تعد شريحة الحوسبة الجديدة الموجودة في الذاكرة بمعالجة أسرع مع استخدام أقل للطاقة
أظهر مطورو شرائح الذكاء الاصطناعي SK hynix وTetraMem معالجًا جديدًا يركز على الذاكرة ويقوم بإجراء حسابات الذكاء الاصطناعي مباشرة داخل الذاكرة، وهو تصميم يهدف إلى خفض استخدام الطاقة وتقليل الاختناقات الناجمة عن نقل البيانات بين المعالجات والذاكرة. أعلنت الشركتان عن استكمال تعاون تكنولوجي مشترك يتمحور حول نظام الحوسبة التناظرية في الذاكرة (A-IMC) على الرقاقة (SoC). يوضح عملهم كيف يمكن للذاكرة أن تتحمل جزءًا من عبء عمل الحوسبة بدلاً من مجرد تخزين البيانات. يستخدم النموذج الأولي حوسبة الذاكرة القائمة على الممرستور لتنفيذ عملية تحويل عميقة فعالة، وهي عملية رئيسية تستخدم في العديد من نماذج الاستدلال الخاصة بالذكاء الاصطناعي. من خلال معالجة البيانات حيث يتم تخزين أوزان نماذج الذكاء الاصطناعي، تقلل البنية من الحاجة إلى نقل المعلومات بشكل متكرر بين الذاكرة والمعالجات. يستهدف هذا النهج أحد أكبر التحديات التي تواجه أجهزة الذكاء الاصطناعي الحديثة. مع نمو نماذج الذكاء الاصطناعي من مليارات إلى تريليونات من المعلمات، أصبحت حركة البيانات مصدرًا رئيسيًا لاستهلاك الطاقة وزمن الوصول وتوليد الحرارة داخل أنظمة الحوسبة. الحوسبة داخل الذاكرة تعمل شرائح الذكاء الاصطناعي التقليدية على نقل البيانات بشكل مستمر بين الوحدات الحسابية والذاكرة، مما يستهلك الوقت والطاقة. تعمل الحوسبة التناظرية في الذاكرة على تغيير سير العمل عن طريق إجراء حسابات المصفوفة مباشرة داخل مصفوفة الذاكرة، مما يقلل من عمليات نقل البيانات غير الضرورية. يجمع المشروع المشترك بين منصة الحوسبة التناظرية في الذاكرة من TetraMem وخبرة SK hynix في تقنيات الذاكرة المتقدمة. قامت الشركتان أيضًا بدمج أجهزة الذاكرة الناشئة، وتصميم الدوائر، وهندسة الذكاء الاصطناعي، والبرمجيات، وتحسين النظام في منصة واحدة لأشباه الموصلات. قال جلين جي، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة TetraMem: “يشرفنا أن نحتفل بهذا الإنجاز المهم مع SK hynix”. “يوضح هذا الإنجاز ما يمكن تحقيقه من خلال التعاون الوثيق عبر النظام البيئي لأشباه الموصلات.” وفقًا للشركات، فإن العمل يتجاوز إثبات مفهوم الحوسبة التناظرية في الذاكرة من خلال عرض نظام ذكاء اصطناعي عملي على الرقاقة يدمج طبقات متعددة من الأجهزة وهندسة البرمجيات. معالجة اختناقات الذكاء الاصطناعي أدت أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتزايدة إلى زيادة الضغط على صانعي الرقائق لتحسين كفاءة استخدام الطاقة دون التضحية بالأداء. لقد ظهرت الحوسبة المرتكزة على الذاكرة كأحد الحلول الممكنة لأن نقل البيانات غالبًا ما يستهلك طاقة أكبر من الحسابات نفسها. وقال جي: “نعتقد أن الحوسبة التي تركز على الذاكرة والحوسبة التناظرية داخل الذاكرة ستصبح تقنيات ذات أهمية متزايدة لمعالجة كفاءة الطاقة المستقبلية للذكاء الاصطناعي والتحديات الحرارية، ونحن نتطلع إلى مواصلة تعاوننا مع إس كيه هاينكس”. ويمثل المشروع خطوة استراتيجية لشركة إس كيه هاينكس تتجاوز تصنيع الذاكرة التقليدية إلى بنيات الحوسبة المتقدمة. في حين أن الشركة هي منتج رئيسي لذاكرة الوصول العشوائي الديناميكي (DRAM) والذاكرة ذات النطاق الترددي العالي (HBM) المستخدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي القياسية، فإن هذا النموذج الأولي يتحول نحو نهج الشكل العصبي. وقال سو جيل كيم، نائب رئيس شركة SK hynix: “يسعدنا أن نرى النتيجة الناجحة لهذا التعاون والتقدير من الأنظمة الذكية المتقدمة”. “يوضح هذا المشروع قيمة استكشاف تقنيات الذاكرة المبتكرة وبنيات الحوسبة الجديدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية.” كما تم اختيار الورقة البحثية لتكون غلاف المجلة، مع تسليط الضوء على مساهمتها التقنية في الجيل التالي من أجهزة الذكاء الاصطناعي. وقالت الشركتان إنهما تخططان لمواصلة العمل معًا على تقنيات الذاكرة وهندسة الحوسبة وتكامل الأنظمة للبنية التحتية المستقبلية للذكاء الاصطناعي. تم نشر الدراسة التي تحمل عنوان “نظام SoC للحوسبة داخل الذاكرة المستندة إلى الممريستور مع التفاف فعال للعمق” في مجلة Advanced Intelligent Systems.
تم النشر: 2026-07-09 00:28:00
