Lakhasly

لا تجتذب وحدات معالجة الرسوم اهتمام اللاعبين والمُنقِّبين عن العملات المشفرة فحسب، بل يتزايد الاقبال على استخدام المعالجة المتوازية أيضًا من أجل تسريع وتيرة البحث العلمي.
ديفيد ماثيوس

أمضت إيفان شنايدر، عالمة الفيزياء الفلكية في جامعة برنستون بولاية نيوجيرسي، فترة دراستها للحصول على درجة الدكتوراة في تسخير شريحة، من شأنها أن تُحْدِث ثورة في معالجة البيانات العلمية، لاسيما في وحدة معالجة الرسوم (GPU).
فلقد دخلت وحدات معالجة الرسوم في تحدٍّ مع وحدة المعالجة المركزية (CPU)، التي هي بمنزلة العمود الفقري التقليدي للحوسبة ، وذلك على مدى العقد الماضي، أو نحو ذلك؛ من أجل الهيمنة على العمليات الحسابية الكثيفة.ونتيجة لذلك، فإن الشرائح التي صُممت في الأساس بغرض تحسين ألعاب الفيديو تُستخدم الآن لتشغيل كل شيء، بدءًا من الواقع الافتراضي، إلى السيارات ذاتية القيادة، والعملات المشفرة.
الجدير بالذكر أنه من بين أقوى 100 عنقود حوسبة فائقة في العالَم، يشتمل 20 منها حاليًّا على وحدات معالجة الرسوم من «نفيديا»NVIDIA ، إحدى الشركات الرائدة في صناعة الشرائح. وهذا يشمل أسرع حاسوب في العالم، وهو عنقود "ساميت" Summit في "مختبر أوك ريدج الوطني"، التابع لوزارة الطاقة الأمريكية في ولاية تينيسي، الذي يقتني أكثر من 27 ألف وحدة من وحدات معالجة الرسوم.
تقول شنايدر إن تشغيل النماذج الفيزيائية الفلكية على وحدات معالجة الرسوم "جعلني أكتشف جانبًا جديدًا من عملي، لم يكن ليتأتى لي الوصول إليه، لو أنني لم أفعل ذلك". ومن خلال إعادة صياغة شفرتها؛ لتشغيلها على أجهزة حاسوب فائقة، تعتمد على وحدات معالجة الرسوم، بدلاً من تلك التي تركِّز على وحدات المعالجة المركزية، استطاعت أن تحاكي مناطق في المجرة بوضوح يصل إلى عشرة أمثال المعتاد. وتوضح قائلة إنه قد ترتب على هذه الزيادة في درجة الوضوح، عمل النموذج بأكمله على نحو مختلف الآن؛ ما يقدم تصورات جديدة حول سلوك الغازات عند مشارف المجرّات، على سبيل المثال.
وببساطة، يمكن لوحدات معالجة الرسوم أن تؤدي حسابات أكثر بكثير في الوقت ذاته، مقارنة بوحدات المعالجة المركزية، على الرغم من أن هذه المهام يجب أن تكون أساسية وبسيطة نسبيًّا، كتحديد اللون الذي يجب أن يعرضه كل "بِكْسِل" أثناء لعبة فيديو. وبالمقارنة، يمكن لوحدات المعالجة المركزية أن توفر المزيد من القدرة الحوسبية، بما يتناسب مع كل مهمة، ولكن عليها معالجة كلٍّ منها على حدة. ومن ثم، فإن وحدات معالجة الرسوم لديها القدرة على التسريع الهائل لوتيرة النماذج العلمية، التي يمكن تقسيمها إلى الكثير من المهام المتطابِقة، وهي طريقة تُعرف باسم "المعالجة المتوازية".
لا توجد قواعد صارمة بشأن أنواع الحسابات التي يمكن أن تزيد من سرعتها وحدات معالجة الرسوم، ولكن يتفق أنصارها على أن تلك الوحدات تعمل على نحو أفضل عند تطبيقها على المشكلات التي تتضمن الكثير من الأشياء – كالذرات مثلًا - والتي يمكن نمذجتها في الوقت ذاته. وقد انتشر استخدام هذه التقنية، لا سيما في مجالات، مثل الديناميكيا الجزيئية، والفيزياء الفلكية، وتعلُّم الآلة.
وعلى سبيل المثال، تصمِّم شنايدر نماذج للمجرّات، عن طريق تجزئتها إلى ملايين من المناطق المتمايزة، ثم تقسيم العمل الخاص بمحاكاة كل منها بين الأنوية المتعددة لوحدات معالجة الرسوم، وهي الوحدات التي تنفِّذ فعليًّا العمليات الحسابية. وفي حين أن وحدات المعالجة المركزية عادةً ما تمتلك عشرات الأنوية على أقصى تقدير – وقد ازداد العدد، حيث إن هذه الوحدات ذاتها أصبحت أكثر تناظرًا - يمكن أن تحتوي وحدات معالجة الرسوم على آلاف الأنوية. وتوضح شنايدر الفرق قائلة إنه في حين أن نواة كل وحدة معالَجة مركزية يمكن أن تعمل على نحو مستقل في مهمة مختلفة، فإن أنوية وحدة معالجة الرسوم تشبه القوى العاملة، التي عليها أداء عمليات متماثلة. والنتيجة يمكن أن تكوّن تسارعًا هائلًا في الحوسبة العلمية، مما يجعل المشكلات المستعصية في السابق قابلة للحل. ولكن لتحقيق هذه المزايا، سيحتاج الباحثون، على الأرجح، إلى الاستثمار في بعض الأجهزة، أو الحوسبة السحابية، فضلًا عن إعادة هندسة برمجياتهم