Vera Rubin NVL72 من إنفيديا: قفزة تصل إلى 30 مرة في إنتاجية الذكاء الاصطناعي الوكيلي

تطرح إنفيديا منصة Vera Rubin NVL72 بوصفها بنية تحتية مصممة لطريقة عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي فعلًا: توليد الرموز بصورة متكررة، واستدعاء الأدوات، وتشغيل التعليمات البرمجية، وإنشاء سياق جديد ومهام فرعية أثناء تنفيذ الطلب.

وبحسب نتائج نشرتها الشركة، حققت المنصة إنتاجية أعلى بما يصل إلى 30 مرة لكل ميغاواط مقارنةً بـ GB300 NVL72، مع خفض تكلفة الرموز بما يصل إلى 35 مرة في اختبار AgentX باستخدام نموذج DeepSeek V4 Pro.

لكن هذه الأرقام تحتاج إلى قراءة متأنية. فالمعلومات المتاحة لا تقدم سعرًا محددًا بالدولار لكل مليون رمز لمنصة Vera Rubin، كما لا تثبت تحققًا مستقلًا ومتكافئًا تمامًا من المكاسب المعلنة.

ماذا تقول إنفيديا عن أداء Vera Rubin؟

الخلاصة التي أعلنتها الشركة هي:

• إنتاجية أعلى بما يصل إلى 30 مرة لكل ميغاواط في أحمال الذكاء الاصطناعي الوكيلي مقارنةً بـ GB300 NVL72.
• تكلفة أقل للرمز بما يصل إلى 35 مرة، أو تكلفة أقل لكل مليون رمز عند التعبير عن المؤشر بهذا المقياس.
• الاختبار شغّل نموذج DeepSeek V4 Pro ضمن حمل SemiAnalysis AgentX.

ويختلف AgentX عن اختبارات الدردشة التقليدية. فهو يعيد تشغيل جلسات برمجة شبيهة ببيئات الإنتاج، تتضمن نمو السياق، واستدعاء الأدوات، وإنشاء وكلاء فرعيين. 6

في هذا النوع من المهام، لا يكتفي الوكيل بإنتاج إجابة واحدة؛ فقد يفحص النتيجة، ويستدعي أداة خارجية، ويشغّل كودًا، وينشئ مهمة أخرى، ثم يواصل الاستدلال ضمن سياق أكبر بكثير. لذلك يتعين على البنية التحتية التعامل مع الذاكرة والشبكات والمعالجات المركزية والطاقة، إلى جانب وحدة المعالجة المسرّعة نفسها.

المقارنة مع Hopper ليست 450 مرة

المقارنة المباشرة في ادعاء «30 مرة» هي بين Vera Rubin NVL72 وGB300 NVL72، وليست مع معمارية Hopper. وتقول مادة أخرى نشرتها إنفيديا إن GB300 NVL72 يحقق إنتاجية أعلى بما يصل إلى 15 مرة لكل ميغاواط من نظام H200 Hopper عند تشغيل DeepSeek V4 Pro.

يوفر ذلك سياقًا للتطور بين الأجيال، لكنه لا يبرر ضرب الرقمين للوصول إلى ادعاء قدره 450 مرة. فهما مقارنتان منفصلتان من نوع «يصل إلى»، ولا تتضمن البيانات المتاحة جدول اختبار موحدًا يضع Vera Rubin وGB300 وHopper تحت الظروف نفسها.

وينطبق التحفظ ذاته على التكلفة. فالأدلة تدعم إعلان إنفيديا عن خفض يصل إلى 35 مرة مقارنةً بـ GB300، لكنها لا تقدم سعر Vera Rubin بالدولار لكل مليون رمز، ولا رقمًا محددًا لتكلفة Vera مقارنةً بـ Hopper.

ماذا يوجد داخل منصة Vera Rubin NVL72؟

تجمع NVL72 بين 72 وحدة معالجة رسومية من Rubin و36 معالجًا مركزيًا من Vera، إلى جانب بطاقات الشبكة فائقة السرعة ConnectX-9 SuperNICs ووحدات معالجة البيانات BlueField-4 DPUs. وتصف إنفيديا NVLink 6 بأنه نسيج الربط داخل النظام، بينما توفر Quantum-X800 InfiniBand وSpectrum-X Ethernet طبقة التوسع بين الأنظمة. 23

وتتعامل المنصة مع الخزانة بوصفها نظام حوسبة مترابطًا بإحكام، لا مجرد مجموعة خوادم مستقلة مزودة بمسرّعات. ويكتسب ذلك أهمية خاصة في الأحمال الوكيلية، إذ يعتمد الأداء على إبقاء وحدات المعالجة الرسومية مزودة بالبيانات، مع تنسيق تنفيذ المهام على المعالج المركزي وحركة البيانات عبر الشبكات والتخزين.

