هل ابتكرت هواوي شريحة ذكاء اصطناعي أسرع من إنفيديا بـ 1000 مرة؟

مع خنق العقوبات الأمريكية لشحّ رقائق أشباه الموصلات عالية الجودة، أقدمت هواوي على خطوة صادمة في عالم التكنولوجيا. إذ تزعم الشركة الصينية العملاقة أن برنامجها الجديد قادر على إنشاء "رقاقة محاكاة للذكاء الاصطناعي" بسرعات معالجة أسرع بألف مرة من منافستها الشرسة إنفيديا.

أعلنت شركة هواوي مؤخرًا رسميًا عن Flex:ai، وهي أداة تنسيق مفتوحة المصدر مصممة لتحسين سعة مجموعات الحوسبة واسعة النطاق بشكل شامل.

إطلاق أداة تنسيق Flex:ai لمجموعات الحوسبة الفائقة.

تم بناء Flex:ai على Kubernetes وتم إصداره من خلال مجتمع ModelEngine، وهو أكثر من مجرد أداة إدارة.

ويُنظر إلى ذلك باعتباره حلاً عاجلاً لاستراتيجية الصين الحالية المتمثلة في "استخدام البرمجيات للتعويض عن الأجهزة".

أبرز ادعاءات هواوي هو قدرتها على "إنشاء شريحة محاكاة ذكاء اصطناعي أسرع بألف مرة من شريحة إنفيديا". ورغم أنها لم تكشف عن التفاصيل التقنية لهذا الرقم الهائل، إلا أن هواوي تزعم أن Flex:ai يزيد من متوسط استخدام شرائح الذكاء الاصطناعي بنحو 30% من حيث الكفاءة العملية.

بدلاً من تشغيل مُسرِّعات البيانات (GPU/NPU) بشكل منفصل وهدر الموارد، يستخدم Flex:ai آلية محاكاة افتراضية ذكية. تُقسِّم هذه الأداة بطاقات GPU أو NPU المادية إلى عدة نسخ حوسبة افتراضية.

هل تتمتع الرقائق المحاكية بالسرعة التي تدعيها هواوي؟

للمهام الصغيرة: يُجمّعها Flex:ai لزيادة مساحة الموارد. لنماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة: يسمح بتوزيع أحمال العمل على بطاقات متعددة، متجاوزًا القيود المادية لجهاز واحد.

يعد "Hi Scheduler" قلب النظام - القادر على إرسال الموارد الخاملة في الوقت الفعلي، مما يضمن عدم إهدار طاقة الحوسبة أثناء انتظار مهام الذكاء الاصطناعي في الطابور.

الطموح لتوحيد أنظمة الرقائق غير المتجانسة

الفرق الرئيسي بين Flex:ai والحلول الحالية هو التوافق المتبادل. فبينما تُركز أدوات مثل Run:ai (التي استحوذت عليها Nvidia عام ٢٠٢٤) على منظومة Nvidia، يهدف Flex:ai إلى توحيد أنواع مختلفة من الأجهزة. ويدعم بقوة شرائح Ascend محلية الصنع من Huawei، إلى جانب وحدات معالجة الرسومات القياسية الأخرى.

تم تطوير الأداة بمساهمات من باحثين في جامعة شنغهاي جياوتونغ، وجامعة شيان جياوتونغ، وجامعة شيامن (الصين).

لم تُصدر هواوي حتى الآن شفرة المصدر ونتائج الاختبارات المُحددة. ويطرح الخبراء تساؤلاتٍ جوهرية حول مدى توافق Flex:ai مع وحدات معالجة الرسومات الشائعة بسلاسة عبر الإضافات القياسية؟ وهل يُعدّ الرقم "أسرع بألف مرة" إنجازًا حقيقيًا أم مجرد مقارنة تسويقية في بيئة مُحاكي؟ سيتوفر الجواب عند توفر Flex:ai رسميًا لمجتمع البرمجة.