لذلك يمثل إعلان ModCon انفتاحاً مهماً في طبقة أدوات المطورين، لكنه لا يعني أن كل مكوّنات CUDA المغلقة استُبدلت فوراً بنظير مفتوح المصدر بترخيص Apache. وستعتمد القيمة العملية للمنصة على مدى اكتمال الواجهات الخلفية للعتاد، وسهولة تثبيت الأدوات، وقدرتها على الحفاظ على أداء تنافسي مع كل مسرّع مدعوم.

كيف تحاول Modular منافسة CUDA؟

لا تتمثل قوة CUDA في وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA وحدها، بل في النظام المحيط بها: أدوات البرمجة، والمصرّفات، والمكتبات، ونواة التشغيل، وبيئات التنفيذ، وبنية تقديم النماذج التي تسهّل بناء أعباء الذكاء الاصطناعي وتحسينها على عتاد NVIDIA.

أما اقتراح Modular المضاد، فهو سير عمل برمجي مشترك يمكنه استهداف أنواع متعددة من الحوسبة. وتهدف المنصة إلى دعم استدلال الذكاء الاصطناعي عبر المعالجات المركزية ووحدات معالجة الرسوميات والمسرّعات المتخصصة، بما يقلل الحاجة إلى الاحتفاظ بتطبيقات منفصلة لكل عائلة من الشرائح.

ويشمل الاتجاه المعلن أنظمة Qualcomm Snapdragon، ومنصات ومعالجات رسومية من AMD، ووحدات NVIDIA الرسومية، وشرائح Apple، ومسرّعات AWS Trainium، ووحدات Google TPU، إضافة إلى مسرّعات كوالكوم المخصصة لمراكز البيانات. أما عبارة «أي نموذج على أي شريحة»، فينبغي فهمها باعتبارها طموحاً للمنصة، لا ضماناً بأن الدعم والنضج والأداء متطابقة على جميع هذه الأهداف.

وإذا نجح هذا النهج، فقد يتمكن المطورون من إبقاء جزء أكبر من شيفرة النماذج والنوى البرمجية ثابتاً عند الانتقال بين أنواع مختلفة من السيليكون. ومن شأن ذلك نقل النفوذ الاستراتيجي من مورّد واحد لوحدات معالجة الرسوميات إلى طبقة محايدة عتادياً، تمتد من اللغة والمصرّف إلى بيئة التشغيل والنوى وتجريدات تقديم النماذج.

لماذا يمثل دعم AMD إشارة مهمة؟

تكتسب مشاركة AMD العلنية أهمية خاصة لأن الشركة تنافس كوالكوم في أسواق عدة للذكاء الاصطناعي، من بينها الحواسيب الشخصية المزودة بقدرات الذكاء الاصطناعي والمسرّعات. ودعم AMD لطبقة برمجية تملكها كوالكوم يوحي بأن قابلية نقل البرمجيات بين المورّدين قد تكون ذات قيمة تفوق أحياناً فائدة إبقاء المطورين داخل منظومة عتاد مغلقة.

كما يمنح ذلك Modular رداً أقوى على المخاوف من تحول المشروع، بعد الاستحواذ، إلى مجرد غلاف برمجي خاص بكوالكوم. فالإشارات إلى دعم AMD وNVIDIA وApple وAWS وGoogle تعزز التوجه المعلن نحو العمل على أنواع متعددة من السيليكون، لكنها لا تثبت أن جميع المنصات تتمتع بالدعم الإنتاجي نفسه أو بمستوى أداء متساوٍ.

ماذا تقدم Mojo 1.0 للمطورين؟

تقدم Modular لغة Mojo 1.0 بوصفها لغة عامة مستقرة وجاهزة للاستخدام الإنتاجي، صُممت لأعباء الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين أنواع مختلفة من العتاد. ويعتمد عرضها الأساسي على الجمع بين سهولة الاستخدام القريبة من Python وأداء البرمجيات منخفضة المستوى، مع إتاحة البرمجة للمعالجات المركزية ووحدات الرسوميات والمسرّعات الأخرى.

