أظهرت شريحة Jalapeño مستويات أداء متقدمة في معالجة نماذج الذكاء الاصطناعي مع تقليل زمن الاستجابة، وفقاً لبيانات الاختبارات القياسية التي أعلنت عنها شركة أوبن إيه آي (OpenAI) خلال مؤتمر Hot Chips. وتعتمد هذه المعالجات على فئة الدوائر المتكاملة محددة التطبيق (ASIC) لتحسين تشغيل النماذج البرمجية بدقة وكفاءة عالية داخل بيئات الحوسبة السحابية ومراكز البيانات.
واستعرضت الشركة نتائج الأداء عبر منصة InferenceX التابعة لمؤسسة Semianalysis، وفق ما أورده موقع TechCrunch. وسجلت المنظومة إنتاجية أعلى بمعدل 1.5 إلى 1.9 مرة لكل واط مقارنة بأنظمة Nvidia GB200 وGB300، بالإضافة إلى خفض زمن الاستجابة الإجمالي بمعدل يتراوح بين 1.7 و3.6 مرة عبر نماذج GPT-OSS 120B وDeepSeek R1 وKimi K2.5 1T.
مواصفات وتصميم شريحة Jalapeño
ركز المهندسون على معالجة الاختناقات التقنية التي تحدث عادة أثناء مرحلتي التهيئة الأولية والاتصال الشبكي عند تشغيل النماذج الضخمة. وتتيح بنية شريحة Jalapeño الاحتفاظ بحالة النموذج، بما في ذلك ذاكرة التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم، محلياً مع توزيع موارد الحوسبة والذاكرة والشبكات بكفاءة لكل عملية حوسبية مخصصة.
“تستطيع Jalapeño تقديم المزيد من مهام الذكاء الاصطناعي لكل وحدة طاقة، مع إرجاع الردود بسرعة أكبر. إنها فعالة جداً لخدمة عدد كبير من المستخدمين، مع توفير زمن استجابة منخفض للغاية.”
ريتشارد هو، رئيس قسم العتاد في OpenAI
نتائج اختبارات منصة InferenceX
تتطلب خوادم الاستدلال المعتادة موازنة معقدة بين خدمة طلبات متعددة بالتوازي والحفاظ على سرعة الرد للمستخدم الفردي. وأظهرت الاختبارات قدرة المعالج على توليد رموز نصية أكثر لكل مستخدم مع زيادة الإنتاجية الإجمالية لكل كيلوواط من الطاقة، مما يسهم في دعم التطبيقات والبرمجيات والوكلاء الرقميين التوليديين بكفاءة تشغيلية أعلى واستقرار أكبر.
التعاون الهندسي مع Broadcom
جرى تطوير العتاد بالشراكة مع شركة برودكوم (Broadcom)، حيث استخدمت OpenAI نماذجها البرمجية للمساعدة في مراحل التصميم والمحاكاة الهندسية. وتخطط الشركة لبناء منصة متعددة الأجيال تجمع بين تطوير النماذج والشرائح وعتاد الحوسبة بتنسيق مباشر، مما يتيح مواءمة المكونات الصلبة مع المتطلبات البرمجية بدقة وتحسين كفاءة التشغيل المتبادلة.
أبعاد التوجه نحو المعالجات المخصصة
يعكس هذا التطور توجهاً تقنياً متنامياً نحو تخصيص المعالجات الموجهة للاستدلال السحابي بهدف تلبية الطلب المتزايد على معالجة النماذج اللغوية الكبيرة. وتهدف هذه المعمارية المخصصة إلى خفض التكاليف التشغيلية لكل استعلام، مع تمكين البنى التحتية من استيعاب حركة مرور كثيفة دون التأثير على سرعة استجابة التطبيقات للمستخدمين النهائيين.
الجدول الزمني للإنتاج والتوزيع
يبدأ تشغيل شريحة Jalapeño بكميات محدودة في مراكز البيانات بحلول أواخر عام 2026، تمهيداً لزيادة معدلات الإنتاج التجاري خلال عام 2027. وأوضحت إدارة الشركة أن هذه الخطوة لن تلغي التعاون المستمر مع شركاء التوريد مثل Nvidia، وذلك ضمن استراتيجية تشمل أيضاً تطوير الجيلين الثاني والثالث من المعالج لدعم نمو الاقتصاد والأعمال الرقمية.
