مع التطور المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت الحاجة إلى حواسيب متقدمة قادرة على التعامل مع المهام المعقدة أمرًا ضروريًا. هذه الحواسيب، المعروفة باسم حواسيب الذكاء الاصطناعي (AI Computers)، صُممت خصيصًا لدعم عمليات التدريب والاستدلال الخاصة بنماذج الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم العميق، وتحليل البيانات الكبيرة، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية. وفي هذا المقال، نستعرض أشهر أنواع حواسيب الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي، مع تسليط الضوء على أهم ما يميز كل نوع منها، وأبرز استخداماتها.

أسماء أنواع حواسيب الذكاء الاصطناعي الحالية وأهم ما يميزها

NVIDIA DGX Series

تُعتبر سلسلة NVIDIA DGX من أشهر الحواسيب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي، وتُستخدم على نطاق واسع في مراكز الأبحاث والشركات الكبرى التي تطور نماذج متقدمة للذكاء الاصطناعي.

أبرز الأنواع:

• NVIDIA DGX Station A100
• NVIDIA DGX H100
• NVIDIA DGX SuperPOD (نظام متكامل يعتمد على عدة وحدات DGX)

اقرأ أيضا: كيف تستفيد من الفرق بين نماذج الذكاء الاصطناعي لخدمة مصلحتك؟

المميزات:

• مزوّدة بوحدات معالجة رسومية (GPUs) من نوع NVIDIA A100 أو H100 Tensor Core GPUs، والتي توفر قوة حسابية هائلة.
• ثم لديها قدرة عالية على معالجة البيانات وتدريب نماذج ضخمة مثل GPT وBERT.
• كذلك تتمتع بتصميم جاهز للاستخدام في مراكز البيانات أو على مستوى الأفراد المتخصصين.
• أيضا تدعم برامج وتطبيقات AI من خلال منصة NVIDIA AI Enterprise.

Google TPU (Tensor Processing Unit)

طورت شركة Google وحدات المعالجة الخاصة بها باسم TPU، وهي تستخدمها في خدماتها مثل Google Cloud وفي تدريب نماذج مثل BERT وPaLM.

أبرز الإصدارات:

• TPU v2
• TPU v3
• TPU v4 (مستخدمة حاليًا في Google Cloud)

المميزات:

• أداء مخصص لمعالجة مهام التعلم الآلي TensorFlow.
• أيضا توفر كفاءة طاقة عالية مع استهلاك منخفض نسبيًا.
• كذلك إمكانية الربط ضمن “مصفوفة TPU” (TPU Pods) لتدريب نماذج ضخمة.
• ثم أنها متاحة عبر Google Cloud AI Platform.

Cerebras Wafer Scale Engine (WSE)

شركة Cerebras Systems طورت أكبر شريحة حاسوبية في العالم والمعروفة باسم WSE – Wafer Scale Engine، والتي تُستخدم في الحواسيب العملاقة المخصصة لتدريب نماذج AI ضخمة.

المميزات:

• تحتوي على أكثر من 850,000 نواة معالجة في شريحة واحدة.
• أيضا مناسبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الحجم الكبير جدًا بسرعة أعلى من الحواسيب التقليدية.
• أيضا تسهل العمل على الشبكات العصبية الضخمة التي تتطلب ملايين المعاملات الحسابية.
• كذلك توفر أداءً غير مسبوق في مهام التعلم العميق وتحليل البيانات الكبيرة.

اقرأ أيضا: أهم 30 أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي

IBM Vela AI Supercomputer

في عام 2023، كشفت شركة IBM عن Vela، أول حاسوب فائق تم تصميمه داخليًا بالكامل لخدمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

المميزات:

• تم بناؤه لدعم نماذج اللغات الضخمة (LLMs) وتقنيات التوليد باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• أيضا يعتمد على تقنيات التخزين والتشبيك المتقدمة لتقليل وقت المعالجة.
• كذلك صديق للبيئة ويعتمد على كفاءة استهلاك الطاقة.
• ثم يتم استخدامه في تطوير منتجات IBM Watsonx AI.

Meta Research SuperCluster (RSC)

شركة Meta (فيسبوك سابقًا) أعلنت عن RSC، أحد أقوى الحواسيب الفائقة في العالم المصممة خصيصًا لتطوير الجيل التالي من نماذج الذكاء الاصطناعي.

المميزات:

• يحتوي على أكثر من 6,000 وحدة معالجة رسومية من نوع NVIDIA A100.
• ثم يوفر قدرة هائلة على تحليل الصور والفيديو والنصوص في الوقت الفعلي.
• أيضا يستخدم لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالميتافيرس والرؤية الحاسوبية.
• كذلك يمكنه تدريب نماذج تضم تريليونات المعاملات في وقت قياسي.

Microsoft Azure AI Infrastructure

تقدم مايكروسوفت من خلال منصة Azure AI Infrastructure بيئة سحابية تعتمد على حواسيب فائقة الأداء مخصصة للذكاء الاصطناعي.