وتحتل قابلية التشغيل البيني مع Python موقعاً محورياً في هذا التصور. فبإمكان المطورين البقاء قريبين من سير العمل المألوف في Python، مع الوصول إلى قدرات منخفضة المستوى موجهة إلى الشيفرة الحساسة للأداء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما وصفت Modular Mojo بأنها نموذج برمجة موحد للعمل على المعالجات المركزية ووحدات الرسوميات، على أن تمتد المنصة الأوسع إلى أنواع إضافية من المسرّعات.

ويمثل فتح المصرّف والأدوات أهمية خاصة للمجتمع التقني؛ إذ يتيح للمطورين الخارجيين فحص التنفيذ، والمساهمة في التعديلات، ونقل اللغة إلى منصات إضافية، وبناء التطبيقات أو توزيعها وفق شروط Apache 2.0 مع استثناءات LLVM.

وعند الإعلان، كانت Mojo تدعم نظامي macOS وLinux. أما الدعم الأصلي لنظام Windows فوُصف بأنه قادم، في حين يستطيع مستخدمو Windows تشغيل اللغة عبر Windows Subsystem for Linux (WSL)، وهي طبقة تتيح تشغيل بيئة Linux داخل Windows.

ماذا تكسب كوالكوم من استراتيجية المصدر المفتوح؟

استحوذت كوالكوم على Modular لتعزيز موقعها البرمجي في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكيلي، بدءاً من مراكز البيانات والبنية الطرفية وصولاً إلى الحوسبة الشخصية والتطبيقات الصناعية. ويمنح فتح مصدر Mojo هذه الاستراتيجية نقطة دخول مباشرة إلى المطورين، من دون اشتراط شراء شرائح كوالكوم أولاً.

وتتجاوز المكاسب المحتملة إيرادات الترخيص المباشرة، لتشمل:

• جذب المطورين: يخفّض المصرّف والمكتبة القياسية المفتوحان عتبة التجربة والدمج.
• توسيع الشراكات العتادية: تصبح الطبقة البرمجية المشتركة أكثر جاذبية إذا عملت على الشرائح المنافسة، إلى جانب منتجات كوالكوم.
• التأثير في المنظومة: تستطيع كوالكوم المساهمة في تشكيل الأدوات التي يستخدمها المطورون عبر الهواتف والحواسيب والأجهزة الطرفية ومراكز البيانات.
• مرونة اختيار السيليكون: قد يتمكن المستخدمون من نقل أعباء العمل بين المسرّعات، بينما تواصل كوالكوم المنافسة على هذه التطبيقات بعتادها الخاص.

والرهان الأساسي هو أن الانتشار البرمجي قد يفتح فرصاً عتادية. فإذا أصبحت Modular طبقة استدلال مستخدمة على نطاق واسع عبر عائلات متعددة من الشرائح، فستحصل كوالكوم على موطئ قدم في منظومة الذكاء الاصطناعي حتى عندما لا يعمل النشر النهائي على Snapdragon أو على مسرّع تابع لها في مراكز البيانات.

الاختبار الحقيقي يبدأ بعد الإعلان

يرسم الإعلان اتجاهاً طموحاً، لكن الاختبار التنافسي سيكون عملياً. وسيحتاج المطورون إلى تقييم نطاق دعم العتاد، وجودة النوى البرمجية، وتوافق النماذج، وأدوات تصحيح الأخطاء، وسير عمل النشر، ودعم Windows، والأداء مقارنة بمكدسات الذكاء الاصطناعي القائمة على CUDA.

والخلاصة الأكثر دقة في الوقت الحالي هي أن Modular، المملوكة لكوالكوم، فتحت طبقة التطوير الخاصة بـMojo وتستخدمها لبناء منظومة برمجية متعددة المورّدين للذكاء الاصطناعي. لكنها لم تثبت بعد أن منصة مفتوحة واحدة قادرة على تقديم مستوى النضج والأداء الذي توفره CUDA على كل مسرّع ورد اسمه في مؤتمر ModCon.

