🔦 فلش‌اَتنشن (FlashAttention): جهشی در سرعت آموزش و استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ


وقتی بحث مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مطرح می‌شود، یکی از سنگین‌ترین بخش‌های محاسباتی مکانیزم توجه (Attention) است. این بخش هم پرهزینه است و هم حافظه زیادی مصرف می‌کند، مخصوصاً زمانی که طول ورودی زیاد باشد.


🔹 در اینجا الگوریتم فلش‌اَتنشن وارد عمل می‌شود.
این الگوریتم توسط تیم «تری دائو» معرفی شد و اکنون به نسخه‌های جدید مثل FlashAttention 2 و به‌زودی 4 رسیده است.

🔑 ایده اصلی
به جای ذخیره‌سازی کل محاسبات توجه در حافظه، فلش‌اَتنشن این عملیات را بهینه‌شده در سطح GPU انجام می‌دهد:

استفاده از حافظه سریع Shared Memory به جای حافظه اصلی کندتر (HBM)
محاسبه softmax و ضرب ماتریس‌ها به صورت بلوک‌بلوک و استریمی
حذف نیاز به ذخیره‌سازی کل ماتریس توجه


⚙️ مزایا
✅ کاهش مصرف حافظه تا ۱۰ برابر در توالی‌های طولانی
✅ افزایش سرعت ۲ تا ۴ برابر نسبت به روش کلاسیک
✅ مقیاس‌پذیری عالی برای ورودی‌های بسیار بلند (ده‌ها هزار توکن)
✅ بدون خطای تقریبی؛ برخلاف روش‌های سریع‌تر دیگر، خروجی دقیق حفظ می‌شود


📊 کاربرد در صنعت
فرض کنید در یک پروژه صنعتی باید یک مدل LLM را روی گزارش‌های طولانی یا لاگ‌های حجیم سنسورها آموزش دهید.
بدون فلش‌اَتنشن حتی با کارت‌های قوی GPU هم مشکل حافظه وجود دارد. اما با این الگوریتم:
سرعت آموزش بالا می‌رود → پروژه زودتر به نتیجه می‌رسد
هزینه استفاده از GPU کاهش می‌یابد → صرفه‌جویی مالی
امکان پردازش ورودی‌های بلند فراهم می‌شود → دقت مدل بیشتر می‌شود

🚀 نسخه‌های جدید
فلش‌اَتنشن ۲ → بهینه‌شده برای کارت‌های A100 و H100
فلش‌اَتنشن ۴ → تازه معرفی‌شده، حدود ۲۲٪ سریع‌تر روی توالی‌های بلند با GPUهای Blackwell

📌 جمع‌بندی
فلش‌اَتنشن نشان می‌دهد که همیشه لازم نیست معماری مدل تغییر کند؛ گاهی تنها با بهینه‌سازی الگوریتمی و سخت‌افزاری می‌توان جهش بزرگی در سرعت و مقیاس‌پذیری ایجاد کرد. امروز این تکنیک به استاندارد صنعتی در آموزش LLMها تبدیل شده است.

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #GPU #مدل_زبان

@rss_ai_ir

🚀 اینفرنس انجین برای QWEN3-0.6B روی CUDA

🔹 موتور qwen600 یک موتور مینیمالیستی برای اینفرنس مدل QWEN3-0.6B است که با تمرکز بر کارایی و سادگی توسعه داده شده. این ابزار از بهینه‌سازی استاتیک استفاده می‌کند و بدون وابستگی به Python اجرا می‌شود؛ همین باعث می‌شود گزینه‌ای ایده‌آل برای یادگیری LLMها و CUDA باشد.

✨ ویژگی‌های کلیدی:

⚡️ سرعت بالا: ‌۸.۵٪ سریع‌تر از llama.cpp

🎯 بهینه‌شده برای کارت‌های گرافیک RTX 3050

🔧 حداقل وابستگی‌ها و پیکربندی ساده

💾 مدیریت بهینه حافظه روی GPU

🧠 پشتیبانی از حالت Reasoning برای بهبود کیفیت خروجی


📌 GitHub: github.com/yassa9/qwen600

#CUDA #LLM #QWEN #هوش_مصنوعی #GPU

@rss_ai_ir

🏭 مایکروسافت در حال ساخت قدرتمندترین دیتاسنتر هوش مصنوعی جهان — Fairwater AI در ویسکانسین

این مرکز با صدها هزار GPU NVIDIA GB200 تجهیز خواهد شد و توان پردازشی آن ۱۰ برابر سریع‌تر از قدرتمندترین ابررایانه‌ی فعلی است.

