شريحة «خالابينيو» من OpenAI: أداء استدلال فائق السرعة على نطاق واسع

في خطوة تعكس طموح شركات الذكاء الاصطناعي لتصميم عتادها الخاص، كشفت شركة OpenAI عن تفاصيل جديدة حول شريحتها المسماة «خالابينيو» (Jalapeño)، وذلك خلال مؤتمر Hot Chips المتخصص في تقنيات المعالجات. وللمرة الأولى، عرضت الشركة نتائج قياسية أولية تمنح لمحة عن قدرات هذا النظام المصمم خصيصاً لعمليات الاستدلال (Inference) في نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

أداء يتفوق على المعايير الرائدة

خضعت شريحة «خالابينيو» للاختبار عبر معيار InferenceX التابع لشركة SemiAnalysis، وأظهرت النتائج تفوقاً ملحوظاً في مقياسين رئيسيين مقارنةً بأحدث معالجات الاستدلال المتوفرة حالياً في السوق:

• عدد أكبر من الرموز (Tokens) لكل مستخدم، ما يعني استجابات أسرع.
• إنتاجية أعلى لكل كيلوواط، أي كفاءة أكبر في استهلاك الطاقة.

وأوضح ريتشارد هو، مسؤول قسم العتاد في OpenAI، خلال مكالمة صحفية أن الخلاصة الأساسية تتمثل في «تقدم كبير جداً في الأداء مقارنةً بأحدث ما هو متاح». وأضاف أن الشريحة قادرة على إنجاز قدر أكبر من مهام الذكاء الاصطناعي لكل وحدة طاقة، مع تقديم استجابات أسرع في الوقت ذاته، ما يجعلها فعّالة في خدمة أعداد كبيرة من العملاء وبزمن استجابة منخفض جداً.

مقارنة تحتاج إلى قراءة متأنية

تجدر الإشارة إلى أن هذه المقارنة أُجريت في مواجهة نظام Blackwell من شركة Nvidia. غير أن هذا التفوق ينبغي وضعه في سياقه الزمني الصحيح؛ إذ إن الشريحة لن تصل إلى مرحلة النشر الكامل قبل نهاية عام 2026 «وبكميات محدودة جداً» بحسب تقدير هو، على أن يبدأ النشر الأوسع خلال عام 2027. وهذا يعني أن المنافسة قد تكون قطعت أشواطاً كبيرة بحلول ذلك الوقت، ما يجعل المقارنة الحالية مؤشراً مبكراً أكثر من كونها حكماً نهائياً.

شراكة استراتيجية مع Broadcom

أُعلن عن مشروع «خالابينيو» للمرة الأولى في أكتوبر الماضي، وطُوّر بالتعاون الوثيق بين OpenAI وشركة Broadcom. والأمر اللافت أن نماذج OpenAI نفسها ساهمت في عملية التطوير، في مثال عملي على استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم العتاد الذي سيشغّله لاحقاً.

وتخطط الشركة لجعل «خالابينيو» منصة متعددة الأجيال، بحيث تُطوَّر منتجات الذكاء الاصطناعي والنماذج والشرائح ووحدات الذاكرة جميعها بشكل متكامل ومنسّق، وهو ما يُعرف بنهج «الحزمة الكاملة» (Full-stack).

معالجة اختناقات عملية الاستدلال

سمح هذا النهج المتكامل لشركة OpenAI بمعالجة مراحل محددة من عملية الاستدلال غالباً ما تسبب بطئاً أو احتكاكاً في المعالجة. وركّزت الشركة تحديداً على تقليل التأخير في مرحلتين حساستين:

• مرحلة التعبئة المسبقة (Prefill).
• مرحلة الاتصال ونقل البيانات بين مكونات النظام.

وأشارت الشركة في منشور رسمي إلى أن الشريحة صُممت لتقليل حركة البيانات وتأخيرات الاتصال إلى أدنى حد ممكن. ويعني ذلك أن حالة النموذج، بما فيها ذاكرة التخزين المؤقت المعروفة بـ KV cache المستخدمة أثناء توليد الاستجابة، يمكن وضعها والاحتفاظ بها محلياً، بينما يفعّل النظام المزيج المناسب من قدرات الحوسبة والذاكرة والشبكات لكل مرحلة من مراحل الاستدلال على حدة.

ماذا يعني ذلك لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟

يعكس تطوير «خالابينيو» توجهاً متسارعاً لدى كبرى شركات الذكاء الاصطناعي نحو امتلاك عتادها الخاص، بهدف تقليل الاعتماد على مورّدين خارجيين وخفض التكاليف التشغيلية الضخمة المرتبطة بتشغيل النماذج الكبيرة. وبينما لا تزال الأرقام المعلنة نتائج مبكرة تحتاج إلى تحقق في بيئات التشغيل الفعلية، فإنها ترسم صورة واضحة عن اتجاه الصناعة: الجمع بين البرمجيات والعتاد في تصميم موحّد يخدم غرضاً واحداً بكفاءة قصوى. ويبقى السؤال المفتوح هو مدى قدرة هذا التفوق على الصمود أمام تطورات المنافسين حتى موعد النشر الكامل عام 2027.

✦ بقلم فريق دروب أيديا