معالج Nvidia Vera بـ 88 نواة مخصص لاستدلال الذكاء الاصطناعي

أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة Nvidia معالج Vera القائم على بنية جديدة، بهدف إعادة تعريف قواعد المنافسة في سوق معالجات الخوادم. وعلى عكس معالجات x86 التي تسعى إلى تحقيق أقصى عدد من النوى، صُمم Vera ليكون معالجًا يتمتع بأعلى أداء أحادي الخيط في فئته، وتستهدف هذه الاستراتيجية بشكل مباشر متطلبات الحوسبة لأعباء عمل استدلال الذكاء الاصطناعي وعملاء الذكاء الاصطناعي.

في الاختبارات الأولية التي أجراها موقع Phoronix، أظهر Vera قدرة على "سحق المنافسين بشكل كامل" في السيناريوهات أحادية الخيط. وعلى الرغم من رد AMD لاحقًا بادعاء تحقيق أداء أعلى بمقدار 3.3 أضعاف في حامل خوادم بقدرة 100 كيلوواط، لا تزال Nvidia واثقة من اتجاه تصميمها. Vera هو معالج أحادي الشريحة بـ 88 نواة، ويدعم تقنية SMT (المعالجة المتزامنة متعددة الخيوط)، مما يوفر إجمالي 176 خيطًا. يصل عرض النطاق الترددي لذاكرة LPDDR5X إلى 1.2 تيرابايت/ثانية، ويبلغ عرض النطاق الترددي بين النوى 3.4 تيرابايت/ثانية، وتؤكد Nvidia أن هذه المؤشرات تبلغ ثلاثة أضعاف ما توفره معالجات مراكز البيانات الأخرى.

توضح Nvidia أن أعباء عمل استدلال الذكاء الاصطناعي وعملاء الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على سرعة الخيط الواحد. يجب أن تنتظر نماذج الاستدلال نتيجة الخطوة السابقة قبل متابعة التنفيذ، ولا يمكن تسريعها من خلال التوازي. وبالمثل، يحتاج عملاء الذكاء الاصطناعي إلى إكمال المهام بشكل تسلسلي. لذلك، يُوصف Vera بأنه "أكبر معالج أحادي الخيط قابل للتوسع"، أي معالج يزيد من أداء الخيط الواحد إلى أقصى حد مع بقائه قابلاً للتوسع. يتجنب تصميمه أحادي الشريحة "ضريبة الرقاقات الصغيرة"، مما يضمن زمن انتقال يمكن التنبؤ به وعرض نطاق ترددي ثابت لكل نواة.

كشفت Nvidia أيضًا أن خليفة Vera، وهو معالج Rigel، سيستخدم نوى Arm v9.2 وسيتم إطلاقه كجزء من معالج Rosa. سيوفر Rigel أداءً أعلى لكل نواة من خلال "نقل تعليمات أفضل"، وذاكرة تخزين مؤقت L2 أكبر، ومعالجة ذاكرة محسنة.

في مدونتها الرسمية، نشرت Nvidia العديد من بيانات الأداء في السيناريوهات الواقعية. بالنسبة لأعباء عمل عملاء الترميز، سجلت Perplexity تحسنًا في الأداء بمقدار 1.5 مرة مقارنة بـ x86، وتسارعًا بمقدار 1.9 مرة عند تشغيل بيئة الحماية. فيما يتعلق بأعباء عمل قواعد البيانات، سجلت Starburst تحسنًا في الأداء بمقدار 3 مرات لتحليلات SQL واسعة النطاق، وسجلت Redpanda انخفاضًا في زمن انتقال التحليلات في الوقت الفعلي بمقدار 6 مرات. تدعي Nvidia أنه في "أعباء عمل وحدة المعالجة المركزية التي تمثل تنفيذ العملاء"، يتفوق Vera على منافسيه من x86 بمقدار 1.8 مرة، وفي سير عمل الترميز بمقدار 1.5 مرة، وفي تحليلات قواعد البيانات يكون أسرع بمقدار 3 مرات. تجدر الإشارة إلى أن Nvidia لم تحدد طرازات شرائح x86 المقارنة، ويُفترض أنها نماذج متوسطة وعالية من Intel Xeon و AMD Epyc.

يعكس نهج تصميم Vera تحولًا نموذجيًا في مجال معالجات الخوادم. تقليديًا، ركز تصميم المعالجات على زيادة عدد النوى لمعالجة المهام المتعددة بالتوازي، ولكن بالنسبة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على التسلسل، تصبح سرعة الخيط الواحد عاملاً حاسمًا. تضع Nvidia Vera كحل يوازن بين أداء الخيط الواحد وقدرات التوسع متعدد الخيوط.

يتوقع المحللون أن تساعد هذه الاستراتيجية Nvidia في الاستحواذ على ثلثي سوق معالجات خوادم x86 من Intel و AMD، مع إيرادات متوقعة تصل إلى 200 مليار دولار. ومع ذلك، فإن سوق معالجات خوادم الذكاء الاصطناعي شديد التنافسية، حيث تعمل شركات مثل DeepSeek على تطوير رقائقها الخاصة لتقليل الاعتماد على الموردين الخارجيين، كما أصدرت الشركة الناشئة الفرنسية للذكاء الاصطناعي ZML برامج تستهدف الرقائق غير المصنعة من Nvidia، مما يشير إلى أن النظام البيئي للذكاء الاصطناعي يتجه نحو التنوع.