تُعَدُّ الرقائق الإلكترونية العمود الفقري للتقنيات التي نعتمدها في حياتنا اليومية، فهي قطعٌ صغيرة من السيليكون تحتوي على مليارات الترانزستورات التي تعالج المعلومات بسرعة هائلة، ومع تزايد الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أصبحت الرقائق المصممة خصيصاً قادرة على تنفيذ مليارات العمليات الحسابية في الثانية الواحدة لدعم التدريب والاستدلال.
تغيّرت صورة التطورات التقنية بفضل وحدات معالجة الرسوميات GPUs التي لم تعد مخصصة للألعاب فحسب، بل أصبحت المحرك الأساسي لتدريب نماذج التعلم الآلي وتطبيقاتها في الاستدلال. صُممت هذه الرقاقات خصيصاً لمواجهة العمليات المتوازية، حيث يمكن تنفيذ آلاف المهام الصغيرة في آن واحد، وهو ما تحتاجه تقنيات الذكاء الاصطناعي لفهم اللغة أو التعرف على الصور بسرعة كافية.
الفروق الأساسية بين المعالجات والذكاء الاصطناعي
المعالج التقليدي (CPU) يشبه القائد القادر على أداء مهام متنوعة ومتسلسلة، وهو الأفضل لإدارة أنظمة التشغيل والبرامج المكتبية، أما معالجات الذكاء الاصطناعي مثل GPUs أو NPUs فهي تشبه جيشاً من العمال الذين ينجزون مهام بسيطة ومتكررة بسرعة فائقة وفي وقت واحد، وهذا الاختلاف البنيوي هو الذي يتيح للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات في زمن قياسي.
مستقبل الرقائق ودورها في الأجهزة الذكية القادمة
تتجه الصناعة نحو الذكاء الاصطناعي على الجهاز، حيث تحتوي الهواتف وأجهزة الحاسوب المحمولة على رقائق مخصصة تعالج البيانات محلياً دون الحاجة لإرسالها إلى السحابة، وهو ما يعزز الخصوصية ويقلل استهلاك الطاقة بينما يسرّع الاستجابة. ابحث دائماً عند شراء جهاز جديد عن وجود وحدة معالجة عصبية (NPU)، فهي علامة تدل على جاهزية الجهاز لتشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي المتطورة بكفاءة. كما تساهم هذه الرقائق في تحسين عمر البطارية من خلال توزيع المهام بذكاء بين المعالج الرئيسي ومعالج الذكاء الاصطناعي.
