Michael Johnsonعندما يتباطأ تدريب نموذج، قد يكون السبب خارج وحدة معالجة الرسوميات (GPU): في الشبكة أو وحدة التخزين أو مجدول المهام أو مكوّن آخر تعتمد عليه مهمة الحوسبة. في 22 أكتوبر 2026، قدّمت NVIDIA منصة Minerva، وهي منصة لعمليات الذكاء الاصطناعي (AIOps) تربط بيانات القياس عن بُعد للبنية التحتية ببيانات أحمال عمل الذكاء الاصطناعي قيد التنفيذ. وتعرضها الشركة أداةً لتعزيز توافر مصانع الذكاء الاصطناعي التابعة لها وإنتاجيتها.
تجمع Minerva الإشارات من وحدات معالجة الرسوميات ومعدات الشبكات وأنظمة التخزين ومجدولات المهام وأحمال العمل. ثم تنشئ المنصة رسمًا بيانيًا ديناميكيًا للعلاقات بين المكوّنات والمهام. ووفقًا لوصف NVIDIA، يساعد هذا السياق على تتبع أثر شذوذ في الأجهزة على مهمة تدريب محددة، وعلى دمج الأحداث المرتبطة في حادثة واحدة ذات سبب جذري محتمل. وتحلل المنصة مليارات نقاط بيانات القياس عن بُعد في الساعة، وهي سمة للنظام وفقًا لما أعلنته NVIDIA.
ما الذي يتغير في تحليل الحوادث
من المشكلات المعتادة في مراقبة العناقيد الكبيرة أن أدوات الحوسبة والشبكات والعمليات تعرض بياناتها كلٌّ على حدة. وتحاول Minerva ربط هذه الطبقات: إذ يمكن النظر إلى خلل في واجهة الشبكة إلى جانب حالة وحدة معالجة الرسوميات وأداء المهمة التي تستخدم ذلك المسار. والهدف العملي هو تقصير الوقت اللازم للانتقال من مجموعة الإشارات إلى تحديد موضع الاختناق.
تضم المنصة مساعدًا مدمجًا يعمل بالذكاء الاصطناعي للإجابة عن الأسئلة باللغة الطبيعية، كما تتصل بأدوات الوكلاء الخارجية. ويمكن للمشغّل استكشاف حالة العنقود استنادًا إلى بيانات القياس عن بُعد الآنية والحصول على توصيات لمعالجة المشكلات. وتصف NVIDIA خيارًا ينفّذ فيه الموظف الإصلاح يدويًا، إلى جانب إمكانية ربط الأتمتة عبر واجهة برمجة التطبيقات للبنية التحتية والأنظمة الخارجية.
يفصل ذلك، من منظور التشغيل، بين التشخيص واتخاذ الإجراء. فقد تساعد مطابقة الإشارات على تحديد المكان الذي ينبغي البحث فيه عن السبب بسرعة أكبر، بينما يظل التغيير التلقائي للبنية التحتية قرارًا مستقلًا للفريق. وعند التطبيق، من المفيد تحديد التوصيات التي يُسمح بتنفيذها تلقائيًا مسبقًا، وتلك التي تتطلب موافقة، والمكان الذي تُسجّل فيه النتائج. وهذا استنتاج عملي من الفصل الذي تصفه NVIDIA بين التوصيات والإصلاح اليدوي والأتمتة المرتبطة.
من يمكنه استخدام المنصة
أفادت NVIDIA بأن IREN تستخدم Minerva بالفعل، وأن ثماني مؤسسات أخرى، منها IBM وLambda وTesla، تخطط لنشرها. ووفقًا للشركة، ستوفر Dell Technologies وLenovo وSupermicro منصة Minerva ضمن مجموعات حلولها لمصانع الذكاء الاصطناعي. ويسرد الإعلان عمليات نشر قائمة وأخرى مخططًا لها، لكنه لا يتضمن قياسات مقارنة مستقلة لأثر المنصة على المشغّلين.
تسرد صفحة المنتج لدى NVIDIA خيارات النشر، بدءًا من جمع بيانات القياس عن بُعد وإرسالها إلى أدوات خارجية مثل Grafana، وصولًا إلى منصة متكاملة لعمليات الذكاء الاصطناعي. كما تصف الوثائق جمع الإشارات من مكوّنات مختلفة والتكامل مع أدوات التشغيل. وقبل تقييم المنتج، ينبغي للفريق مقارنة قائمة مصادر البيانات المدعومة ببنيته التحتية، والتحقق من مدى تغطية بيانات القياس عن بُعد، وتسجيل مؤشرات الأساس: توافر العنقود، وساعات وحدات معالجة الرسوميات المهدرة، ووقت التشخيص والتعافي.
تستهدف Minerva المؤسسات التي تضطر إلى تحليل الحوادث عند تقاطع الحوسبة والشبكات ومهام الذكاء الاصطناعي. ويتمثل معناها التطبيقي في جمع هذه الإشارات ضمن سياق موحّد؛ ويمكن تقييم فائدتها لعنقود معين بمدى نجاح النظام في تحديد أسباب الأعطال الفعلية وتقليص وقت التعافي.