غوغل تطلق TPU 8tx وTPU 8i Max: تدريب محمي وذاكرة مضاعفة

إذا كنت تشغّل النماذج في السحابة، فالأرجح أنك تعاني من مشكلتين قديمتين. الأولى: عليك تسليم بيانات حساسة وأوزان النموذج إلى بنية تحتية تخص طرفًا آخر، ولا يسعد ذلك المحامين ولا فرق الأمن. والثانية: الطلبات الطويلة تصطدم بحدود ذاكرة المسرّع. وقد كشفت غوغل يوم الاثنين عن شريحتين جديدتين تستهدفان هاتين المشكلتين تحديدًا: TPU 8tx وTPU 8i Max.

ما الذي أُطلق بالضبط

تنتمي الشريحتان إلى الجيل الثامن من TPU الذي قدمته غوغل في أبريل. وكانت التشكيلة آنذاك تضم TPU 8t للتدريب الواسع النطاق وTPU 8i للاستدلال. والآن تتوسع لتغطي سيناريوهين محددين.

تُبنى شريحة TPU 8tx على أساس 8t، وقد طُوّرت بالتعاون مع AMD. وهي مخصصة للتدريب السري للنماذج وتشغيلها. وبحسب غوغل، فإن الحماية مدمجة مباشرة في مستوى العتاد: تبقى البيانات الحساسة وأوزان النموذج معزولة ومحمية حتى أثناء العمل الفعلي. فعادةً تُشفَّر البيانات على القرص وأثناء النقل، لكنها تكون مكشوفة لحظة المعالجة. وهنا تعلن الشركة عن حماية في هذه المرحلة تحديدًا.

أما TPU 8i Max فتصميمها أبسط: فهي عمليًا شريحتان من طراز 8i في غلاف واحد. وقد تضاعفت الذاكرة والقدرة الحسابية وعرض النطاق الترددي. وبالنسبة للمطوّر، يعني ذلك أن النموذج يستطيع التعامل مع حجم أكبر من المعلومات ضمن طلب واحد.

التدريب والاستدلال على عتاد واحد

لدى 8tx ميزة أخرى. فهي تضم شبكة خاصة بالاستدلال تتيح تشغيل النموذج بالتوازي مع التدريب. وتقترح غوغل استخدامها لتقطير النماذج الصغيرة وتدريبها أثناء التشغيل.

تخيّل مصرفًا أو عيادة. لديهما بيانات مغلقة يجب إعادة تدريب نموذج مضغوط عليها لمهمتهما. وعادةً يعني ذلك نقل البيانات بين أجهزة مختلفة: التدريب على بعضها، والتحقق والاستدلال على أخرى. وكل نقل من هذا النوع يوسّع سطح الهجوم ويزيد حجم الموافقات المطلوبة. وتقول غوغل إنه على 8tx لا حاجة لنقل البيانات: يتعلم النموذج ويجيب على الجهاز نفسه داخل نطاق محمي.

لننتقل إلى 8i Max. إذا كانت خدمتك تعمل مع مستندات طويلة أو قواعد شيفرة ضخمة أو سيناريوهات وكلاء متعددة الخطوات، فغالبًا ما تصبح الذاكرة القيد الرئيسي. وبدلًا من تقسيم النموذج أو السياق بين عدة شرائح، يمكن استخدام شريحة واحدة بموارد مضاعفة. وقلة عمليات النقل بين الشرائح تعني عادةً بنية نشر أبسط، مع أن غوغل لا تورد في إعلانها أرقامًا محددة لزمن الاستجابة.

لماذا تفعل غوغل ذلك وماذا عليك أن تفعل

هذا جزء من سباق كبير نحو الاستقلال عن Nvidia. فغوغل تصنع شرائح TPU الخاصة بها لتقلل اعتمادها على شرائح الآخرين في أعمال السحابة. كما تعمل Microsoft وAmazon، ومختبرات مثل OpenAI وAnthropic، على شرائح ذكاء اصطناعي خاصة بها وعلى البرمجيات المصاحبة. والرهان واضح بالنسبة لغوغل: إذا أصبحت المعالجة المغلقة للبيانات والذاكرة الكبيرة حججًا لصالح TPU، فسيساعدها ذلك على بيع السحابة للشركات التي تهمها السرية.

كما ينبغي مراعاة القيود. فالإعلان لا يتضمن مواعيد توفر ولا أسعارًا ولا قياسات مستقلة. وما زالت التصريحات عن حماية الأوزان والبيانات مجرد تصريحات من غوغل، والتحقق منها بواسطة مدققين لم يحدث بعد. وكما هو الحال دائمًا مع TPU، ستكون مرتبطًا بمنظومة غوغل، وسيتطلب الانتقال إلى وحدات GPU جهدًا.

والخلاصة العملية كما يلي.

• إذا كنت تعمل في قطاع خاضع للتنظيم وتدرّب نماذج على بيانات مغلقة، فتابع توفر TPU 8tx واطلب من غوغل تفاصيل عن نموذج التهديدات والاعتماد.
• إذا كانت الذاكرة تخنقك مع السياق الطويل، فجرّب 8i Max على أحمالك فور ظهور الأسعار وإتاحة الوصول.
• إذا كنت تختار منصة لعام أو عامين قادمين، فضع في حسابك أن لدى السحابات الكبرى بدائل حقيقية لـ Nvidia، ما يعني وجود مجال للتفاوض.

الإعلان حتى الآن أقرب إلى طلب منه إلى نتيجة. لكن الاتجاه واضح: بدأ مزودو السحابة يتنافسون ليس بالقدرة فقط، بل بمدى الطمأنينة التي يمكن بها تسليمهم بياناتك.