كشفت شركتا أوبن آي آي (OpenAI) وبرودكوم (Broadcom) عن رقاقة جلابينو للذكاء الاصطناعي، وهي معالج مخصص لتسريع عمليات الاستدلال الخاصة بالنماذج اللغوية الكبيرة. ويمثل هذا المعالج من الجيل الأول تحولاً في استراتيجية الشركة لبناء بنية تحتية متكاملة لنماذجها ومنتجاتها. علاوة على ذلك، تشير الاختبارات الأولية إلى أن المسرع الجديد يقدم أداءً لكل واط يتفوق على المعايير الحالية في القطاع.
وقد تم تطوير هذا العتاد الحاسوبي بالتعاون مع شركتي Broadcom وسيليستيكا (Celestica). وتحديداً، ساعدت Celestica في دمج اللوحات وأنظمة الرفوف، بينما قدمت Broadcom تقنيات تصنيع السيليكون والشبكات. وتعمل عينات هندسية من المعالج حالياً على تشغيل أعباء عمل التعلم الآلي في المختبرات بالتردد والطاقة المستهدفة للإنتاج، بما في ذلك نموذج GPT-5.3-Codex-Spark.
المواصفات الفنية لرقاقة جلابينو للذكاء الاصطناعي
يركز تصميم رقاقة جلابينو للذكاء الاصطناعي على تقليل حركة البيانات وموازنة موارد الحوسبة والذاكرة والشبكات. ونتيجة لذلك، يتيح هذا التصميم للعتاد تحقيق معدلات استخدام تقترب من ذروة الأداء النظري. كما يدمج المعالج تقنيات شبكات Tomahawk من Broadcom لدعم بيئات الإنتاج واسعة النطاق.
ووفقاً للشركتين، فإن المعالج ليس مسرعاً عاماً بل هو تصميم مخصص تم بناؤه لتلبية متطلبات منتجات النماذج اللغوية الكبيرة التفاعلية. وهو مصمم لدعم أعباء العمل الخاصة بمنصات ChatGPT وCodex وواجهة برمجة تطبيقات OpenAI.
دورة تطوير سريعة بدعم من النماذج الذكية
تم تطوير المعالج المخصص من التصميم الأولي إلى مرحلة الإنتاج النهائي في غضون تسعة أشهر فقط. وتمثل هذه الفترة واحدة من أسرع دورات تطوير الدوائر المتكاملة مخصصة التطبيقات (ASIC) في صناعة أشباه الموصلات. بالإضافة إلى ذلك، استخدمت OpenAI نماذجها الخاصة لتسريع أجزاء من عملية التصميم والتحسين.
“تم تصميم جلابينو من الصفر لاستدلال النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام رؤى تفصيلية من تعاوننا الوثيق مع الباحثين. لقد قمنا بتحسين البنية حول النواة وحركة الذاكرة والشبكات وأنماط الخدمة الأكثر أهمية للنماذج المتقدمة.”
ريتشارد هو، رئيس برنامج العتاد في OpenAI
استراتيجية البنية التحتية والشراكات الصناعية
يأتي تقديم العتاد المخصص كجزء من جهود أوسع لإدارة البنية التحتية المادية المطلوبة للحوسبة المتقدمة. ومن خلال تصميم رقاقاتها الخاصة، تهدف الشركة إلى تحسين كفاءة الحوسبة وخفض التكاليف التشغيلية. وتؤثر هذه الكفاءة بشكل مباشر على سرعة وموثوقية الخدمات المقدمة للمستهلكين والشركات.
“تعد جلابينو جزءاً من استراتيجيتنا طويلة المدى للبنية التحتية لجعل الحوسبة أكثر وفرة. ومن خلال تصميم المزيد من أجزاء البنية التحتية بأنفسنا، يمكننا تقديم المزيد من الذكاء بكفاءة أكبر.”
غريغ بروكمان، رئيس ومؤسس مشارك في OpenAI
خطط النشر المستقبلية والتوسع
تخطط الشركتان لنشر رقاقة جلابينو للذكاء الاصطناعي على نطاق غيغاوات مع شركاء مراكز البيانات. ومن المقرر أن تبدأ عمليات النشر الأولية بحلول نهاية عام 2026. وستشارك شركة مايكروسوفت (Microsoft) وشركاء آخرون في نشر هذه البنية التحتية عبر أجيال متعددة.
وتهدف هذه المبادرة إلى جعل النماذج المتقدمة أكثر سهولة في الوصول من خلال خفض تكلفة الاستدلال. وبالتالي، ستستفيد التحديثات المستقبلية لخدمات مثل ChatGPT وCodex من أوقات استجابة أسرع وتوفر أفضل خلال فترات الطلب المرتفع.
المصدر: OpenAI