لذلك يمثل إعلان ModCon انفتاحاً مهماً في طبقة أدوات المطورين، لكنه لا يعني أن كل مكوّنات CUDA المغلقة استُبدلت فوراً بنظير مفتوح المصدر بترخيص Apache. وستعتمد القيمة العملية للمنصة على مدى اكتمال الواجهات الخلفية للعتاد، وسهولة تثبيت الأدوات، وقدرتها على الحفاظ على أداء تنافسي مع كل مسرّع مدعوم.

كيف تحاول Modular منافسة CUDA؟

لا تتمثل قوة CUDA في وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA وحدها، بل في النظام المحيط بها: أدوات البرمجة، والمصرّفات، والمكتبات، ونواة التشغيل، وبيئات التنفيذ، وبنية تقديم النماذج التي تسهّل بناء أعباء الذكاء الاصطناعي وتحسينها على عتاد NVIDIA.

أما اقتراح Modular المضاد، فهو سير عمل برمجي مشترك يمكنه استهداف أنواع متعددة من الحوسبة. وتهدف المنصة إلى دعم استدلال الذكاء الاصطناعي عبر المعالجات المركزية ووحدات معالجة الرسوميات والمسرّعات المتخصصة، بما يقلل الحاجة إلى الاحتفاظ بتطبيقات منفصلة لكل عائلة من الشرائح.

ويشمل الاتجاه المعلن أنظمة Qualcomm Snapdragon، ومنصات ومعالجات رسومية من AMD، ووحدات NVIDIA الرسومية، وشرائح Apple، ومسرّعات AWS Trainium، ووحدات Google TPU، إضافة إلى مسرّعات كوالكوم المخصصة لمراكز البيانات. أما عبارة «أي نموذج على أي شريحة»، فينبغي فهمها باعتبارها طموحاً للمنصة، لا ضماناً بأن الدعم والنضج والأداء متطابقة على جميع هذه الأهداف.

وإذا نجح هذا النهج، فقد يتمكن المطورون من إبقاء جزء أكبر من شيفرة النماذج والنوى البرمجية ثابتاً عند الانتقال بين أنواع مختلفة من السيليكون. ومن شأن ذلك نقل النفوذ الاستراتيجي من مورّد واحد لوحدات معالجة الرسوميات إلى طبقة محايدة عتادياً، تمتد من اللغة والمصرّف إلى بيئة التشغيل والنوى وتجريدات تقديم النماذج.

لماذا يمثل دعم AMD إشارة مهمة؟

تكتسب مشاركة AMD العلنية أهمية خاصة لأن الشركة تنافس كوالكوم في أسواق عدة للذكاء الاصطناعي، من بينها الحواسيب الشخصية المزودة بقدرات الذكاء الاصطناعي والمسرّعات. ودعم AMD لطبقة برمجية تملكها كوالكوم يوحي بأن قابلية نقل البرمجيات بين المورّدين قد تكون ذات قيمة تفوق أحياناً فائدة إبقاء المطورين داخل منظومة عتاد مغلقة.

كما يمنح ذلك Modular رداً أقوى على المخاوف من تحول المشروع، بعد الاستحواذ، إلى مجرد غلاف برمجي خاص بكوالكوم. فالإشارات إلى دعم AMD وNVIDIA وApple وAWS وGoogle تعزز التوجه المعلن نحو العمل على أنواع متعددة من السيليكون، لكنها لا تثبت أن جميع المنصات تتمتع بالدعم الإنتاجي نفسه أو بمستوى أداء متساوٍ.

ماذا تقدم Mojo 1.0 للمطورين؟

تقدم Modular لغة Mojo 1.0 بوصفها لغة عامة مستقرة وجاهزة للاستخدام الإنتاجي، صُممت لأعباء الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين أنواع مختلفة من العتاد. ويعتمد عرضها الأساسي على الجمع بين سهولة الاستخدام القريبة من Python وأداء البرمجيات منخفضة المستوى، مع إتاحة البرمجة للمعالجات المركزية ووحدات الرسوميات والمسرّعات الأخرى.

