الملخص:
تدعي شركة OpenAI أن أداء شريحة "Jalapeno" الجديدة الخاصة بها كان أفضل في الاختبارات من مجموعة منتجات Nvidia الحالية، مما يسلط الضوء على التقدم الذي أحرزته الشركة في تطوير معالجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. ريتشارد، رئيس قسم شرائح OpenAI قال هو في مقابلة إنه تمت مقارنة الشريحة بـ Nvidia GB300، وهو اختبار اعتبر أن GB300 هو المنتج الأكثر تقدمًا المتاح. في الاختبار، كان لـ Jalapeno ميزة في مؤشرين: مقدار عبء عمل الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التعامل معه لكل وحدة من استهلاك الطاقة، وسرعة الاستجابة.
عندما قامت OpenAI باختبار Jalapeno علنًا هذه المرة، استخدمت نموذجها الأصغر مفتوح المصدر GPT‑OSS 120B، بالإضافة إلى نماذج الطرف الثالث من DeepSeek وMoonshot AI. في طراز Moonshot Kimi K2.5 1T، أصبحت مزايا Jalapeno أكثر وضوحًا.
ذكرت OpenAI أنه في الاختبارات الداخلية، كان أداء Jalapeno جيدًا أيضًا عند تشغيل بعض النماذج المتقدمة واسعة النطاق التي لم يتم إصدارها بعد. يشير هذا إلى أن تصميم الشريحة "ستزداد قيمته" عندما تصبح أعباء العمل أكبر وأكثر تعقيدًا.
تعاونت OpenAI مع Broadcom لتطوير Jalapeno. وتخطط الشركة لاستخدام الشريحة لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بدءًا من وقت لاحق من هذا العام. وهذا جزء من خطتها لبناء البنية التحتية الخاصة بها للذكاء الاصطناعي وتعزيز البحث الذاتي للرقائق على نطاق أوسع.
تنتج شركة Broadcom شرائح مخصصة للعديد من العملاء. وأعلنت الشركتان تعاونهما العام الماضي وعززتا بقوة سرعة تطوير هذا المعالج في يونيو من هذا العام، قائلتين إنه تم تطويره بسرعة قياسية.
في الوقت الحالي، تعمل المزيد والمزيد من الشركات على تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي ذاتية التطوير، ولا تزال NVIDIA تهيمن على هذا المجال.
في العادة، تتمتع بعض الرقائق بقدرة معالجة أكبر عند تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي، بينما يكون البعض الآخر أفضل في الاستجابة بسرعة، لكن جالابينو لديه أفضل ما في العالمين، على حد قول هو.
ستقرر OpenAI نماذج الذكاء الاصطناعي التي سيتم تشغيلها على Jalapeno، مما يسمح للعملاء باختيار حلول أقل تكلفة أو أعلى أداء بناءً على احتياجاتهم.
وقال هو: "في الاختبارات المعملية، أظهر جالابينو أداءً قويًا في مجال الإنتاجية العالية، مما يعني أنه يمكن أن يخدم عددًا كبيرًا من العملاء بتكلفة أقل؛ وفي الوقت نفسه، كان أداؤه جيدًا أيضًا في مجال الكمون المنخفض، مما يعني أنه بالنسبة للعملاء الذين يقدرون سرعة الاستجابة، سيكون وقت الاستجابة سريعًا جدًا." بالنسبة لمراكز البيانات، تعتبر الكهرباء واحدة من أهم التكاليف.
وتجدر الإشارة إلى أن Jalapeno لم يتم اختباره باستخدام أحدث جيل من شرائح Vera Rubin من Nvidia، والتي بدأ شحنها للتو. بالإضافة إلى ذلك، لم يتم تصميم Jalapeno للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي، والتدريب هو بالضبط أحد المجالات التي تتفوق فيها تقنية NVIDIA.
يتم توجيه Jalapeno بشكل أساسي إلى مرحلة استنتاج الذكاء الاصطناعي، أي بعد انتهاء النموذج من التدريب، فإنه يولد استجابات وينفذ المهام بناءً على مطالبات المستخدم. وتعني الميزة في السرعة أن OpenAI يمكنه استخدامها لتحقيق تأثيرات لم يكن من الممكن تحقيقها في الماضي إلا عن طريق المعالجات التي تستخدم أنواعًا مختلفة من الذاكرة وبنيات الرقائق.
لا تزال OpenAI تعتمد على تقنية Cerebras لتشغيل بعض النماذج، وهذا النوع من الرقائق مناسب أكثر للنماذج الأصغر حجمًا. بالمقارنة، جالابينو قادر على التعامل مع نماذج أكبر بكثير. وقال هو إن تقنية OpenAI لن تحل محل الموردين مثل Cerebras على المدى القصير.
وقال هو: "إن طلبنا على الطاقة الحاسوبية ضخم جدًا، ولهذا السبب وقعنا عقودًا مع العديد من الموردين المختلفين. وسيستمر هذا الوضع لبعض الوقت." وقال إن OpenAI تأمل في عرض نتائج البحث والتطوير علنًا لتعزيز الابتكار في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي.
تستكشف شركات ناشئة أخرى اتجاهات مماثلة. وقالت Etched الأسبوع الماضي إنها حصلت على تقييم بنحو 21 مليار دولار في جولة تمويل وبدأت في شحن شريحة ذات جهد منخفض. تعمل شركة MatX، التي أسسها اثنان من الموظفين السابقين في شركة جوجل، حاليًا على تطوير منتج أشباه الموصلات بنفس الهدف المتمثل في الجمع بين الإنتاجية العالية وزمن الوصول المنخفض.
قالت OpenAI أيضًا أن الشركة استخدمت نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها لتسريع عملية تطوير الرقائق. دخلت شريحة الجيل الثاني أيضًا مرحلة بحث وتطوير أكثر تعمقًا. وقال هو إن الشركة تتوقع استكمال عملية إزالة شريط الشريحة "في الأشهر المقبلة"، وهو الوقت الذي يدخل فيه تصميم الشريحة مرحلة الانتهاء.
وفي الوقت نفسه، بدأت شركة OpenAI في تصميم شرائح الجيل الثالث الخاصة بها، على أمل تقليل تكلفة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التي تقوم ببنائها على نطاق واسع حول العالم. قال هو: "لقد وصلنا الآن إلى مستوى التكلفة ومستوى استهلاك الطاقة الذي يمكن أن يقلل من تكاليف البنية التحتية. هذه هي الخطوة الأولى فقط."
على الرغم من أن OpenAI تعمل بنشاط على الترويج للرقائق المطورة ذاتيًا ومقارنة أدائها بمنتجات NVIDIA، إلا أن Ho لا يزال يؤكد على وجه التحديد على أن OpenAI لا تزال تعتبر NVIDIA موردًا رئيسيًا للرقائق.
"إن NVIDIA شريك جيد جدًا، وما زلنا بحاجة إلى استخدام الكثير من شرائح NVIDIA."
التعليقات