جهاز

وحدة معالجة الرسوميات

وحدة معالجة رسوميات تُستخدم في الحوسبة المتوازية، لتسريع مهام مثل مقارنات الجينوم.
26 مقالات ذات صلة

الوصف

وحدة معالجة الرسوميات (GPU) هي معالج متخصص صُمم في الأصل لتسريع عرض الصور والرسوميات. على عكس وحدة المعالجة المركزية (CPU)، التي تحتوي على عدد قليل من النوى القوية المحسّنة للمهام التسلسلية، تحتوي وحدة معالجة الرسوميات على آلاف النوى الأصغر التي يمكنها تنفيذ العديد من العمليات الحسابية البسيطة في وقت واحد. وهذا يجعل وحدات معالجة الرسوميات مناسبة بشكل استثنائي للأحمال المتوازية، مثل ضرب المصفوفات، التي تُعد أساسية في الحوسبة العلمية، والتعلم الآلي، وتحليل البيانات.

التاريخ

ظهرت أول وحدات معالجة الرسوميات في أواخر التسعينيات لأغراض الألعاب والرسوميات. وفي منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، أدرك الباحثون إمكاناتها في الحوسبة العامة، مما أدى إلى تطوير برمجة وحدات معالجة الرسوميات للأغراض العامة (GPGPU). وقد قدمت شركة NVIDIA تقنية CUDA في عام 2007، مما جعلها في متناول جمهور أوسع.

كيف يعمل

تستخدم وحدات معالجة الرسوميات بنية تعليمات واحدة وبيانات متعددة (SIMD): حيث تنفذ العديد من النوى نفس العملية على أجزاء مختلفة من البيانات في نفس الوقت. وهذا مثالي لمهام مثل مقارنة آلاف التسلسلات الجينومية، حيث تكون كل مقارنة مستقلة. في الحوسبة الحديثة، تُبرمج وحدات معالجة الرسوميات باستخدام أطر عمل مثل CUDA (من NVIDIA) أو OpenCL، والتي تسمح للمطورين بكتابة تعليمات برمجية تعمل على النوى المتوازية لوحدة معالجة الرسوميات. كما أن التسلسل الهرمي للذاكرة في وحدة معالجة الرسوميات مُحسَّن لتحقيق نطاق ترددي عالٍ، مما يتيح نقلًا سريعًا لمجموعات البيانات الكبيرة.

في التطبيق

تُستخدم وحدات معالجة الرسوميات في المحاكاة العلمية، وتدريب التعلم العميق، والديناميكا الجزيئية، والمعلوماتية الحيوية — على سبيل المثال، تسريع دراسات الارتباط على مستوى الجينوم والتنبؤ ببنية البروتين. كما أنها ضرورية لعرض الرسوميات في ألعاب الفيديو والواقع الافتراضي.

حقيقة طريفة

تعتمد أسرع الحواسيب العملاقة في العالم اليوم على وحدات معالجة الرسوميات لمعظم قوتها الحاسوبية؛ فعلى سبيل المثال، يستخدم الحاسوب العملاق Fugaku معالجات ARM، لكن العديد من الحواسيب الأخرى مثل Summit وSierra تستخدم وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA لتحقيق أداء على مستوى الإكسافلوب.

