انضم إلى نشراتنا الإخبارية اليومية والأسبوعية للحصول على آخر التحديثات والمحتوى الحصري حول تغطية الذكاء الاصطناعي الرائدة. يتعلم أكثر
مع استمرار المؤسسات في استكشاف طرق مختلفة لتحسين كيفية التعامل مع أعباء العمل المختلفة في مركز البيانات وعلى الحافة، ظهرت شركة ناشئة جديدة، قتلظهرت من التخفي باستخدام نهج حسابي مثير للاهتمام لتوفير التكلفة: المعالجة الشاملة.
وبقيادة خبراء في صناعة أشباه الموصلات، طورت الشركة الناشئة بنية معالجات دقيقة توحد جميع مهام المعالجة – سواء كانت استدلال الذكاء الاصطناعي أو المهام ذات الأغراض العامة – في شريحة واحدة متعددة الاستخدامات.
ويقول Ubitium إن هذا لديه القدرة على تغيير الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع الحوسبة، مما يوفر عليها متاعب الاعتماد على أنواع مختلفة من المعالجات ونوى المعالجات لأعباء العمل المتخصصة المختلفة. كما أعلنت عن تمويل بقيمة 3.7 مليون دولار من العديد من شركات رأس المال الاستثماري.
وقالت Ubitium إنها تركز حاليًا على تطوير شرائح عالمية يمكنها تحسين الحوسبة للأجهزة الطرفية أو المدمجة، مما يساعد الشركات على تقليل تكاليف النشر بعامل يصل إلى 100 مرة. ومع ذلك، تم التأكيد على أن البنية قابلة للتطوير بشكل كبير ويمكن استخدامها أيضًا لمراكز البيانات في المستقبل.
إنه يتعارض مع بعض الأسماء المعروفة في مجال حوسبة الحافة بالذكاء الاصطناعي، مثل نفيديا مع خطها من رقائق Jetson وSima.AI مع عائلة Modalix، والتي توضح كيف أن السباق لإنشاء معالجات خاصة بالذكاء الاصطناعي ينتقل من مراكز البيانات الكبيرة إلى أجهزة وأحمال عمل أكثر منفصلة.
لماذا شريحة الكل في واحد؟
اليوم، عندما يتعلق الأمر بتشغيل حافة أو نظام مضمن، تعتمد المؤسسات على شرائح النظام (SoCs) التي تدمج عدة وحدات معالجة متخصصة – وحدات المعالجة المركزية (CPU) للمهام العامة، ووحدات معالجة الرسومات (GPU) للرسومات والمعالجة المتوازية، ووحدات NPU لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المتسارعة، ووحدات معالجة البيانات (DSPs). لمعالجة الإشارات وFPGAs لوظائف الأجهزة القابلة للتخصيص. تعمل هذه الوحدات المتكاملة معًا لضمان تقديم الجهاز للأداء المتوقع. ومن الأمثلة الجيدة على ذلك حالة الهواتف الذكية، التي غالبًا ما تستخدم وحدات NPU مع معالجات أخرى لمعالجة الذكاء الاصطناعي بكفاءة على الجهاز مع الحفاظ على استهلاك منخفض للطاقة.
ورغم أن هذا النهج يؤدي المهمة، فإنه يأتي على حساب زيادة تعقيد الأجهزة والبرمجيات وارتفاع تكاليف التصنيع ــ مما يجعل من الصعب على الشركات أن تتبناه. علاوة على ذلك، عندما يكون هناك خليط من المكونات على المكدس، يمكن أن يصبح عدم استخدام الموارد مشكلة كبيرة. بشكل أساسي، عندما لا يستخدم الجهاز وظائف الذكاء الاصطناعي، فإن وحدة NPU الخاصة بأحمال عمل الذكاء الاصطناعي ستكون في وضع الخمول، وتستهلك مساحة السيليكون (والطاقة).
ولمعالجة هذه الفجوة، ابتكر مارتن فورباخ، الذي يمتلك أكثر من 200 براءة اختراع لأشباه الموصلات المرخصة من قبل شركات الرقائق الأمريكية الكبرى، بنية معالجة عالمية. لقد أمضى 15 عامًا في تطوير التكنولوجيا وتعاون في النهاية مع الرئيس التنفيذي هيون شين تشو والرئيس التنفيذي السابق لشركة إنتل بيتر ويبر لتسويقها تجاريًا.
