آخر تحديث: 2026-06-22

توسّع التوازي البياني

التوازي البياني أكثر الطرق شيوعًا لتدريب نموذج أسرع: تُكرَّر النسخة عبر مسرّعات كثيرة، ويُعطى كل نسخة شريحة من الدُّفعة، وتُمتوسَط تدرجاتها كل خطوة. في عالم مثالي سترتفع الإنتاجية بتناسب تام مع عدد الأجهزة. لكنها لا تفعل عمليًا، لأن متوسطة التدرجات التي تُبقي النسخ متزامنة تكلّف وقتًا ينمو مع العنقود. تفصل هذه الحاسبة الإنتاجية المثالية الخطية عن الرقم الواقعي بعد تلك الخسارة، وتعرض التسريع الناتج.

المثالي مقابل الفعلي

الإنتاجية المثالية هي ما سيعطيه التوسّع التام: يسهم كل جهاز بمعدله المستقل الكامل دون عبء. والإنتاجية الفعلية هي تلك المثالية مخصومة بكفاءة توسّع — جزء واحد بين صفر وواحد يستوعب كل عيوب العمل بالتوازي. وكفاءة 0.9 تعني أن العنقود يسلّم تسعين بالمئة من الحد الأقصى النظري، فمهمة على 64 جهازًا تتصرف كأنها 57.6 جهازًا متوسّعًا تمامًا.

الصيغة

عند وجود عدد أجهزة $d$، وإنتاجية لكل جهاز $v$، وكفاءة توسّع $E$، تكون الإنتاجية المثالية $I$ والإنتاجية الفعلية $A$ والتسريع $S$ نسبةً إلى جهاز واحد

التسريع هو مجرد عدد الأجهزة محجَّمًا بالكفاءة، لأن جهازًا واحدًا يعمل عند $v$ والعنقود يعمل عند $A = d \cdot v \cdot E$.

مثال محلول

لنأخذ 64 جهازًا، يحقّق كلٌّ منها 2,000 عينة في الثانية بمفرده، بكفاءة توسّع مقيسة قدرها 0.9:

يعالج العنقود 115,200 عينة في الثانية — أي تسريع 57.6× على جهاز واحد، لا 64× التي يقتضيها التوسّع التام. والفرق البالغ نحو 13,000 عينة في الثانية هو كلفة إبقاء النسخ متزامنة.

الحدود

يكثّف النموذج كل مصادر خسارة التوسّع في رقم كفاءة واحد يوفّره المستخدم؛ وهو لا يتنبأ بذلك الرقم من عرض نطاق الوصلة البينية أو حجم النموذج أو الدُّفعة. والكفاءة نادرًا ما تكون ثابتة أيضًا — فهي تنخفض عادةً كلما أُضيفت أجهزة، لأن اختزال التدرّج الشامل ينمو بينما تبقى الحوسبة لكل جهاز ثابتة — فلا ينبغي افتراض قيمة مقيسة عند حجم عنقود ما عند حجم آخر. ويُفترَض هنا توازٍ بياني صرف؛ وتُغطَّى تبعات الدُّفعة لذلك التكرار في حاسبة حجم الدُّفعة الفعلي، ويُغطَّى العبء المتميز لتقسيم نموذج عبر مراحل أنبوبية في حاسبة فقاعة التوازي الأنبوبي.