Concept graph →

مقالات ذات صلة · 26

FPGA يحوّل التلسكوب الراديوي إلى كاميرا لحظية
التلسكوب الراديوي المكوّن من آلاف الهوائيات يشبه أذنًا عملاقة تسمع السماء بأكملها في آنٍ واحد. لكن الأذن لا تستطيع رسم صورة: يجب ضرب الإشارات القادمة من كل زوج من الهوائيات، وفي مصفوفة من عشرة آلاف عنصر، يصل عدد الأزواج إلى خمسين مليونًا. المرابط التقليدي يفعل ذلك تمامًا، ويزداد تعقيده كمربع عدد الهوائيات.
حاسوب كمومي يغيّر برنامجه أثناء الطيران: بنية TIDE
يشبه الحاسوب الكمومي أوركسترا، حيث كل آلة هي كيوبت (بت كمومي يمكن أن يكون في تراكب من الحالات)، وقائد الأوركسترا هو المعالج المتحكم. يجب على القائد ليس فقط ضبط الإيقاع، بل أيضًا تغيير النوتة في الوقت المناسب إذا عزف العازف المنفرد بشكل غير متوقع. في السابق، كان هذا شبه مستحيل: أي تغيير في البرنامج قد يخل بالتوقيت الدقيق للعمليات الجارية، وينهار التجربة الكمومية.
الدماغ كمتنبئ: نظرة جديدة إلى الدوائر العصبية
الدماغ لا يكتفي بالاستجابة للعالم، بل يظل يخمّن ما الذي سيحدث في اللحظة التالية. يُعرف هذا المبدأ بالترميز التنبؤي: تقارن الخلايا العصبية التوقعات بالواقع وتحدّث الصورة الداخلية عند حدوث خطأ. لكن كيف يمكن لنظام معقد كهذا أن يُبنى في النسيج الحي للقشرة الدماغية، ظل غير واضح. مؤلفو الدراسة الجديدة مدّوا جسرًا بين الرياضيات والبيولوجيا.
14 ثانية لنسج نجم: العودة إلى التركيب المباشر
14 ثانية. هذا هو الوقت الذي يحتاجه الكود الجديد لنسج الطيف الكامل لنجم، من الأشعة فوق البنفسجية إلى الأشعة تحت الحمراء القريبة. هذا الطيف ليس مجرد قوس قزح، بل لوحة مفصلة من آلاف خطوط الامتصاص المظلمة، كل منها تركته ذرة معينة في الغلاف الجوي للنجم.
كيفية تعبئة مليون درجة لونية في صندوق صغير
في المشهد ثلاثي الأبعاد، كل نقطة تشبه قطعة حلوى يتغير لونها تبعاً لزاوية الرؤية. ولوصف تلاعب الألوان هذا، يُخزّن لكل نقطة عشرات الأعداد — دالة رياضية خاصة ابتكرها جوزيف فورييه. وتمتلئ الذاكرة بسرعة. الطريقة الجديدة تُجمّع قطع الحلوى ذات السلوك اللوني المتشابه: بدلاً من تذكّر الظل الدقيق لكل منها، يُحفظ اللون المتوسط مع تصحيح بسيط.
تعلم الآلة2026-07-142 دarXiv:2607.12382سريع
gradCSCG: كيف يبني الخوارزمية خريطة الغرفة محاكياً الطفل وخلايا الدماغ
الطفل، وهو يستكشف شقة غير مألوفة، يزحف من شيء إلى آخر ويتذكر ما يراه من كل زاوية. هكذا يبني الدماغ خريطة ذهنية — نموذجاً داخلياً للفضاء. خوارزمية gradCSCG تعمل بالمبدأ نفسه: تستقبل بثاً من الكاميرا وترسم مخطط المكان بنفسها، معتمدة فقط على تغير الصور. في السابق، كانت الآلات تحتاج إلى تلميحات — مثل كائنات محددة مسبقاً في الصور. أما الطريقة الجديدة فتستغني عنها.
الضوء العكسي: كيف يزيد الاتجاه من سعة الألياف البصرية