📍 جزئیات مهم:

مساحت کمپوس: حدود ۱۲۷ هکتار، شامل ۳ ساختمان با ۱۱۱هزار مترمربع (سایت سابق Foxconn)

فضای ذخیره‌سازی: طولانی به‌اندازه‌ی ۵ زمین فوتبال ⚽

خنک‌سازی: مدار بسته مایع + ۱۷۲ فن غول‌پیکر + دومین چیلر آبی بزرگ جهان 💧

شبکه: InfiniBand + Ethernet با سرعت ۸۰۰ گیگابیت بر ثانیه، توپولوژی fat-tree بدون تداخل

رَک: ۷۲ GPU GB200 مثل یک شتاب‌دهنده واحد → توان پردازش ۸۶۵هزار توکن بر ثانیه

حافظه: ۱۴ ترابایت در هر رَک، سرعت تبادل بین GPUها تا ۱.۸ ترابایت/ثانیه 🚀


🌍 در سطح جهانی، مایکروسافت Fairwater را با بیش از ۴۰۰ دیتاسنتر در ۷۰ منطقه یکپارچه می‌کند تا ده‌ها هزار GPU هم‌زمان روی یک وظیفه کار کنند.

⏳ آغاز بهره‌برداری: اوایل ۲۰۲۶
این یعنی ورود به سطحی از زیرساخت که عملاً مقیاس سیاره‌ای دارد. 🌐

#مایکروسافت #دیتاسنتر #GPU #NVIDIA #ابررایانه #هوش_مصنوعی

@rss_ai_ir

💰 هزینه‌های سرسام‌آور OpenAI در سال ۲۰۲۴ برای قدرت پردازشی (GPU Power)

طبق گزارش جدید Epoch.AI و داده‌های رسانه‌هایی چون The Information، تخمین زده می‌شود که OpenAI در سال ۲۰۲۴ حدود ۷ میلیارد دلار تنها برای توان محاسباتی خرج کرده است 😳

📊 جزئیات تخمینی هزینه‌ها:
🔹 ۲ میلیارد دلار — برای اجرای مدل‌ها در ChatGPT و API (یعنی هزینهٔ مستقیم سرویس‌دهی به کاربران).
🔹 ۴.۵ میلیارد دلار — صرف آزمایش‌ها و توسعهٔ مدل‌های جدید، از جمله پروژه‌های تحقیقاتی بزرگ.
🔹 ۴۰۰ میلیون دلار — هزینهٔ آموزش مدل GPT-4.5 (Orion)، که قرار بود همان GPT-5 باشد؛ آموزش آن بین ۹۰ تا ۱۶۵ روز طول کشید، با استفاده از ۴۰ تا ۱۰۰ هزار GPU.
  📈 بازهٔ اطمینان ۹۰٪ برای هزینهٔ آموزش: بین ۱۷۰ تا ۸۹۰ میلیون دلار.
🔹 ۸۰ میلیون دلار — برای مدل‌های سبک‌تر مانند GPT-4o / o1 / Mini و به‌روزرسانی نسخه‌های چت.

📉 پیش‌بینی برای ۲۰۲۵:
دسته‌ی آبی نمودار (توان موردنیاز برای inference) به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد، چون کاربران ChatGPT بیشتر شده‌اند و مدل‌های «تفکری» (Thinking Models) توکن‌های بیشتری تولید می‌کنند.

به بیان ساده‌تر، آیندهٔ هوش مصنوعی نه فقط در داده‌ها یا مدل‌ها، بلکه در وات و دلار رقم می‌خورد ⚡💵

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #OpenAI #GPU #AICompute #ChatGPT #Orion #GPT5 #AIeconomy

🚀 علی‌بابا با سیستم جدید Aegaeon مصرف GPU را تا ۸۲٪ کاهش داد 🤯

شرکت Alibaba از سامانه‌ی انقلابی خود به نام Aegaeon رونمایی کرد — سیستمی برای اشتراک‌گذاری هوشمند GPU که بهره‌وری در سرویس‌دهی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را تا ۸ برابر افزایش می‌دهد! ⚙️

📊 نتایج حیرت‌انگیز:

🔻 ۸۲٪ کاهش مصرف GPUهای انویدیا

💡 در آزمایش بتای سه‌ماهه در Alibaba Cloud:
از ۱٬۱۹۲ GPU به ۲۱۳ GPU برای پشتیبانی از چندین مدل تا ۷۲ میلیارد پارامتر



---

🔥 چطور کار می‌کند؟

در حالت عادی، بسیاری از GPUها در زمان سرویس‌دهی به مدل‌های «سرد» (کم‌استفاده) بلااستفاده می‌مانند —
مثلاً ۱۷.۷٪ از GPUها فقط ۱.۳۵٪ درخواست‌ها را انجام می‌دادند.

