تستكشف شركات رقائق متعددة طرق تقييم جديدة، وراء ذلك تغيير العوامل الوكلاء لعبء عمل وحدات المعالجة المركزية.كاتب المقال، المصدر: Wall Street Journal
تتزايد تخصصية سيناريوهات تطبيق الوكيل.
من أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي مثل Claude Code، إلى مساعدين مكتبيين قادرين على معالجة المستندات وتشغيل البرامج، وحتى المساعدين الشخصيين الذين يساعدون المستخدمين في تخطيط الرحلات وإدارة الجداول الزمنية، يبدأ الوكلاء في تحمل مهام أكثر تحديدًا.
مع توسع تطبيقات الاستخدام، تنشأ متطلبات جديدة على قوة الحوسبة الأساسية.
في هذا السياق، أطلقت Arm مؤخرًا منهجية لتقييم أداء وحدات المعالجة المركزية الموجهة للوكلاء، وتحاول من خلال اختبارات أكثر ارتباطًا بالتطبيقات الواقعية مساعدة الشركات على تقييم أداء وحدات المعالجة المركزية المختلفة في مهام الوكلاء.
هذا ليس حالة فردية. فقد قدمت AMD سابقًا إطارًا لتقييم أحمال العمل للـ CPU الخاصة بـ Agent AI، وشملت في الاختبارات تنفيذ الأدوات واسترجاع البيانات وترتيب المهام؛ كما أجرت إنتل اختبارات ذات صلة على معالجات Xeon 6، مع التركيز بشكل خاص على إنتاجية مهام Agent وكفاءة التنفيذ المتزامن.
تستكشف شركات رقائق متعددة طرق تقييم جديدة، وراء ذلك تغيير العوامل الوكلاء لعبء عمل وحدات المعالجة المركزية.
على مدار السنوات القليلة الماضية، ركزت المنافسة على قوة الحوسبة للنماذج الكبيرة حول وحدات معالجة الرسومات (GPU)، وأصبحت مؤشرات مثل سرعة توليد الرموز وكمية المعالجة معايير مهمة لتقييم أداء الاستدلال الذكي.
مع بدء وكيل تنفيذ المهام الفعلية، بالإضافة إلى استدعاء النموذج الكبير للتفكير، يحتاج أيضًا إلى الوصول إلى قاعدة البيانات، وتنفيذ التعليمات البرمجية، واستدعاء الأدوات، وكل هذه الخطوات قد تستهلك موارد CPU بكثافة.
أشار مدير هندسة حلول السحابة Arm للذكاء الاصطناعي، رافي مالهوترا، إلى مثال وكيل تطوير البرمجيات، حيث يقوم النموذج أولاً بالاستدلال وإنشاء الكود، ثم يحتاج المعالج المركزي إلى إكمال بناء الكود وترجمته واختباره، وهي عمليات قد تستهلك وقتًا طويلاً.
في هذا النوع من الحالات الاستخدامية، من المهم جدًا أن يُنهي المعالج المركزي جزءه من العمل بأسرع وقت ممكن، ليُعيد السيطرة إلى وحدة معالجة الرسومات أو وحدات التسريع الأغلى تكلفة، لتنفيذ الخطوة التالية في الأنبوب. قال رافي مالهوترا لوسائل إعلام مثل All Things D: "إذا لم يكن المعالج المركزي سريعًا بما يكفي، فستبقى وحدة معالجة الرسومات الأغلى تكلفة في حالة توقف."
الأمر أكثر تعقيدًا، حيث تختلف نقاط الاختناق في أداء الوكلاء المختلفة. فبعض المهام تُقيَّد بشكل رئيسي بسرعة استنتاج GPU، بينما تُقيَّد مهام أخرى بقدرة CPU على تنفيذ الساندبوكس أو كفاءة استرجاع البيانات. حتى نقاط الاختناق في أداء الوكيل من نفس النوع يمكن أن تتغير مع تغيير النموذج أو بيئة النشر أو المهمة المحددة.
على سبيل المثال، في تطوير البرمجيات، غالبًا ما تتطلب عملية ترجمة الكود واختباره استهلاكًا مستمرًا لمصادر CPU، لذا فإن الأداء الفردي للوكيل هو ما يُقدّم أولوية أكبر. على النقيض من ذلك، فإن العمليات الفردية في سيناريوهات مثل دعم العملاء المؤسسي أو المساعد الشخصي عادةً ما تكون قصيرة، لكنها قد تتطلب معالجة طلبات متعددة في وقت واحد، مما يفرض متطلبات أعلى على قدرة CPU على المعالجة المتزامنة.
