في موجة جديدة من الذكاء الاصطناعي ممثلة بـ "Agentic AI"، تتزايد بنية الذاكرة الموحدة (UMA) بسرعة في مجالات الكمبيوتر والحوسبة. تعتقد AMD أن هذه ليست فرصة مهمة فحسب، ولكنها أيضًا اتجاه رئيسي لهندسة المنتجات المستقبلية وخريطة الطريق.
يشير ما يسمى ببنية الذاكرة الموحدة إلى اقتران وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذاكرة بإحكام على نفس شريحة النظام (SoC) لتشكيل مجموعة ذاكرة كبيرة مشتركة، والتي يتم تخصيصها ديناميكيًا بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات بواسطة النظام وفقًا للتحميل، بدلاً من نموذج الفصل التقليدي "ذاكرة النظام + ذاكرة الفيديو المستقلة". في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، وخاصة استدلال النماذج الكبيرة، يمكن لهذا التصميم أن يقلل بشكل كبير من اختناقات نسخ البيانات وعرض النطاق الترددي، لذلك أصبح تدريجيًا أحد الحلول الرئيسية لمحطات الذكاء الاصطناعي والأشكال الجديدة من أجهزة الكمبيوتر.
ومع إطلاق سلسلة AMD Ryzen AI MAX وإضافة NVIDIA RTX Spark وغيرها من المنتجات، أصبحت بنية الذاكرة الموحدة حجر الزاوية التقني المشترك لمنصات الذكاء الاصطناعي الطرفية. قالت AMD أن الجيل الأول من حل Ryzen AI MAX يمكن أن يوفر ما يصل إلى 128 جيجابايت من الذاكرة، منها ما يصل إلى 112 جيجابايت من ذاكرة النظام يمكن تقسيمها لوحدة معالجة الرسومات؛ تستخدم NVIDIA RTX Spark أيضًا فكرة مماثلة لتخصيص الذاكرة ديناميكيًا بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات بناءً على عبء العمل، مما يسمح لبنية الذاكرة الموحدة بتغطية نطاق واسع من سيناريوهات التطبيقات بدءًا من الحوسبة العامة وحتى استدلال الذكاء الاصطناعي.
في مقابلة مع وسائل الإعلام، سُئل نائب رئيس AMD David McAfee عما إذا كان المزيد من المنتجات ستستخدم حلول UMA في المستقبل. وأجاب بأن التركيز على أنظمة الذاكرة الموحدة سيستمر في الزيادة، وسوف تستكشف الصناعة "الأشكال المعمارية المناسبة" حول هذه الأنظمة وتستمر في التكرار والتحسين بناءً على الأنظمة الأساسية الحالية. وشدد على أن هذا نوع جديد من عبء العمل ومساحة الحوسبة التي ستفتح "عالمًا كاملاً من الإمكانيات" لشركة AMD في اختيار المنتج وتخطيط الطرق ونماذج النشر.
قامت AMD بتوسيع تفكيرها في الذاكرة الموحدة إلى منتجات الجيل التالي، سلسلة Ryzen AI MAX 400. وفقًا للمقدمة الرسمية، يمكن لهذا الجيل من المنتجات دعم ما يصل إلى 192 جيجابايت من الذاكرة الموحدة، ويمكنه تخصيص ما يصل إلى 160 جيجابايت لوحدة معالجة الرسومات، والتي يمكن استخدامها لتشغيل نماذج اللغات الكبيرة (LLM) محليًا بمقياس معلمات يزيد عن 300 مليار مستوى لتلبية المتطلبات القصوى لسعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي لسير عمل الذكاء الاصطناعي المعقد وأحمال العمل الإبداعية المتطورة.
