بنية تحتيةSCMP Tech→ المصدر

Iluvatar CoreX تعرض العقدة الفائقة Tiangai 300 بـ144 وحدة GPU في خزانة واحدة

كشفت شركة Iluvatar CoreX الصينية المصنّعة لرقائق الذكاء الاصطناعي، خلال معرض CIIF في شنغهاي، عن أول عقدة فائقة لها: Tiangai 300 IXL144. تضم الخزانة الواحدة 144 وحدة GPU و18 وحدة CPU. صُمم النظام لتدريب النماذج الكبيرة وتشغيلها (الاستدلال)، وتعلن الشركة أنه يحقق رقماً قياسياً في القطاع من حيث عدد وحدات GPU في الرف الواحد. أما الأداء فورد بصيغة «نحو 10,1…»، ووحدات القياس مقتطعة في الجزء المتاح من المادة. • 144 وحدة GPU + 18 وحدة CPU في خزانة واحدة • جرى العرض في 12 أكتوبر 2026 • الأسئلة الرئيسية: الربط البيني، واستهلاك الطاقة، والبرمجيات

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من SCMP Tech؛ بتحرير Hamidun News
Iluvatar CoreX تعرض العقدة الفائقة Tiangai 300 بـ144 وحدة GPU في خزانة واحدة
المصدر: SCMP Tech. كولاج: Hamidun News.
استمع للمقال
بطاقة الحقائق والأرقام
المعيارالتفاصيل
المصدر الأصليSCMP Tech ↗
رئيس التحرير
حقيقة رئيسية #1144 وحدة GPU + 18 وحدة CPU في خزانة واحدة
حقيقة رئيسية #2جرى العرض في 12 أكتوبر 2026
الأسئلة الرئيسيةالربط البيني، واستهلاك الطاقة، والبرمجيات

عرضت شركة Iluvatar CoreX الصينية المطورة لمسرّعات الذكاء الاصطناعي أول عقدة فائقة لها، Tiangai 300 IXL144. تضم الخزانة الواحدة 144 معالجاً رسومياً و18 معالجاً مركزياً. وتصف الشركة ذلك بأنه رقم قياسي في القطاع من حيث كثافة وحدات GPU في النظام الواحد. وجاء الإعلان يوم الاثنين 12 أكتوبر 2026 في معرض China International Industry Fair (CIIF) في شنغهاي. ووفق SCMP، صُمم النظام لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وتشغيلها (الاستدلال).

ما الذي تضمه الخزانة؟

تُعد العقدة الفائقة عادةً وحدة حوسبة واحدة: عشرات المسرّعات مترابطة بسرعة تجعلها تبدو للبرنامج كأنها وحدة GPU واحدة ضخمة. ويلزم هذا النهج حين لا يتسع ذاكرة خادم واحد للنموذج، وتتدفق البيانات باستمرار بين البطاقات. وكلما زاد عدد المسرّعات في النطاق الواحد، قلّ حجم الحركة المتجهة إلى الشبكة البطيئة بين الرفوف.

أبرز المواصفات المعلنة:

  • الاسم: Tiangai 300 IXL144
  • المسرّعات: 144 وحدة GPU في خزانة واحدة
  • المعالجات: 18 وحدة CPU
  • الغرض: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وتشغيلها (الاستدلال)
  • الأداء: يُعلن عن نحو 10,1 (وحدات القياس مقتطعة في الجزء المتاح من المادة)
  • الظهور الأول: 12 أكتوبر 2026، معرض CIIF، شنغهاي

تطابق نسبة 8 وحدات GPU لكل وحدة CPU واحدة التصميم التقليدي للخوادم ذات المسرّعات الثمانية. وربما تضم الخزانة 18 عقدة من هذا النوع، لكن هذا افتراضنا نحن وليس بيانات من الشركة المصنّعة.

لماذا تهم الكثافة؟

للمقارنة: يجمع رف Nvidia GB200 NVL72 بين 72 وحدة GPU و36 معالج Grace. وفي الحلول الصينية يُعرف نظام Huawei CloudMatrix 384 الذي يجمع 384 مسرّع Ascend، لكنه يوزعها على عدة خزائن. أما Iluvatar CoreX فتراهن على نهج مختلف، هو وضع أقصى عدد ممكن في هيكل واحد. ولهذا النهج مزايا عملية: كابلات ونقاط أعطال أقل، وتركيب أسهل، ومسارات أقصر للبيانات.

وله ثمن أيضاً. فالتعبئة الكثيفة تعني استهلاكاً مرتفعاً للطاقة ومتطلبات تبريد صارمة على مستوى الرف الواحد. وليس كل مركز بيانات في الصين أو خارجها مستعداً لاستقبال خزانة كهذه دون تعديل بنيته التحتية الهندسية.

ما الذي لم يُذكر؟

يستوجب الرقم القياسي بعض التحفظات. فمقارنة الأنظمة بعدد وحدات GPU لا تصح إلا إذا احتُسبت المسرّعات بالطريقة نفسها. إذ يمكن احتساب الوحدة ثنائية الشريحة وحدة GPU واحدة أو اثنتين. وتعتمد قابلية المقارنة أيضاً على معايير أخرى: سعة الذاكرة وعرض نطاقها، وسرعة الاتصال بين البطاقات، وصيغ الحوسبة المدعومة (FP8 وFP16 وغيرها).