هذه الفروق جعلت تقييم أداء CPU يركز على كفاءة تنفيذ المهام الكاملة للوكيل وأداء الأنظمة تحت أحمال عمل مختلفة.
في هذه المرة، اقترحت Arm دمج اختبارات مستوى المكون مع اختبارات الأداء الشاملة للوكيل.
في هذا السياق، تغطي اختبارات المستوى المكوني مراحل خادم الويب، قاعدة البيانات، خدمة النموذج، وتنفيذ الصندوق الرملي، بينما تُدخل اختبارات النهاية إلى النهاية معايير الوكلاء مثل SWE-bench وTerminal-Bench لتقييم الأداء في سير العمل الكامل.
بالإضافة إلى المؤشرات التقليدية مثل أداء النواة الواحدة وكمية المعالجة المتعددة النوى، تركز Arm أيضًا على عدد الوكلاء المتزامنين وكفاءة تنفيذ المهام وأداء كل رف.
أكد رافي مالهوترا أن تقييم الأداء يتطلب تحقيق توازن بين الإنتاجية ومتطلبات اتفاقية مستوى الخدمة (SLA)، ولا يمكن السعي فقط لتشغيل عدد أكبر من الوكلاء في وقت واحد.
بسبب اختلاف متطلبات السيناريوهات المختلفة، لا تنصح أرم باستخدام طريقة توزيع أوزان موحدة لجميع حالات استخدام الوكلاء، بل تدعو الشركات إلى اختيار مؤشرات التقييم المناسبة بناءً على تطبيقاتها الخاصة.
مع دخول الوكلاء تدريجيًا في عمليات الأعمال الفعلية للشركات، تصبح هذه المؤشرات الأداء مرجعًا مهمًا للشركات عند اختيار وترقية بنية تحتية للـ CPU.
يرى رافي مالهوترا أن سيناريوهات مثل تطوير البرمجيات، ودعم العملاء، وإدارة سلسلة التوريد، والمساعدات الشخصية ستكون محركات رئيسية لترقية بنية تحتية المعالجات المركزية للشركات.
قال رافي مالهوترا: "بالنسبة للشركات، فإن سيناريوهات مثل دعم العملاء وإدارة سلسلة التوريد والمساعدات الشخصية تركز أكثر على الأداء لكل رف، وتميّز معالج Arm AGI من حيث القابلية للتوسيع وكفاءة الطاقة في هذه السيناريوهات بشكل بارز."
أشار رافي مالهوترا إلى أن كلا السيناريوهين—ترقية البنية التحتية الحالية لتطبيقات الوكلاء أو تصميم وتطوير بنية تحتية جديدة—سيؤديان إلى متطلبات ترقية واضحة، ويتوقع أن يصبحا الدافع الرئيسي لنمو وانتشار معالجات Arm AGI.
بالنسبة للشركات، فإن القيمة الناتجة عن تحسين أداء وحدة المعالجة المركزية يجب أن تنعكس في النهاية على كفاءة التشغيل الفعلية والتكاليف.
تختلف أحمال العمل بين الوكلاء بشكل كبير، ولا يزال يتعين التحقق من خلال تطبيقات عملية أكثر ما إذا كانت المزايا الأداء في الاختبارات المرجعية يمكن أن تتحول فعلاً إلى تحسين في كفاءة تنفيذ المهام وانخفاض في تكاليف النشر.
إشعار المخاطر وشروط الإعفاء من المسؤولية
السوق يحمل مخاطر، ويجب التحلي بالحذر عند الاستثمار. لا يشكل هذا المقال أي اقتراح استثماري شخصي، ولا يأخذ في الاعتبار أهداف الاستثمار أو الحالة المالية أو الاحتياجات الخاصة الفردية للمستخدمين. يجب على المستخدمين تقييم ما إذا كانت أي آراء أو وجهات نظر أو استنتاجات واردة في هذا المقال تتماشى مع ظروفهم الخاصة. الاستثمار بناءً على ذلك يتحمل المستخدم المسؤولية الكاملة عنه.