مدونة نافذة التقنية مدونة نافذة التقنية – موقع يقدّم شروحات تقنية حديثة حول Windows، Android، الذكاء الاصطناعي، وأدوات المطورين بطريقة سهلة وواضحة للمستخدم العربي.
في يوم الأربعاء، كشفت OpenAI عن أول معالج استدلال (inference processor) مخصص تم تصميمه وتصنيعه بالتعاون مع Broadcom. وتحمل الشريحة الجديدة اسم Jalapeño، وقد صُممت خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لأنظمة الاستدلال لدى OpenAI. وقالت الشركة إن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ساعدت في تطوير هذه الشريحة.
ورغم أن الشريحة ما تزال قيد الاختبار، تقول OpenAI إن النتائج الأولية تُظهر أداءً أفضل بشكل ملحوظ لكل واط مقارنة بالبدائل المتقدمة الحالية.
تم الإعلان رسميًا عن الشراكة في أكتوبر، لكن خطط OpenAI المتعلقة بالشرائح كانت متداولة منذ فترة طويلة كوسيلة لتقليل اعتماد الشركة على معالجات Nvidia. وكانت Google وAmazon قد طورتا شرائح مخصصة لنفس الغرض، تُعرف غالبًا باسم “مسرعات الذكاء الاصطناعي”، وهي شرائح مصممة خصيصًا لتسريع أعباء عمل التعلم الآلي.
وأوضح رئيس OpenAI، Greg Brockman، نهج الشركة في تطوير الشرائح في بودكاست داخلي لها بعد الإعلان عن شراكتها مع Broadcom مباشرة.
وقال Brockman: “لدينا فهم عميق لأعباء العمل. لقد كنا نبحث فعلاً عن أعباء عمل محددة لا تحصل على خدمة كافية، ونسأل: كيف يمكننا بناء شيء قادر على تسريع ما هو ممكن؟”
تم تصميم Jalapeño بشكل خاص لعمليات الاستدلال، وهي عملية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الجاهزة استجابةً لأوامر المستخدم. وأكدت OpenAI في الإعلان أن الشريحة تتميز بتكلفة تشغيل منخفضة عند تشغيل نماذج البرمجة في الوقت الفعلي. ومن المرجح أن المهام الأكثر تعقيدًا مثل التدريب المسبق ستظل تعتمد على عتاد Nvidia، لكن حتى التخفيضات البسيطة في تكلفة الاستدلال يمكن أن تُحسن بشكل كبير من أرباح الشركة.
وقد يصبح تحسين نظام الاستدلال هذا عاملًا حاسمًا في اقتصاديات الذكاء الاصطناعي مستقبلًا، ومن المرجح أن يتم ذلك عبر كل طبقة من النظام التقني. وتقوم OpenAI بالفعل ببناء منتجات قائمة على الوكلاء الذكيين مثل Codex والنماذج التي تشغلها، إضافة إلى مراكز بيانات لتشغيل تلك النماذج. ويتيح الانتقال إلى شرائح مصممة خصيصًا للشركة التوسع أكثر في هذا الاتجاه، كما أوضحت في إعلانها.
وقالت الشركة: “OpenAI لا تطور فقط نماذج رائدة أو تبني منتجات فوقها؛ بل تصمم البنية التحتية التي تقوم عليها: معمارية الشرائح، النوى (kernels)، أنظمة الذاكرة، الشبكات، الجدولة، أنظمة النشر، وتجربة المنتج. وبما أن OpenAI تعمل عبر كامل الطبقة التقنية، يمكن تحسين كل طبقة حول الهدف نفسه: جعل نماذجها أسرع وأكثر موثوقية وأقل تكلفة للمستخدمين.”
الخبر منقول ومترجم من TechCrunch.
المصدر.
