منصة Azure السحابية من مايكروسوفت نشرت أسرع نتائج تدريب الذكاء الاصطناعي على أكبر نطاق مُبلغ عنه، بفضل تعزيز التعاون مع Nvidia. وقد تم الإعلان عن هذا الإنجاز في 18 مارس 2025، ويركز على أداء قياسي في معايير MLPerf Training v4.1، وهي المعيار المستقل المعترف به عالميًا لقياس أداء أجهزة التعلم الآلي.
التكوين وراء النتائج: 512 وحدة معالجة رسومية Nvidia H200 تعمل بالتوازي، وتقدم تحسينًا في الأداء بنسبة 28% مقارنة بالإعدادات السابقة المبنية على وحدات معالجة رسومية H100.
ما الذي تُظهره المعايير الفعلية
في المعايير السابقة لعام 2023، أظهرت Azure أنها تستطيع تدريب نموذج GPT-3 بـ 175 مليار معلمة على 10,752 وحدة معالجة رسومية H100 في حوالي 4 دقائق. ويبني التكوين الجديد القائم على وحدات H200 على هذه الأساسيات مع أداء أفضل بشكل ملحوظ لكل وحدة معالجة رسومية، مما يقلل من كمية الأجهزة المطلوبة للوصول إلى سرعات تدريب مماثلة.
البنية الكاملة وراء هذه النتائج تتجاوز مجرد استبدال وحدات معالجة الرسومات الأحدث. أشارت مايكروسوفت إلى ابتكارات متكاملة عبر الأجهزة والشبكات والبرمجيات. يستخدم الإعداد شبكة Nvidia Quantum InfiniBand، التي تتعامل مع متطلبات نقل البيانات الضخمة بين وحدات معالجة الرسومات أثناء التدريب الموزع. كما يدمج خدمات Nvidia الدقيقة إلى جانب خدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Azure، بما في ذلك منصة AI Foundry.
من يستخدم هذا بالفعل وما الذي سيأتي بعد ذلك
Black Forest Labs، الشركة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي و المعروفة بنماذجها التوليدية للصور، تستخدم بالفعل خوادم Azure الافتراضية GB200 الجديدة لمشاريعها.
تغطي تشكيلة وحدات معالجة الرسومات (GPU) الداعمة لهذه القدرات عدة أجيال. تقدم Azure حاليًا تكوينات مبنية حول وحدات معالجة الرسومات من سلسلة H200 وH100 وGB200. وفي وقت لاحق من عام 2025، تخطط مايكروسوفت لدمج وحدات معالجة الرسومات Blackwell Ultra من Nvidia، والتي صُممت خصيصًا لتعزيز الأداء في مهام الذكاء الاصطناعي المنطقية ومتعددة الوسائط.