تنقل الألياف البصرية البيانات عبر ضوء بألوان مختلفة. تنطلق هذه الأشعة بسرعة تقارب سرعة الضوء. عادةً، تسير جميع الإشارات في اتجاه واحد، مما يسبب تدافعًا وتداخلات — مثل أوركسترا حيث يحاول كل موسيقي أن يعلو صوته على الآخرين. اقترح المهندسون قلب إحدى القنوات وتوجيهها عكس البقية، كأنهم أضافوا لحنًا يعزف في الاتجاه المقابل فصار الصوت أنقى.
كيف نجعل الكاميرا ترى أسرع وأوفر؟ معالجة فيديو عصبية الشكل على شريحة
أنظمة الرؤية الآلية الحديثة تكتسب استقلالية متزايدة: تمكن المهندسون من تنفيذ خوارزمية التعرف على الأنماط مباشرة على شريحة مصغرة، مما يلغي حاجة الكاميرا إلى إرسال البيانات إلى حاسوب ضخم. يشبه مبدأ العمل استراتيجية تلسكوب يبحث عن كواكب خارجية: بدلاً من المسح السلبي لكامل مجال الرؤية، تركز الكاميرا بشكل انتقائي على الأجسام المهمة — الأهداف المتحركة، والحدود، والوجوه.
كيف يعيد الماسح الضوئي بناء الحجم من الظلال: من تدفقات الحرارة لفورييه إلى التصوير الطبي
لا تُنتج أجهزة التصوير المقطعي صورًا جاهزة مباشرة. مبدأ عملها هو جمع العديد من "الظلال"، أي إسقاطات البنية الداخلية، من زوايا مختلفة أو باستخدام إشارات فيزيائية متنوعة. ثم تقوم الخوارزميات الرياضية بإعادة بناء صورة ثلاثية الأبعاد من هذه الإسقاطات.
فقدان الذاكرة اللغوية في الشبكات العصبية: كيف ينقذ الإسقاط المتدرج الموحد النماذج متعددة اللغات
شبكة عصبية كبيرة، مثل Whisper، التي تتقن مئات اللغات، تشبه النموذج القياسي في فيزياء الجسيمات الأولية — نظامًا متناسقًا حيث كل شيء في توازن دقيق. ولكن بمجرد البدء في تدريبها على لغة نادرة، ينهار هذا التوازن: تتحول اللغة المستهدفة إلى ثقب أسود — منطقة تجذب بلا هوادة جميع موارد التدريب.
مكثف ضوئي يتعلم رسم الأرقام
الشبكات العصبية التوليدية التي تنشئ الصور تعتمد عادةً على العشوائية الرقمية. لكن مجموعة من الباحثين بنت نظامًا تولد فيه العشوائية ليس في الكود، بل في تجويف بصري صغير يحتوي على صبغة عضوية. داخل التجويف، يتفاعل الضوء وجزيئات الصبغة بقوة لدرجة أنهما يشكلان بولاريتونات — جسيمات هجينة نصف موجية.
الذاكرة ليست في عدد الخلايا بل في ترتيبها
الإنسان الذي يبحث عن مفاتيحه يسترجع في ذهنه الأماكن التي قد تكون فيها. أما الطائر الذي خبأ مئات البذور في شقوق خلال الخريف، فيسترجعها شتاءً دون خطأ. كيف يستوعب الدماغ كل هذه العناوين إذا كانت أعداد الخلايا العصبية متقاربة لدى الجميع؟ وجد الجواب في الهندسة. ألقى الباحثون نظرة داخل الحُصين لدى طائرين: قرقف أسود التاج (يخبئ الطعام) وزيبرا فينش (لا يخبئ).
شبكة عصبية تتعلم قراءة الجزيئات من بصمة الكربون
كل ذرة كربون في الجزيء تحمل جواز سفر — طاقة إلكتروناتها الأعمق التي تستقر في مداراتها. هذه الطاقة تستجيب بحساسية للجيران: يظهر أكسجين أو رابطة مزدوجة — ويتغير الرقم في الجواز. الكيميائيون يقيسون هذه الطاقات منذ زمن باستخدام الأشعة السينية، لكن حساب كل جزيء جديد يستغرق ساعات من وقت الحاسوب.
