إنتل تسرع تطوير بنية الذكاء الاصطناعي المفتوحة

معالج Crescent Island لكسر قيود الذاكرة في الاستنتاج

يأتي معالج الرسوميات Intel GPU D-series كحل مباشر لواحدة من أكبر معضلات الذكاء الاصطناعي حالياً، وهي "اختناق الذاكرة" أثناء تشغيل النماذج الضخمة. يعتمد المعالج على معمارية Xe3P الجديدة، ويقدم مواصفات تقنية تركز بشكل أساسي على سعة الذاكرة وسرعتها؛ حيث يضم ذاكرة LPDDR5X بسعة تصل إلى 480 جيجابايت، مع عرض نطاق ترددي (Bandwidth) يبلغ 1.5 تيرابايت في الثانية، وقوة حوسبة تصل إلى 1.3 بيتافلوبس بتنسيق FP8.

ما يعنيه هذا للمستخدم والمؤسسات هو القدرة على تشغيل نماذج لغوية ضخمة (LLMs) تصل إلى 300 مليار معيار (Parameters) على بطاقة واحدة فقط، أو تجاوز تريليون معيار في نظام يضم 8 معالجات رسومية. وبدلاً من التركيز فقط على قوة المعالجة الخام، تهدف إنتل بهذا التصميم إلى تحسين الجدوى الاقتصادية لعمليات الاستنتاج المستمرة والمكثفة، خاصة في تطبيقات الروبوتات والخدمات السحابية متعددة المستأجرين التي تتطلب استجابة سريعة جداً.

اللافت في هذا المعالج هو مرونة التصميم؛ فهو يأتي بتنسيق PCIe قياسي ويعتمد على التبريد الهوائي، مما يعني أن مراكز البيانات لن تحتاج إلى استثمارات ضخمة في أنظمة تبريد سائلة أو رفوف خوادم مخصصة لدمجه ضمن بنيتها التحتية الحالية.

معالجات Xeon كعقل مدبر للذكاء الاصطناعي الوكيل

لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي الوكيل على مجرد توليد النصوص، بل يمتد ليشمل مهاماً متعددة مثل البحث، والتحليل، واستخدام الأدوات البرمجية، واتخاذ القرارات. هنا تبرز أهمية معالجات Intel Xeon التي تلعب دور "المنظم" لهذه العمليات المعقدة؛ فهي المسؤولة عن إدارة تدفق البيانات، وتنسيق المهام بين المعالجات المختلفة، وضمان بقاء المسرعات (GPUs) في حالة عمل مستمرة وبأقصى كفاءة.

خلال القمة، استعرضت إنتل تصميمات جديدة لرفوف الخوادم تعتمد على معيار Open Rack v3 (ORv3)، حيث يمكن لبعض تكوينات معالجات Xeon 6+ أن تدعم أكثر من 46,000 نواة في الرف الواحد، باستهلاك طاقة إجمالي يصل إلى 133.45 كيلوواط. هذه الكثافة العالية في الحوسبة تسمح للمؤسسات بزيادة عدد "الوكلاء" (Agents) الذين يمكن تشغيلهم في وقت واحد وبأقل زمن تأخير ممكن، وهو المقياس الحقيقي الجديد للأداء في عصر الذكاء الاصطناعي الحالي.

برمجيات مفتوحة لضمان مرونة التنقل بين المعماريات

تدرك إنتل أن الأجهزة القوية لا تكفي وحدها دون نظام برمجي يسهل استغلالها، لذا ركزت استراتيجيتها على التكامل مع الأطر البرمجية القياسية التي يستخدمها المطورون بالفعل. يعتمد معالج GPU D-series على قاعدة برمجية موحدة (Xe software foundation)، مما يتيح للمطورين نقل تطبيقاتهم بين منصات إنتل المختلفة للرسوميات دون الحاجة لإعادة كتابة الأكواد البرمجية من الصفر.

كما أعلنت الشركة عن دعم "اليوم صفر" (Day 0) للنماذج المفتوحة الناشئة، مثل نموذج Muse Glimmer من شركة Meta، لضمان قدرة المطورين على تقييم ونشر أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي فور صدورها. وتوفر إنتل حالياً "مجموعة أدوات وكيل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات" (Intel AI for Enterprise Agent Toolkit) المحسنة للعمل على معالجات Xeon، مع خطط لتوسيع دعمها ليشمل معالجات الرسوميات، مما يمنح الشركات مرونة في اختيار المعمارية الأنسب لكل مهمة.

تتوفر هذه الحلول والتقنيات الجديدة لمراكز البيانات والمؤسسات عالمياً، بما في ذلك المنطقة العربية، مع بدء توفير عينات الاختبار من معالجات الفئة D للشركاء حالياً تمهيداً للإنتاج الواسع. بالنسبة لمديري تكنولوجيا المعلومات ومراكز البيانات، يمثل هذا الإطلاق فرصة لتقليل تكاليف تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة عبر الاعتماد على أجهزة توفر سعات ذاكرة هائلة دون الحاجة لتغيير البنية التحتية للتبريد والطاقة.

المصدر: Intel