كيف تصنع Google شرائح سحابية مخصصة لتشغيل الذكاء الاصطناعي من Apple وGemini
داخل مختبر مترامي الأطراف في جوجل في المقر الرئيسي لشركة جوجل في ماونتن فيو، كاليفورنيا، تنتشر مئات من رفوف الخوادم عبر العديد من الممرات، وتؤدي مهام أقل انتشارًا بكثير من تشغيل محرك البحث المهيمن في العالم أو تنفيذ أحمال العمل لملايين عملاء Google Cloud. وبدلاً من ذلك، يقومون بإجراء اختبارات على شرائح Google الدقيقة الخاصة، والتي تسمى وحدات معالجة Tensor، أو TPUs. تم تدريب وحدات معالجة Tensor من Google في الأصل على أحمال العمل الداخلية، وتم استخدامها في العديد من التطبيقات. متاح لعملاء السحابة منذ عام 2018. في يوليو، تفاحة كشف ذلك يستخدم TPUs لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تدعم ذكاء Apple. تعتمد Google أيضًا على وحدات المعالجة المركزية لتدريب وتشغيل روبوت الدردشة Gemini الخاص بها. “يعتقد العالم نوعًا ما أن جميع نماذج الذكاء الاصطناعي واللغة الكبيرة يتم تدريبها على نفيديا“وبالطبع تمتلك إنفيديا حصة الأسد من حجم التدريب. لكن جوجل سلكت طريقها الخاص هنا”، هذا ما قاله دانييل نيومان الرئيس التنفيذي لمجموعة Futurum. لقد كان يغطي شرائح السحابة المخصصة من جوجل منذ إطلاقها في عام 2015. كانت جوجل أول مزود سحابي يصنع شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة. بعد ثلاث سنوات، أمازون أعلنت خدمات الويب عن أول شريحة ذكاء اصطناعي سحابيةالاستدلال. مايكروسوفتالأول شريحة الذكاء الاصطناعي المخصصةلم يتم الإعلان عن شركة مايا حتى نهاية عام 2023. لكن كونها الأولى في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي لم تترجم إلى احتلال المركز الأول في السوق بشكل عام سباق الفئران الذكاء الاصطناعي التوليدي. جوجل واجهت انتقادات ل إطلاق منتجات فاشلة، وصدرت Gemini بعد أكثر من عام من إصدار OpenAI تشات جي بي تيومع ذلك، اكتسبت خدمة Google Cloud زخمًا جزئيًا بفضل عروض الذكاء الاصطناعي. الشركة الأم لـ Google تم الإبلاغ عن الأبجدية وارتفعت إيرادات الحوسبة السحابية بنسبة 29% في الربع الأخير، متجاوزة 10 مليارات دولار في الإيرادات الفصلية لأول مرة. وقال نيومان: “لقد أعاد عصر الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي ترتيب الطريقة التي تُرى بها الشركات تمامًا، وقد يكون هذا التمايز السيليكوني، TPU نفسه، أحد أكبر الأسباب التي جعلت جوجل تنتقل من السحابة الثالثة إلى أن تُرى على قدم المساواة حقًا، وفي بعض العيون، ربما حتى قبل السحابتين الأخريين لبراعتها في الذكاء الاصطناعي”.“تجربة فكرية بسيطة لكنها قوية” في يوليو، حصلت قناة CNBC على أول جولة أمام الكاميرا في مختبر شرائح Google وجلست مع رئيس شرائح السحابة المخصصة، أمين فاهدات. كان بالفعل في Google عندما لعبت لأول مرة بفكرة صنع الشرائح في عام 2014. أمين فاهدات، نائب رئيس التعلم الآلي والأنظمة والذكاء الاصطناعي السحابي في Google، يحمل إصدار TPU 4 في مقر Google في ماونتن فيو، كاليفورنيا، في 23 يوليو 2024. مارك جانلي “بدأ كل شيء بتجربة فكرية بسيطة لكنها قوية”، قال فاهدات. “طرح عدد من القادة في الشركة السؤال: ماذا سيحدث إذا أراد مستخدمو Google التفاعل مع Google عبر الصوت لمدة 30 ثانية فقط في اليوم؟ وما مقدار قوة الحوسبة التي سنحتاجها لدعم مستخدمينا؟” قررت المجموعة أن Google ستحتاج إلى مضاعفة عدد أجهزة الكمبيوتر في مراكز البيانات الخاصة بهالذا بحثوا عن حل أفضل. “أدركنا أنه يمكننا بناء أجهزة مخصصة، وليس أجهزة للأغراض العامة، ولكن أجهزة مخصصة – وحدات معالجة Tensor في هذه الحالة – لدعم ذلك بكفاءة أكبر بكثير. في الواقع، عامل كفاءة أعلى بنسبة 100 مما كان ليكون بخلاف ذلك”، قال فاهدات. لا تزال مراكز بيانات Google تعتمد على وحدات المعالجة المركزية للأغراض العامة، أو وحدات المعالجة المركزية، ووحدات معالجة الرسومات من Nvidia، أو وحدات معالجة الرسومات. وحدات معالجة الرسومات من Google هي نوع مختلف من الرقائق تسمى الدائرة المتكاملة الخاصة بالتطبيق، أو ASIC، والتي تم بناؤها خصيصًا لأغراض محددة. تركز وحدة TPU على الذكاء الاصطناعي. تصنع Google دائرة متكاملة خاصة أخرى تركز على الفيديو تسمى وحدة ترميز الفيديو. تصنع Google أيضًا شرائح مخصصة لأجهزتها، على غرار استراتيجية السيليكون المخصص لشركة Apple. يعمل Tensor G4 على تشغيل Google هاتف Pixel 9 الجديد المزود بالذكاء الاصطناعيوتعمل شريحة A1 الجديدة على تشغيل Pixel Buds Pro 2. ومع ذلك، فإن TPU هو ما يميز Google. كان الأول من نوعه عندما تم إطلاقه في عام 2015. لا تزال وحدات TPU من Google تهيمن على مسرعات الذكاء الاصطناعي السحابية المخصصة، بنسبة 58% من حصة السوق، وفقًا لمجموعة Futurumصاغت جوجل المصطلح بناءً على المصطلح الجبري “tensor”، في إشارة إلى عمليات ضرب المصفوفات واسعة النطاق التي تحدث بسرعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. مع إصدار TPU الثاني في عام 2018، وسعت جوجل التركيز من الاستدلال إلى التدريب و جعلها متاحة لعملاء السحابة “إذا كنت تستخدم وحدات معالجة الرسوميات، فهي أكثر قابلية للبرمجة وأكثر مرونة. ولكن كان العرض محدودًا”، كما قال ستايسي راسجون، المحلل الكبير الذي يغطي أشباه الموصلات في شركة بيرنشتاين للأبحاث. لقد أدى طفرة الذكاء الاصطناعي إلى ارتفاع أسهم شركة إنفيديا إلى عنان السماء، مما دفع شركة صناعة الرقائق إلى قيمة سوقية تبلغ 3 تريليون دولار في يونيو، متجاوزة ألفابت ومتنافسة مع أبل ومايكروسوفت على المركز الأول. الشركة العامة الأكثر قيمة في العالم“بصراحة، هذه المسرعات المتخصصة في الذكاء الاصطناعي ليست مرنة أو قوية مثل منصة إنفيديا، وهذا هو ما ينتظره السوق أيضًا: هل يمكن لأي شخص أن يلعب في هذا المجال؟” قال نيومان. الآن بعد أن علمنا تستخدم Apple وحدات TPU من Google لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، سيأتي الاختبار الحقيقي مع طرح ميزات الذكاء الاصطناعي الكاملة على أجهزة iPhone وMac. العام القادم.إن تطوير بدائل لمحركات الذكاء الاصطناعي من إنفيديا ليس بالأمر الهين. ومن المقرر أن يصدر الجيل السادس من TPU من جوجل، والذي يسمى Trillium، في وقت لاحق من هذا العام. وقد عرضت جوجل على CNBC الإصدار السادس من TPU، Trillium، في ماونتن فيو، كاليفورنيا، في 23 يوليو 2024. ومن المقرر أن يصدر Trillium في وقت لاحق من عام 2024. مارك جانلي “إنه مكلف. أنت بحاجة إلى قدر كبير من الحجم”، قال راسجون. “لذا فهو ليس شيئًا يمكن للجميع القيام به. لكن هؤلاء المطورين الضخمين، لديهم الحجم والمال والموارد اللازمة للسير في هذا المسار”. العملية معقدة ومكلفة للغاية لدرجة أن حتى المطورين الضخمين لا يمكنهم القيام بذلك بمفردهم. منذ أول TPU، دخلت جوجل في شراكة مع برودكوم، مطور شرائح يساعد أيضًا ميتا تصميم رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. برودكوم وتقول إنها أنفقت أكثر من 3 مليارات دولار “إن شرائح الذكاء الاصطناعي معقدة للغاية. هناك الكثير من الأشياء عليها. لذا فإن جوجل