بصريات2026-04-241 دarXiv:2604.22660سريع
ضوء بدلًا من الأسلاك: شريحة فوتونية تحسب أسرع
الحاسوب العادي يدفع الكهرباء عبر مسارات نحاسية، وكل عملية هي طابور: أولًا واحدة ثم أخرى. أما الضوء فيعرف طريقة مختلفة. في حزمة واحدة يمكن خلط عشرات الإشارات دون أن تتعارض، مثل أصوات مختلفة في جوقة تُسمع في آن واحد لكن كلٌّ منها يُسمع بوضوح. الشريحة الجديدة FieldCore تستخدم خمسة من هذه "الأصوات" دفعة واحدة. الأول: لون الحزمة؛ فالأطوال الموجية المختلفة تحمل بيانات مختلفة.
حاسوب كمومي يسرّع الرؤية
يحبس الحاسوب الكمومي الذرات في مصائد ضوئية، مثل كرات في حفر صغيرة. لقراءة النتيجة، يجب تصوير كل ذرة وتحديد ما إذا كانت متوهجة أم لا. سابقًا، كان تحليل هذه الصور يستغرق وقتًا طويلًا لدرجة أن الحاسوب كان يظل خاملًا. الآن، صنع المهندسون لوحة خاصة تنظر إلى الصورة وتحدد مواقع الذرات فورًا.
بصريات2026-02-211 دarXiv:2602.18778سريع
رقاقة بصرية صغيرة تفرز الصور دون تدريب
الضوء الذي يمر عبر تموجات سطح الماء يرسم أنماطًا راقصة على قاع المسبح. استخدم المهندسون فكرة مشابهة لجعل الضوء يحسب. فقد صنعوا صفيحة صغيرة ذات تضاريس متموجة — كل نتوء وانخفاض يحرف الأشعة بطريقته الخاصة. عندما تسقط صورة على هذا السطح، يتجمع الضوء المار عبره في نقاط مختلفة خلفه. السطوع في كل نقطة هو الإجابة: أي رقم أو عنصر كان في الصورة.
الضوء يتعلم العد
يجري الضوء عبر متاهة من المرايا ومقسمات الأشعة، لكنه في نهاية المسار لا يكتفي بالوميض على الكاشف، بل يغيّر نفسه. في الحاسوب الفوتوني الجديد، أُضيفت وحدات غير خطية إلى الدوائر الخطية المألوفة، وأصبح بإمكان الضوء تنفيذ أي عملية كمومية، وليس جزءًا منها فقط. في السابق، كانت الأجهزة الكمومية البصرية تشبه بيانو لا يمكن العزف عليه إلا بالمفاتيح البيضاء.
كيف نعلّم الشبكة العصبية قراءة الكتب المدرسية
تتواصل البروتينات داخل الخلية مثل الناس في مدينة ضخمة: بعضها ينقل الإشارات، وبعضها يثبّط، وبعضها الآخر مجرد جار. ترى الشبكة العصبية الرسومية خريطة هذه الروابط – من المتصل بمن – لكنها بالنسبة لها مجرد خطوط. لا تعرف أن بروتين DDR1 مهم لبقاء الخلايا السرطانية، وأن جاره قد يكون مفتاحًا لدواء.
تلسكوب راديوي من 32 هوائيًا يصطاد النجوم النابضة
في مرصد غوري بيدانور الراديوي الهندي، 32 هوائيًا تشبه أجهزة تلفاز ضخمة تصغي إلى السماء. تلتقط الموجات الراديوية الصادرة عن النجوم النابضة — نجوم ميتة تدور بسرعة جنونية وتومض مثل المنارات. سابقًا، كانت الإشارات القادمة من هذه الهوائيات تُعالج ببطء وبشكل غير مريح. الآن، جمع المهندسون خط معالجة جديدًا: يستقبل البيانات الخام، ينظفها من التشويش، ويخزنها في أرشيفات مرتبة.
شبكة عصبية تجمع الجسيمات من الشظايا
