من مراكز البيانات إلى الروبوتات.. لماذا يلتهم الذكاء الاصطناعي ذاكرة أجهزتنا؟

يشهد سباق الذكاء الاصطناعي تحولا يتجاوز قوة المعالجات، إذ تتطلب النماذج الأكثر تطورا، مع قدرتها على معالجة السياقات الطويلة وتنفيذ المهام المتواصلة، كميات متزايدة من الذاكرة للوصول إلى البيانات بسرعة.

وفي هذا العام، يمتد هذا الطلب من خوادم مراكز البيانات إلى الحواسيب والهواتف والروبوتات التي تشغل الذكاء الاصطناعي محليا، مما يضع صناعة الذاكرة أمام تحديات تتعلق بالإمدادات وتكاليف الإنتاج ومواكبة احتياجات السوق.

لا تعتمد كفاءة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على قوة المعالج وحدها، بل تحتاج أيضا إلى ذاكرة تتيح الوصول السريع إلى أوزان النموذج والبيانات والنتائج الوسيطة أثناء المعالجة. وكلما ازداد حجم النموذج وطال السياق الذي يتعامل معه، ارتفعت كمية البيانات التي ينبغي الاحتفاظ بها في الذاكرة.

وتبرز هنا ذاكرة إتش بي إم (HBM)، أو الذاكرة عالية النطاق الترددي، التي تستخدم بالقرب من معالجات الذكاء الاصطناعي لنقل كميات كبيرة من البيانات بسرعة عالية، وتعد هذه التقنية مهمة في مراكز البيانات التي تشغل نماذج ضخمة، إذ تساعد على تقليل الوقت الذي تنتظره المعالجات للحصول على البيانات اللازمة للحسابات.

وتزداد الحاجة إلى الذاكرة أيضا مع معالجة السياقات الطويلة وتشغيل الأنظمة التي تنفذ مهام متتابعة. وتستخدم هذه الأنظمة ذاكرة مؤقتة تُعرف باسم كيه-في كاش (KV Cache) للاحتفاظ بمعلومات وسيطة خلال توليد الإجابات، مما قد يزيد استهلاك الذاكرة بحسب حجم النموذج وطول السياق وطبيعة المهمة.

لا يقتصر تأثير التوسع في الذكاء الاصطناعي على مراكز البيانات، بل يمتد إلى صناعة أشباه الموصلات، فالشركات المصنعة توزع استثماراتها وطاقاتها الإنتاجية بين أنواع مختلفة من الذاكرة، أبرزها إتش بي إم المستخدمة في مسرعات الذكاء الاصطناعي، ودي آر إيه إم (DRAM) التي تعتمد عليها الحواسيب والهواتف والخوادم، وناند فلاش (NAND Flash) المستخدمة في وحدات التخزين.