معجم الذكاء الاصطناعي

خدمات AWS

AWS Services

خدمات Amazon Web Services السحابية.

منصة Google Cloud

GCP

منصة الحوسبة السحابية الشاملة من Google.

منصة Microsoft Azure

Azure

منصة الحوسبة السحابية الشاملة من Microsoft.

خدمة SageMaker

AWS SageMaker

خدمة بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي.

منصة Vertex AI

Vertex AI

منصة التعلم الآلي المتكاملة من Google للتدريب والنشر.

خدمة مايكروسوفت للتعلم الآلي

Azure Machine Learning

خدمة متكاملة من مايكروسوفت لإدارة وتدريب نماذج التعلم الآلي.

الدوال اللامادية

Serverless Computing

حوسبة بدون خادم خاص يتم إدارة الموارد تلقائياً.

التخزين السحابي

Cloud Storage

تخزين البيانات والملفات في بيئة السحابة.

التوسيع التلقائي

Auto Scaling

توسيع الموارد التلقائي حسب حمل العمل المتغير.

أداة Terraform

Terraform

أداة لإنشاء وإدارة البنية التحتية ككود.

أداة Ansible

Ansible

أداة لأتمتة إعداد وإدارة البنية التحتية.

خرائط Helm

Helm Charts

حزم لإدارة ونشر تطبيقات Kubernetes.

موازن الحمل السحابي

Cloud Load Balancer

موازن حمل سحابي لتوزيع الطلبات على الخوادم.

شبكة توصيل المحتوى

Content Delivery Network

شبكة توصيل محتوى لتقليل زمن استجابة المستخدم.

الشبكات السحابية

Cloud Networking

إدارة الشبكات والاتصالات في البيئات السحابية.

المعالجة المتوازية

Parallel Processing

تنفيذ عدة عمليات حسابية في آن واحد عبر معالجات أو أنوية تأسيسية، لرفع الإنتاجية الكلية بموازاة العمل على أجزاء مستقلة.

خط المعالجة

Processing Pipeline

سلسلة مراحل متتابعة تعالج البيانات بتسلسلٍ منظم، حيث يُغذى خرج كل مرحلة مدخل المرحلة التالية، ويضبط مسار المعالجة الكامل.

الذاكرة الموزعة

Distributed Memory

ذاكرة موزعة على عدة عقد حوسبة تتبادل البيانات عبر شبكة، فيتجاوز الجميع حدود ذاكرة عقدة واحدة مع تكاليف اتصال.

توزيع العمل

Work Distribution

توزيع مهام الحساب على العمال المتاحين بتقسيم معلوم للعمل وتنسيق النتائج، لتقليص الزمن الكلي واستغلال الموارد.

المزامنة الحسابية

Compute Synchronization

تنظيم تزامن العمليات الحسابية بين المعالجات بآليات مزامنة وفهم لتبعيات البيانات، فيُضمن ترتيب التنفيذ وصحة النتائج المشتركة.

معدل الساعة

Clock Rate

تردد نبضة الساعة التي تنظم تنفيذ العمليات في المعالج، ويرفع معدل التعليمات لكل وحدة زمن مع تكاليف الطاقة والحرارة.

التبريد النشط

Active Cooling

تبريد نشط للمعالجات أو المسرعات بمراوح أو مضخات سائلة لطرد الحرارة المتولدة، وحماية الأجهزة والحفاظ على الأداء المستدام.

قابلية التوسع

Scalability

قابلية النظام للتمدد في الإنتاجية أو الحجم بزيادة الموارد دون إعادة تصميم، مع استمرار كفاءة مقبولة عند الأحمال المتزايدة.

المترجم المتخصص

Specialized Compiler

مترجم متخصص لأكواد نماذج التعلم العميق يضبط النوى والأوامر ويعيد ترتيب العمليات للأجهزة المحددة، فيرفع سرعة التنفيذ.

وحدة معالجة عصبية

NPU

معالجة عصبية متخصصة تسرع حسابات الشبكات العصبية بأوضاع موترية وعمليات منخفضة الدقة، فتُركَّز بها مهام الذكاء الاصطناعي على الجهاز.

