أشباه الموصلات.. تفاصيل المحرك الخفى وكلمة السر وراء ثورة الذكاء الاصطناعى - بوابة نيوز مصر

تعتبر أشباه الموصلات، أو "الرقائق الإلكترونية"، العمود الفقري لكل تكنولوجيا نستخدمها اليوم، من الهواتف البسيطة إلى مراكز البيانات العملاقة التي تشغل الذكاء الاصطناعي.

هذه القطع الصغيرة المصنوعة من السيليكون تحتوي على مليارات الترانزستورات التي تعالج المعلومات بسرعة الضوء، ومع تزايد الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، أصبح تطوير رقائق متخصصة قادرة على أداء مليارات العمليات الحسابية في الثانية أمراً حيوياً لاستمرار التقدم التكنولوجي العالمي.

استنادًا إلى تقرير على موقع NVIDIA Blog، فإن الابتكار في مجال وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) قد غير قواعد اللعبة بشكل كامل، وتلك المعلومات جاءت لتوضح أن هذه الرقائق لم تعد مخصصة للألعاب الإلكترونية فقط، بل أصبحت المحرك الأساسي لـ "التدريب" و"الاستدلال" في نماذج التعلم الآلي، والرقائق الحديثة مصممة خصيصاً للتعامل مع "العمليات المتوازية"، أي تنفيذ آلاف المهام الحسابية الصغيرة في وقت واحد، وهو ما يحتاجه الذكاء الاصطناعي ليفهم اللغة أو يتعرف على الصور.

الفرق بين المعالجات التقليدية ومعالجات الذكاء الاصطناعي

المعالج التقليدي (CPU) يشبه "العقل المدبر" الذي يمكنه القيام بمهام متنوعة ومعقدة بالتتابع، وهو ممتاز لتشغيل أنظمة التشغيل والبرامج المكتبية، أما معالج الذكاء الاصطناعي (GPU أو NPU) فهو يشبه "جيشًا من العمال" المتخصصين الذين يؤدون مهام بسيطة ومتكررة بسرعة هائلة جداً في وقت واحد، هذا الاختلاف البنيوي هو ما يسمح للذكاء الاصطناعي بمعالجة كميات ضخمة من البيانات في وقت قياسي، وهو ما كان مستحيلاً باستخدام المعالجات القديمة وحدها.

مستقبل الرقائق ودورها في الأجهزة الذكية القادمة

1- تتجه الصناعة الآن نحو "الذكاء الاصطناعي على الجهاز" (On-device AI)، حيث تحتوي الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة على رقائق مخصصة تعالج البيانات محليًا دون الحاجة لإرسالها إلى السحابة.

2- يساعد هذا التطور في تحسين الخصوصية، حيث تظل بياناتك على جهازك، كما يقلل من استهلاك الطاقة ويزيد من سرعة الاستجابة.

3- ابحث دائماً عند شراء جهاز جديد عن وجود "وحدة معالجة عصبية" (NPU)، فهي العلامة التي تدل على أن الجهاز مهيأ لتشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي المتطورة بكفاءة.

4- تساهم هذه الرقائق في تحسين عمر البطارية من خلال توزيع المهام بذكاء بين المعالج الرئيسي ومعالج الذكاء الاصطناعي.