NVIDIA تفتح بنية Vera Rubin لمصانع الذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة إنفيديا (NVIDIA) خلال مشاركتها في قمة "OCP" العالمية في سان خوسيه، عن فتح تصاميم معمارية "فيرا روبين" (Vera Rubin) ومساهمتها في وضع معايير جديدة للبنية التحتية المفتوحة لمراكز البيانات. تهدف هذه الخطوة، التي تمت بالتعاون مع عمالقة التقنية مثل ميتا وجوجل ومايكروسوفت، إلى توحيد أسس بناء "مصانع الذكاء الاصطناعي" الضخمة لضمان كفاءة استهلاك الطاقة واستقرار الشبكات الكهربائية المغذية لها مع توسع أحمال الحوسبة من الميجاوات إلى الجيجاوات.

معمارية MGX 1.2 وتحديات التبريد السائل

قدمت إنفيديا مساهمات جوهرية في الجيل الثالث من تصميمات المرجعية لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي عبر معمارية "MGX" المفتوحة. يركز التحديث الجديد (MGX 1.2) على معالجة التحديات الحرارية والكهربائية الناتجة عن معالجات "فيرا روبين" القادمة، حيث يدعم التصميم الجديد أنظمة التبريد السائل المتقدمة التي تعتمد على تقنيات الربط المباشر (Blind-mate)، مما يسهل عمليات الصيانة والتركيب في البيئات عالية الكثافة.

تتضمن المواصفات الجديدة التي طرحتها الشركة لدعم مصانع الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• دعم منصات طاقة (Busbar) بقوة 5000 أمبير مصممة خصيصاً للأنظمة ذات الاستهلاك المرتفع.
• هياكل قادرة على تحمل أحمال طاقة تصل إلى 250 كيلووات لكل خزانة (Rack).
• تصاميم مرنة تدعم المعدات القياسية بمقاس 19 بوصة مع زيادة كثافة المكونات الداخلية.
• توفير خيارات لتبريد سائل بدون مروحيات (Fanless) لتقليل الضجيج واستهلاك الطاقة الميكانيكية.

ولا تقتصر هذه المعمارية على الحوسبة المتسارعة فحسب، بل تمتد لتشمل خزانة "Vera CPU" المصممة خصيصاً لعصر "وكلاء الذكاء الاصطناعي" (Agentic AI). هذا التصميم يدعم عمليات التنسيق والتنفيذ المعزولة (Sandboxed execution)، مما يسمح للوكلاء بالتفاعل مع التطبيقات والبيانات في الوقت الفعلي بكفاءة أعلى من المعماريات التقليدية.

برمجيات مفتوحة لإدارة "مصانع" الذكاء الاصطناعي

إلى جانب العتاد، أطلقت إنفيديا مكونات برمجية مفتوحة المصدر ضمن منصة "DSX AI Factory" لتحويل مراكز البيانات إلى نظام تشغيل واحد متكامل. هذه الأدوات مستمدة من خبرة الشركة في تشغيل سحابة "DGX Cloud"، وهي تهدف إلى تقليل الوقت اللازم لتجهيز المجموعات البرمجية من أيام إلى ساعات فقط.

تشمل هذه الأدوات "NVIDIA Config Manager" الذي يعمل على أتمتة إعدادات المحولات الشبكية لضمان اتساق الأداء دون تدخل بشري، ومحرك "Cluster Readiness Engine" الذي يقوم بمحاكاة أحمال العمل الحقيقية لاختبار سلامة المعالجات الرسومية قبل بدء عمليات التدريب الطويلة، مما يمنع الانهيارات المكلفة للأنظمة. كما يوفر نظام "Rack Management Service" طبقة تجريد للعتاد تسمح بإدارة البرامج الثابتة (Firmware) وتحديثها على مستوى الخزانة بالكامل كوحدة واحدة.

معايير موحدة للشبكات واستدامة الطاقة

في إطار سعيها لتوحيد الصناعة، تعاونت إنفيديا مع "سيسكو" للإعلان عن معيار "USFP"، وهو أول وحدة اتصال صغيرة الحجم تدعم شبكات بسرعة 400 جيجابت في الثانية. كما أعلنت بالتعاون مع جوجل عن دعم تقنية "Falcon Transport" في بطاقات الشبكة المستقبلية، مما يعزز كفاءة نقل البيانات بين مراكز البيانات الضخمة.

وعلى صعيد الطاقة، نشرت إنفيديا مع "AMD" وميتا وجوجل مواصفات "Open Data Center v0.7"، وهي بمثابة مخطط موحد لتصميم مرافق الذكاء الاصطناعي من حيث توزيع الطاقة والهيكل الفيزيائي. ومن أبرز الإضافات معيار "Grid Resilience" الذي يحدد كيفية استجابة مراكز البيانات للاضطرابات في شبكة الكهرباء العامة، حيث يتوجب على النظام البقاء متصلاً والاستجابة تلقائياً لاستعادة كامل الحمل التشغيلي في أقل من ثانيتين، مما يحمي عمليات تدريب النماذج الضخمة من الانقطاع المفاجئ.

التحول من الخوادم المنفردة إلى الأنظمة المتكاملة

يمثل هذا الإعلان تحولاً جذرياً في استراتيجية بناء البنية التحتية التقنية؛ فبينما كان التركيز سابقاً ينصب على قوة المعالج الفردي، أصبح الرهان اليوم على "النظام المتكامل". مقارنة بالأجيال السابقة مثل "Hopper" أو حتى "Blackwell"، تتطلب معمارية "فيرا روبين" تكاملاً عميقاً بين التبريد وتوزيع الطاقة والشبكات لا يمكن تحقيقه عبر الحلول المنفصلة.

هذا التوجه نحو المعايير المفتوحة يعني أن الشركات المصنعة والمشغلين لم يعودوا مضطرين لانتظار مواصفات خاصة من كل مورد على حدة، بل يمكنهم البدء في تصميم وبناء المرافق بناءً على هذه المخططات الموحدة. بالنسبة للمؤسسات التي تخطط للاستثمار في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، فإن النصيحة المباشرة هي البدء في مواءمة خطط مراكز البيانات مع معايير "MGX 1.2" وأنظمة التبريد السائل، حيث إن الاعتماد على التبريد الهوائي التقليدي أو توزيع الطاقة منخفض الجهد سيشكل عائقاً تقنياً أمام تشغيل الجيل القادم من المعالجات التي ستطرح في الأسواق قريباً.

المصدر: NVIDIA