تقدم الحوسبة”، كما قال راسجون. “تتولى شركة برودكوم جميع الأشياء الطرفية. فهي تقوم بالإدخال والإخراج والبرمجة. سيرديس“إنهم يقومون بجمع كل القطع المختلفة التي تدور حول هذه الحوسبة. كما يقومون أيضًا بالتغليف.” ثم يتم إرسال التصميم النهائي للتصنيع في مصنع تصنيع – في المقام الأول تلك المملوكة لأكبر شركة لصناعة الرقائق في العالم، شركة تصنيع أشباه الموصلات في تايوانوعندما سُئل عما إذا كانت جوجل لديها أي ضمانات في حالة حدوث الأسوأ في المجال الجيوسياسي بين الصين وتايوان، قال فاهدات: “من المؤكد أنه شيء نستعد له ونفكر فيه أيضًا، لكننا نأمل ألا يكون ذلك شيئًا يتعين علينا فعله”. إن الحماية من هذه المخاطر هي السبب الرئيسي وراء قيام البيت الأبيض بتوزيع 52 مليار دولار من تمويل قانون CHIPS للشركات التي تبني مصانع في الولايات المتحدة – مع أكبر أجزاء ذاهب الى إنتل, شركة تايوان لصناعة الرقائق، و سامسونج حتى الآن.أظهرت شركة جوجل لشبكة سي إن بي سي وحدة المعالجة المركزية الجديدة من طراز Axion، مارك جانلي، وقال فاهدات: “الآن أصبحنا قادرين على إدخال القطعة الأخيرة من اللغز، وهي وحدة المعالجة المركزية. وبالتالي، فإن العديد من خدماتنا الداخلية، سواء كانت استعلام كبيرسواء كان ذلك مفتاح البراغي“يتم تشغيل إعلانات YouTube والمزيد على Axion.”لقد تأخرت Google في لعبة وحدة المعالجة المركزية. أطلقت أمازون جاذبية المعالج في عام 2018. علي بابا أطلقت شريحة الخادم الخاصة بها في عام 2021أعلنت شركة مايكروسوفت عن وحدة المعالجة المركزية الخاصة بها في نوفمبروعندما سُئل عن سبب عدم قيام جوجل بتصنيع وحدة المعالجة المركزية في وقت سابق، قال فاهدات: “لقد كان تركيزنا منصبًا على المكان الذي يمكننا فيه تقديم أكبر قيمة لعملائنا، وهناك بدأنا بوحدة المعالجة الحرارية، ووحدات ترميز الفيديو، وشبكاتنا. لقد اعتقدنا حقًا أن الوقت قد حان الآن”. كل هذه المعالجات من شركات غير مصنعة للرقائق، بما في ذلك جوجل، أصبحت ممكنة بفضل ذراع هندسة الشريحة – بديل أكثر قابلية للتخصيص وكفاءة في استخدام الطاقة ويكتسب زخمًا على طراز x86 التقليدي من إنتل و أيه إم دي. تعتبر كفاءة الطاقة أمرًا بالغ الأهمية لأنه بحلول عام 2027، من المتوقع أن تستهلك خوادم الذكاء الاصطناعي ما يصل إلى 1000 ميجاوات. بقدر ما تستطيع الدولة الحصول على الطاقة كل عام مثل الأرجنتين. أحدث مشروع بيئي من Google تقرير أظهرت الانبعاثات ارتفعت بنسبة 50% تقريبًا من عام 2019 إلى عام 2023 ويرجع ذلك جزئيًا إلى نمو مراكز البيانات لتشغيل الذكاء الاصطناعي. وقال فاهدات: “بدون كفاءة هذه الرقائق، كان من الممكن أن تنتهي الأرقام في مكان مختلف تمامًا”. “نحن ملتزمون بالفعل بدفع هذه الأرقام من حيث انبعاثات الكربون من بنيتنا التحتية، على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ودفعها نحو الصفر”. يتطلب الأمر كمية هائلة من الماء لتبريد الخوادم التي تدرب وتدير الذكاء الاصطناعي. لهذا السبب بدأ الجيل الثالث من TPU من Google في استخدام التبريد المباشر على الشريحة، والذي يستخدم كمية أقل بكثير من الماء. هذه أيضًا الطريقة التي شركة Nvidia تقوم بتبريد أحدث معالجاتها Blackwell وعلى الرغم من التحديات، من الجغرافيا السياسية إلى الطاقة والمياه، فإن جوجل ملتزمة بأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية وصنع رقائقها الخاصة. وقال فاهدات: “لم أر شيئًا كهذا من قبل ولا توجد علامة على تباطؤه تمامًا حتى الآن”. “وسوف تلعب الأجهزة دورًا مهمًا حقًا هناك”.
المصدر