لماذا يهم معالج Vera وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

يضم Vera معالجًا مركزيًا من 88 نواة مبنيًا على أنوية Olympus التي صممتها إنفيديا. ويدعم المعالج تقنية Spatial Multithreading وذاكرة LPDDR5X، مع نطاق ترددي للذاكرة يصل إلى 1.2 تيرابايت في الثانية. وتقول إنفيديا إن Vera يتيح إنجاز المهام بسرعة تصل إلى 1.8 مرة مقارنةً بمعالجات x86 في أحمال تشمل الذكاء الاصطناعي الوكيلي والتعلم المعزز ومعالجة البيانات. 15

ولا يقتصر دور Vera على تشغيل نظام تشغيل تقليدي، بل يستهدف الأعمال المحيطة باستدلال النموذج، ومنها:

• استخدام الأدوات.
• تنفيذ التعليمات البرمجية.
• إنشاء البيئات المعزولة وتنسيق المهام.
• معالجة البيانات والتحليلات.
• المحاكاة وأحمال التعلم المعزز.

ومن خلال تسريع هذه المهام، تسعى إنفيديا إلى إبقاء وحدات GPU مركزة على الاستدلال وتقليل الاختناقات في بقية حلقة عمل الوكيل. 159

BlueField-4 وطبقة «Scale-In»

تعد BlueField-4 مكوّن إنفيديا المخصص لمعالجة وظائف البنية التحتية. وتجمع وحدة معالجة البيانات بين معالج Grace مركزي من 64 نواة، وذاكرة LPDDR5X، واتصال شبكي من ConnectX-9، مع اتصال تصل سرعته إلى 800 غيغابت في الثانية. 1

وتقول إنفيديا إن BlueField-4 تنقل وظائف مثل التحكم والأمان ونقل البيانات والتنسيق بعيدًا عن المعالجات المركزية ووحدات GPU المضيفة. ووفق هذا التصور، تعمل الوحدة كطبقة للبنية التحتية تساعد على توفير تشغيل معزول وآمن ويمكن التنبؤ به عبر «مصنع» ذكاء اصطناعي كبير. 1

وهذا هو جوهر إطار Scale-In الذي تتبناه إنفيديا: الكفاءة لا تتحدد بشريحة GPU وحدها، بل تعتمد أيضًا على قدرة الخزانة على إدارة الاتصالات والتخزين والجدولة والأمان من دون استهلاك طاقة المعجلات في تلك المهام.

أين يأتي دور DSX MaxLPS؟

يُعد DSX MaxLPS برنامجًا ضمن نهج إنفيديا الأوسع لبناء «مصانع الذكاء الاصطناعي»، وليس وحدة GPU أو معالجًا مركزيًا مستقلًا ضمن Vera Rubin. وتصفه الشركة بأنه مجموعة تقنيات تهدف إلى تعظيم أداء الرموز لكل ميغاواط ضمن ميزانية طاقة ثابتة. ويجمع النهج بين التبريد السائل وتحسينات داخل الخزانة، بما يسمح للمشغلين بتشغيل عدد أكبر من وحدات GPU قرب نقاط الكفاءة المثلى للطاقة.

ولهذا يرتبط DSX MaxLPS بادعاء الكفاءة البالغ 30 مرة؛ فالمؤشر المعلن يقاس على مستوى مصنع الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للتبريد وتكوين الخزانة وبرمجيات البنية التحتية أن تؤثر في عدد الرموز المنتجة لكل وحدة طاقة. لكن الأدلة المتاحة لا تحدد مقدار التحسن المنسوب إلى العتاد نفسه، أو حزمة البرمجيات، أو إعداد الاختبار، أو مزيج هذه العناصر كلها.

خطط SpaceXAI لنشر Vera Rubin

قالت إنفيديا وSpaceXAI إن الشركة تخطط لنشر معالجات Vera لتسريع الجيل المقبل من أحمال الذكاء الاصطناعي الوكيلي، وتوسيع البنية التحتية التي تقف خلف Grok باستخدام Vera Rubin. 45

كما تحدثت الشركتان عن خطط لتوسيع نظام محسن من Vera Rubin NVL72 وإرساله إلى المدار لصالح أول قمر صناعي من Starmind AI. 4

لكن هذه التصريحات تصف خططًا مستقبلية للنشر، وليست دليلًا على أن نظامًا مداريًا قائمًا على NVL72 أُطلق بالفعل أو دخل الخدمة.

الخلاصة العملية

تكمن أهمية Vera Rubin NVL72 في محاولة إنفيديا قياس البنية التحتية وفق الطريقة التي تعمل بها الوكلاء فعلًا: جلسات طويلة ومتكررة تستهلك سياقًا كبيرًا، وتستخدم الأدوات والكود والوكلاء الفرعيين. وفي هذا النوع من الأحمال، تقول إنفيديا إن المنصة تقدم إنتاجية أعلى بما يصل إلى 30 مرة لكل ميغاواط، وتخفض تكلفة الرموز بما يصل إلى 35 مرة مقارنةً بـ GB300 NVL72.

أما بالنسبة إلى المشترين وفرق البنية التحتية، فالسؤال الأهم ليس ما إذا كان الرقم يبدو ضخمًا، بل ما إذا كانت النتيجة ستصمد مع النموذج المستخدم لديهم، وزمن الاستجابة المستهدف، وطول السياق، ومستوى التزامن، وميزانية الطاقة، وافتراضات التكلفة الإجمالية. الأدلة المتاحة تثبت ما أعلنته إنفيديا وتشرح البنية التي تقف وراءه، لكنها لا تقدم حكمًا مستقلًا نهائيًا.