هواوي تربط مليون رقاقة لبناء حاسوب ذكاء اصطناعي واحد

تراهن هواوي على أن الطريق إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الأكبر لا يمرّ بالرقاقة الأقوى وحدها، بل بربط أعداد ضخمة من الرقائق ليعمل كلها كحاسوب واحد. وعلى هذه الفكرة كشفت الشركة الصينية في 17 سبتمبر خلال مؤتمرها السنوي CONNECT عن Peerium، وهي بنية حوسبة تقول إنها مصمَّمة لتنسيق ما يصل إلى مليون رقاقة ذكاء اصطناعي كنظام واحد.

ما هي Peerium، وما الذي تعد به هواوي؟

تقول هواوي إن Peerium صُمّمت لتوسيع نطاق الاتصال بين مئات الآلاف من الرقائق، وصولاً في النهاية إلى مليون رقاقة. وتضيف أن الحواسيب المبنية عليها قد تتيح تدريب نماذج يصل حجمها إلى 40 تريليون معامل (Parameter). وهذه أرقام تعلنها الشركة عن تصميمها، وهي أهداف للمستقبل وليست قدرات مثبتة.

في الأسلوب التقليدي لتدريب النماذج، توزَّع الرقائق على خوادم منفصلة تتبادل البيانات وتقتسم الأعباء عبر الشبكات. أما Peerium فتجمع بحسب هواوي ثلاثة عناصر:

• التوازي المتداخل: يقسّم الأعباء إلى مهام تُنظَّم عبر مجموعات هرمية من الرقائق.
• العنونة الموحّدة للذاكرة: تتيح للمعالجات الوصول إلى ذاكرة خوادم أخرى، لا إلى ذاكرة خادمها وحده.
• الربط المباشر بين الأطراف (Peer-to-peer): تتواصل المكوّنات فيه مباشرة دون وسيط.

وتقول الشركة إن العناصر الثلاثة تهدف إلى استخدام موارد الحوسبة بكفاءة أكبر.

لماذا يهمّ عرض النطاق بين الرفوف؟

تقول هواوي إن تقنيات الربط الحالية لا تستطيع دعم Peerium بالحجم الذي تتصوره. وتستعين في ذلك بمقارنة مع NVIDIA، التي تستخدم NVLink للاتصال داخل الرف الواحد وInfiniBand للاتصال بين الرفوف. وقال Eric Xu، رئيس مجلس إدارة هواوي الدوري، إن عرض النطاق الترددي للاتصال بين الرفوف في هذا الإعداد يبلغ 200GB في الثانية. وأضاف: «مع عرض نطاق بهذا الانخفاض للاتصال بين الرفوف، لا توجد طريقة تجعل مليون معالج تعمل كحاسوب واحد».

في المقابل، تقول الشركة إن تقنية الربط UnifiedBus التي طوّرتها توفّر عرض نطاق يصل إلى 800GB في الثانية بين الرفوف. وقال Xu: «حين يعمل مليون معالج كحاسوب واحد، فإن ذلك يضع الأساس لتدريب واستدلال أفضل وأكثر كفاءة في الذكاء الاصطناعي». وأضاف: «لذلك أرى أن UnifiedBus هي طريق عصر الذكاء الاصطناعي المقبل، وأعتقد أن لاعبين آخرين سيحذون حذونا بالتأكيد في السنوات المقبلة». ويبقى هذا توقعاً من مسؤول في الشركة صاحبة التقنية، لا وصفاً لواقع قائم.

إلى أي مرحلة وصلت الأنظمة الأولى؟

أعلنت هواوي في المؤتمر عن Atlas 950 SuperPoD، وهو نظام مبني على Peerium تشغّله أكثر من 8000 رقاقة تسريع من طراز Huawei Ascend 950DT. وقال Xu إن اختبارات تدريب الذكاء الاصطناعي على أنظمة Atlas SuperPoD جارية، وإن هذه الأنظمة تستخدم قدرة الحوسبة المتاحة بكفاءة أعلى من العناقيد التي لا تعتمد Peerium ولا UnifiedBus. وتتوقع الشركة أن تبدأ توريد أنظمة SuperPoD في مطلع العام المقبل على أبعد تقدير. فالنظام إذن في طور الاختبار وموعد التوريد ما زال أمامه.

الخطوة التالية هي SuperCluster، وهي أنظمة تربط عدة وحدات SuperPoD في منظومات حوسبة أكبر مبنية على Peerium. وقال ممثلو الشركة إن SuperCluster بقوام 256,000 بطاقة حوسبة، أي وحدات عتادية تضيف طاقة معالجة، قيد النشر والاختبار.

كيف يقارَن ذلك بما هو قائم؟

تصف SpaceXAI، شركة الذكاء الاصطناعي التابعة لإيلون ماسك، عنقودها Colossus بأنه أقوى نظام تدريب للذكاء الاصطناعي في العالم، ويضم 200,000 رقاقة مترابطة. والشركة، بحسب إعلان الاسم، ستحمل قريباً اسم SpaceXSI. أما على مستوى حجم النماذج، فقد أفادت منصتا NVIDIA GB200 NVL72 وCerebras CS-3 بتدريب على مستوى التريليون معامل. ويظل سقف 40 تريليوناً الذي تتحدث عنه هواوي بعيداً عن هذا المستوى، كما أن الفارق في المصطلح، بطاقات حوسبة عند هواوي ورقائق عند SpaceXAI، يستدعي الحذر قبل مقارنة الرقمين مباشرة.

ماذا تقول هواوي عن الطلب في الصين؟

يربط Liao Heng، كبير علماء HiSilicon، ذراع تصميم الرقائق في هواوي، المشروع بتوقعات للسوق المحلية. فقد قال: «خلال العامين المقبلين سيكون في الصين نحو 6 أو 7 مختبرات رائدة في الذكاء الاصطناعي، وجميعها ستستهدف تدريب نماذج لغوية أساسية بأحجام تتراوح بين 10 و40 تريليون معامل». وأضاف: «لذلك تحتاجون إلى بنية تحتية بهذا الحجم لتدريب هذه النماذج». ونشرت هواوي تفاصيل البنية الجديدة.

وللحجم كلفته، فالنماذج الأكثر معاملات تحتاج إلى موارد حوسبة وبنية تحتية أكبر، ما يرفع التكاليف. وهنا يبرز مسار آخر في البحث، إذ استخدم باحثون في الصيف حاسوباً كمّياً من IBM لخفض الحيرة (Perplexity) في نموذج Llama 3.1 8B من Meta، وهي مقياس لمدى جودة توقّع النموذج للكلمة أو الرمز التالي. وأبقى الباحثون عدد معاملات النموذج دون تغيير يُذكر تقريباً. ولا يمسّ هذا البحث مشروع هواوي، لكنه يُظهر أن زيادة المعاملات ليست الطريق الوحيد لتحسين الأداء.

والمتابعة القادمة محدّدة: اختبارات SuperPoD الجارية، وموعد التوريد في مطلع العام المقبل على أبعد تقدير، ونتائج نشر SuperCluster. وتبقى بعد ذلك الأسئلة التي يطرحها Xu نفسه: هل ستعتمد جهات أخرى منطق UnifiedBus، وهل سيبلغ الطلب الذي يتوقعه Liao Heng في الصين الحجم الذي يبرّر مثل هذه البنية.