عملاقة الرقائق NVIDIA تستعد للكشف عن معالج ذكاء اصطناعي جديد قوي مصمم لتسريع كيفية توليد روبوتات الدردشة وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى للاستجابات، مما قد يجعل الأنظمة الحالية مثل ChatGPT تبدو بطيئة بالمقارنة.
المنصة الجديدة، المتوقع ظهورها لأول مرة في مؤتمر GTC السنوي للمطورين لشركة NVIDIA، مُحسّنة للاستنتاج بالذكاء الاصطناعي، وهي المرحلة التي تنتج فيها النماذج المدربة إجابات لمطالبات المستخدمين. على عكس وحدات معالجة الرسومات التقليدية المصممة للتعامل مع كل من التدريب والاستنتاج، يركز المعالج القادم بشكل خاص على تقديم الاستجابات بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
المنتج، في حال إطلاقه، سيمثل النتيجة الملموسة الأولى لصفقة ديسمبر التي جلبت مؤسسي Groq إلى الشركة، التي تتخصص في أجهزة معالجة الذكاء الاصطناعي عالية السرعة.
في أواخر العام الماضي، أنفقت NVIDIA بحسب التقارير حوالي 20 مليار دولار للحصول على ترخيص التكنولوجيا من شركة الرقائق الناشئة Groq وتوظيف الموظفين الرئيسيين، بما في ذلك رئيسها التنفيذي. في نفس الوقت تقريباً، أخبر جنسن هوانغ الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA الموظفين: "نخطط لدمج معالجات Groq منخفضة الكمون في بنية مصنع NVIDIA للذكاء الاصطناعي، وتوسيع المنصة لخدمة نطاق أوسع من الاستنتاج بالذكاء الاصطناعي وأحمال العمل في الوقت الفعلي."
الآن، من المتوقع أن تتعامل شريحة الاستنتاج الجديدة مع استفسارات الذكاء الاصطناعي المعقدة بسرعة عالية، مع احتمال اعتمادها من قبل OpenAI وعملاء رائدين آخرين، وفقاً لصحيفة وول ستريت جورنال. أظهر تقريرها أيضاً أن الشريحة الجديدة قد تتعامل مع ما يقرب من 10٪ من حمل عمل الاستنتاج الخاص بـ OpenAI.
شريحة بنمط Groq ستستخدم SRAM، وفقاً للمصادر
خلال مكالمة الأرباح الأخيرة، ألمح الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA إلى أن العديد من المنتجات الجديدة سيتم الكشف عنها في حدث GTC القادم، الذي غالباً ما يُوصف بأنه "السوبر بول للذكاء الاصطناعي". وقال: "لدي بعض الأفكار الرائعة التي أود مشاركتها معكم في GTC."
يتفق معظم المحللين على أن الشريحة بنمط Groq يمكن أن تكون جزءاً من التشكيلة. كما ذكروا أن تصميمها يمكن أن يلقي الضوء على كيفية سعي NVIDIA لمعالجة قيود الذاكرة في الحوسبة الاستنتاجية. عادةً ما تعمل هذه المنصات على ذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM). ومع ذلك، كان من الصعب الحصول على HBM مؤخراً.
المطلعون زعموا أن الشركة تخطط لاستخدام SRAM في الشريحة بدلاً من RAM الديناميكية المرتبطة بـ HBM. في الواقع، SRAM أكثر سهولة في الوصول ويمكن أن تحسن أداء أحمال عمل الاستدلال بالذكاء الاصطناعي.
إذا تم الكشف عن الشريحة، فقد تكون خطوة كبيرة إلى الأمام لشركة الرقائق ونماذج الذكاء الاصطناعي المدربة. ومع ذلك، عند الحديث عن إطلاقها المحتمل، ألقى سيد شيث، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة d-Matrix، ظلالاً على تطويرها. وأشار إلى أنه بينما تظل NVIDIA الرائدة الواضحة في تدريب الذكاء الاصطناعي، يمثل الاستنتاج مشهداً مختلفاً تماماً. وشارك: "يمكن للمطورين اللجوء إلى منافسين آخرين غير NVIDIA لأن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المكتملة لا يتطلب نفس نوع البرمجة مثل تدريبها."
ومع ذلك، تعمل عمالقة التكنولوجيا الأخرى أيضاً على تطوير الحوسبة الاستنتاجية. كشفت Meta هذا الأسبوع عن أربعة معالجات مصممة للاستنتاج، مما دفع مستثمراً في وادي السيليكون إلى القول بأن الصناعة قد تدخل مرحلة غير "مسيطر عليها من NVIDIA".
ومع ذلك، في الآونة الأخيرة، حذر جون بايك، الرئيس التنفيذي لشركة FuriosaAI، المنافسة لـ NVIDIA، عند التعليق على فائدة الحوسبة الاستنتاجية سهلة النشر، من أن معظم مراكز البيانات لا يمكنها استيعاب أحدث وحدات معالجة الرسومات المبردة بالسائل.
ومع ذلك، على الرغم من مخاوفه، يتوقع محللو بنك أوف أمريكا أن تمثل أحمال عمل الاستنتاج 75٪ من إنفاق مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030، عندما يصل السوق إلى حوالي 1.2 تريليون دولار، ارتفاعاً من حوالي 50٪ العام الماضي. وأكد أيضاً بن باجارين، محلل التكنولوجيا في Creative Strategies، أن مراكز البيانات في المستقبل لن تتوافق مع نموذج واحد يناسب الجميع، متوقعاً أن تتخذ الشركات مناهج مختلفة لتطوير الرقائق والمرافق.
من المتوقع أن تطلق NVIDIA رقائق Vera Rubin في وقت لاحق من عام 2026
طرحت NVIDIA أيضاً مؤخراً رقائق الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، رقائق Vera Rubin للذكاء الاصطناعي، متوقعة أن يؤدي ظهور منصات الذكاء الاصطناعي الاستدلالية مثل DeepSeek إلى زيادة الطلب على الحوسبة بشكل أكبر. وزعمت أن الرقائق ستساعد في تدريب نماذج ذكاء اصطناعي أكبر وتوفير مخرجات أكثر تطوراً لقاعدة مستخدمين أوسع.
وفقاً لهوانغ، ستصل Rubin أيضاً إلى السوق في النصف الثاني من عام 2026، مع إصدار نسخة "أولترا" عالية الجودة في عام 2027.
كما أوضح أن نظام Rubin الواحد سيجمع 576 وحدة معالجة رسومات فردية في شريحة واحدة. حالياً، تجمع شريحة Blackwell من NVIDIA 72 وحدة معالجة رسومات في نظام NVL72 الخاص بها، مما يعني أن Rubin ستتميز بذاكرة أكثر تقدماً.
المصدر: https://www.cryptopolitan.com/nvidias-chip-could-make-chatgpt-look-slow/
