أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركة Trust Carbon Infrastructure مؤخراً أن طبقة كفاءة الحوسبة HXS التي تقدمت بطلب تسجيل براءة اختراع لها، وبعد قياسات موقّعة من جهة مستقلة، حققت خفضاً في استهلاك الطاقة وزيادة في سعة المعالجة الاستدلالية على أجهزة NVIDIA H100، مع الحفاظ على تطابق مخرجات النماذج. ومع تزايد القيود المفروضة على نقص وحدات معالجة الرسوميات، وضغوط الطاقة، وتكاليف التبريد التي تحد من توسع البنية التحتية، فإن أي مزيج من هذه النتائج قد يلفت انتباه واهتمام قطاع الأعمال فوراً إذا ما تم تبنيه على نطاق واسع في الصناعة.
بالنسبة للشركات التي تشغّل مجموعات استدلال كبيرة، أصبحت الجدوى الاقتصادية تعتمد بشكل متزايد على معدل استغلال الأجهزة، وليس على مجرد زيادة عدد المسرعات، مما يدفع نقاش تحسين البنية التحتية من استبدال الأجهزة إلى استخراج إمكانات البرمجيات. وقد أصبح الاستدلال أحد أسرع بنود الإنفاق التشغيلي نمواً للمؤسسات التي تنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق الإنتاج؛ ومع استمرار تقلب أسعار الكهرباء، وتقييد توزيع الطاقة في مراكز البيانات، غالباً ما تصل البنية التحتية للتبريد إلى حدودها الفعلية قبل نفاد مساحة الرفوف. في هذا السياق، تؤكد Trust Carbon أن HXS تنتمي إلى فئة التقنيات البرمجية التي تستخرج عملاً مفيداً إضافياً من الأنظمة المنشورة بالفعل.
أظهرت نتائج القياسات الموقّعة التي نشرتها الشركة أن HXS، عند تشغيلها على معالج NVIDIA H100 80GB واحد باستخدام vLLM 0.26.0، تعمل على خفض استهلاك الطاقة باستمرار عبر خمسة نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر واسعة الاستخدام — وهي Qwen2.5-72B-Instruct من شركة علي بابا، وLlama 3.3 70B من Meta، وR1-Distill 70B من DeepSeek، وGemma 3 27B من جوجل (Google)، وPhi-4 من مايكروسوفت (Microsoft) — مع الحفاظ على تطابق كامل في المخرجات. وانخفض استهلاك الطاقة لكل وحدة معالجة رسوميات بنسبة تتراوح بين 17.2% و27.4%، مع انخفاض درجة حرارة التشغيل بما يصل إلى 15 درجة مئوية.
التبريد لا يقل أهمية عن استهلاك الكهرباء تقريباً. فانخفاض درجة حرارة اللوحات يؤثر على كثافة الرفوف، واستراتيجيات الإدارة الحرارية، وعمر الأجهزة، وتكاليف تشغيل المرافق. وهذه المؤشرات وإن كانت أقل اهتماماً من مؤشرات الأداء الأولية، إلا أن مشغلي مراكز البيانات عند التخطيط لنشر قدرات ذكاء اصطناعي بمقياس ميغاواط، يميلون بشكل متزايد إلى تقييم الهامش الحراري إلى جانب السعة الحاسوبية.
في الاختبارات، أظهر أحد التكوينات المرتبطة بنموذج Microsoft Phi-4 تحسناً أكبر بشكل ملحوظ من بقية مجموعة الاختبار: انخفض استهلاك الطاقة من 306 واط إلى 152 واط، بنسبة انخفاض قدرها 50.5%؛ وارتفع الإنتاجية من 109.8 طلباً في الثانية إلى 293.7 طلباً في الثانية، مع الحفاظ على نفس أهداف زمن الاستجابة، ودون أي تدهور في النسب المئوية لزمن الاستجابة، والحفاظ على تطابق المخرجات، مع تسجيل صفر أخطاء. عادةً ما يعمل تحسين البرمجيات على تحسين مؤشر واحد على حساب آخر؛ فزيادة الإنتاجية غالباً ما تكون مصحوبة بتكلفة في زمن الاستجابة، وانخفاض استهلاك الطاقة قد يعكس أيضاً انخفاض معدل الاستغلال. أما تحسين خصائص تشغيلية متعددة في وقت واحد مع الحفاظ على تطابق المخرجات، فهو النوع من النتائج التي يرغب مهندسو البنية التحتية في إعادة إنتاجها بشكل مستقل قبل اتخاذ قرارات الشراء.
