Neural processing unit (NPU)

1. وحدة المعالجة العصبية (NPU)

وحدة المعالجة العصبية (NPU)، وتُعرف أيضاً باسم وحدة المعالجة الذكية (IPU)، هي نوع من المعالجات المتخصصة المصممة لتسريع مهام التعلم الآلي، وخاصةً تلك المتعلقة بالشبكات العصبية. تختلف وحدات المعالجة العصبية عن وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) في بنيتها وهدفها، مما يجعلها أكثر كفاءة في التعامل مع أنواع معينة من الحسابات. هذا المقال يقدم شرحاً مفصلاً لوحدات المعالجة العصبية، بما في ذلك تاريخها، وبنيتها، وكيفية عملها، وتطبيقاتها، ومستقبلها، مع التركيز على أهميتها المتزايدة في مجالات مثل الخيارات الثنائية والتحليل المالي.

التاريخ والتطور

بدأ تطوير وحدات المعالجة العصبية في أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، مع تزايد الاهتمام بالشبكات العصبية العميقة. في البداية، تم تنفيذ الشبكات العصبية على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. ومع ذلك، أظهرت هذه المعالجات قيوداً في التعامل مع التعقيد المتزايد للشبكات العصبية، خاصةً من حيث السرعة واستهلاك الطاقة.

**وحدات المعالجة المركزية (CPU):** مصممة للمهام العامة، وتفتقر إلى التوازي اللازم لتسريع الشبكات العصبية.
**وحدات معالجة الرسومات (GPU):** توفر توازياً أكبر، لكنها لا تزال غير مُحسّنة لعمليات الضرب والمجموع المكثفة التي تتطلبها الشبكات العصبية.

نتيجة لذلك، بدأت الشركات والمؤسسات البحثية في تطوير معالجات متخصصة مصممة خصيصاً لتسريع مهام التعلم الآلي. من أوائل الشركات التي دخلت هذا المجال كانت الشركات الناشئة مثل Graphcore و Cerebras Systems، بالإضافة إلى الشركات الكبيرة مثل Intel و NVIDIA و Apple.

بنية وحدة المعالجة العصبية

تتميز وحدات المعالجة العصبية ببنيتها المختلفة عن وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. بدلاً من التركيز على تنفيذ التعليمات المتسلسلة (كما هو الحال في وحدات المعالجة المركزية) أو معالجة الرسومات المتوازية (كما هو الحال في وحدات معالجة الرسومات)، تركز وحدات المعالجة العصبية على محاكاة بنية ووظيفة الدماغ البشري.

**التوازي الهائل:** تحتوي وحدات المعالجة العصبية على عدد كبير من وحدات المعالجة الصغيرة، مما يسمح لها بإجراء العديد من العمليات الحسابية في وقت واحد.
**الذاكرة الموزعة:** غالباً ما تستخدم وحدات المعالجة العصبية ذاكرة موزعة، حيث يتم تخزين البيانات بالقرب من وحدات المعالجة التي تحتاج إليها.
**الدقة المنخفضة:** تستخدم وحدات المعالجة العصبية غالباً دقة حسابية منخفضة (مثل 8 بت أو 16 بت) لتقليل استهلاك الطاقة وزيادة السرعة.
**التركيز على الضرب والمجموع:** تم تصميم وحدات المعالجة العصبية خصيصاً لتسريع عمليات الضرب والمجموع، وهي العمليات الأساسية في الشبكات العصبية.

مقارنة بين وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة العصبية
المعالج	البنية	التطبيقات الرئيسية		وحدات المعالجة المركزية (CPU)	معالجة متسلسلة	مهام عامة، تشغيل نظام التشغيل، تطبيقات سطح المكتب		وحدات معالجة الرسومات (GPU)	معالجة متوازية	الرسومات، الألعاب، التعلم الآلي (تدريب محدود)		وحدات المعالجة العصبية (NPU)	توازي هائل، ذاكرة موزعة	التعلم الآلي (تدريب واستنتاج)، الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية

كيفية عمل وحدة المعالجة العصبية

تعمل وحدات المعالجة العصبية عن طريق محاكاة بنية ووظيفة الدماغ البشري. تستخدم هذه الوحدات شبكة من العقد المترابطة (تشبه الخلايا العصبية) لمعالجة المعلومات.

**الاستقبال:** تتلقى العقد إشارات من عقد أخرى.
**المعالجة:** تقوم العقد بمعالجة الإشارات باستخدام عمليات رياضية بسيطة.
**الإرسال:** ترسل العقد إشارات إلى عقد أخرى.

يتم تدريب الشبكة العصبية عن طريق تعديل قوة الاتصالات بين العقد. عندما تتعرض الشبكة لبيانات جديدة، فإنها تقوم بتعديل هذه الاتصالات لتعلم كيفية معالجة البيانات بشكل أفضل.

