أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركة كوالكوم عن دخولها في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات، حيث كشفت خلال يوم المستثمرين لعام 2026 عن سلسلة مسرعات AI250 المعتمدة على بنية الحوسبة القريبة من الذاكرة. تعمل هذه التقنية على تكديس ذاكرة DRAM لتشكيل وحدة موحدة للحوسبة والتخزين، بهدف توفير كفاءة استدلال تفوق وحدات معالجة الرسوميات الحالية.
أطلقت كوالكوم على هذه التقنية اسم "الحوسبة عالية النطاق الترددي" (HBC). صرح توني بياليس، نائب الرئيس التنفيذي لقطاع مراكز البيانات، خلال العرض التقديمي للمستثمرين، أن تقنية HBC توفر مزايا أداء ذاكرة SRAM، مع كثافة وسعة تخزين مكدسات HBM. من المقرر إطلاق سلسلة AI250 كجزء من نظام رفوف "اليعسوب" (Dragonfly) في العام المقبل، مما يمثل تحولًا واضحًا في استراتيجية كوالكوم للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن معالجات سنابدراجون تحتوي على وحدات معالجة عصبية مدمجة (NPU)، إلا أن كوالكوم واجهت صعوبة في الحصول على اهتمام سوقي مماثل لنظيراتها مثل إنفيديا وAMD وحتى الشركات الناشئة مثل سيريبراس في مجال مراكز البيانات.
بالمقارنة مع وحدات معالجة الرسوميات من الشركتين العملاقتين، لا تتمتع مسرعات كوالكوم من سلسلة AI حاليًا بميزة تنافسية، لكن الشركة تسعى لترك بصمة في مجال مراكز البيانات. تدعي بطاقة AI250 الواحدة أنها توفر سعة تخزينية تبلغ 768 جيجابايت وعرض نطاق ترددي فعال للذاكرة يصل إلى 133 تيرابايت/ثانية. للمقارنة، توفر وحدة معالجة اللغة Groq 3 LPU من إنفيديا 500 ميجابايت فقط من ذاكرة SRAM وعرض نطاق ترددي يبلغ 150 تيرابايت/ثانية. تعترف كوالكوم بأن هذه الأرقام تعتمد على كلمة "فعال"، حيث يدعي نظام اليعسوب المعتمد على AI200 أن إجمالي عرض النطاق الترددي "الفعال" للذاكرة لجميع الرقائق البالغ عددها 56 يبلغ 414 تيرابايت/ثانية، ولكن لتحقيق هذه القيمة باستخدام ذاكرة LPDDR5x بسرعة 8800 MT/s فقط، يلزم وجود ناقل بعرض 6720 بت، وهو أمر تكاد الشركة لا تمتلكه. تصر كوالكوم على أن هذا يمثل "عرض النطاق الترددي المادي الخالص لواجهة LPDDR"، لكنها ترفض شرح كيفية تحقيق ما تحتاج إنفيديا إلى ثمانية مكدسات HBM3e لتحقيقه.
تُظهر المواد التسويقية لكوالكوم أنه مع الانتقال إلى تقنية HBC، ستوفر AI250 عرض نطاق ترددي فعال يزيد 18 مرة عن AI200، بينما ستوفر AI300 المقرر إطلاقها لاحقًا عرض نطاق ترددي يزيد 54 مرة. هذه المضاعفات "الفعالة" هي في الواقع خصائص بنية HBC. من خلال نقل جزء من وحدات الحوسبة XPU إلى أسفل ذاكرة DRAM، يمكن تقليل استهلاك طاقة الرقاقة بشكل كبير. تعتمد وحدات معالجة الرسوميات التقليدية في مراكز البيانات على تبادل البيانات بين HBM وقوالب الحوسبة (compute dies)، وحتى مع استخدام تقنيات التغليف المتقدمة مثل CoWoS من TSMC، يظل استهلاك الطاقة كبيرًا. بينما تعمل تقنية HBC على تكديس ذاكرة DRAM مباشرة فوق جزء من المنطق، باستخدام وصلات السيليكون عبر الثقوب (TSV)، مما يقلل بشكل كبير مسار البيانات من الحوسبة إلى التخزين. شبه بياليس ذلك بالعمل في المبنى الذي تسكن فيه، حيث تحتاج فقط إلى التحرك لأعلى ولأسفل، دون الحاجة إلى استخدام الطرق السريعة والطبقات البينية الباهظة الثمن من السيليكون.
تتمثل فائدة تنفيذ العمليات المقيدة بعرض النطاق الترددي على القالب الأساسي (base die) في تقليل كمية البيانات المنقولة بين HBC وSoC، مما يؤدي إلى تضخيم عرض النطاق الترددي للذاكرة. قد لا تقوم كوالكوم بتشغيل حزمة برامج الذكاء الاصطناعي بأكملها على HBC، لأن عرض النطاق الترددي الأعلى للذاكرة يفيد بشكل أساسي مرحلة فك التشفير (decoding)، حيث تتدفق جميع أوزان النموذج النشطة من الذاكرة بشكل تسلسلي ذاتي (token by token). فك التشفير ليس مكثفًا من الناحية الحسابية، لذا فإن إجراء فك التشفير جزئيًا أو كليًا داخل HBC يتجنب القيود الحرارية الناتجة عن دفن وحدات الحوسبة تحت طبقات متعددة من DRAM. تشير كوالكوم إلى أنه يمكن استخدام AI250 كمسرع ذكاء اصطناعي مستقل، أو في بنية استدلال منفصلة (disaggregated inference)، باستخدام وحدة معالجة رسوميات أو مكونات أخرى من كوالكوم لمعالجة المطالبات (prompt processing)، بينما تقوم AI250 بتسريع عمليات فك التشفير كثيفة الذاكرة. لم تقدم كوالكوم في إفصاحها عن AI250 بيانات عن ذروة الأداء (FLOPS)، ورفضت الشركة الكشف عن التفاصيل عند الطلب.
على الرغم من أن كوالكوم كانت من بين أوائل شركات تصميم الرقائق التي روّجت للحوسبة القريبة من الذاكرة أو HBC، إلا أن هذه التقنية ليست بعيدة المنال عن إنفيديا أو AMD. تشير التقارير إلى أن كلا من إنفيديا وAMD تتعاونان مع موردي HBM وTSMC لتطوير قوالب أساسية مخصصة لتعزيز أداء الجيل التالي من الرقائق. تقول كوالكوم إن تقنية HBC الخاصة بها "تستخدم ذاكرة LPDDR في بنية حوسبة قريبة من الذاكرة مصممة خصيصًا، والتي تجمع بين الحوسبة وعرض نطاق ترددي عالي للذاكرة في تصميم سيليكوني ثلاثي الأبعاد. HBC هي بنية فريدة تهدف إلى معالجة عنق الزجاجة في نقل بيانات الذكاء الاصطناعي من خلال تقريب الحوسبة من الذاكرة، وتحسين كفاءة عرض النطاق الترددي للذاكرة، وزيادة كفاءة الطاقة لأعباء عمل استدلال الذكاء الاصطناعي. تحتوي HBM على عدد أكبر من مكدسات DRAM، وتستخدم طبقة بينية 2.5D لتوجيه المزيد من الخطوط، ولا تقوم بالحوسبة في قالب المنطق الأساسي." كما تعمل شركة d-Matrix الناشئة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي على تطوير مسرعات تستخدم ذاكرة DRAM ثلاثية الأبعاد لتوسيع قدرات الحوسبة في الذاكرة.
خلال يوم المستثمرين، أعلنت كوالكوم أيضًا عن استحواذها على شركة Modular الناشئة في مجال برامج الذكاء الاصطناعي. أسس الشركة تيم ديفيس وكريس لاتنر، الأخير هو مبتكر LLVM وClang ولغة البرمجة Swift والبنية التحتية للمترجم ذات التمثيل الوسيط متعدد المستويات (MLIR). في Modular، طور لاتنر وفريقه لغة Mojo، وهي واجهة برمجة منخفضة المستوى موجهة لوحدات معالجة الرسوميات، وتوفر بديلاً عالي الأداء لمكدسات CUDA من إنفيديا أو HIP وROCm من AMD. الفكرة الأساسية هي أن المستخدمين يجب أن يكونوا قادرين على كتابة تطبيقات ذكاء اصطناعي عالية الأداء دون القلق بشأن الأجهزة الأساسية. بالنسبة لكوالكوم، توفر Mojo فرصة لتجاوز "خندق" CUDA، حيث لا يحتاج العميل إلى اختيار منصة واحدة، بل يمكنه تطوير التطبيقات وتشغيلها على أي موارد حاسوبية متاحة في ذلك الوقت. كما طورت Modular منصة خدمات تسمى Max، تشبه SGLang أو vLLM، ويمكن تشغيلها بالتبادل على أجهزة AMD أو إنفيديا، ونظرًا لأنها مبنية على Mojo، فإنها لا تتطلب نظريًا أي ضبط يدوي تقريبًا.
إذا تم إتمام عملية الاستحواذ هذا العام دون تدخل من الجهات التنظيمية، فمن المفترض أن يساعد هذا المنتج كوالكوم على المنافسة في بيئة أصبحت فيها البرمجيات أكثر أهمية من الأجهزة. تخطط كوالكوم لإطلاق سلسلة رفوف AI200 في وقت لاحق من هذا العام، وأول مسرع AI250 المعتمد على HBC بدءًا من عام 2027، على أن يتم إطلاق منصة HBC من الجيل الثاني في عام 2028. كما كشفت الشركة سابقًا عن معلومات تتعلق بمعالجها الجديد لمراكز البيانات.