ستعرض Trust Carbon تقنية HXS في الأسبوع الأول من أغسطس في وادي السيليكون، مع سعيها في الوقت نفسه إلى إيجاد شريك ترخيص حصري أو استحواذ محتمل. هذا النهج التجاري يشير إلى أن الشركة قد ترى أن دمج التقنية في مزودي البنية التحتية الراسخين أكثر قيمة من بناء أعمال برمجية مستقلة. ومن المرجح أن يقوم مشغلو مجموعات وحدات معالجة الرسوميات الكبيرة، ومزودو الخدمات السحابية فائقة الاتساع، والشركات الناشئة في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ومصنعو الخوادم، بتقييم هذه البرمجيات التي تتيح رفع معدل الاستغلال دون الحاجة إلى شراء مسرعات جديدة.
وبالنسبة لدورة تحديث الأجهزة، هناك بُعد آخر لهذا الأمر: يعتمد مزودو الأجهزة تاريخياً على تتابع أجيال وحدات معالجة الرسوميات لتقديم تحسينات في الكفاءة؛ والبرمجيات القادرة على إطالة العمر الاقتصادي للأجهزة الحالية قد تؤدي إلى تعقيد دورات الترقية، خاصة عندما تتمكن المؤسسات من تأجيل تحديثات البنية التحتية المكلفة مع الحفاظ على مستويات خدمة مقبولة.
غير أن التحذير واضح بنفس القدر: النتائج وإن كانت موقّعة، إلا أنها ما تزال مُجمعة من قبل المورد في ظل ظروف اختبار خاضعة للتحكم. وعادةً ما يحتاج المشترون من الشركات إلى تحقق مستقل في بيئات إنتاج مختلفة قبل افتراض تحقيق مكاسب مماثلة في ظل حركة مرور العملاء الفعلية؛ فتركيبة أعباء العمل، وأنماط الطلبات، وسلوك المعالجة الدفعية، وتكوينات البرمجيات، جميعها تؤثر بشكل جوهري على كفاءة الاستدلال. كما تعترف Trust Carbon بأن انخفاض استهلاك الطاقة يختلف باختلاف خصائص التطبيقات، وتوصي العملاء بالتحقق من الأداء باستخدام حركة الإنتاج الخاصة بهم قبل استخدام البيانات المنشورة.
بالنسبة لمشتري البنية التحتية، وحتى قبل اكتمال التحقق المستقل، يمكن للنتائج المبكرة أن توفر مبرراً للتقييم التقني — فتحسينات الكفاءة المتواضعة قد تغير بشكل كبير تكاليف التشغيل، ومعدلات استغلال الرفوف، وتخطيط التوسع في عمليات نشر وحدات معالجة الرسوميات الكبيرة. وإذا استمرت HXS في تحسين إنتاجية الاستدلال، فقد تؤجل المؤسسات مشتريات الأجهزة، لكن التحقق في بيئة الإنتاج يظل ضرورياً قبل تغيير افتراضات الشراء أو النشر. كما تدّعي HXS قابلية التوسع إلى ما هو أبعد من الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، لكن النتائج الحالية الموقّعة والمعلنة علناً تقتصر على قياسات الاستدلال فقط، وما إذا كانت تحسينات الكفاءة المماثلة قابلة للانتقال إلى أعباء عمل الخوادم الأوسع، لا يزال أمراً غير محسوم حتى تتوفر اختبارات مماثلة. ولا يزال اتساق الأداء في ظل أعباء العمل المختلطة، وأنماط حركة المرور المختلفة، وبيئات وحدات معالجة الرسوميات المتعددة، ومنصات التنسيق، والمعايير المرجعية المستقلة من جهات خارجية، بحاجة إلى أدلة أوسع لدعم قرارات النشر واسع النطاق.
من المرجح أن يقوم مزودو الخدمات السحابية، وموردو البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ومصنعو الخوادم، والشركات التي تشغّل مجموعات استدلال كبيرة، بتقييم هذه الفئة من البرمجيات التي تتيح رفع معدل استغلال الأجهزة دون الحاجة إلى توسعة رأسمالية فورية.
