أطلقت Maia 200 خلف Maia 100 التي أُطلقت في 2023، وهي شريحة مخصصة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بقوة أعلى وكفاءة أكبر. تحتوي الشريحة على أكثر من 100 مليار ترانزستور، وتوفر أداءً يفوق 10 بيتافلوب في دقة 4-بت، وحوالي 5 بيتافلوب في دقة 8-بت، وهو زيادة كبيرة مقارنة بسابقتها.
المواصفات والأداء
تأتي Maia 200 خلف Maia 100، وتُستخدم لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية بسرعات أعلى وبكفاءة أكبر. توفر الشريحة أداءً عاليًا مع تحسينات في الاستهلاك والتبريد مقارنةً بالجيل السابق.
ما هو الاستنتاج ولماذا هو مهم
يشير الاستنتاج إلى عملية تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي أثناء التشغيل، وليس التدقيق الرياضي المطلوب لتدريبه. ومع نضوج شركات الذكاء الاصطناعي، أصبحت تكاليف الاستنتاج جزءًا مهمًا من إجمالي التكاليف التشغيلية، مما أدى إلى اهتمام متجدد بطرق تحسين هذه العملية.
تأمل مايكروسوفت أن تكون Maia 200 جزءًا من تحسين الأداء بحيث تعمل شركات الذكاء الاصطناعي بأقل قدر من التعطيل وباستهلاك طاقة أقل، وذكرت الشركة: “عمليًا، يمكن لعقدة واحدة من Maia 200 تشغيل أكبر النماذج الحالية بسهولة، مع وجود مساحة كبيرة لنماذج أكبر في المستقبل”.
تحدي سيطرة نفيديا
تهدف Maia 200 إلى تقديم أداء أفضل في مهام الاستدلال، مع تكاليف تشغيل أقل، مما يجذب العملاء الكبار في مجال الذكاء الاصطناعي، ويعزز قدرة مايكروسوفت على تقديم خدمات ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة، خاصة مع نمو الطلب على نماذج مثل كوبايلوت.
الاتجاه العالمي نحو شرائح مصممة داخليًا
تأتي Maia في إطار اتجاه متزايد بين عمالقة التكنولوجيا نحو تصميم شرائحهم الخاصة لتقليل الاعتماد على نفيديا، حيث أصبحت وحدات معالجة الرسومات المتطورة الخاصة بها أساسية لنجاح شركات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، لدى جوجل وحدات TPU، وهي وحدات معالجة التنسور، والتي تُباع كقدرة حسابية عبر السحابة وليس كشرائح. أما أمازون فتمتلك شريحة Trainium الخاصة بها، التي أطلقت نسختها الأحدث Trainium3 في ديسمبر، وتساعد على تخفيف الحمل عن شرائح نفيديا وتقليل تكلفة الأجهزة.
استخدام Maia 200 حاليًا
تقول مايكروسوفت إن Maia تعمل بالفعل على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي لفريق Superintelligence التابع لها، كما تدعم عمليات Copilot، الروبوت المحادثي للشركة. ومنذ الاثنين، دعت الشركة مطورين وأكاديميين ومختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة لاستخدام Maia 200 في أعمالهم.