وتحتل قابلية التشغيل البيني مع Python موقعاً محورياً في هذا التصور. فبإمكان المطورين البقاء قريبين من سير العمل المألوف في Python، مع الوصول إلى قدرات منخفضة المستوى موجهة إلى الشيفرة الحساسة للأداء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما وصفت Modular Mojo بأنها نموذج برمجة موحد للعمل على المعالجات المركزية ووحدات الرسوميات، على أن تمتد المنصة الأوسع إلى أنواع إضافية من المسرّعات.

ويمثل فتح المصرّف والأدوات أهمية خاصة للمجتمع التقني؛ إذ يتيح للمطورين الخارجيين فحص التنفيذ، والمساهمة في التعديلات، ونقل اللغة إلى منصات إضافية، وبناء التطبيقات أو توزيعها وفق شروط Apache 2.0 مع استثناءات LLVM.

وعند الإعلان، كانت Mojo تدعم نظامي macOS وLinux. أما الدعم الأصلي لنظام Windows فوُصف بأنه قادم، في حين يستطيع مستخدمو Windows تشغيل اللغة عبر Windows Subsystem for Linux (WSL)، وهي طبقة تتيح تشغيل بيئة Linux داخل Windows.

ماذا تكسب كوالكوم من استراتيجية المصدر المفتوح؟

استحوذت كوالكوم على Modular لتعزيز موقعها البرمجي في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكيلي، بدءاً من مراكز البيانات والبنية الطرفية وصولاً إلى الحوسبة الشخصية والتطبيقات الصناعية. ويمنح فتح مصدر Mojo هذه الاستراتيجية نقطة دخول مباشرة إلى المطورين، من دون اشتراط شراء شرائح كوالكوم أولاً.

وتتجاوز المكاسب المحتملة إيرادات الترخيص المباشرة، لتشمل:

• جذب المطورين: يخفّض المصرّف والمكتبة القياسية المفتوحان عتبة التجربة والدمج.
• توسيع الشراكات العتادية: تصبح الطبقة البرمجية المشتركة أكثر جاذبية إذا عملت على الشرائح المنافسة، إلى جانب منتجات كوالكوم.
• التأثير في المنظومة: تستطيع كوالكوم المساهمة في تشكيل الأدوات التي يستخدمها المطورون عبر الهواتف والحواسيب والأجهزة الطرفية ومراكز البيانات.
• مرونة اختيار السيليكون: قد يتمكن المستخدمون من نقل أعباء العمل بين المسرّعات، بينما تواصل كوالكوم المنافسة على هذه التطبيقات بعتادها الخاص.

والرهان الأساسي هو أن الانتشار البرمجي قد يفتح فرصاً عتادية. فإذا أصبحت Modular طبقة استدلال مستخدمة على نطاق واسع عبر عائلات متعددة من الشرائح، فستحصل كوالكوم على موطئ قدم في منظومة الذكاء الاصطناعي حتى عندما لا يعمل النشر النهائي على Snapdragon أو على مسرّع تابع لها في مراكز البيانات.

الاختبار الحقيقي يبدأ بعد الإعلان

يرسم الإعلان اتجاهاً طموحاً، لكن الاختبار التنافسي سيكون عملياً. وسيحتاج المطورون إلى تقييم نطاق دعم العتاد، وجودة النوى البرمجية، وتوافق النماذج، وأدوات تصحيح الأخطاء، وسير عمل النشر، ودعم Windows، والأداء مقارنة بمكدسات الذكاء الاصطناعي القائمة على CUDA.

والخلاصة الأكثر دقة في الوقت الحالي هي أن Modular، المملوكة لكوالكوم، فتحت طبقة التطوير الخاصة بـMojo وتستخدمها لبناء منظومة برمجية متعددة المورّدين للذكاء الاصطناعي. لكنها لم تثبت بعد أن منصة مفتوحة واحدة قادرة على تقديم مستوى النضج والأداء الذي توفره CUDA على كل مسرّع ورد اسمه في مؤتمر ModCon.