منهجية معيارية لاختبار أداء NPU في الحواسب المحمولة — بنچماركات ومقاييس قابلة للمقارنة

مقدمة: لماذا نحتاج إلى منهجية معيارية لاختبار NPUs في اللابتوبات؟

مع تزايد تواجد وحدات المعالجة العصبية (NPU) في منصات الحواسب المحمولة من فئة ARM و"AI PCs"، أصبح من الضروري وجود منهجية معيارية لقياس الأداء الواقعي لهذه الوحدات. الهدف من هذه المقالة هو تقديم إطار عملي ومقاييس قابلة للمقارنة — بنچماركات، إجراءات قياس للطاقة والذاكرة، وقوائم تحقق لتقليل التباين بين الاختبارات.

الاعتماد على معايير مفتوحة مثل مبادرات MLCommons (MLPerf) لقياس inference وظهور عناصر اختبار مخصصة لأجهزة الـPC والـNPU يجعل تبنّي إطار موحّد أمراً ممكناً وواعداً.

مقاييس أساسية ومنهجية الاختبار المقترحة

1. بيئة الاختبار (Testbed)

• تعريف الجهاز قيد الاختبار (SUT): طراز اللابتوب، إصدار BIOS/firmware، إعدادات إدارة الطاقة، ونسخة نظام التشغيل.
• تعريف البرامج: runtime (ONNX Runtime / OpenVINO / Vitis / ONNX Runtime GenAI أو مزوّد تنفيذ NPU المناسب) وإصداراته، وتعريف التعريفات/Drivers المستخدمة. تأكد من تسجيل أرقام الإصدارات كاملة.
• أداة التحكّم في التحميل (LoadGen أو أداوات MLPerf Client للـAI PCs) لتوحيد سيناريوهات الاختبار.

2. المقاييس الرئيسية (Metrics)

تذكر أن بعض NPUs تُعلن عن قدرة "TOPS" كقيمة نظرية؛ هذه مفيدة للمقارنة الأولية لكنها لا تغني عن قياسات throughput الحقيقية مع نماذج عملية.

3. أحمال العمل المعيارية (Workloads)

1. رؤية حاسوبية (Vision): ResNet‑50 مع ImageNet لقياس classification وRetinaNet / YOLO لمهام الكائنات. (مراجع قواعد MLPerf تحدد إصدارات النماذج والقيود).
2. معالجة لغوية / LLMs صغيرة إلى متوسطة: Llama 2/3 (7B/70B حسب الدعم) لاختبارات الجيل والتوليد والـTTFT. المعيارية الحديثة في MLPerf تضع اختبارات LLM كمعيار لقياس أجهزة inference.
3. نماذج Edge وTiny: MobileNet، DeepSpeech، ونماذج quantized للتحقق من تكامل INT8/FP16 ونتائج الدقة.

إجراءات القياس التفصيلية وقابليّة التكرار

خطوات معيارية للاختبار

1. تهيئة النظام: تعطيل تحديثات الخلفية، تعيين خطة طاقة موثّقة، وتسجيل إعدادات BIOS/firmware.
2. تثبيت Runtimes: استخدم ONNX Runtime أو مزوّد التنفيذ الخاص بالمورد (OpenVINO، Vitis، إلخ) وسجل الإصدارات بدقة. هذه المكوّنات تؤثر على تقسيم الرسم البياني ومدى استخدام الـNPU.
3. توليد ملفات بنچمارك موحّدة: استخدم نسخ نماذج مُعدّة مسبقاً مع إعدادات الدقة (INT8/FP16/FP32) وتضمّن قاعدة بيانات الإدخال نفسها لكل اختبار.
4. قياس الطاقة: قياس استهلاك الطاقة عند الحائط (wall power) مع أدوات معتمدة (مثل أجهزة Yokogawa المدعومة في إرشادات MLPerf) ومزامنة القياس مع مرحلة الأداء في LoadGen كما تنص قواعد MLPerf للطاقة.
5. تسجيل السجلات: احتفظ بسجلات الأداء، سجلات الطاقة، وملفات التكوين (analyzer_table، power_settings) وفق بنية ملفات نتائج MLPerf لضمان القابلية للتحقق.

نصائح عملية

• اختبر في أوضاع واقعية (interactive / low‑latency) ووضعيّات أحمال طويلة المدى (sustained) لاكتشاف ثبوتية الأداء والحرارية.
• قارن بين وضعيات التنفيذ: NPU‑only, GPU‑only, hybrid (prefill على NPU + decode على iGPU) لاستخلاص أفضل سياسة تنفيذ لنموذج محدد. أطر مثل "ONNX Runtime GenAI" أو مسارات AMD وRyzen AI تدعم أوضاع هجينة لتحقيق توازن زمن/طاقة.
• وثّق دقّة المخرجات (accuracy/quality targets) عند تغيير الدقّة العددية (quantization)، لأن الانخفاض في الدقّة قد يعطي مكاسب كبيرة في الأداء لكنه يؤثر على الجودة.

خاتمة وقائمة تدقيق سريعة

اعتماد منهجية معيارية لاختبار أداء NPU في اللابتوبات يجعل المقارنات بين الأجهزة عادلة وقابلة لإعادة الإنتاج. استخدم الأدوات والمعايير المفتوحة حيث أمكن (MLPerf Client / MLPerf Inference، ONNX Runtime وملفات power الخاصة بمجموعات القياس)، سجّل كل الإعدادات، وقدّم نتائج تشمل الأداء الخام، زمن الاستجابة، استهلاك الطاقة، وتأثيرات الحرارية.

قائمة تدقيق مختصرة:

• تسجيل إصدارات OS/Drivers/Runtimes.
• استخدام نماذج ومعطيات مرجعية موحّدة.
• قياس الطاقة عند الحائط ومزامنة القياس مع فترة الأداء.
• تقديم سجلات مفصّلة وقابلة للمراجعة.

أدوات ومراجع مُوصى بها: MLPerf Client (دعم NPUs على AI PCs) وMLPerf Inference كمرجع لمجموعة الاختبارات، وأدلة قياس الطاقة من MLCommons، بالإضافة إلى ONNX Runtime ومزوّدي تنفيذ NPU الرسميين لضمان أقصى استفادة من العتاد.