المميزات:

• مدعومة بمعالجات NVIDIA H100 وAMD MI300X.
• متكاملة مع نماذج OpenAI مثل GPT-4.
• قابلية التوسع الديناميكي لتناسب احتياجات الشركات الصغيرة والكبيرة.
• دعم مباشر لخدمات Azure ML وCognitive Services.

Amazon AWS Trainium وInferentia

تقدم Amazon Web Services (AWS) شرائح Trainium وInferentia ضمن خدماتها لتوفير أداء AI عالي دون تكلفة باهظة.

المميزات:

• Trainium: مخصص لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
• Inferentia: مخصص لعمليات الاستدلال والتشغيل لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا.
• أداء ممتاز بسعر أقل مقارنة بـ GPUs التقليدية.
• متكامل مع بيئات مثل PyTorch وTensorFlow عبر Amazon SageMaker.

اقرأ أيضا: ما هو الفايب كودنج وما هي ميزات و فائدة الفايب كودنج لغير المبرمجين

Tesla Dojo

طورت شركة Tesla حاسوب Dojo لتدريب نماذج القيادة الذاتية باستخدام كميات ضخمة من بيانات الفيديو التي تجمعها من سياراتها.

المميزات:

• مبني باستخدام معالجات D1 من تطوير Tesla نفسها.
• مصمم خصيصًا لمعالجة مهام الذكاء الاصطناعي المرتبطة بالقيادة الذاتية.
• يوفر أداءً متوازيًا فائقًا لمعالجة البيانات الحية.
• يُتوقع أن يصبح جزءًا أساسيًا من تطوير القيادة الذاتية الكاملة (FSD).

الاستخدامات الشائعة لحواسيب الذكاء الاصطناعي

تُستخدم هذه الحواسيب المتقدمة في مجموعة واسعة من المجالات، من أبرزها:

• البحث العلمي: تدريب نماذج اللغة المتقدمة وتحليل الجينوم والفيزياء النظرية.
• القطاع الصحي: تطوير أدوات تشخيص ذكية وتحليل الصور الطبية.
• السيارات الذكية: تدريب نماذج القيادة الذاتية وتحليل بيانات الحساسات.
• القطاع المالي: الكشف عن الاحتيال وتحليل الأنماط الاستثمارية.
• الصناعة والترفيه: تطوير روبوتات ذكية وتحسين تجربة المستخدم في الألعاب والواقع الافتراضي.

ما الذي يميز حواسيب الذكاء الاصطناعي؟

يمكن تلخيص أهم المميزات التي توفرها هذه الحواسيب في النقاط التالية:

• قوة معالجة هائلة: بفضل استخدام معالجات مخصصة مثل GPUs وTPUs وشرائح WSE.
• إمكانية التوازي: تشغيل آلاف العمليات الحسابية في وقت واحد.
• كفاءة في استهلاك الطاقة: رغم الأداء العالي، تم تصميمها لتقليل استهلاك الطاقة.
• دعم بيئات التعلم الآلي: تكامل تام مع أدوات مثل TensorFlow وPyTorch.
• قابلية التوسّع: يمكن استخدامها على نطاق صغير أو ضمن مراكز بيانات ضخمة.

التوجهات المستقبلية في صناعة حواسيب الذكاء الاصطناعي

مع التوسع الكبير في استخدام الذكاء الاصطناعي، تتجه الشركات المصنعة للحواسيب إلى تطوير حلول أكثر ذكاءً، وأقل تكلفة، وأكثر استدامة. إليك أبرز هذه التوجهات:

1. التصغير وزيادة الكفاءة

• ظهرت موجة من الحواسيب المحمولة والمكتبية القادرة على تشغيل نماذج AI محليًا، مثل أجهزة Apple بمعالجات M1 وM2 التي تدعم التعلم الآلي مباشرة على الجهاز (on-device learning).

اقرأ أيضا: كيف تقدر تستخدم الذكاء الاصطناعي بالعربي مجاني ؟

2. التوسع السحابي

• تتزايد شعبية الحواسيب السحابية مثل Google Cloud وAzure وAWS، حيث توفر بنية تحتية قوية دون الحاجة لاستثمار مادي كبير في العتاد.

3. دمج الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة الكمومية

• شركات مثل IBM وGoogle تعمل على دمج الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة الكمومية لتسريع نماذج التعلّم العميق والبحث.

4. الاستدامة والطاقة

• يتم التركيز على إنتاج حواسيب AI صديقة للبيئة تستهلك طاقة أقل وتُصمم باستخدام مواد قابلة لإعادة التدوير.

في النهاية، تعد حواسيب الذكاء الاصطناعي عنصرًا محوريًا في مستقبل التقنية، إذ تمكّن المؤسسات من تطوير حلول ذكية تتخطى القدرات التقليدية. ومع تزايد الطلب على هذه الأنظمة، من المتوقع أن نشهد مزيدًا من الابتكارات في هذا المجال، مما يفتح آفاقًا جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في جميع مناحي الحياة.