أخبار ar.wedoany.com، حقق فريق البحث العلمي "شوانغتشينغ تشيي" من جامعة داليان للتكنولوجيا في الصين اختراقًا تقنيًا في نظام "OSCAR" الذكي لتحسين التجميع، الذي طوره ذاتيًا، لمعالجة مشكلة الاختناق الأساسية في تحسين التجميع للرقائق المحلية، مما رفع بشكل فعال مستوى الأداء العالي للتجميع للمعالجات الصينية. تخلى هذا النظام عن فكرة التحسين الإرشادي الأحادي التقليدية، ودمج بشكل مبتكر التحسين التكيفي للنماذج الكبيرة، وخوارزميات البحث الذكية الجماعية، وآليات اتخاذ القرار الذكية متعددة المستويات، لبناء إطار تحسين متعدد الدقة للنظام يستهدف المعالجات المحلية، مما عزز بشكل كبير كفاءة استخراج القوة الحاسوبية الأساسية للرقائق. أثبتت الاختبارات الفعلية أن أداء النظام في أحمال العمل النموذجية تحسن بشكل ملحوظ مقارنة بخط الأساس التقليدي للتجميع، حيث يمكنه استكشاف مساحة التحسين بذكاء، وتوليد خطط تجميع مخصصة لسيناريوهات التطبيق المختلفة.
يعد تحسين التجميع حلقة تقنية رئيسية للإفراج الكامل عن القوة الحاسوبية الأساسية للرقائق، وضمان توافق الأجهزة واستقرار التشغيل. لفترة طويلة، شكلت العوائق التقنية العالية لتحسين التجميع المتطور قصورًا بارزًا يعيق أداء الرقائق المحلية وتطوير نظامها البيئي. لمعالجة هذه المشكلة الصناعية، ركز الفريق على نقاط الألم في التجميع لمعمارية "شينوي" في سيناريوهات الحوسبة العلمية، ومعالجة البيانات الضخمة، والاستدلال بالذكاء الاصطناعي، واستمر في إجراء التصميم الذكي الأمثل، وتطوير النظام، والتحقق الفعلي. بعد اختبار مئات المجموعات من البرامج وعدة جولات من تكرار النماذج، تم بنجاح إكمال تطوير النظام.
بفضل هذه النتيجة، شارك قائد الفريق، الطالب وو شي تشي من جامعة داليان للتكنولوجيا، في مسابقة "كشف القائمة وتحدي القيادة" للدورة التاسعة عشرة من "كأس التحدي" للابتكار العلمي والتكنولوجي للشباب الصيني، وحصلت خطة الفريق التقنية على الجائزة الخاصة بعد التحقق الفعلي، وهو فريق البكالوريوس الوحيد الحاصل على الجائزة الخاصة. حاليًا، أسس الفريق شركة داليان شوانغتشينغ تشيي لتكنولوجيا المعلومات المحدودة لدفع تطوير التقنيات وتطبيقها الصناعي. تخطط المرحلة اللاحقة لتكييف نظام OSCAR مع المزيد من معماريات المعالجات المحلية مثل "لونغسون"، وتعميق الابتكار المدمج بين الذكاء الاصطناعي وتقنيات التجميع، لتوفير حلول تقنية لشركات الرقائق المحلية.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
