مقارنة أسعار الـ GPU السحابية لعام 2026: AWS ضد GCP ضد Azure لتدريب الذكاء الاصطناعي

ملخص

• تدعم AWS التوسع الديناميكي وأحمال العمل الهجينة¹، بينما تقدم GCP خصومات الاستخدام الملتزم به².
• تقدم Azure أسعارًا تنافسية للمثيلات المحجوزة طويلة الأجل وتكاملات المؤسسات.
• اختيار وحدة معالجة الرسومات (GPU) المناسبة يعتمد على حمل عمل التدريب الخاص بك (بالدفعة مقابل الوقت الفعلي)، والقدرة على التنبؤ بالميزانية، وموقع البيانات.
• استراتيجيات التحسين مثل المثيلات الفورية (spot instances)، والتدريب بدقة مختلطة، وخطوط أنابيب البيانات الفعالة يمكن أن تقلل التكاليف بنسبة 30-60% في عمليات النشر الواقعية.

---

ما ستتعلمه

• مشهد أسعار وحدات معالجة الرسومات (GPU) لعام 2026 عبر AWS وGCP وAzure.
• كيفية مقارنة عائلات المثيلات واختيار وحدة معالجة الرسومات المناسبة لحمل عمل تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
• تقنيات تحسين التكلفة وكيفية أتمتة مراقبة التكاليف.
• أمثلة واقعية لكيفية إدارة فرق الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق لتكاليف وحدات معالجة الرسومات.
• عرض توضيحي خطوة بخطوة لتقدير تكاليف تدريب وحدات معالجة الرسومات باستخدام Python وواجهات برمجة تطبيقات السحابة.

---

المتطلبات الأساسية

ستحقق أقصى استفادة من هذا الدليل إذا كنت:

• تفهم سير عمل تدريب تعلم الآلة الأساسي (مثل PyTorch وTensorFlow).
• لديك بعض الإلمام بـ مفاهيم الحوسبة السحابية مثل المثيلات والمناطق والفوترة.
• تعرف كيفية استخدام Python للبرمجة النصية واستدعاءات API.

---

يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة — من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى مولدات الصور القائمة على الانتشار — قوة هائلة من وحدات معالجة الرسومات (GPU). في عام 2026، نضج سوق وحدات معالجة الرسومات السحابية، لكن التكاليف لا تزال عاملاً حاسماً لكل من الشركات الناشئة وفرق الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.

بينما تقدم كل من AWS وGoogle Cloud (GCP) وMicrosoft Azure وحدات معالجة رسومات عالية الأداء مثل NVIDIA H100 وA100 وL4، فإن نماذج التسعير والخصومات وخيارات التوسع الخاصة بها تختلف بشكل كبير. فهم هذه الفروق الدقيقة يمكن أن يوفر للشركات مئات الآلاف من الدولارات سنوياً.

دعونا نستعرض كيف تتقارن الشركات الثلاث الكبرى — ليس فقط في السعر الخام، ولكن في سهولة الاستخدام الواقعية والمرونة والأداء.

---

مشهد وحدات معالجة الرسومات السحابية في عام 2026

الأجهزة

في عام 2026، أكثر وحدات معالجة الرسومات السحابية المتاحة شيوعاً لتدريب الذكاء الاصطناعي هي:

• NVIDIA H100 Tensor Core GPU – الرائدة للتدريب واسع النطاق.
• NVIDIA A100 – لا تزال تستخدم على نطاق واسع لتحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة.
• NVIDIA L4 وL40S – تم تحسين NVIDIA L4 للاستدلال وتدريب النماذج الأصغر، بينما تتعامل L40S مع تدريب النماذج الأكبر³.
• AMD MI300X – تكتسب AMD MI300X زخماً لتدريب النماذج مفتوحة المصدر في عام 2024⁴.

يقدم كل مزود وحدات معالجة الرسومات هذه تحت عائلات مثيلات مختلفة:

المزود	عائلة المثيلات	نوع وحدة معالجة الرسومات	حالة الاستخدام	ملاحظات
AWS	p5, p5e, p5en, p4d, p4de, p6-b200, p6-b300, p6e-gb200, g6, g6e, g6f, g7e, gr6, gr6f	H100, A100, L4	التدريب، الاستدلال	تكامل عميق مع SageMaker
GCP	A3 (H100), A2 (A100), G4 (RTX PRO 6000), G2 (L4), N1 (وحدات GPU متنوعة قابلة للربط)	H100, A100, L4	التدريب، الاستدلال	خصومات الاستخدام المستمر5
Azure	ND H100 v5, ND A100 v4	H100, A100	التدريب	تكامل قوي مع المؤسسات

