Ehabالرقاقة التي صممتها شركة Cerebras, أكبر قليلاً من حجم جهاز iPad القياسي. وتعد بإمكانيات هائلة في مجال معالجة البيانات وخصيصاً نماذج الذكاء الإصطناعي. تقول الشركة إن شريحة واحدة يمكنها أن تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة في كل المجالات مثل السيارات بدون سائق وصولًا إلى برامج المراقبة.
ومع ذلك, اقترح أحد الخبراء أن الابتكار سيثبت أنه غير عملي في العديد من مراكز البيانات. حيث أصبحت رقائق الكمبيوتر بشكل عام أصغر وأسرع على مر السنين. عادة ما يتم تصنيع العشرات من المعالجات على رقاقة مفردة من السيليكون, يتم فصلها بعد ذلك عن بعضها البعض.
تمتلك أقوى وحدات المعالجة المركزية حوالي 30 نواة للمعالجات – كل منها قادر على التعامل مع مجموعة الحسابات الخاصة به في وقت واحد.
تميل وحدات معالجة الرسومات (GPU) إلى استخدام المزيد من النواة, وإن كانت أقل قوة.
لقد جعلهم هذا تقليديًا الخيار المفضل لعمليات الذكاء الإصطناعي التي يمكن تقسيمها إلى عدة أجزاء وتشغيلها في وقت واحد, حيث لا تحدد نتيجة أي عملية حسابية مدخلات أخرى.
ومن الأمثلة على ذلك التعرف على الكلام ومعالجة الصور ومطابقة الأنماط. أقوى GPUs لديها ما يصل إلى 5000 من النواة.
لكن رقاقة Cerebras الجديدة تحتوي على 400,000 نواة, وكلها مرتبطة ببعضها البعض.
تقترح الشركة أن هذا يمنحها ميزة في التعامل مع تحديات التعلم الآلي المعقدة بمتطلبات طاقة أقل من مجموعات الخيارات الأخرى.
تدعي Cerebras أن الرقاقة سوف تقلل من الوقت الذي يستغرقه معالجة بعض البيانات المعقدة من أشهر إلى دقائق.
وقال مؤسسها ومديرها التنفيذي Andrew Feldman إن الشركة “تغلبت على التحديات التقنية المستمرة منذ عقود” والتي كان حجمها محدودًا.
وقال “إن تقليل وقت التدريب يزيل العوائق أمام التقدم على مستوى الصناعة”.
بدأت Cerebras في شحن الرقاقة إلى عدد صغير من العملاء. لم يكشف بعد عن تكلفة الرقاقة.
في حين أن الرقائق تعالج المعلومات بشكل أسرع بكثير, قال الدكتور Ian Cutress, كبير المحررين في موقع الأخبار AnandTech, إن التطورات في التكنولوجيا ستأتي بتكلفة عالية.
“إحدى مزايا رقائق الكمبيوتر الصغيرة هي أنها تستخدم طاقة أقل بكثير وأسهل للحفاظ على برودتها”, أوضح.
“عندما تبدأ التعامل مع رقائق أكبر مثل هذه, تحتاج الشركات إلى بنية تحتية متخصصة لدعمها, مما سيحد من من امكانية استخدامها عملياً.
“هذا هو السبب في أنها مناسبة لتطوير نماذج الذكاء الإصطناعي حيث هذا هو المجال الذي يتم استثمار ملايين الدولارات به في الوقت الحالي.”
Cerebras بعيدة كل البعد أن تكون أول شركة لتطوير رقائق لتشغيل أنظمة الذكاء الإصطناعي.
في عام 2016, طورت Google شرائح TPU لتشغيل البرامج, بما في ذلك تطبيق الترجمة اللغوي الخاص بها, وتبيع الآن هذه التقنية إلى جهات خارجية.
في العام التالي, أعلنت شركة Huawei الصينية أن رقائقها الذكية Kirin قد حصلت على NPU (وحدة المعالجة العصبية) للمساعدة في تسريع حساب مضاعفات المصفوفة – وهو نوع من الرياضيات يشارك عادة في مهام الذكاء الإصطناعي.
تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه
https://www.bbc.com/news/technology-49395577