كما تخلو المادة من أي بيانات عن السعر ومواعيد التسليم والعملاء الأوائل، وعن عقدة التصنيع التقنية والجهة المصنِّعة للرقائق نفسها. وهذه ليست تفاصيل ثانوية في السوق الصينية: فالوصول إلى التصنيع المتقدم لا يزال محدوداً، والطلب المحلي على بدائل Nvidia مرتفع.

عملياً، ينبغي عند تقييم Tiangai 300 IXL144 النظر في خمسة أمور:

1. وحدات القياس وشروطه للرقم المعلن «نحو 10,1». فلكي تكون المقارنة ممكنة، تهم دقة الحوسبة والنمط (تدريب أم استدلال). 2. طوبولوجيا الربط البيني وسرعته داخل الخزانة. فعليهما يتوقف ما إذا كان نظام الـ144 وحدة GPU يعمل كياناً واحداً. 3. نضج البرمجيات: دعم الأطر الشائعة وأدوات تشغيل النماذج. وهذا كثيراً ما يكون أهم من العتاد في أي مسرّع جديد. 4. استهلاك الطاقة ونوع التبريد، سائلاً كان أم هوائياً. 5. تجارب تشغيلية فعلية لدى مشغّلي مراكز البيانات والسحابات. أما الآن فهذا ظهور أول في معرض وليس تشغيلاً صناعياً مؤكداً.

إذا كشفت Iluvatar CoreX هذه الأرقام وعرضت عناقيد تعمل فعلاً، فستترسخ مكانتها بين الموردين الصينيين القادرين على بيع أنظمة جاهزة بحجم الرف، لا بطاقات منفردة فحسب. أما الآن فتبقى الحقيقة الرئيسية واحدة: 144 وحدة GPU في خزانة واحدة وادعاء بتحقيق رقم قياسي.

القصة

أسئلة وأجوبة حول الخبر

ما الذي تضمه الخزانة؟

تُعد العقدة الفائقة عادةً وحدة حوسبة واحدة: عشرات المسرّعات مترابطة بسرعة تجعلها تبدو للبرنامج كأنها وحدة GPU واحدة ضخمة. ويلزم هذا النهج حين لا يتسع ذاكرة خادم واحد للنموذج، وتتدفق البيانات باستمرار بين البطاقات. وكلما زاد عدد المسرّعات في النطاق الواحد، قلّ حجم الحركة المتجهة إلى الشبكة البطيئة بين الرفوف. أبرز المواصفات المعلنة: الاسم: Tiangai 300 IXL144 المسرّعات: 144 وحدة GPU في خزانة واحدة المعالجات: 18 وحدة CPU الغرض: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وتشغيلها (الاستدلال) الأداء: يُعلن عن نحو 10,1 (وحدات القياس مقتطعة في الجزء المتاح من المادة) الظهور الأول: 12 أك

لماذا تهم الكثافة؟

للمقارنة: يجمع رف Nvidia GB200 NVL72 بين 72 وحدة GPU و36 معالج Grace. وفي الحلول الصينية يُعرف نظام Huawei CloudMatrix 384 الذي يجمع 384 مسرّع Ascend، لكنه يوزعها على عدة خزائن. أما Iluvatar CoreX فتراهن على نهج مختلف، هو وضع أقصى عدد ممكن في هيكل واحد. ولهذا النهج مزايا عملية: كابلات ونقاط أعطال أقل، وتركيب أسهل، ومسارات أقصر للبيانات. وله ثمن أيضاً. فالتعبئة الكثيفة تعني استهلاكاً مرتفعاً للطاقة ومتطلبات تبريد صارمة على مستوى الرف الواحد. وليس كل مركز بيانات في الصين أو خارجها مستعداً لاستقبال خزانة كهذه دون تعديل بنيته التحتية الهندسية.

ما الذي لم يُذكر؟

يستوجب الرقم القياسي بعض التحفظات. فمقارنة الأنظمة بعدد وحدات GPU لا تصح إلا إذا احتُسبت المسرّعات بالطريقة نفسها. إذ يمكن احتساب الوحدة ثنائية الشريحة وحدة GPU واحدة أو اثنتين. وتعتمد قابلية المقارنة أيضاً على معايير أخرى: سعة الذاكرة وعرض نطاقها، وسرعة الاتصال بين البطاقات، وصيغ الحوسبة المدعومة (FP8 وFP16 وغيرها). كما تخلو المادة من أي بيانات عن السعر ومواعيد التسليم والعملاء الأوائل، وعن عقدة التصنيع التقنية والجهة المصنِّعة للرقائق نفسها. وهذه ليست تفاصيل ثانوية في السوق الصينية: فالوصول إلى التصنيع المتقدم لا يزال محدوداً، والطلب المحلي على بدائل Nvidia مرتفع. عملياً،

ZK
جمال حميدون — مدير المنتجات في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. يبني منتجات الذكاء الاصطناعي منذ 2019. بدأ Hamidun News كمشروع شخصي ثم أصبح مُجمِّعًا إنتاجيًا بأكثر من 6000 قارئ.
✦ Unified AI Workspace

Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace

Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.

Try NomadNet AI →Launch NomadNet Agent
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…