تعتمد منظومة التكنولوجيا الحديثة على أشباه الموصلات، الرقاقات الدقيقة المصنوعة من السيليكون التي تشكّل قلب كل جهاز نستخدمه اليوم، من الهواتف إلى مراكز البيانات.
هذه الرقاقات تحتوي على مليارات الترانزستورات التي تعالج البيانات بسرعة هائلة، مما يجعلها قادرة على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة.
أدى تطور وحدات معالجة الرسوميات GPUs إلى تغيير قواعد اللعبة؛ فهذه الرقاقات لم تعد مخصصة للألعاب فحسب بل صارت المحرك الأساسي لتدريب واستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، وتتصدى للتعامل مع عمليات متوازية وتنفذ آلاف المهام في آن واحد.
الفرق بين المعالجات التقليدية ومعالجات الذكاء الاصطناعي
المعالج التقليدي (CPU) يعمل كقائد عمليات متنوع يمكنه تنفيذ مهام متسلسلة ومعقدة، وهو ممتاز لتشغيل أنظمة التشغيل والبرامج المكتبية.
أما معالجات الذكاء الاصطناعي مثل GPU وNPU فتوصف بأنها “جيش من العمال” ينجز مهامًا بسيطة ومتكررة بسرعة هائلة في وقت واحد، وهذا هو الفرق البنيوي الذي يتيح للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات في زمن قياسي.
مستقبل الرقائق ودورها في الأجهزة الذكية القادمة
تتجه الصناعة نحو الذكاء الاصطناعي على الجهاز On-device AI، حيث تحتوي الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة على رقائق مخصصة تعالج البيانات محليًا دون إرسالها إلى السحابة.
يساعد ذلك في تحسين الخصوصية، وتقليل استهلاك الطاقة، وزيادة سرعة الاستجابة.
عند شراء جهاز جديد، ابحث عن وجود وحدة معالجة عصبية NPUs كإشارة إلى جاهزيته لتشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بكفاءة.
تساهم هذه الرقائق في تحسين عمر البطارية من خلال توزيع المهام بذكاء بين المعالج الرئيسي ومعالج الذكاء الاصطناعي.
