ما هي أشباه الموصلات وأهميتها
تُعَدُّ الرقاقات الإلكترونية عصب التكنولوجيا الحديثة، إذ تتكوّن من قطع من السيليكون تحتوي على مليارات الترانزستورات التي تعالج المعلومات بسرعة هائلة. وتتصدر هذه الرقاقات المشهد اليوم في الهواتف الذكية وأجهزة الحواسيب ومراكز البيانات التي تشغّل الذكاء الاصطناعي، وتدفع مسيرة الابتكار إلى آفاق أوسع.
مع ازدياد الطلب على نماذج الذكاء الاصطناعي مثل تطبيقات التعلّم الآلي، برزت الحاجة إلى تطوير رقائق مخصصة يمكنها تنفيذ مليارات العمليات الحسابية في الثانية الواحدة لتدريب النماذج واستدلالها بسرعة وكفاءة.
تشير التوجهات الحديثة إلى أن وحدات معالجة الرسوميات GPUs ليست مخصصة للألعاب فقط، بل أصبحت المحرك الأساسي لتدريب واستدلال نماذج التعلم الآلي، حيث صُمِّمت الرقاقات الحديثة للتعامل مع عمليات متوازية تنفذ آلاف المهام الحسابية في آن واحد، ما يتيح للذكاء الاصطناعي فهم اللغة والتعرف على الصور بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
الفرق بين المعالجات التقليدية ومعالجات الذكاء الاصطناعي
المعالج التقليدي (CPU) يشبه العقل المدبر القادر على أداء مجموعة واسعة من المهام بشكل تسلسلي، وهو مثالي لتشغيل أنظمة التشغيل والبرامج المكتبية والمهام التي تتطلب مرونة وتنويعاً في الأداء.
أما معالجات الذكاء الاصطناعي (GPU أو NPU) فتمثل جيشاً من العمال المتخصصين الذين يعملون على مهام بسيطة ومتكررة بسرعة هائلة وفي وقت واحد، وهذا الاختلاف البنيوي يتيح للذكاء الاصطناعي معالجة كميات ضخمة من البيانات في فترات زمنية قياسية، وهو ما كان مستحيلاً باستخدام المعالجات التقليدية وحدها.
مستقبل الرقائق ودورها في الأجهزة الذكية القادمة
تتجه الصناعة نحو مفهوم “الذكاء الاصطناعي على الجهاز”، حيث تحتوي الأجهزة مثل الهواتف وأجهزة الحاسوب المحمولة على رقائق مخصصة تعالج البيانات محلياً دون إرسالها إلى السحابة. يساهم هذا التطور في تعزيز الخصوصية وتقليل استهلاك الطاقة وتوفير استجابة أسرع.
عند شراء جهاز جديد، ابحث عن وجود وحدة معالجة عصبية (NPU)، فهي علامة تدل على قدرة الجهاز على تشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي بكفاءة أعلى. تسهم هذه الرقائق أيضاً في تحسين عمر البطارية عبر توزيع المهام بذكاء بين المعالج المركزي ومعالج الذكاء الاصطناعي.
