والواقع المعزز لتوفير تجارب أكثر واقعية وغامرة.
امثلة عملية عن الحوسبة المتسارعة
فيما يلي بعض الأمثلة العملية عن الحوسبة المتسارعة:
1. الذكاء الاصطناعي:
- التعرف على الوجه: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في التعرف على الوجه في تطبيقات مثل الهواتف الذكية وأنظمة المراقبة.
- السيارات ذاتية القيادة: تعتمد السيارات ذاتية القيادة على الحوسبة المتسارعة لمعالجة البيانات من الكاميرات والرادارات وأجهزة الاستشعار الأخرى.
- المساعدون الافتراضيون: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في تشغيل المساعدين الافتراضيين مثل Siri و Google Assistant و Alexa.
2. تحليلات البيانات:
- تحليل البيانات الضخمة: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في تحليل البيانات الضخمة في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع.
- التنبؤ بالمخاطر: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في التنبؤ بالمخاطر في مجالات مثل التأمين والبنوك.
- التنقيب عن البيانات: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في التنقيب عن البيانات في مجالات مثل التسويق والعلوم.
3. المحاكاة:
- محاكاة المناخ: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في محاكاة المناخ لتوقع تغيرات المناخ في المستقبل.
- محاكاة التصنيع: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في محاكاة التصنيع لتحسين كفاءة العمليات التصنيعية.
- محاكاة الديناميكا الهوائية: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في محاكاة الديناميكا الهوائية لتصميم طائرات وسفن أكثر كفاءة.
4. التصوير:
- التصوير الطبي: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في معالجة الصور الطبية مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي.
- معالجة الصور: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في معالجة الصور لتحسين جودة الصور وإزالة الضوضاء.
- تحرير الفيديو: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في تحرير الفيديو لتسريع عملية تحرير الفيديو.
5. مجالات أخرى:
- البحث العلمي: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في مجالات البحث العلمي مثل علم الفلك وعلم الأحياء والفيزياء.
- الألعاب: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في ألعاب الفيديو لإنشاء رسومات ثلاثية الأبعاد واقعية.
- التشفير: تُستخدم الحوسبة المتسارعة في فك التشفير وفك التشفير في مجالات مثل الأمن السيبراني.
هذه مجرد أمثلة قليلة على استخدامات الحوسبة المتسارعة. مع استمرار تطور تقنية الحوسبة المتسارعة، ستصبح أكثر انتشارًا في مختلف المجالات.
الشركات الرائدة في مجال الحوسبة المتسارعة
- NVIDIA: تُعد NVIDIA رائدة في مجال معالجات الرسومات (GPU) التي تُستخدم على نطاق واسع في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- AMD: تُقدم AMD مجموعة واسعة من معالجات الرسومات ووحدات معالجة المركزية (CPU) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- Intel: تُقدم Intel مجموعة واسعة من معالجات المركزية (CPU) ووحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- Google: تُقدم Google مجموعة واسعة من وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) ووحدات معالجة عصبية (NPU) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- Amazon: تُقدم Amazon مجموعة واسعة من وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) ووحدات معالجة عصبية (NPU) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- Microsoft: تُقدم Microsoft مجموعة واسعة من وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) ووحدات معالجة عصبية (NPU) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- Tesla: تُقدم Tesla مجموعة واسعة من وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) ووحدات معالجة عصبية (NPU) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- Baidu: تُقدم Baidu مجموعة واسعة من وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) ووحدات معالجة عصبية (NPU) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- Tencent: تُقدم Tencent مجموعة واسعة من وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) ووحدات معالجة عصبية (NPU) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
- Huawei: تُقدم Huawei مجموعة واسعة من وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC) ووحدات معالجة عصبية (NPU) التي تُستخدم في تطبيقات الحوسبة المتسارعة.
تُقدم هذه الشركات مجموعة متنوعة من المنتجات والخدمات في مجال الحوسبة المتسارعة، بما في ذلك:
- معالجات الرسومات (GPU)
- وحدات معالجة خاصة بالتطبيقات (ASIC)
- وحدات معالجة عصبية (NPU)
- منصات الحوسبة السحابية
- أدوات البرمجيات
- خدمات الاستشارات
موقع مفيد لك: كتاب Machine Learning with scikit-learn and Tensorflow
الفرق بين الحوسبة المتسارعة وبين الحوسبة السحابية
الحوسبة المتسارعة:
- تركز على تسريع العمليات الحسابية والمعالجة من خلال استخدام أجهزة متخصصة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) أو وحدات معالجة الشبكات العصبية (NPU).
- تُستخدم في مجالات تتطلب أداءً عالياً مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتعلم الآلة العميقة.
- توفر إمكانيات معالجة متوازية كبيرة لتحسين سرعة العمليات.
- غالباً ما تكون أكثر تكلفة من الحوسبة السحابية التقليدية.
- تتطلب خبرة تقنية متقدمة لإعدادها وإدارتها.
الحوسبة السحابية:
- تعتمد على بنية سحابية لتقديم خدمات الحوسبة والتخزين والشبكات.
- توفر إمكانية الوصول إلى الموارد الحاسوبية من أي مكان عبر الإنترنت.
- تتميز بسهولة الاستخدام وقابلية التوسع.
- تُستخدم في العديد من المجالات المختلفة مثل الأعمال التجارية والتعليم والبحث العلمي.
- غالباً ما تكون أقل تكلفة من الحوسبة المتسارعة.
الفرق الرئيسي:
- الهدف: تركز الحوسبة المتسارعة على تسريع العمليات الحسابية، بينما تركز الحوسبة السحابية على توفير إمكانية الوصول إلى الموارد الحاسوبية.
- التقنية: تستخدم الحوسبة المتسارعة أجهزة متخصصة، بينما تعتمد الحوسبة السحابية على بنية سحابية.
- التكلفة: غالباً ما تكون الحوسبة المتسارعة أكثر تكلفة من الحوسبة السحابية.
- سهولة الاستخدام: الحوسبة السحابية أسهل في الاستخدام من الحوسبة المتسارعة.
متى نستخدم كل منهما؟
- الحوسبة المتسارعة:
- عندما تحتاج إلى أداء عالٍ لمعالجة البيانات.
- عندما تعمل في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- عندما لديك خبرة تقنية متقدمة.
- الحوسبة السحابية:
- عندما تحتاج إلى إمكانية الوصول إلى الموارد الحاسوبية من أي مكان.
- عندما تبحث عن حل سهل الاستخدام وقابل للتوسع.
- عندما يكون لديك ميزانية محدودة.
مواقع مفيدة:
