جوجل تطلق معالجات جديدة للذكاء الاصطناعي لمنافسة إنفيديا

تواصل شركة جوجل تعزيز استثماراتها في صناعة الرقائق الإلكترونية، في خطوة تستهدف تقليل اعتماد خدمات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي على المعالجات التي تنتجها شركات أخرى، وعلى رأسها إنفيديا، من خلال تطوير معالجات متخصصة تلبي احتياجات تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

وأعلنت جوجل إطلاق نسختين جديدتين من معالجات وحدات معالجة التنسور (TPU)، هما TPU 8tx وTPU 8i Max، ضمن الجيل الثامن من رقائقها المخصصة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، بهدف توسيع قدراتها في تشغيل النماذج وتأمين البيانات والتعامل مع أحجام ضخمة من المعلومات، بحسب تقرير نشره موقع «تك كرانش» ونقلته «العربية Business».

معالج TPU 8tx.. حماية البيانات أثناء تشغيل الذكاء الاصطناعي
 

يركز معالج TPU 8tx على توفير بيئة آمنة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها، مع الحفاظ على سرية البيانات الحساسة وأوزان النماذج.

وطورت جوجل المعالج بالتعاون مع شركة AMD، اعتمادًا على تصميم TPU 8t، مع دمج آليات الحماية على مستوى الأجهزة، بما يتيح عزل البيانات والنماذج حتى أثناء عمليات المعالجة والتشغيل.

وتستهدف هذه الإمكانات المؤسسات والشركات التي تحتاج إلى استخدام بيانات خاصة وسرية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، دون تعريضها لمخاطر الوصول غير المصرح به.

كما يضم المعالج شبكة مخصصة للاستدلال، تسمح بتنفيذ عمليات الاستدلال بالتوازي مع التدريب، بما يدعم تطوير نماذج أصغر اعتمادًا على نماذج أكبر، من خلال تقنية تقطير النماذج (Model Distillation).

وتتيح هذه التقنية نقل المعرفة من النماذج الكبيرة إلى نماذج أصغر وأكثر كفاءة، بما يساعد على تقليل متطلبات التشغيل مع الحفاظ على قدرات مناسبة لأداء المهام المطلوبة.

TPU 8i Max.. مضاعفة الذاكرة والقدرات الحاسوبية
على الجانب الآخر، يستهدف معالج TPU 8i Max التعامل مع أعباء العمل الكبيرة ونماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى سعة ذاكرة وقدرات حاسوبية مرتفعة.

ويعتمد تصميم المعالج على دمج اثنين من معالجات TPU 8i المخصصة للاستدلال، داخل حزمة واحدة، بما يؤدي إلى مضاعفة سعة الذاكرة والقدرة الحاسوبية وعرض النطاق الترددي.

وتساعد هذه الإمكانات على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات والسياقات، وتقديم استجابات أكثر قدرة على معالجة المعلومات المتعددة.

وتكتسب زيادة سعة الذاكرة أهمية خاصة مع انتشار التطبيقات المعتمدة على النماذج الكبيرة، التي تحتاج إلى الاحتفاظ بمعلومات وسياقات واسعة أثناء تنفيذ الطلبات والاستجابة لاستفسارات المستخدمين.

جوجل وإنفيديا.. سباق السيطرة على رقائق الذكاء الاصطناعي
يأتي إطلاق المعالجات الجديدة في ظل اشتداد المنافسة بين شركات التكنولوجيا الكبرى لتطوير رقائقها الخاصة، وتقليل الاعتماد على معالجات إنفيديا، التي تحتل موقعًا بارزًا في سوق البنية التحتية اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

ولا تقتصر هذه التحركات على جوجل، إذ تعمل شركات كبرى مثل مايكروسوفت وأمازون، إلى جانب شركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وأنثروبيك، على تطوير حلول حوسبة ومعالجات متخصصة لتلبية احتياجات تطبيقاتها وخدماتها.

وتمنح هذه الاستراتيجية الشركات قدرة أكبر على التحكم في البنية التحتية التقنية، وتحسين كفاءة الأداء، وخفض تكاليف التشغيل، وتقليل الاعتماد على موردي الرقائق الخارجيين.

لماذا تسعى جوجل لتطوير معالجاتها الخاصة؟
تسعى جوجل من خلال تطوير أجيال متقدمة من معالجات TPU إلى تعزيز قدرتها التنافسية في سوق الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية، خاصة مع الارتفاع المتزايد في الطلب على القدرات الحاسوبية اللازمة لتشغيل النماذج المتقدمة.

ويعكس إطلاق TPU 8tx وTPU 8i Max تحولًا في طبيعة المنافسة بين شركات التكنولوجيا، إذ لم تعد المعركة مقتصرة على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، بل امتدت إلى امتلاك الرقائق الإلكترونية ومراكز البيانات والبنية التحتية التي تشكل الأساس لتشغيل هذه التقنيات.

ومن المتوقع أن تواصل الشركات الكبرى الاستثمار في تصميم المعالجات المتخصصة، باعتبارها أحد العوامل الرئيسية لتحديد تكلفة وكفاءة ومستقبل خدمات الذكاء الاصطناعي.