تطبيقات وحدات المعالجة العصبية

تُستخدم وحدات المعالجة العصبية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:

**الرؤية الحاسوبية:** التعرف على الصور، اكتشاف الكائنات، تحليل الفيديو.
**معالجة اللغة الطبيعية:** فهم اللغة البشرية، ترجمة اللغة، توليد النص.
**الروبوتات:** التحكم في الروبوتات، الملاحة، التفاعل مع البيئة.
**القيادة الذاتية:** معالجة بيانات المستشعرات، اتخاذ القرارات، التحكم في السيارة.
**التحليل المالي:** التنبؤ بالأسواق المالية، اكتشاف الاحتيال، إدارة المخاطر.
**الخيارات الثنائية:** تحليل الاتجاهات، توقع حركة الأسعار، تطوير استراتيجيات تداول آلية.

1. 1. وحدات المعالجة العصبية والخيارات الثنائية

تعتبر وحدات المعالجة العصبية أداة قوية لتحسين أداء استراتيجيات الخيارات الثنائية. يمكن استخدامها لتحليل كميات كبيرة من بيانات السوق، وتحديد الأنماط الخفية، والتنبؤ بحركة الأسعار بدقة أكبر.

**تحليل البيانات التاريخية:** يمكن لوحدات المعالجة العصبية تحليل البيانات التاريخية للأسعار وحجم التداول لتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد تكون مفيدة في التداول.
**التعرف على الأنماط:** يمكن لوحدات المعالجة العصبية التعرف على الأنماط المعقدة في بيانات السوق التي قد لا تكون واضحة للبشر. على سبيل المثال، يمكنها التعرف على أنماط شموع Candlestick التي تشير إلى انعكاس محتمل في الاتجاه.
**التنبؤ بحركة الأسعار:** يمكن لوحدات المعالجة العصبية استخدام البيانات التاريخية والأنماط المحددة للتنبؤ بحركة الأسعار المستقبلية.
**تطوير استراتيجيات تداول آلية:** يمكن استخدام وحدات المعالجة العصبية لتطوير استراتيجيات تداول آلية يمكنها تنفيذ الصفقات تلقائياً بناءً على تحليل البيانات.

يمكن لوحدات المعالجة العصبية تحسين أداء استراتيجيات الخيارات الثنائية المختلفة، مثل:

**استراتيجية المتوسط المتحرك:** يمكن لوحدات المعالجة العصبية تحسين دقة المتوسط المتحرك عن طريق التكيف مع ظروف السوق المتغيرة.
**استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI):** يمكن لوحدات المعالجة العصبية تحسين دقة مؤشر القوة النسبية عن طريق تحديد نقاط التشبع الشرائي والبيعي بشكل أكثر دقة.
**استراتيجية MACD:** يمكن لوحدات المعالجة العصبية تحسين دقة MACD عن طريق تحديد تقاطعات الإشارة بشكل أكثر دقة.
**استراتيجيات تقلبات السوق:** تحليل تقلبات السوق وتوقعها باستخدام الشبكات العصبية.
**استراتيجيات حجم التداول:** استخدام تحليل حجم التداول مع الشبكات العصبية لتأكيد قوة الاتجاهات.
**استراتيجيات الاختراق:** تحديد نقاط الاختراق المحتملة للمستويات الرئيسية.
**استراتيجيات الانعكاس:** توقع الانعكاسات المحتملة في الاتجاه.
**استراتيجيات التداول بناءً على الأخبار:** تحليل الأخبار المالية وتأثيرها على الأسعار.
**استراتيجيات التداول اللحظي (Scalping):** تنفيذ صفقات سريعة بناءً على تحليل دقيق للبيانات.
**استراتيجيات مارتينجال:** إدارة المخاطر باستخدام استراتيجية مارتينجال مع تعديلات آلية.

مستقبل وحدات المعالجة العصبية

من المتوقع أن تلعب وحدات المعالجة العصبية دوراً متزايد الأهمية في المستقبل، خاصةً مع تزايد كمية البيانات المتاحة وتزايد تعقيد تطبيقات التعلم الآلي.

**زيادة الأداء:** من المتوقع أن تستمر وحدات المعالجة العصبية في التحسن من حيث السرعة والكفاءة.
**تكامل أعمق:** من المتوقع أن يتم دمج وحدات المعالجة العصبية بشكل أعمق في الأجهزة المختلفة، مثل الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والسيارات ذاتية القيادة.
**تطبيقات جديدة:** من المتوقع أن تظهر تطبيقات جديدة لوحدات المعالجة العصبية في مجالات مثل الرعاية الصحية والطاقة والتعليم.
**الحوسبة الطرفية:** ستلعب وحدات المعالجة العصبية دوراً حاسماً في تمكين الحوسبة الطرفية، حيث يتم معالجة البيانات بالقرب من مصدرها بدلاً من إرسالها إلى السحابة.

الخلاصة

وحدات المعالجة العصبية هي تقنية واعدة لديها القدرة على إحداث ثورة في مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك الخيارات الثنائية. من خلال توفير أداء فائق وكفاءة عالية، يمكن لوحدات المعالجة العصبية تمكيننا من معالجة كميات كبيرة من البيانات وتحليلها بدقة أكبر، واتخاذ قرارات أفضل. مع استمرار تطور هذه التقنية، من المتوقع أن نرى المزيد من التطبيقات المبتكرة التي ستغير الطريقة التي نعيش ونعمل بها.

انظر أيضاً

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين