شركة "تشوجينغ تكنولوجي" الصينية توسع مصانع رموز الذكاء الاصطناعي وطاقة الحوسبة المحلية

أخبار ar.wedoany.com، في 13 يوليو، أعلنت شركة "تشوجينغ تكنولوجي" الصينية، المزودة لخدمات إنتاج رموز الذكاء الاصطناعي، عن جولة جديدة من خطط بناء البنية التحتية، تتضمن زيادة احتياطيات طاقة إنتاج رموز الذكاء الاصطناعي، وترقية منصة ATaaS ذاتية التطوير عالية الكفاءة لإنتاج رموز الذكاء الاصطناعي، وإنشاء مصانع رموز ذكاء اصطناعي موجهة للنماذج الكبرى الرائدة ومنصات الإنترنت والنظم البيئية الصناعية الإقليمية. كما سيعمل المشروع على توسيع نطاق دمج طاقة الحوسبة غير المتجانسة المحلية، مما يتيح لرقاقات الحوسبة ذات البنى المختلفة دخول سيناريوهات الإنتاج الأساسية مثل استدلال النماذج الكبرى، وتشغيل الوكلاء الأذكياء، وخدمات التوليد على مستوى المؤسسات.

لا تقتصر مصانع رموز الذكاء الاصطناعي على زيادة عدد الخوادم فحسب، بل تقوم بتشكيل سلسلة إنتاج متصلة من الرقاقات والذاكرة والتخزين والشبكات ومحركات الاستدلال وأنظمة الجدولة. عند تقديم المستخدم لمهمة نموذجية، يجب على النظام إكمال تصنيف الطلب، تحميل النموذج، تخصيص موارد الحوسبة، معالجة المطالبات الأولية، توليد الرمز الأول، فك التشفير المستمر للرموز اللاحقة، وإرجاع النتيجة. أي تأخير في الموارد، أو فشل في التخزين المؤقت، أو انسداد في الاتصال في أي من هذه المراحل سيؤثر بشكل مباشر على زمن وصول الرمز الأول، ومعدل إخراج الرموز في الثانية، وقدرة المعالجة المتزامنة. ينصب تركيز التوسع الحالي لشركة "تشوجينغ تكنولوجي" على ضمان تحويل طاقة الحوسبة المضافة بشكل مستقر إلى طاقة إنتاج رموز قابلة للتسليم، بدلاً من تكوين مجمع موارد حوسبة يفتقر إلى كفاءة الاستدلال رغم اتساع نطاق العتاد.

ستواصل منصة ATaaS أداء مهام جدولة الموارد بين أجهزة الحوسبة المختلفة. يمكن للمنصة تقسيم مهام استدلال النماذج الكبرى إلى عتاد مثل معالجات الرسوميات، ووحدات المعالجة المركزية، والذاكرة، وأقراص الحالة الصلبة، مما يتجنب تركيز جميع العمليات الحسابية على نوع واحد من بطاقات التسريع. وفي مواجهة المجموعات التي تضم رقاقات محلية وأجنبية، يجب عليها أيضًا التعرف على قدرات الحوسبة، وذاكرة الفيديو، وعرض النطاق الترددي، وقدرات التكيف البرمجي للأجهزة المختلفة، ثم تحديد طبقات النموذج، أو العوامل الحسابية، أو الطلبات التي يجب تشغيلها على أي نوع من الأجهزة.

يتضمن تشغيل طاقة الحوسبة غير المتجانسة المحلية هذه المرة أيضًا إدارة موحدة لبرمجيات الاستدلال الأساسية. تستخدم الرقاقات المختلفة عادةً بنى حوسبة، ومكتبات عوامل حسابية، وبرامج تشغيل، ومكونات اتصال مختلفة، ولا يمكن ببساطة نسخ نفس النموذج لتشغيله على جميع الأجهزة. تحتاج ATaaS إلى إجراء التكيف من حيث تنسيق التكميم، وتوافق العوامل الحسابية، وطريقة تخصيص ذاكرة الفيديو، واستراتيجية اتصال العقد قبل دخول النموذج إلى بيئة الإنتاج، وتوزيع المهام بين الأجهزة المختلفة بناءً على المهام الفعلية. تختلف متطلبات موارد الحوسبة والتخزين بين الأسئلة والأجوبة النصية القصيرة، ومعالجة السياقات الطويلة، وتوليد الأكواد، وإخراج البيانات المنظمة، واستدعاء أدوات الوكلاء الأذكياء، لذا يجب على النظام اختيار الأجهزة ديناميكيًا وفقًا لحمولة الأعمال، بدلاً من استخدام تكوين ثابت واحد لفترة طويلة.

ينقسم استدلال النماذج الكبرى عادةً إلى مرحلتين: مرحلة ما قبل الملء ومرحلة فك التشفير. تتطلب مرحلة ما قبل الملء معالجة مركزة لسياق إدخال المستخدم، وتكون كثافة الحوسبة عالية؛ بينما تولد مرحلة فك التشفير الرموز واحدًا تلو الآخر، وتتطلب متطلبات أعلى لسرعة الوصول إلى الذاكرة، وسعة التخزين المؤقت، وقدرة الجدولة المستمرة. تتبنى شركة "تشوجينغ تكنولوجي" أسلوب التنسيق بين الحوسبة والتخزين لإدارة ذاكرة التخزين المؤقت KV Cache، حيث تحتفظ بالحالة الوسيطة للسياق المحسوب مسبقًا في نظام الذاكرة أو التخزين. عندما تحتوي طلبات متعددة على نفس المطالبات النظامية أو محتوى قاعدة المعرفة أو الحوارات التاريخية أو ما يشابهها، يمكن للنظام قراءة ذاكرة التخزين المؤقت مباشرة، مما يقلل من تكرار تنفيذ حسابات النموذج. تشمل التقنيات التي كشفت عنها المنصة سابقًا أيضًا مشاركة ذاكرة التخزين المؤقت عبر المجموعات، وعزل مسار الاستدلال، والتوسع والانكماش المرن، ومراقبة الجودة، للتعامل مع إعادة استخدام ذاكرة التخزين المؤقت، والتنافس على الموارد، وتقلبات الخدمة في المهام عالية التزامن.

ستتوجه مصانع رموز الذكاء الاصطناعي الجديدة إلى أنواع مختلفة من أحمال الإنتاج. تحتاج النماذج الرائدة إلى تشغيل مجموعات استدلال واسعة النطاق لفترات طويلة، مع متطلبات عالية لكمية التزامن، وسرعة إرجاع الرمز الأول، واستقرار الإخراج؛ بينما تظهر طلبات منصات الإنترنت تغيرات واضحة بين الذروة والانخفاض، مما يتطلب من النظام إضافة أو تحرير عقد الحوسبة بسرعة؛ أما النظم البيئية الصناعية الإقليمية فقد تحتاج إلى دمج مهام حكومية، وتصنيعية، ومالية، وطبية، ومهام مكتبية في وقت واحد، حيث تتطلب الأعمال المختلفة نماذج مستقلة، وصلاحيات بيانات، ومعايير جودة خدمة خاصة بها. تقوم ATaaS بتحويل هذه المتطلبات إلى تكوينات طاقة حوسبة أساسية، وتتحكم في استخدام الموارد من خلال قوائم انتظار المهام، وجدولة مثيلات النماذج، وتوسيع وانكماش العقد.

شكلت منصة ATaaS التي كشفت عنها شركة "تشوجينغ تكنولوجي" سابقًا قدرة معالجة يومية تقارب تريليون رمز، ويمكنها استيعاب عشرات الآلاف من طلبات استدلال الذكاء الاصطناعي. تتبنى المنصة أسلوب تشغيل "نماذج قليلة وتحسين عميق"، حيث تركز الموارد على عدد قليل من نماذج الإنتاج، وتقوم بتحسينات خاصة حول زمن وصول الرمز الأول، ومعدل إخراج الرموز في الثانية، والإخراج المنظم، واستقرار استدعاء الوظائف. حاليًا، تُستخدم خدمات الاستدلال الخاصة بها في الأعمال المتعلقة بنماذج GLM من شركة "زيبو" الصينية وKimi من شركة "يويزي آنميان" الصينية.

يأتي تمويل هذا البناء من جولة التمويل من الفئة "أ" التي أكملتها شركة "تشوجينغ تكنولوجي" مؤخرًا. في غضون ستة أشهر، تجاوز إجمالي مبلغ التمويل التراكمي للشركة مليار يوان. قادت هذه الجولة صندوق "هوي رونغ" التابع لمجموعة الاستثمار بمقاطعة خنان الصينية، وشارك فيها المستثمرون السابقون بما في ذلك رأس المال الحقيقي الصيني، ورأس المال الشانغشي الصيني، ورأس المال شينغليان الصيني، وابتكار قوه فانغ بشنغهاي الصيني، وصندوق هونغ هوي الصيني، وصندوق هوا كونغ الصيني، وهانغتشو فوتشنغ الصيني. لم يتم الكشف عن مبلغ التمويل، ونسب مساهمة كل مؤسسة، وأحدث تقييم للشركة، ولكن تم تحديد استخدام الأموال بوضوح لتركيزها على احتياطيات طاقة الحوسبة، وترقية منصة ATaaS، وبناء مصانع رموز الذكاء الاصطناعي.

خلال عملية التوسع، لا تعتبر كمية طاقة الحوسبة المؤشر الوحيد للقدرة الإنتاجية. يتطلب إنتاج رموز الذكاء الاصطناعي أيضًا مراقبة مستمرة لزمن وصول الرمز الأول، وسرعة فك التشفير، وكمية الطلبات المتزامنة، ومعدل استخدام العتاد، ومعدل إصابة ذاكرة التخزين المؤقت، ومعدل فشل المهام، ومعدل نجاح الإخراج المنظم، وتعديل استراتيجية الجدولة وفقًا لإصدار النموذج وحملة الأعمال. إذا قامت مجموعة الحوسبة بزيادة بطاقات التسريع فقط دون توسيع متزامن للاتصالات عالية السرعة، والذاكرة، والتخزين، وبرمجيات الاستدلال، فقد يصبح العتاد المضاف خاملاً بسبب انتظار الاتصال أو نقل البيانات. تضع شركة "تشوجينغ تكنولوجي" في هذا البناء طاقة الحوسبة غير المتجانسة المحلية ومنصة ATaaS ضمن نفس نظام الإنتاج، بهدف جعل الرقاقات المتعددة تتحمل مهام الاستدلال معًا، وتحويل موارد الحوسبة المتناثرة إلى طاقة إنتاج رموز قابلة للقياس والجدولة.

حاليًا، لم تكشف شركة "تشوجينغ تكنولوجي" بعد عن حجم طاقة الحوسبة المضافة، أو طرازات الرقاقات، أو عدد مصانع رموز الذكاء الاصطناعي، أو مواقع المشاريع، أو وقت التشغيل الأول. تشمل محتويات البناء المحددة توسيع احتياطيات القدرة الإنتاجية، وترقية نظام الاستدلال الأساسي، وزيادة أحمال الإنتاج لطاقة الحوسبة غير المتجانسة المحلية، وبناء قدرات إنتاج رموز مخصصة للنماذج الرائدة ومنصات الإنترنت والمشاريع الإقليمية.