وأوضح شين تشو أن بنية المعالج الدقيق تسمح في جوهرها بإعادة استخدام ترانزستورات الشريحة نفسها لمهام معالجة مختلفة، مما يسمح لمعالج واحد بالتكيف ديناميكيًا مع أعباء العمل المختلفة، بدءًا من الحوسبة العامة اللازمة لمنطق التحكم البسيط وحتى المعالجة المتوازية واسعة النطاق لتدفقات البيانات والاستدلال منظمة العفو الدولية.
“بينما نعيد استخدام نفس الترانزستورات لأحمال عمل مختلفة، واستبدال عدد من الرقائق وتقليل التعقيد، فإننا نخفض التكلفة الإجمالية للنظام. وأضاف الرئيس التنفيذي: “اعتمادًا على خط الأساس، فإن نسبة الأداء/التكلفة تبلغ 10x إلى 100x…إن إعادة استخدام الترانزستورات لأحمال عمل مختلفة تقلل بشكل كبير من إجمالي عدد الترانزستورات في المعالج – مما يوفر المزيد من الطاقة ومساحة السيليكون”.
الهدف هو جعل الحوسبة المتقدمة في متناول الجميع
بفضل بنية المعالجات الدقيقة المتجانسة والمستقلة عن عبء العمل، تأمل Ubitium أن تكون قادرة على استبدال المعالجات التقليدية — CPU وNPU وGPU وDSP وFPGA — بشريحة واحدة متعددة الاستخدامات. سيؤدي الدمج (الذي يؤدي إلى تصميم نظام مبسط وخفض التكاليف) إلى جعل الحوسبة المتقدمة ميسورة التكلفة، مما يتيح دورات تطوير أسرع للتطبيقات عبر الأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية، والأتمتة الصناعية، والأتمتة المنزلية، والرعاية الصحية، والسيارات، والفضاء، والدفاع.
كما أن البنية متوافقة تمامًا مع RISC-V، وهي بنية مجموعة تعليمات مفتوحة المصدر لتطوير المعالج. وهذا يجعل من السهل استخدامه لتطبيقات مثل إنترنت الأشياء، وواجهات الإنسان والآلة، والروبوتات.
“من خلال تقليل العوائق أمام تنفيذ قدرات الحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي، تمكن تقنيتنا أجهزة إنترنت الأشياء من معالجة البيانات محليًا واتخاذ قرارات ذكية في الوقت الفعلي.” وأوضح تشو أن هذا سيساعد أيضًا في حل مشكلات قابلية التشغيل البيني من خلال السماح للأجهزة بالتكيف والتواصل بسلاسة مع الأنظمة المختلفة.
في هذه المرحلة، تمتلك الشركة 18 براءة اختراع في مجال التكنولوجيا مع نموذج أولي يعتمد على محاكاة FPGA وتقوم بتطوير مجموعة من الرقائق التي تختلف في حجم المصفوفة ولكنها تشترك في نفس البنية العالمية ومجموعة البرامج. وتخطط لإطلاق لوحة نموذجية متعددة المشاريع مع مجموعة تطوير في الأشهر المقبلة وشحن أول شرائح كمبيوتر للعملاء في عام 2026.
وفي نهاية المطاف، قال تشو، إن العمل سيسمح لهم بتقديم حلول حوسبة قابلة للتطوير لاحتياجات الأداء المتنوعة (والمتطورة)، بدءًا من الأجهزة المدمجة وحتى أنظمة الحوسبة الكبيرة.
“سيكون معالجنا الذي لا يتحمل عبء العمل قادرًا أيضًا على التكيف مع التطورات الجديدة في الذكاء الاصطناعي دون إجراء تعديلات على الأجهزة.” سيسمح هذا للمطورين بتنفيذ أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الحالية، مما يقلل التكلفة والتعقيد المرتبط بتغييرات الأجهزة… ومن خلال فصل طبقات الأجهزة والبرامج، نهدف إلى إنشاء معالجنا كمنصة حوسبة قياسية تعمل على تبسيط عملية التطوير وتسريعها الابتكار في جميع أنحاء العالم. وأضاف صناعات مختلفة.