ذاكرة النطاق العالي

High-Bandwidth Memory

ذاكرة عالية النطاق قريبة من المعالجات توفر عرض نطاق ضخم بجوار المعالجات، تراجع للبيانات الكبيرة مثل معاملات النماذج الضخمة.

الترابط عالي السرعة

High-Speed Interconnect

ترابط سريع بين عقد الحوسبة كالشبكات الجبرية، فيمنع وحدة معالجة تبادل البيانات مع أخرى بزمن تأخر منخفض وعرض نطاق عالٍ للتدريب الكبير.

حوسبة الدقة المختلطة

Mixed-Precision Compute

حوسبة تخلط دقات التمثيل الرقمي (كخف 16-17 وخف 8-8) في نفس الحساب، فتسارع التدريب والاستدلال مع محافظة المقبولة على الجودة.

النواة الموترية

Tensor Core

وحدة حسابية خاصة في المسرعات تنفذ عمليات مصفوفات بضرب سريع مصممة خصيصًا للتعلم العميق، وهي أساس أسرع المسرعات.

ذاكرة المسرع

Accelerator Memory

الذاكرة المرتبطة بمعالج المسرع (كعرض النطاق وHRRAM) والخاصة بتخزين الأوزان والتنشيطات أثناء التشغيل، وتحدد أقصى حجم للنموذج.

معدل نقل الذاكرة

Memory Bandwidth

عرض النطاق الترددي لنقل البيانات بين الذاكرة والمعالج، ويحدد سرعة تمرير الأوزان والبيانات وقت التدريب والاستدلال، وغالبًا عائق الأداء.

كفاءة الطاقة

Energy Efficiency

نسبة الجهد أو الطاقة المستغلة لكل عملية حسابية منجزة، وهي محور الجدوى الاقتصادية والاستدامة البيئية لنظم الذكاء الاصطناعي.

الاستدلال على الجهاز

On-Device Inference

تشغيل النموذج على الجهاز نفسه بدل السحابة، فيقل التأخير التحميل الخصوصية والتكلفة، مع استفادة من محركات الأجهزة المحلية القادرة.

النموذج المصغر

Tiny Model

نموذج مصغر بمعاملات حد أدنى يعمل ضمن ذاكرة الجهاز وقدرته، فتُجلب جودة الذكاء الاصطناعي للأجهزة المحدودة الموارد والطاقة.

إدارة الطاقة

Energy Management

إدارة استهلاك الطاقة في أجهزة الحوسبة بتوزيع الحِمل وخفض التردد في أوقات الخمول وضبط السكون، وهو البعد الجوهري للأجهزة المحمولة.

الذاكرة المحدودة

Memory-Constrained Inference

الاستدلال تحت قيد ذاكرة ضيقة قديمة: تقليل الأوزان وتقسيم الحساب وتفصيل وتسلسل، فيشتغل النموذج مما لا يتسع للذاكرة كاملة.

التحديث عبر الهواء

Over-the-Air Model Update

تحديث أوتوماتيكي للنماذج على الأجهزة عبر الشبكة لاسلكيًا، بتسليم إصدارات جديدة آمنة وتأكيدات ومراجعات تحدد بيت النسخة المحدثة.

تقسيم الاستدلال

Split Inference

تقسيم تشغيل النموذج بين جهاز وسحابة أو عقدتان تقطع المراحل، فيؤدّى الجزء الثقيل عند الطرف القوي والجزء الخفيف محليًا، موازنًا بين الخصوصية والأداء.

التعلم على الجهاز

On-Device Learning

تعلم النموذج على الجهاز ذاته من بيانات الاستخدام المحلي، فيتخصص للمستخدم خصوصًا ويبقى داخل بيئته دون نقل بيانات حساسة للسحابة.

الحوسبة غير المتصلة

Offline AI

تشغيل ميزات ذكاء اصطناعي دون اتصال بالشبكة اعتمادًا على نماذج محمولة ومعالجة محلية، فيعمل الجهاز في الطائرة والمناطق النائية وتقوم الخصوصية.