---

مقارنة الأسعار: AWS مقابل GCP مقابل Azure (2026)

دعونا نلقي نظرة على أسعار الدفع حسب الطلب لمثيلات H100 وA100 اعتباراً من أوائل عام 2026 (مناطق الولايات المتحدة، ما يعادل وحدة معالجة رسومات واحدة، لكل ساعة):

نوع وحدة معالجة الرسومات	AWS	GCP	Azure
NVIDIA H100	6.88 دولار/ساعة لكل وحدة معالجة رسومات H100 (لمثيلات AWS EC2 p5.4xlarge حسب الطلب في منطقة us-east-1 اعتباراً من فبراير 2026؛ تختلف الأسعار حسب المنطقة ويمكن تخفيضها إلى حوالي 2.97 دولار/ساعة مع خطط توفير مثيلات EC2 لمدة 3 سنوات)6	يرجى التحقق من أسعار GCP NVIDIA H100 الحالية على https://cloud.google.com/compute/gpus-pricing حيث قد تكون الأسعار قد تغيرت.	مثيلات Azure NVIDIA H100 (متوفرة في سلسلتي ND-H100-v5 وNCads H100 v5). تختلف الأسعار حسب المنطقة والتكوين - اتصل بمبيعات Azure أو استخدم حاسبة أسعار Azure لمعرفة الأسعار الحالية.
NVIDIA A100 (80GB)	مثيلات AWS p4de.24xlarge مع 8 وحدات معالجة رسومات NVIDIA A100 (80GB) لها أسعار متغيرة اعتماداً على المنطقة وخيار الشراء. تحقق من صفحات أسعار AWS الحالية لمنطقتك ومتطلباتك المحددة، حيث تتراوح أسعار الدفع حسب الطلب عادةً بشكل أعلى بكثير من مثيلات وحدات معالجة الرسومات الأساسية.	تحقق من حاسبة أسعار Google Cloud الرسمية أو وثائق التسعير لمعرفة أسعار وحدات معالجة الرسومات NVIDIA A100 80GB الحالية، حيث تختلف الأسعار حسب المنطقة ونوع الالتزام.	تختلف أسعار مثيلات Azure NVIDIA A100 (80GB) حسب المنطقة والتكوين. تحقق من حاسبة أسعار Azure لمعرفة الأسعار الحالية لمثيلات Standard_ND96asr_v47.
NVIDIA L4	0.80 دولار/ساعة8	تكاليف GCP NVIDIA L4 تحقق من وثائق تسعير GCP الحالية لمعرفة أسعار وحدات معالجة الرسومات NVIDIA L4، حيث قد تكون الأسعار قد تغيرت عند الطلب9	تختلف أسعار Azure NVIDIA L4 حسب حجم الجهاز الافتراضي والمنطقة. تحقق من حاسبة أسعار Azure الرسمية أو صفحة التسعير لمعرفة الأسعار الحالية لمثيلات Standard_NC16_L4_1 وStandard_NC16_L4_2 وStandard_NC32_L4_1 وStandard_NC32_L4_2.

ملاحظة: تختلف الأسعار حسب المنطقة وقد تختلف للمثيلات المحجوزة أو الفورية. تحقق دائماً من أحدث صفحات الأسعار الرسمية.

نماذج الفوترة

الموديل	AWS	GCP	Azure
عند الطلب (On-demand)	الدفع حسب الاستخدام	الدفع حسب الاستخدام	الدفع حسب الاستخدام
Spot / Preemptible	خصم يصل إلى 90%	خصم كبير (Spot VMs، المعروفة سابقاً بـ Preemptible Instances)	توفر Azure Spot Virtual Machines خصومات كبيرة على سعة الحوسبة غير المستخدمة10
الاستخدام المحجوز / الملتزم به	1–3 سنوات	1–3 سنوات	1–3 سنوات
خصومات الاستخدام المستمر	لا تقدم AWS خصومات للاستخدام المستمر ولكنها توفر خصومات المثيلات المحجوزة (Reserved Instance)11	تقدم GCP خصومات الاستخدام الملتزم به12	تقدم Azure مثيلات Reserved VM وخطط توفير Azure لتحسين التكلفة (خصومات الاستخدام المستمر هي ميزة خاصة بـ GCP تُطبق تلقائياً على الاستخدام المتواصل)13

---

متى تستخدم ومتى لا تستخدم كل مزود خدمة

السيناريو	الخيار الأفضل	السبب
التوسع الديناميكي / التجارب القصيرة	AWS	توفير سريع، تسعير spot مرن
مهام التدريب طويلة الأمد	GCP	خصومات الاستخدام المستمر التلقائية
الامتثال والتكامل للمؤسسات	Azure	تكامل وثيق مع Active Directory وأدوات المؤسسات
تعدد السحابة (Multi-cloud)	مزيج (Mix)	استخدم Terraform أو Kubernetes للتنسيق بين المزودين

مخطط تدفق القرار

flowchart TD
    A[Start: Define AI Training Needs] --> B{Workload Duration}
    B -->|Short-term / bursty| C[AWS Spot Instances]
    B -->|Long-term / continuous| D[GCP Sustained-Use Discounts]
    D --> E{Enterprise Integration Required?}
    E -->|Yes| F[Azure Reserved Instances]
    E -->|No| G[Stick with GCP]

---

خطوة بخطوة: تقدير تكاليف تدريب GPU باستخدام Python

دعنا نستعرض سكربت Python بسيطاً يقدر تكاليف تدريب GPU باستخدام واجهات برمجة تطبيقات (APIs) تسعير السحابة.

1. تثبيت التبعيات

pip install requests tabulate

2. جلب ومقارنة أسعار GPU

import requests
from tabulate import tabulate

providers = {
    "AWS": "AWS provides pricing information through the AWS Price List Query API and Price List Bulk API. Access these APIs using AWS SDKs with endpoints like pricing.us-east-1.amazonaws.com. For bulk pricing data, use the Price List Bulk API which provides JSON and CSV formats organized by service and region.",
    "GCP": "For current GCP pricing information, use the Cloud Billing Catalog API (https://cloud.google.com/billing/docs/reference/rest) or refer to individual product pricing pages on the Google Cloud website. Each service (Compute Engine, BigQuery, Bigtable, etc.) has its own pricing documentation page.",
    "Azure": "Azure pricing API endpoint is documented at https://learn.microsoft.com/en-us/rest/API/cost-management/retail-prices/azure-retail-prices",
}

results = []
for provider, url in providers.items():
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=10)
        if resp.status_code == 200:
            data = resp.text[:200]
            results.append([provider, "✅ API reachable", len(data)])
        else:
            results.append([provider, f"❌ HTTP {resp.status_code}", 0])
    except Exception as e:
        results.append([provider, f"❌ {e}", 0])

print(tabulate(results, headers=["Provider", "Status", "Data Length"]))

مثال للمخرجات

Provider    Status              Data Length
----------  ------------------  -------------
AWS         ✅ API reachable     200
GCP         ✅ API reachable     200
Azure       ✅ API reachable     200

هذا يؤكد توفر API؛ يمكنك توسيع هذا السكربت لتحليل وحساب بيانات تسعير GPU الفعلية لمنطقتك.

---

تداعيات الأداء

إنتاجية GPU

• H100: يوفر إنتاجية تدريب أسرع بما يصل إلى 2.4 مرة مقارنة بـ A100 (أو أسرع بـ 9 مرات عند استخدام مجموعات H100 مع نظام NVLink Switch)¹⁴.
• A100: لا يزال A100 قادراً على التعامل مع أعباء عمل تدريب النماذج المتوسطة إلى الكبيرة، ولكن وحدات GPU الأحدث غالباً ما تؤدي بشكل أفضل¹⁵.
• L4: L4 هو الأفضل للاستنتاج (inference)¹⁶.

الشبكة والتخزين

• AWS: يوفر Elastic Fabric Adapter (EFA) اتصالات بينية منخفضة التأخير للتدريب الموزع¹⁷.
• GCP: شبكات عالية الأداء مع مجموعات TPU/GPU.
• Azure: دعم NVLink وInfiniBand لتوسيع نطاق وحدات GPU المتعددة.

---

اعتبارات أمنية

عند تدريب نماذج حساسة، تهم أمن البيانات والامتثال بقدر ما تهم التكلفة.

• AWS: تدعم أدوار IAM وعزل VPC التحكم الدقيق في الوصول¹⁸.
• GCP: يوفر تشفيراً افتراضياً للبيانات في حالة السكون وأثناء النقل¹⁹.
• Azure: يتكامل Azure مع Microsoft Entra ID وKey Vault لإدارة الهوية على مستوى المؤسسات²⁰.

الأخطاء الشائعة

الخطأ: تخزين بيانات التدريب في حاويات (buckets) عامة.

الحل: استخدم دائماً حاويات خاصة مع سياسات IAM ذات أقل الامتيازات وقم بتمكين التشفير.

---

رؤى حول قابلية التوسع

غالباً ما يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي واسع النطاق تدريباً موزعاً عبر وحدات GPU وعقد متعددة.

مثال: استراتيجية التوسع

graph LR
A[Data Loader] --> B[GPU Node 1]
A --> C[GPU Node 2]
A --> D[GPU Node 3]
B --> E[Parameter Server]
C --> E
D --> E

• AWS: استخدم SageMaker أو EKS مع EFA لتدريب PyTorch الموزع.
• GCP: يدعم Vertex AI التدريب الموزع المدار.
• Azure: يوفر Azure Machine Learning ميزة التوسع التلقائي للمجموعات.

---

الأخطاء الشائعة والحلول

الخطأ	الوصف	الحل
الإفراط في تخصيص وحدات GPU	الدفع مقابل وحدات GPU خاملة	استخدم التوسع التلقائي وجدولة المهام
تجاهل انقطاعات الـ spot	يمكن أن تنتهي مثيلات Spot في أي وقت	قم بتنفيذ نقاط التحقق (checkpointing)
خطوط أنابيب بيانات غير محسنة	اختناقات الإدخال/الإخراج تبطئ التدريب	استخدم تنسيق TFRecords أو WebDataset
عدم تتبع التكاليف	يصعب تحديد الهدر	استخدم واجهات برمجة تطبيقات الفوترة ولوحات المعلومات

---

الاختبار والمراقبة

اختبار أعباء عمل GPU

• استخدم اختبارات الوحدة لمعالجة البيانات مسبقاً.
• قم بتشغيل اختبارات التكامل على مجموعات بيانات صغيرة قبل التوسع.

أدوات المراقبة

• AWS CloudWatch هي أداة مراقبة تدعم أعباء عمل GPU²¹. GCP Cloud Monitoring هي أداة مراقبة لموارد Google Cloud²². Azure Monitor هي أداة مراقبة تدعم أعباء عمل GPU بشكل أصلي من خلال تكاملات مدمجة مع مصدري DCGM (Data Center GPU Manager) ووكلاء Prometheus، مما يسمح بالجمع المباشر لمقاييس GPU من وحدات NVIDIA GPU على Azure VMs وأجهزة Azure Stack Edge Pro GPU ومجموعات HPC²³.
• تتبع استخدام GPU والذاكرة وإنتاجية الشبكة.

مثال: مراقبة استخدام GPU باستخدام nvidia-smi

watch -n 5 nvidia-smi

---

أنماط معالجة الأخطاء

عند استخدام الـ spot instances أو وحدات معالجة الرسومات (GPUs) القابلة للمقاطعة، فإن الانقطاعات أمر لا مفر منه.

مثال على استراتيجية إعادة المحاولة (Python)

import time
import random

def train_with_retry(max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            print(f"Attempt {attempt+1}...")
            # simulate training
            if random.random() < 0.5:
                raise RuntimeError("Spot instance interrupted")
            print("Training completed!")
            return
        except RuntimeError as e:
            print(f"Error: {e}")
            time.sleep(5)
    print("Failed after retries.")

train_with_retry()

---

دراسة حالة واقعية: التوسع بكفاءة

تجمع فرق الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق عادةً بين استراتيجيات متعددة:

• استخدام spot instances للمهام غير الحرجة.
• الاستفادة من التدريب بدقة مختلطة (mixed-precision training) لتقليل ساعات عمل الـ GPU.
• أتمتة تنبيهات التكلفة عبر واجهات برمجة تطبيقات الفوترة السحابية (cloud billing APIs).

على سبيل المثال، تستخدم فرق الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الكبيرة عادةً تنسيق السحابة المتعددة (multi-cloud orchestration) لتحقيق التوازن بين السعر والتوافر — حيث يتم تشغيل أعباء العمل الأساسية على GCP (للحصول على خصومات الاستخدام المستمر) وسعة الطوارئ على AWS spot instances.

---

الأخطاء الشائعة

1. تجاهل تكاليف خروج البيانات (data egress): نقل البيانات بين السحابات قد يتجاوز تكاليف الـ GPU.
2. استخدام الدفع حسب الطلب (on-demand) للمهام الطويلة: توفر Spot Instances وفورات كبيرة مقارنة بأسعار On-Demand، مع تفاوت الخصومات بناءً على ظروف السوق الحالية ونوع المثيل. توفر خطط توفير AWS (AWS Savings Plans) وفورات تصل إلى 72%، بينما توفر المثيلات المحجوزة (Reserved Instances) عادةً وفورات تتراوح بين 30-70% اعتمادًا على مدة الالتزام وهيكل الدفع²⁴.
3. تخطي المراقبة: يمكن أن يؤدي عدم استغلال الـ GPU بالكامل إلى إهدار آلاف الدولارات شهريًا.
4. عدم الاستفادة من الدقة المختلطة: يمكن لـ FP16 أو BF16 تسريع وقت التدريب بشكل كبير²⁵.

---

تحدي "جربها بنفسك"

1. اكتب سكربت Python يجلب أسعار الـ GPU في الوقت الفعلي من واجهات برمجة تطبيقات AWS و GCP.
2. احسب التكلفة الإجمالية لتدريب نموذج لمدة 100 ساعة لدى كل مزود.
3. أضف منطقًا لتقدير الوفورات باستخدام spot instances.

---

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

المشكلة	السبب المحتمل	الحل
فشل طلب API	مهلة زمنية أو نقطة نهاية غير صالحة	إعادة المحاولة مع تراجع أسي (exponential backoff)
مهمة الـ GPU عالقة	حصة (quota) غير كافية	طلب زيادة الحصة
إنهاء الـ spot instance	تقلبات السوق	تفعيل نقاط التحقق (checkpointing)
تنبيهات تكلفة عالية	تكوين خاطئ للفوترة	ضبط تنبيهات الميزانية في لوحة التحكم

---

أهم النقاط المستفادة

صندوق الملخص:

• توفر AWS المرونة والنطاق الواسع ولكنها تتطلب إدارة نشطة للتكاليف.
• خصومات الاستخدام المستمر في GCP تجعلها مثالية للتدريب المتواصل.
• تتكامل Azure بشكل جيد مع أنظمة الهوية والامتثال في المؤسسات.
• قم دائمًا بقياس كل من الأداء والتكلفة الإجمالية للملكية (TCO) قبل الالتزام.

---

الخطوات التالية

• قم بقياس أعباء عمل التدريب الخاصة بك عبر السحابات المختلفة.
• استكشف منصات الذكاء الاصطناعي المدارة مثل SageMaker و Vertex AI و Azure ML.
• قم بأتمتة تتبع التكاليف باستخدام سكربتات Python ولوحات التحكم.
• اشترك في نشرتنا الإخبارية للاطلاع على التعمق القادم في تنسيق الـ GPU والبنية التحتية الهجينة للذكاء الاصطناعي.

---

Footnotes

1. https://aws.amazon.com/blogs/security/remote-access-to-aws-a-guide-for-hybrid-workforces/ ↩

2. https://docs.cloud.google.com/docs/cuds ↩

3. https://acecloud.ai/blog/nvidia-l4-vs-l40s-gpu/ ↩

4. https://erichartford.com/practical-ai-with-amd-instinct-mi300x ↩

5. https://docs.cloud.google.com/compute/docs/machine-resource ↩

6. https://calculator.holori.com/aws/ec2/p5.4xlarge ↩

7. https://instances.vantage.sh/azure/vm/nd96amsr ↩

8. https://calculator.holori.com/aws/ec2/g6.xlarge?region=us-east-1 ↩

9. https://docs.cloud.google.com/docs/quotas/quota-adjuster ↩

10. https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/windows/ ↩

11. https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/pc-rates-discounts.html ↩

12. https://docs.cloud.google.com/docs/cuds ↩

13. https://itvmo.gsa.gov/assets/files/FinOps-Optimization-Through-Discounts.pdf ↩

14. وثائق بنية وأداء NVIDIA H100 Tensor Core GPU ↩

15. https://www.runpod.io/articles/guides/nvidia-a100-gpu ↩

16. https://lenovopress.lenovo.com/lp1717-thinksystem-nvidia-l4-24gb-pcie-gen4-passive-gpu ↩

17. https://GitHub.com/ofiwg/libfabric/blob/main/prov/efa/docs/overview.md ↩

18. https://www.sweet.security/blog/under-the-hood-of-amazon-ecs-on-ec2-agents-iam-roles-and-task-isolation ↩

19. https://docs.cloud.google.com/docs/security/encryption/default-encryption ↩

20. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/key-vault/general/overview ↩

21. https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/monitoring-gpu-utilization-with-amazon-cloudwatch/ ↩

22. https://grafana.com/docs/grafana/latest/datasources/google-cloud-monitoring/ ↩

23. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cyclecloud/how-to/collect-custom-metrics-gpu-infiniband-telegraf?view=cyclecloud-8 ↩

24. https://docs.cloud.google.com/compute/docs/instances/reservations-with-commitments ↩

25. https://www.runpod.io/articles/guides/fp16-bf16-fp8-mixed-precision-speed-up-my-model-training ↩

26. https://docs.cloud.google.com/docs/cuds ↩

27. https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/API/1.20.47/reference/services/budgets.html ↩

28. https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/export-data-bigquery ↩