تواصل شركة غوغل تعزيز حضورها في سوق الرقائق الإلكترونية، عبر تطوير معالجات متخصصة في تشغيل وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، في خطوة تستهدف تقليل اعتمادها على الشركات الخارجية، وفي مقدمتها شركة «إنفيديا» التي تهيمن على جانب كبير من سوق معالجات الذكاء الاصطناعي.
وأعلنت غوغل، الاثنين، إطلاق نسختين جديدتين من معالجات وحدات معالجة التنسور (TPU) التي تطورها داخلياً، هما TPU 8tx وTPU 8i Max، بهدف توسيع قدراتها في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على حماية البيانات الحساسة والتعامل مع أحمال العمل الكبيرة التي تتطلب سعات ذاكرة وقدرات حاسوبية مرتفعة.
وتنتمي المعالجات الجديدة إلى الجيل الثامن من رقائق الشركة، الذي كشفت عنه في أبريل/نيسان الماضي، وتمثل امتداداً لجهودها الرامية إلى تطوير بنية تحتية أكثر كفاءة لتدريب النماذج المتقدمة وتشغيلها، وفق تقرير نشره موقع «تك كرانش».
TPU 8tx.. حماية البيانات في بيئات الذكاء الاصطناعي
ويستهدف معالج TPU 8tx توفير بيئة أكثر أماناً لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها، من خلال دمج تقنيات الحماية على مستوى الأجهزة، بما يضمن الحفاظ على سرية البيانات الحساسة وأوزان النماذج وعزلها أثناء عمليات المعالجة.
وطورت غوغل المعالج بالتعاون مع شركة AMD، استناداً إلى تصميم TPU 8t، مع التركيز على تمكين المؤسسات من استخدام بياناتها الخاصة في تدريب النماذج وتشغيلها دون تعريضها لمخاطر الوصول غير المصرح به.
وأوضحت الشركة، في منشور عبر مدونتها، أن تقنيات الحماية المدمجة في المعالج تتيح الحفاظ على سرية البيانات حتى أثناء استخدامها الفعلي، وهو ما يوفر مستوى إضافياً من الأمان للمؤسسات التي تتعامل مع معلومات حساسة.
ويضم المعالج أيضاً شبكة مخصصة لتنفيذ عمليات الاستدلال بالتوازي مع عمليات التدريب، ما يتيح تطوير نماذج أصغر وأكثر كفاءة بالاعتماد على نماذج أكبر، عبر تقنية تُعرف باسم «تقطير النماذج» (Model Distillation).
وتتيح هذه التقنية للمؤسسات الاستفادة من قدرات النماذج الكبيرة في تدريب نماذج أصغر، مع إمكانية استخدام بياناتها الخاصة والسرية دون الحاجة إلى نقلها بين أنظمة وأجهزة مختلفة.
TPU 8i Max.. قدرات أكبر لمعالجة البيانات الضخمة
في المقابل، يركز معالج TPU 8i Max على توفير قدرات حاسوبية وذاكرة أكبر، بما يلبي احتياجات تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع كميات ضخمة من البيانات والمعلومات.
ويعتمد المعالج على دمج وحدتين من معالجات TPU 8i المخصصة لعمليات الاستدلال، والتي كشفت عنها غوغل في أبريل/نيسان الماضي، ضمن حزمة واحدة.
ويسمح هذا التصميم بمضاعفة سعة الذاكرة والقدرة الحاسوبية وعرض النطاق الترددي، مع الاحتفاظ بوحدة متكاملة بدلاً من التعامل مع معالجين منفصلين.
وتكتسب هذه الإمكانات أهمية متزايدة مع توسع استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، التي تحتاج إلى معالجة كميات واسعة من البيانات والاحتفاظ بسياقات طويلة أثناء التفاعل مع المستخدمين.
كما تساعد زيادة الذاكرة والقدرة الحاسوبية على تحسين أداء التطبيقات التي تتطلب استيعاب معلومات متعددة وتنفيذ عمليات استدلال معقدة.
سباق الرقائق.. شركات التكنولوجيا تسعى لمنافسة إنفيديا
ويأتي إعلان غوغل في ظل تصاعد المنافسة بين شركات التكنولوجيا الكبرى لتطوير معالجاتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على رقائق «إنفيديا» التي تشكل أحد المكونات الرئيسية للبنية التحتية اللازمة لتدريب النماذج المتقدمة وتشغيلها.
ولا تقتصر هذه الجهود على غوغل، إذ تعمل شركات كبرى، من بينها مايكروسوفت وأمازون، إلى جانب شركات ومختبرات متخصصة في الذكاء الاصطناعي مثل «OpenAI» و«أنثروبيك»، على تطوير معالجات وتقنيات حوسبة خاصة بها.
وتسعى هذه الشركات من خلال تلك الاستثمارات إلى تعزيز سيطرتها على البنية التحتية لخدماتها، وتحسين كفاءة الأداء، وخفض تكاليف التشغيل، فضلاً عن تقليل الاعتماد على موردي الرقائق الخارجيين.
ويعكس هذا التوجه تحولاً في طبيعة المنافسة داخل قطاع الذكاء الاصطناعي، إذ لم تعد تقتصر على تطوير النماذج والتطبيقات، بل امتدت إلى امتلاك المعالجات والبنية التحتية الحاسوبية اللازمة لتشغيلها.
ومن المتوقع أن تزداد أهمية الرقائق المتخصصة خلال المرحلة المقبلة، مع ارتفاع الطلب على قدرات الحوسبة وتوسع استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ما يضع الشركات المطورة للمعالجات أمام منافسة متصاعدة على الأداء والكفاءة والتكلفة.