معجِّل الذكاء الاصطناعي (AI Accelerator)
معجِّل الذكاء الاصطناعي هو أي معالج أو كتلة أجهزة — وحدة معالجة رسومات أو TPU أو NPU أو FPGA أو ASIC مخصص — مصممة لتسريع عمليات الضرب والعمليات المتوازية بالبيانات الأساسية لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
معجِّل الذكاء الاصطناعي هو فئة من أجهزة الحوسبة المعمارية بشكل محدد لتنفيذ العمليات الرقمية — في الغالب عمليات الضرب والتلافيفات والعمليات غير الخطية عنصر تلو الآخر — التي تشكل الجزء الأكبر من أعباء في تدريب واستدلال التعلم الآلي. يُقصد بالمصطلح أن يكون واسعاً، يغطي بطاقات معجّل منفصلة (وحدات معالجة الرسومات و ASICs مخصصة للذكاء الاصطناعي)، كتل مدمجة على الشريحة (وحدات معالجة الشبكات العصبية)، السيليكون القابل لإعادة البرمجة (FPGAs)، والهندسات الناشئة غير فون نيومان مثل رقائق الفوتونيات أو النيورومورفيك.
تتعامل وحدات المعالجة المركزية ذات الأغراض العامة مع أي كود تسلسلي وتفرعي بكفاءة لكنها تنفق معظم ميزانية الترانزستور الخاصة بها على منطق التحكم والتنبؤ بالفروع والهرمية المخزنة مؤقتاً. تتضمن أعباء الذكاء الاصطناعي حساباً منتظماً وموازياً بالبيانات على موترات كبيرة مع أنماط وصول يمكن التنبؤ بها. تستفيد المعجلات من هذه الانتظامية باستخدام وحدات SIMD عريضة أو مصفوفات انقباضية أو نوى موترات — مصطلح NVIDIA لمحركات مصفوفات دقة مختلطة المُدخلة في بنية GPU Volta في عام 2017 — وبربط الذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM) مباشرة إلى نقطة الحساب لدعم الإنتاجية التي تتطلبها تلك الوحدات.
تُهم معجلات الذكاء الاصطناعي لأنها تقلل من تكلفة وطاقة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. كان تدريب GPT-3 في عام 2020 يُقدَّر بملايين الدولارات من الحوسبة على أجهزة GPU المعاصرة؛ بحلول 2024-2025، تطلب تدريب النماذج الحدودية الأمامية مجموعات معجّل مخصصة تعمل لأشهر — مقياس غير مجدي اقتصادياً باستخدام وحدات المعالجة المركزية. في وقت الاستدلال، تحافظ المعجلات على الكمون منخفضاً بما يكفي لخدمة التطبيقات التفاعلية: استجابة chatbot أو إنشاء صور في الوقت الفعلي أو تحليل الصور الطبية.
اعتباراً من عام 2026، يهيمن على سوق معجلات الذكاء الاصطناعي وحدات معالجة رسومات H100 و H200 من NVIDIA للتدريب في مراكز البيانات، مع وحدات TPU من Google وتعاون متنامٍ من السيليكون المخصص — Amazon Trainium و Microsoft Maia و Meta MTIA و Groq LPU و Cerebras WSE — استهداف الاستدلال أو نوافذ التدريب. على الحافة، تتعامل وحدات معالجة الشبكات العصبية في SoCs للهاتف المحمول وأجهزة الكمبيوتر مع الاستدلال على الجهاز. كثفت الضغوط التنافسية لبناء معجلات ملكية حيث تمثل حوسبة الذكاء الاصطناعي كسراً سائداً من نفقات التشغيل لملاعب الذكاء الاصطناعي الكبيرة ومزودي الخدمات السحابية.