في مصادم الهادرونات الكبير، تصطدم البروتونات ببعضها البعض مثل شاحنتين محملتين بالقصاصات الملونة. تتطاير الشظايا — عشرات الجسيمات الجديدة — في كل الاتجاهات. يسجل الكاشف آثارها، ثم يبدأ العمل الرئيسي: تجميع صورة كاملة للاصطدام من هذه الآثار. في السابق، كانت هذه المهمة تُنجز بواسطة مجموعة قواعد وضعها الفيزيائيون. كان كل نوع من الجسيمات يُعالج على حدة، وفق قوانينه الخاصة.
مساعد كمومي للبروتينات
داخل كل خلية تجري تفاعلات كيميائية باستمرار، وكأنها مطبخ صغير حيث تعمل البروتينات كطهاة تحضّر المواد الضرورية. لكن رؤية كيف يطبخ الطاهي بالضبط تعوقها حشود الجزيئات الأخرى حوله.
بصريات2026-01-171 دarXiv:2601.11857سريع
خلية عصبية من الضوء والحركة
النبضة الضوئية في الألياف البصرية تشبه طلقة مسدس البدء: قصيرة وحادة، لا يمكن الخلط بينها وبين الصمت. هذه هي النبضات التي يُصدرها الخلية العصبية الاصطناعية الجديدة، المبنية على شريحة سيليكون. وهي مصنوعة من بلورة فوسفيد الغاليوم — وهي مادة قادرة على الاهتزاز ونقل الضوء في آن واحد.
بصريات2026-01-041 دarXiv:2601.01399سريع
الضوء يحسب في أربعة أبعاد
الكمبيوتر العادي يرى العالم مسطحًا: الأعداد بالنسبة له مجرد نقاط على خط. لكن الصورة الملونة أو المشهد ثلاثي الأبعاد يتطلب أكثر من ذلك — أربعة أعداد تصف الموضع والدوران معًا. تسمى هذه المجموعات الرباعية بالكواتيرنيونات (quaternions)، وحتى الآن كانت الإلكترونيات تتعامل معها بشكل غير مباشر، بتفكيكها إلى أجزاء ثم إعادة تجميعها. الرقاقة الجديدة تغير النهج.
بوابات غير هيرميتية: ثمن التسارع الوهمي
في عام 2019، طرح مجموعة من المنظرين سؤالًا بسيطًا: ماذا يحدث إذا أُدمج في حاسوب كمومي عادي عنصر واحد غير قابل للعكس، أي بوابة "تلتهم" الاحتمال قليلًا؟ كان الجواب قاسيًا. أي بوابة من هذا القبيل، مهما كانت ضعيفة، تحوّل الآلة فورًا إلى جهاز قادر على حل مسائل من الصنف PostBQP = PP. هذا هو الصنف الذي يتضمن مسائل لا يمكن حلها في زمن معقول حتى على حاسوب كمومي.
منسج زجاجي للضوء: دقة 99.7% عبر 24 خيطًا كموميًا
مقياس حاسوب كمومي يشبه نسج شبكة من الضوء: كل خيط يرتجف من أنفاس الحرارة، مهددًا بتمزيق النمط الذي بالكاد يتشكل. لقد تنبأ ريتشارد فاينمان وديفيد دويتش بأن الفوتونات هي كيوبتات مثالية، لكنها بحاجة إلى مسرح: دارة قابلة للبرمجة تتلاعب بعشرات الأنماط.
كيف نجعل الحاسوب الخارق يعمل دون اختناقات
الحاسوب الخارق الذي يحاكي سلوك البلازما الليزرية يشبه مطبخًا يطبخ فيه مئات الطهاة طبقًا واحدًا. إذا احتشد عشرة أشخاص حول موقد واحد ولم يقف أحد بجانب الآخر، تتوقف العمل. وكذلك في الحسابات: تتجمع جسيمات البلازما في مناطق معينة من الفضاء، تاركة مناطق أخرى شبه فارغة. المعالجات التي حصلت على المناطق "الساخنة" تعمل بأقصى جهد، بينما تنتظر البقية.