💡 علاوه براین Aegaeon این مشکل را با رویکردی جدید حل می‌کند:

یعنی GPUها می‌توانند در حین تولید پاسخ (در سطح توکن) بین مدل‌ها سوئیچ کنند،
بدون اینکه منتظر پایان پاسخ قبلی بمانند! ⚙️


---

⚡ نتیجه:

✳️هر GPU می‌تواند تا ۷ مدل را هم‌زمان پشتیبانی کند (در سیستم‌های دیگر: ۲ تا ۳ مدل)

✳️تأخیر هنگام سوئیچ بین مدل‌ها تا ۹۷٪ کاهش یافته است

✳️مدل‌های «داغ» (پُرکاربرد) در اولویت می‌مانند، مدل‌های «سرد» فقط در لحظه‌های کوتاه منابع می‌گیرند



---

🧩 ویژه برای مرحله استنتاج (Inference):

همچنین، Aegaeon بر اساس ساختار تولید توکنی طراحی شده و با زمان‌بندی دقیق بار کاری (load scheduling) بهینه شده است.

در شرایط کمبود تراشه در چین، این سیستم یک پیشرفت استراتژیک محسوب می‌شود —
یعنی GPU کمتر، ترافیک بیشتر، هزینه پایین‌تر. 💰


---

✅ مزایا:

♻️کاهش چشمگیر هزینه‌ی هر توکن
♻️افزایش بهره‌وری سخت‌افزار
♻️کاهش نیاز به خرید GPUهای جدید بدون افت عملکرد


🔗 منبع: South China Morning Post

#Alibaba #Aegaeon #AI #LLM #GPU #CloudComputing #Efficiency #Nvidia #GenerativeAI

💰 هوش مصنوعی اقتصاد آمریکا را از رکود نجات داد! 🇺🇸

طبق گزارش جدید Bank of America، اقتصاد ایالات متحده تا حد زیادی به لطف رونق سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی از رکود اقتصادی جلوگیری کرده است.

⚙️ رشد چشمگیر ساخت دیتاسنترها، تراشه‌ها و زیرساخت‌های پردازشی باعث شد علی‌رغم نرخ بالای بهره و تنش‌های جهانی، تولید ناخالص داخلی آمریکا همچنان افزایش یابد.

📈 تنها در سه‌ماهه گذشته، هزینه‌کرد در حوزه AI حدود ۱.۳٪ به GDP کشور اضافه کرده است.

این یعنی:
💡 هوش مصنوعی اکنون تبدیل به ستون اصلی اقتصاد شده است —
و آن‌قدر بزرگ و حیاتی است که دیگر نمی‌تواند شکست بخورد.

تمام صنایع، از فناوری گرفته تا انرژی و مالی، اکنون به‌طور مستقیم به AI وابسته‌اند.

@rss_ai_ir
#AI #اقتصاد #آمریکا #دیتاسنتر #GPU #رکود #هوش_مصنوعی

💰 ده سال پیش، هیچ‌کس تصور نمی‌کرد NVIDIA به باارزش‌ترین شرکت جهان تبدیل شود — اما در عصر هوش مصنوعی، تراشه‌های آن به ابزارهای حیاتی برای آموزش و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ تبدیل شده‌اند؛ درست مثل فروش بیل در دوران تب طلا ⛏️

🎯 جن‌سن هوانگ، بنیان‌گذار و مدیرعامل NVIDIA، خیلی زود نقش استراتژیک شرکتش را درک کرد.
با انفجار تقاضای هوش مصنوعی، او سریع عمل کرد:
🤝 مشارکت‌های کلیدی بست،
🧠 سرمایه‌گذاری سنگین روی تحقیق و توسعه انجام داد،
🏭 و ظرفیت تولید را از طریق TSMC گسترش داد تا پاسخگوی نیاز جهانی باشد.

در حالی که رقبایی مانند AMD هم از موج AI سود برده‌اند، هیچ‌کدام نتوانسته‌اند به سلطه‌ی NVIDIA نزدیک شوند.

📘 داستان NVIDIA بدون شک به عنوان یکی از فصل‌های تعیین‌کننده در تاریخ فناوری ثبت خواهد شد،
و جن‌سن هوانگ به عنوان مدیری که انقلاب هوش مصنوعی را پیش‌بینی کرد و شرکتش را در مرکز آن قرار داد، در تاریخ ماندگار خواهد شد.

