لبناء حاسوب فائق الذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون هناك ضوء

أعلنت شركة GlobalFoundries، وهي شركة تصنع الرقائق للآخرين، بما في ذلك AMD و General Motors، سابقًا عن شراكة مع Lightmatter. يقول هاريس إن شركته “تعمل مع أكبر شركات أشباه الموصلات في العالم بالإضافة إلى الشركات فائقة السرعة”، في إشارة إلى أكبر الشركات السحابية مثل Microsoft وAmazon وGoogle.

إذا تمكنت Lightmatter أو أي شركة أخرى من إعادة اختراع أسلاك مشاريع الذكاء الاصطناعي العملاقة، فقد يختفي عنق الزجاجة الرئيسي في تطوير خوارزميات أكثر ذكاءً. كان استخدام المزيد من العمليات الحسابية أمرًا أساسيًا للتقدم الذي أدى إلى ChatGPT، ويرى العديد من باحثي الذكاء الاصطناعي أن توسيع نطاق الأجهزة بشكل أكبر أمر بالغ الأهمية للتقدم المستقبلي في هذا المجال – وللآمال في الوصول إلى الهدف المحدد بشكل غامض المتمثل في الذكاء الاصطناعي. الذكاء العام، أو AGI، يعني البرامج التي يمكن أن تطابق الذكاء البيولوجي أو تتجاوزه بكل الطرق.

يقول نيك هاريس، الرئيس التنفيذي لشركة Lightmatter، إن ربط مليون شريحة مع الضوء قد يسمح بخوارزميات لعدة أجيال تتجاوز أحدث التقنيات الحالية. يقترح بثقة أن “الممر سيعمل على تمكين خوارزميات الذكاء الاصطناعي العام”.

تتكون مراكز البيانات الكبيرة اللازمة لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي العملاقة عادة من رفوف مملوءة بعشرات الآلاف من أجهزة الكمبيوتر التي تشغل شرائح السيليكون المتخصصة ومجموعة كبيرة من التوصيلات الكهربائية فيما بينها. يعد الحفاظ على عمليات التدريب على الذكاء الاصطناعي عبر العديد من الأنظمة – جميعها متصلة بواسطة الأسلاك والمفاتيح – بمثابة مهمة هندسية ضخمة. كما أن التحويل بين الإشارات الإلكترونية والضوئية يضع قيودًا أساسية على قدرة الرقائق على تشغيل العمليات الحسابية كوحدة واحدة.

تم تصميم نهج Lightmatter لتبسيط حركة المرور الصعبة داخل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. يقول هاريس: “عادةً ما يكون لديك مجموعة من وحدات معالجة الرسومات، ثم طبقة من المفاتيح، وطبقة من المفاتيح، وطبقة من المفاتيح، وعليك اجتياز تلك الشجرة” للتواصل بين وحدتي معالجة رسوميات. يقول هاريس إنه في مركز البيانات المتصل بواسطة Passage، سيكون لكل وحدة معالجة رسومات اتصال عالي السرعة بكل شريحة أخرى.

يُعد عمل Lightmatter على Passage مثالاً على كيف ألهم ازدهار الذكاء الاصطناعي مؤخرًا الشركات الكبيرة والصغيرة لمحاولة إعادة اختراع الأجهزة الرئيسية خلف التطورات مثل ChatGPT من OpenAI. عقدت شركة Nvidia، المورد الرئيسي لوحدات معالجة الرسومات لمشاريع الذكاء الاصطناعي، مؤتمرها السنوي الشهر الماضي، حيث كشف الرئيس التنفيذي Jensen Huang عن أحدث شريحة للشركة لتدريب الذكاء الاصطناعي: وحدة معالجة رسومات تسمى Blackwell. ستقوم Nvidia ببيع وحدة معالجة الرسومات في “شريحة فائقة” تتكون من وحدتي معالجة رسوميات من نوع Blackwell ومعالج وحدة المعالجة المركزية التقليدي، وكلها متصلة باستخدام تقنية الاتصالات عالية السرعة الجديدة للشركة والتي تسمى NVLink-C2C.

تشتهر صناعة الرقائق بإيجاد طرق لاستخراج المزيد من قوة الحوسبة من الرقائق دون جعلها أكبر حجمًا، لكن شركة Nvidia اختارت أن تخالف هذا الاتجاه. تعد وحدات معالجة الرسوميات Blackwell الموجودة داخل الشريحة الفائقة للشركة أقوى بمرتين من سابقاتها، ولكنها مصنوعة عن طريق ربط شريحتين معًا، مما يعني أنهما تستهلكان طاقة أكبر بكثير. وتشير هذه المقايضة، بالإضافة إلى جهود إنفيديا للصق رقائقها مع الروابط عالية السرعة، إلى أن ترقيات المكونات الرئيسية الأخرى لأجهزة الكمبيوتر العملاقة العاملة بالذكاء الاصطناعي، مثل تلك التي اقترحتها Lightmatter، يمكن أن تصبح أكثر أهمية.