OpenAI تكشف نتائج شريحة Jalapeño لتشغيل نماذج الذكاء الصناعي
كشفت OpenAI عن أول نتائج اختبار لشريحة Jalapeño، وهي شريحة مخصصة طورتها بالتعاون مع Broadcom لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة أعلى، مع نتائج أولية تتفوق على أنظمة Nvidia في السرعة وكفاءة استهلاك الطاقة.
تفاصيل شريحة Jalapeño من OpenAI
أعلنت OpenAI نتائج أولية لاختبارات شريحة Jalapeño، التي صممتها لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وليس تدريبها، في خطوة تعكس توجه الشركة نحو تطوير بنية تحتية مخصصة تتناسب مع احتياجات نماذجها.
وتشمل أبرز تفاصيل المشروع:
- تعمل الشريحة باستهلاك طاقة يبلغ 700 واط، مقارنة بأنظمة Nvidia المستخدمة في الاختبارات والتي تصل إلى 1200 واط.
- أظهرت الاختبارات أن الشريحة تستطيع تقديم إجابات أسرع بما يصل إلى 3.6 مرات في بعض المهام.
- حققت Jalapeño كفاءة تصل إلى 1.9 مرة من العمل لكل واط مقارنة بالأنظمة التي اختبرتها OpenAI.
- طورت OpenAI الشريحة بالتعاون مع Broadcom، مع الاستفادة من نماذجها القادمة وأداة Codex خلال عملية التصميم.
- استغرقت عملية التطوير نحو تسعة أشهر من التصميم الأولي حتى الوصول إلى مرحلة جاهزة للتصنيع.
- لن تطرح OpenAI الشريحة للبيع، إذ تخطط لاستخدامها داخلياً لتلبية احتياجاتها من تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
- رغم تطوير Jalapeño، لا تزال OpenAI تعتمد على Nvidia في عمليات تدريب نماذجها الجديدة.
- تعمل الشركة بالفعل على جيلين إضافيين من الشرائح المخصصة.
- من المقرر أن تبدأ Jalapeño بالوصول إلى مراكز بيانات OpenAI في وقت لاحق من عام 2026، مع زيادة الإنتاج خلال عام 2027.
وتكمن أهمية الشريحة في أنها مصممة وفق احتياجات OpenAI نفسها، بدلاً من الاعتماد بالكامل على معالجات عامة مصممة لتناسب مجموعة واسعة من الاستخدامات. وقد يسمح هذا النهج للشركة بتحسين العلاقة بين تصميم العتاد والنماذج التي تعمل عليه، خصوصاً مع تطور احتياجات الذكاء الاصطناعي.
وتوضح النتائج المعلنة أن الهدف الأساسي من Jalapeño هو تحسين الاستدلال، أي تشغيل النماذج وإنتاج الإجابات، وليس تدريب النماذج. وهذا يتيح لـOpenAI استهداف أحد أكبر مصادر استهلاك الموارد مع توسع استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي.
الأهداف المستقبلية لشريحة Jalapeño
تخطط OpenAI لتوسيع استخدام الشرائح المخصصة خلال السنوات المقبلة، بالتزامن مع تطوير أجيال جديدة من Jalapeño وتحسين بنيتها التحتية لمراكز البيانات.
ومن أبرز الأهداف المستقبلية:
- نشر Jalapeño في مراكز بيانات OpenAI خلال عام 2026.
- زيادة إنتاج الشرائح تدريجياً خلال عام 2027.
- تطوير جيلين جديدين من الشرائح المخصصة.
- تحسين سرعة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتقليل زمن الاستجابة.
- خفض تكلفة تشغيل النماذج من خلال زيادة كفاءة استهلاك الطاقة.
- تصميم العتاد بما يتناسب بصورة أكبر مع خصائص نماذج OpenAI.
- مواصلة استخدام شرائح Nvidia في تدريب النماذج إلى جانب تطوير البنية التحتية الخاصة بالشركة.
وتأتي هذه الخطوة ضمن اتجاه أوسع في قطاع الذكاء الاصطناعي، حيث تعمل شركات ومختبرات كبرى على تطوير شرائحها الخاصة بهدف تقليل الاعتماد على مورد واحد وتحسين الأداء وفق احتياجاتها المحددة.
تمثل Jalapeño خطوة مهمة في استراتيجية OpenAI لتطوير بنية تحتية مخصصة للذكاء الاصطناعي. وإذا أثبتت النتائج الأولية قدرتها على الاستمرار في بيئات التشغيل واسعة النطاق، فقد تساعد الشريحة الشركة على خفض تكاليف الاستدلال وتحسين سرعة خدماتها خلال السنوات المقبلة.