📡 @rss_ai_ir
#NVIDIA #JensenHuang #هوش_مصنوعی #AI #LLM #GPU #TechHistory

🏗️ ورود گوگل به رقابت مستقیم با انویدیا با TPUv7

گوگل در حال تبدیل TPUv7 به یک رقیب واقعی برای پلتفرم‌های انویدیا است؛ آن‌هم نه فقط در داخل دیتاسنترهای خود، بلکه با فروش کلاسترهای عظیم TPUv7 به مشتریان خارجی.
در همین مسیر، شرکت Anthropic سفارش عددی باورنکردنی ثبت کرده: حدود یک میلیون TPUv7 برای آموزش مدل‌های آیندهٔ Claude.

🔹 چرا TPUv7 یک ضربهٔ جدی به سلطهٔ انویدیا است؟
اینکه TPUv7 از نظر توان خام به سری GB200/GB300 نزدیک شده، اما مزیت اصلی در هزینهٔ کل مالکیت (TCO) است؛ چون گوگل و Broadcom کل زنجیرهٔ تولید—from چیپ تا شبکه—را کنترل می‌کنند و مجبور به خرید پلتفرم‌های آمادهٔ انویدیا نیستند.

💰 استراتژی Anthropic چیست؟

حدود ۴۰۰ هزار TPUv7 را به‌صورت سخت‌افزار واقعی برای دیتاسنترهای خود می‌خرد

حدود ۶۰۰ هزار TPUv7 را از Google Cloud اجاره می‌کند

بار ریسک را بین زیرساخت شخصی و گوگل توزیع می‌کند

با حجم خرید عظیم، قیمت GPU را در سایر قراردادهایش تحت فشار قرار می‌دهد


🧮 اهمیت FLOPs واقعی
در مدل‌های بزرگ، FLOPs تئوری مهم نیست؛ فقط FLOPs مؤثر اهمیت دارد.
همچنین TPUv7 با هسته‌های بهینه‌شده، حدود ۲ برابر FLOPs مؤثر ارزان‌تر نسبت به Nvidia GB300 NVL72 ارائه می‌دهد.

🔗 برتری شبکه‌ای
قدرت واقعی TPUv7 در معماری شبکهٔ ICI 3D-torus است:

ارتباط مستقیم بین چیپ‌ها

استفاده از سوییچ‌های نوری

امکان مونتاژ شفافِ کلاسترهای بسیار بزرگ


و مهم‌تر اینکه گوگل در حال ارائهٔ پشتیبانی بومی PyTorch برای TPU است؛
یعنی دیگر نیازی نیست مدل‌ها برای JAX بازنویسی شوند.

📌 نتیجهٔ این ترکیب چیست؟
همکاری گوگل و Anthropic با نزدیک به یک میلیون TPUv7 سقف قیمتی جدیدی برای بازار تعیین می‌کند و عملاً مانع از حفظ حاشیهٔ سود بالای انویدیا خواهد شد.
گام بعدی گوگل می‌تواند باز کردن XLA و runtime باشد؛
مسیر مستقیم برای تبدیل TPU به یک پلتفرم گسترده و در دسترس برای همهٔ جهان.

#هوش_مصنوعی #TPUv7 #گوگل #Anthropic #دیتاسنتر #GPU #Nvidia #AI
@rss_ai_ir 🚀

⚡️ یک منبع فوق‌العاده برای درک عمیق اجرای موازی روی GPU

اگر می‌خواهید بفهمید پردازنده‌ گرافیکی واقعاً چطور کار می‌کند، مستندات NVIDIA PTX بهترین نقطه شروع است. این سند مدل اجرای سطح‌پایین GPU را توضیح می‌دهد:

♻️معماری اجرای دستورها

♻️سلسله‌مراتب Thread ،Block و Warp

♻️نحوه مدیریت رجیسترها

♻️انواع حافظه‌ در GPU و شیوه دسترسی به آن‌ها


♻️بدون شناخت این مفاهیم، نوشتن کدهای پرفورمنس بالا با CUDA بسیار دشوار می‌شود.
♻️این منبع به شما کمک می‌کند بفهمید چرا کرنل‌های GPU گاهی رفتار غیرمنتظره دارند و چطور باید کد را برای بیشترین سرعت و بازده بهینه کرد.

📘 لینک مستندات:
https://docs.nvidia.com/cuda/parallel-thread-execution

@rss_ai_ir
#GPU 🚀 #NVIDIA #CUDA #HighPerformanceComputing