كيف يمكن لمعالج AMD EPYC «Venice» بدقة 2 نانومتر أن يعيد تشكيل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

تعتمد هذه التقنية على تصميم ترانزستورات جديد يسمى Gate‑All‑Around nanosheet، والذي يسمح بزيادة الكفاءة والكثافة مقارنة بالعقد السابقة.

وبحسب التقارير التقنية، يمكن أن تقدم هذه العملية:

• أداء أعلى بنحو 10% إلى 15% عند نفس استهلاك الطاقة
• أو خفضًا في استهلاك الطاقة بنحو 25% إلى 30% عند نفس الأداء

بالنسبة لمشغلي مراكز البيانات الضخمة، يمثل استهلاك الكهرباء والتبريد جزءًا كبيرًا من التكاليف التشغيلية، لذلك فإن أي تحسين في الكفاءة يمكن أن ينعكس مباشرة على تكلفة تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة.

المواصفات المتوقعة لمعالج EPYC «Venice»

لم تعلن AMD جميع التفاصيل النهائية بعد، لكن خرائط الطريق الصناعية والتقارير التقنية تشير إلى عدة قدرات رئيسية.

من المتوقع أن يتضمن المعالج:

• حتى 256 نواة CPU مبنية على معمارية Zen 6 (مع احتمال استخدام نوى Zen 6c عالية الكثافة في النماذج الأكبر)
• عرض نطاق ذاكرة يقارب 1.6 تيرابايت في الثانية بفضل قنوات ذاكرة أوسع وتقنيات ذاكرة أسرع
• منصة خوادم جديدة موجهة خصيصًا للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي

هذه الزيادة الكبيرة في عدد الأنوية وسرعة الذاكرة تعكس اتجاهاً عاماً في تصميم معالجات الخوادم: توفير طاقة معالجة كافية لتغذية عناقيد GPU الضخمة التي تعتمد عليها تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

لماذا ما زالت وحدات CPU مهمة في الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن وحدات GPU هي المحرك الأساسي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها، فإن وحدات CPU لا تزال جزءًا حاسمًا من البنية التحتية.

في أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة، تتولى CPU مهام مثل:

• تنظيم العمل بين مئات أو آلاف وحدات GPU
• معالجة البيانات المسبقة وخطوط ETL
• تشغيل الخدمات التي تتطلب ذاكرة كبيرة
• إدارة الشبكات والتخزين والافتراضية

وتشير AMD إلى أن الأنظمة المستقبلية — خصوصًا ما يسمى الذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI) حيث تتفاعل عدة نماذج مع بعضها — ستحتاج إلى تنسيق قوي بين CPU وGPU بدلاً من الاعتماد على المسرّعات فقط.

جزء من منصة ذكاء اصطناعي متكاملة

لا يُصمم «Venice» ليعمل بمفرده، بل كعنصر رئيسي في منصة أوسع للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي لدى AMD.

تشمل هذه المنصة:

• مسرّعات Instinct MI400 للذكاء الاصطناعي
• نظام Helios على مستوى الرف (rack‑scale) الذي يجمع المعالجات والبطاقات الرسومية والشبكات
• تقنيات تغليف متقدمة لربط عدة شرائح في نظام واحد عالي النطاق الترددي

في هذا النموذج، تعمل مئات وحدات GPU داخل رف خوادم واحد وكأنها نظام حوسبة موحد، وهو اتجاه متزايد في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

استراتيجية التصنيع: تايوان وأريزونا

بدأ إنتاج «Venice» أولاً في مصانع TSMC في تايوان، مع خطة لاحقة لزيادة الإنتاج في مصنع TSMC في ولاية أريزونا الأمريكية.

هذا النهج يعكس اتجاهين رئيسيين في الصناعة:

• الاعتماد على منظومة التصنيع المتقدمة في تايوان
• تنويع سلاسل التوريد جغرافياً لتقليل المخاطر

كما أن الإنتاج داخل الولايات المتحدة قد يساعد شركات الحوسبة السحابية والجهات الحكومية على تلبية متطلبات الأمن الصناعي وسلاسل الإمداد.

استثمار يتجاوز 10 مليارات دولار في تايوان

بالتزامن مع إعلان المعالج، كشفت AMD عن خطة لاستثمار أكثر من 10 مليارات دولار في منظومة أشباه الموصلات والذكاء الاصطناعي في تايوان.

يركز الاستثمار على:

• تقنيات تغليف الشرائح المتقدمة
• تكامل الأنظمة
• الشراكات مع شركات التصنيع والاختبار المحلية

وتزداد أهمية تقنيات التغليف مثل 2.5D و3D chiplet integration لأنها تسمح بربط CPU وGPU والذاكرة بسرعات عالية داخل الأنظمة الحديثة للذكاء الاصطناعي.

الخطوة التالية: معالج «Verano»

تشير خريطة طريق AMD أيضاً إلى معالج خوادم لاحق يحمل الاسم الرمزي «Verano».

ورغم أن التفاصيل ما زالت محدودة، فقد أوضحت الشركة أن هذا الجيل سيواصل استخدام تقنية 2 نانومتر ويركز على تحسين الأداء مقابل التكلفة وكفاءة الطاقة، مع احتمال دعم ذاكرة LPDDR لتلبية الطلب المتزايد على الذاكرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلي.

المنافسة مع Nvidia

تسيطر Nvidia حالياً على سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بفضل هيمنة وحدات GPU الخاصة بها في التدريب والاستدلال.

لكن استراتيجية AMD مختلفة قليلاً: فهي تحاول بناء منصة ذكاء اصطناعي كاملة تضم:

• معالجات CPU (EPYC)
• مسرّعات GPU (Instinct)
• شرائح الشبكات
• أنظمة رفوف جاهزة لمراكز البيانات

بهذا الشكل، تسعى AMD إلى تقديم بديل متكامل لأنظمة Nvidia من مستوى الشريحة وصولاً إلى مستوى النظام الكامل.

لماذا يُعد «Venice» مهماً

يكشف إعلان AMD عن عدة تحولات كبرى في صناعة الحوسبة:

• البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أصبحت منصات متكاملة وليس مجرد بطاقات GPU
• عقد التصنيع المتقدمة مثل 2 نانومتر أصبحت عنق زجاجة استراتيجي
• مراكز البيانات تتجه نحو أنظمة ذكاء اصطناعي على مستوى الرف بدلاً من خوادم منفصلة

إذا التزمت AMD بجدولها الزمني، فقد يصبح «Venice» أحد أوائل المعالجات بدقة 2 نانومتر المنتشرة على نطاق واسع في مراكز البيانات الضخمة، مما يجعله حجر أساس في الجيل التالي من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

باختصار، لا يتعلق «Venice» فقط بمعالج أسرع، بل بمرحلة جديدة في السباق العالمي لبناء أقوى مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي.