بطاقة GTX 1650 Ti تتفوق 4.14x على i7-10750H في Gemma 4

مقدمة تحليلية

تتجاوز بطاقة NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti (4 جيجابايت) أداء معالج Intel Core i7-10750H سداسي النوى بنسبة 4.14 مرة في فك تشفير نموذج اللغة الكبير Gemma 4 E2B. كشفت القياسات المستقلة، التي أجريت في 23 سبتمبر 2026 على جهاز Lenovo Yoga 9 15IMH5، عن تفوق GPU في سرعة التوليد المسبق (prefill) بنسبة 3.42 مرة، وإتمام الطلبات من البداية إلى النهاية (end-to-end) بنسبة 3.62 مرة. تم استخدام نموذج `google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-gguf` الذي يبلغ حجمه 3.35 جيجابايت، وجرى تشغيله عبر llama.cpp. استخدمت المنهجية ترتيب ABBA (CPU, GPU, GPU, CPU) مع بوابة حرارية صارمة، مما يضمن أن النتائج تعكس الأداء الفعلي وغير المتأثر بالظروف الحرارية المتغيرة داخل الشاسيه المشترك.

هذه البيانات تؤكد تفوق المعالجات الرسومية حتى ذات الفئة المحمولة المحدودة، في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي المحلية.

التحليل التقني

اعتمدت الاختبارات على منهجية صارمة لتحييد تأثيرات البيئة المشتركة بين المعالج المركزي والرسومي. تم بناء كلا الإصدارين (CPU و GPU) من `llama.cpp` من نفس الالتزام (`f95b0d9`، build 318) على سلسلة أدوات Debian sid حديثة، باستخدام gcc 16.2.0 و CUDA 13.4 (V13.4.92). وقد تم تحديد علامات التشغيل متطابقة لكلا الجهازين، مع فرق واحد فقط هو علامة `-ngl` التي تحدد عدد الطبقات المحملة على GPU (0 لـ CPU و 99 لـ GPU)، وعلامات `-t 6 -tb 12` التي تطابق عدد النوى والخيوط الفعلية للمعالج المركزي.

منهجية القياس وتأثيرات الحرارة

الركيزة الأساسية للقياس كانت استخدام ترتيب ABBA، حيث يتم تشغيل الجهازين بالتسلسل (CPU, GPU, GPU, CPU). قبل كل دورة تشغيل، ينتظر السكريبت 120 ثانية على الأقل، ويضمن أن درجة حرارة حزمة المعالج المركزي لا تتجاوز 50 درجة مئوية، وأن درجة حرارة المعالج الرسومي لا تتجاوز 45 درجة مئوية. هذه البوابة الحرارية أبطلت أي انحراف حراري يمكن أن يؤثر على النتائج، والذي كشفت البيانات أنه يؤثر على النسبة بنحو 2% (4.09x للترتيب CPU-أولاً مقابل 4.17x للترتيب GPU-أولاً).

كشفت النتائج عن تفوق واضح للـ GPU في جميع المقاييس الرئيسية:

• فك التشفير (Decode): متوسط 4.14 مرة أسرع. تراوح من 3.93x إلى 4.30x عبر 8 خلايا اختبار مختلفة.
• التوليد المسبق (Prefill): متوسط 3.42 مرة أسرع. ينمو الهامش مع طول المطالبة من 2.84x إلى 3.56x.
• الإجمالي (End-to-End): متوسط 3.62 مرة أسرع.
• سرعة فك التشفير: تتراوح بين 16.10-18.31 رمز/ثانية على CPU و 68.22-71.89 رمز/ثانية على GPU.
• الوقت للرمز الأول (TTFT) لمطالبة 1959 رمز: 22.7-23.1 ثانية على CPU مقابل 6.5 ثواني على GPU.

تتبع سجلات `/proc` أكدت أن الجهاز الصحيح كان قيد التشغيل في كل مرة، وأن ذاكرة التخزين المؤقت للمطالبات (prompt cache) ظلت باردة، حيث أظهر عداد `llamacpp:prompt_tokens_cached_total` قيمة 0 من 28553 رمز مطالبة في كل دورة. المعالج الرسومي GTX 1650 Ti، بقدرة حوسبة 7.5، لا يزال مدعوماً من CUDA 13.4 و gcc 16.2، مما يجعله أقدم بنية تدعمها حزمة أدوات CUDA الحالية.

السياق وتأثير السوق

تضع هذه النتائج معياراً واضحاً للاستفادة من تسريع الأجهزة المحلية لنماذج اللغات الكبيرة مثل Gemma 4 E2B على أجهزة الكمبيوتر المحمولة. سابقاً، كانت القدرة على تشغيل هذه النماذج بكفاءة على مستوى المستهلك محدودة بمعالجات مركزية أقوى أو بطاقات رسومية منفصلة مخصصة. الآن، حتى بطاقة رسومية محمولة ذات 4 جيجابايت مثل GTX 1650 Ti تثبت تفوقها الساحق على المعالج المركزي الأساسي، وهو Intel Core i7-10750H الذي كان يعتبر معياراً جيداً للأداء العام.

الجدير بالذكر أن الانحراف بين دورات التشغيل لنفس الجهاز كان ضئيلاً على GPU (متوسط +0.6%، بمدى 0.0% إلى +1.3%)، بينما كان المعالج المركزي يعاني من انحراف أكبر بكثير (متوسط -1.1%، بمدى -9.3% إلى +0.1%، ووصل إلى 14.05% في بعض الخلايا الداخلية). علاوة على ذلك، سجل المعالج المركزي أحداث اختناق حراري (throttle events) بلغت 9,604 و 19,279 في دورتي التشغيل، مقارنة بـ 420 و 2,879 فقط للمعالج الرسومي. هذا يشير إلى أن المعالج الرسومي لا يقدم أداءً أسرع فحسب، بل أكثر استقراراً وأقل إجهاداً للنظام الحراري المشترك، مع دورات تشغيل أقصر بكثير (حوالي دقيقتين للـ GPU مقابل 8 دقائق للـ CPU). على الرغم من أن تشغيل CPU لا يزال ممكناً بمعدل 16-18 رمز/ثانية عند انشغال أو غياب البطاقة الرسومية، إلا أن هذا الأداء لا يقارن بالاستجابة الفورية التي يوفرها GPU. لا يمكن مقارنة هذه النتائج مباشرة بالقياسات السابقة التي أشارت إلى تفوق 4.27x في فك التشفير و 3.63x في التوليد المسبق، نظراً للتغيرات المتزامنة في التزام llama.cpp وعلامات الخيوط وترتيب التشغيل.