في المائدة المستديرة الإعلامية، سأل أحد المراسلين أيضًا عما إذا كان من الممكن رؤية معالجات UMA Ryzen للألعاب في المستقبل، أو تصميمًا مشابهًا لـ "Strix Halo + 3D V-Cache / ذاكرة النطاق الترددي العالي على مستوى الحزمة" لزيادة تعزيز قدرات UMA من خلال تكامل أكثر إحكامًا وذاكرة مجمعة ذات زمن وصول أقل. قال McAfee إنه ليس لديه حاليًا "إجابة محددة"، لكنه كرر أن منصات مثل Strix Halo تدخل نفس المسار مثل Nvidia، مما يعني أن تصميم النظام حول UMA سيحصل على المزيد من الاستثمار في الموارد والاستكشاف المعماري في السنوات القليلة المقبلة.
ومن الجدير بالذكر أنه عندما تحدث McAfee عن UMA، لم يذكر فقط المحطات الطرفية المحمولة والذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا أنظمة سطح المكتب عالية الأداء. وهو يعتقد أن التحسين المستمر لقدرات دعم بنية الذاكرة الموحدة واعتماد هذه البنية من قبل المزيد من المشاركين البيئيين سيعزز التطور الشامل لأجهزة الكمبيوتر المكتبية عالية الأداء وأشكال النظام الموحدة، ويعيد تشكيل فهم الصناعة لـ "كمبيوتر عالي الأداء + ذاكرة موحدة". من وجهة نظره، لا تزال البنية الموحدة التي تتبناها منصات مثل Halo هي "الشكل الصحيح" لهذا النوع من النظام، ويمكن اعتبار إصدارات Nvidia الحديثة ذات الصلة بمثابة "تأييد" لهذا المسار المعماري.
كما أبرزت McAfee أنه مع ظهور Agentic Compute، أصبح تشغيل "نماذج كبيرة جدًا" على نقاط النهاية عبر مجموعة ذاكرة موحدة أحد عروض القيمة الفريدة لهذه الأنظمة. بالنسبة لشركة AMD، يلعب هذا النوع من النظام الموحد دورًا مزدوجًا في مجموعة المنتجات الشاملة: فمن ناحية، يدعم الذكاء الاصطناعي المتطور وأحمال عمل النماذج الكبيرة، ومن ناحية أخرى، قد يصبح أيضًا نموذج النظام الأساسي لأجهزة الكمبيوتر المكتبية عالية الأداء ومحطات العمل الإبداعية المتقدمة.
من منظور الصناعة، لم تعد بنية الذاكرة الموحدة تجربة متخصصة، ولكنها تطورت بسرعة لتصبح ركيزة أساسية في منصات الحوسبة للجيل الجديد. مع استمرار تزايد طلب Agentic AI على مجموعات الذاكرة المشتركة ذات السعة الكبيرة، راهنت الشركات المصنعة مثل AMD وNVIDIA بشكل مشترك على UMA، مما يعني أيضًا أن هذا المسار المعماري قد حصل على تأييد قوي على مستوى الصناعة. يُظهر تخطيط AMD النشط لمنصات جديدة مثل Ryzen AI MAX 400 وموقفها المنفتح تجاه الشكل المستقبلي للمنصات عالية الأداء مثل Strix Halo أنها لا تزال مجرد نقطة البداية لتطوير بنية الذاكرة الموحدة.
في نظام موحد حيث تصبح الحدود بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذاكرة غير واضحة تدريجيًا، من المتوقع أن تحقق منصة الجيل الجديد قفزات متزامنة في الأداء وكفاءة الطاقة وحدود القدرة. لا ينطبق هذا فقط على الذكاء الاصطناعي وأحمال عمل النماذج الكبيرة، ولكن يمكن أيضًا توسيعه ليشمل الألعاب ومجالات سطح المكتب المتطورة. بالنسبة لشركة AMD، أصبحت بنية الذاكرة الموحدة أحد الأسس الأساسية في تصميم بنية منتجات الجيل التالي وتخطيط الطريق على المدى المتوسط والطويل، وقد دخل النظام البيئي بأكمله للتو مرحلة البداية لهذا المسار.