- تطوير مسرعات Instinct MI350 و MI400 للمنافسة في مراكز البيانات ذات النطاق الترددي الأعلى للذاكرة.
- تم إطلاق معالج Ryzen AI Max PRO مزودًا بوحدات معالجة عصبية مدمجة لتشغيل نماذج اللغة المعقدة محليًا.
- راهن على ROCm كبديل مفتوح المصدر لهيمنة نظام CUDA البيئي لشركة NVIDIA.
- دمج معالجات EPYC Venice التي تصل إلى 256 نواة لتحسين البنية التحتية لخادم الذكاء الاصطناعي.
تحوّل التنافس على الهيمنة في مجال الذكاء الاصطناعي من مجرد وعد إلى حرب شاملة في مجال الأجهزة. وفي هذا السياق، تُكثّف AMD جهودها لتقديم بدائل موثوقة تُمكّن الشركات والمستخدمين النهائيين من نشر نماذج الذكاء الاصطناعي دون تكاليف باهظة أو تقادم البنية التحتية في غضون أيام.
الهدف واضح: الانتقال من المشاريع التجريبية البسيطة إلى الإنتاج الحقيقي القابل للتوسع . ولتحقيق ذلك، لا تركز الشركة على الطاقة الخام فحسب، بل تركز أيضاً على حل المشكلات الشائعة، مثل إدارة الطاقة، وحوكمة البيانات، والنضال المستمر لتجنب الاعتماد على مورد واحد في السوق.
مُسرّعات Instinct: التحدي المباشر لشركة NVIDIA
في مراكز البيانات، لا تكفي وحدات معالجة الرسومات التقليدية؛ فالمعالجات المسرّعة ضرورية. وهنا يأتي دور معالج Instinct MI350 ، الذي يعد بقفزة نوعية هائلة، إذ يصل سرعته إلى 35 ضعفًا في مهام الاستدلال مقارنةً بسابقيه. يتميز هذا المعالج بذاكرة HBM3E بسعة 288 جيجابايت، مما يُمكّنه من التعامل مع كميات هائلة من البيانات بسهولة مذهلة.
لكن AMD لا تتوقف عند هذا الحد، بل تتطلع بالفعل إلى معالج Instinct MI400 لعام 2026. من المتوقع أن تصل هذه الرقاقات إلى 40 بيتافلوب بدقة FP4، وأن تتميز بذاكرة HBM4 تصل سعتها إلى 432 جيجابايت. سيتم دمج كل هذا في وحدات Helios، وهي بنية مصممة لمنافسة حلول NVIDIA بقوة، مما يوفر سعة نطاق ترددي هائلة .
على المدى البعيد، تتضمن خارطة الطريق معالج EPYC Verano ومعالج Instinct MI500X، اللذين يمكنهما الاستفادة من تقنية التصنيع 1,6 نانومتر من TSMC. الاستراتيجية واضحة: التفوق على المنافسين في سعة الذاكرة وسرعة النقل، حيث تكمن الميزة الحقيقية عند تدريب نماذج لغوية ضخمة.
النظام البيئي للبرمجيات وجدار CUDA
لا يقتصر الأمر على قوة الأجهزة فحسب، بل إن أكبر نقاط ضعف AMD تاريخيًا تكمن في البرمجيات. فبينما تهيمن NVIDIA على السوق باستخدام CUDA، المعيار المُستخدم عالميًا، اختارت AMD منصة ROCm . ويهدف الإصدار السابع من هذه المنصة مفتوحة المصدر إلى تضييق الفجوة، بل ويتفوق على CUDA في بعض الحالات، مثل طراز DeepSeek R1.
مع ذلك، لا يزال الطريق أمامنا مليئًا بالتحديات، إذ يشعر العديد من المطورين بأن برمجيات AMD لا تزال تعاني من بعض الأخطاء التي تُعقّد عملية التدريب . يكمن مفتاح النجاح المستقبلي ليس في إضافة المزيد من النوى، بل في ضمان تجربة برمجة سلسة لا تُسبب أي متاعب للمهندسين.
الذكاء الاصطناعي على أجهزة الكمبيوتر المكتبية والمحمولة: Ryzen AI و Radeon
أطلقت AMD معالجات Ryzen AI Max PRO للمستخدمين الذين لا يملكون مركز بيانات في الطابق السفلي . تتضمن هذه الرقاقات وحدة معالجة عصبية مخصصة تصل إلى 50 تيرابايت في الثانية، مما يسمح بتشغيل مهام مثل Llama 3.1 70B محليًا ودون اتصال بالإنترنت - وهو أمر كان يبدو خيالًا علميًا في جهاز صغير الحجم قبل فترة ليست ببعيدة - مما يسهل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
فيما يخصّ الرسومات، تُعدّ سلسلة Radeon RX 9000، وخاصةً RX 9070 بذاكرة فيديو سعتها 16 جيجابايت، خيارًا مناسبًا لمن يرغبون في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي دون إنفاق مبالغ طائلة. أما بالنسبة للمستخدمين الأكثر تطلبًا، فتُقدّم Radeon AI PRO R9700 أداءً فائقًا بذاكرة 32 جيجابايت، ما يُزيل أيّ قيود على أداء الجهاز.
البنية التحتية للخادم: EPYC Venice
تعتمد وحدات معالجة الرسومات هذه على معالجات الخوادم. وتعد معالجات EPYC Venice القادمة ، المبنية على معمارية Zen 6، بإصدارات تصل إلى 256 نواة. ويُعد هذا التحسن في الأداء بنسبة 70% مقارنةً بالجيل السابق أمرًا بالغ الأهمية لمنع وحدة المعالجة المركزية من أن تصبح عائقًا أمام هذه المعالجات القوية للذكاء الاصطناعي.
من المثير للاهتمام ملاحظة كيفية تفاعل السوق. فقد أقرّ شخصيات مثل سام ألتمان من OpenAI بأن حلول AMD ستكون مكونات رائعة في مراكز البيانات الخاصة بهم. وهذا يدل على أنه على الرغم من امتلاك NVIDIA الحصة السوقية الأكبر، إلا أن القطاع يبحث بشدة عن بديل أكثر كفاءة، والأهم من ذلك، أقل تكلفة في التنفيذ.
تجمع استراتيجية AMD بين أجهزة متطورة في مجال الذاكرة وقوة المعالجة، وجهود حثيثة لجعل برامج الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع. ومن خلال دمج محركات ذكاء اصطناعي متخصصة في أجهزة الكمبيوتر المحمولة وصولاً إلى أكثر خوادم الحاسوب تعقيداً، تهدف الشركة إلى جعل الذكاء الاصطناعي أداةً سهلة الاستخدام وفعّالة لجميع أنواع المهنيين والشركات، بدلاً من كونه رفاهية باهظة الثمن.
