سباق الذكاء الاصطناعي.. نظام حوسبة ثوري جديد من «علي بابا»

أعلنت مجموعة علي بابا الصينية القابضة عن تطوير نظام جديد للحوسبة أطلقت عليه اسم «Aegaeon».

هذا النظام مكّنها من تقليص استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بنسبة 82%. والنظام الذي طُوّر بالتعاون بين Alibaba Cloud وجامعة بكين، يأتي في إطار سعي الشركة لتعزيز كفاءة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتقليل التكاليف.

وتم الكشف عنه خلال مؤتمر SOSP في سيول. ويعالج النظام الجديد تحديًا متزايدًا تواجهه منصات الحوسبة السحابية، يتمثل في تشغيل عدد كبير من نماذج اللغة الضخمة بشكل متزامن، مما يؤدي إلى هدر كبير في الموارد، إذ تُخصص وحدات GPU باهظة لنماذج نادرًا ما تُستخدم. فمثلاً، في "سوق النماذج" التابع لـAlibaba Cloud، كانت 17.7% من وحدات GPU تخدم 1.35% فقط من الطلبات.

نتائج عملية واعدة
وتم اختبار «Aegaeon» على مدى ثلاثة أشهر عبر عشرات النماذج، بعضها يصل حجمه إلى 72 مليار معلمة. ونجح النظام في خفض عدد وحدات Nvidia H20 المطلوبة من 1192 إلى 213 وحدة فقط، مع الحفاظ على أداء النماذج وسرعة الاستجابة.

ويعتمد «Aegaeon» على تقنية تجميع GPU، حيث تُشارك وحدة معالجة رسومات واحدة بين عدة نماذج تعمل بالتوازي، خلافًا للنظام التقليدي الذي يخصص وحدة منفصلة لكل نموذج. هذه الآلية تتيح إدارة ديناميكية للموارد بناءً على الطلب الفعلي، مما يرفع كفاءة التشغيل ويقلل الهدر.

وأكد الفريق البحثي أن هذه المقاربة تتيح تخصيصًا لحظيًا للطاقة الحسابية دون التأثير على الجودة، وتتفوق على الطرق التقليدية من حيث المرونة والكفاءة.

تأثيرات استراتيجية
وترى علي بابا أن «Aegaeon» ليس مجرد تحسين داخلي، بل نقلة نوعية في كيفية تشغيل الذكاء الاصطناعي السحابي. تقليص الاعتماد على وحدات GPU بنسبة كبيرة يعني خفضًا جوهريًا في التكاليف، ما يتيح للشركات تقديم خدمات ذكاء اصطناعي بأسعار أقل وبدون الحاجة لاستثمارات ضخمة في العتاد.

ويأتي ذلك في وقت يشهد السوق العالمي نقصًا حادًا في وحدات Nvidia المتقدمة، نتيجة الطلب الكبير على قدرات الحوسبة لتدريب وتشغيل النماذج الضخمة. وهنا، يقدّم «Aegaeon» حلاً فعّالًا لتخفيف الضغط على سلسلة التوريد، ويدعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في بناء بنية تحتية مرنة ومنخفضة التكلفة.

تأكيد على ريادة آسيوية
ويعكس النظام الجديد طموحات علي بابا في ترسيخ دورها كقوة عالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، ليس فقط من خلال تطوير النماذج، بل عبر ابتكار حلول بنية تحتية تزيد الكفاءة وتخفض التكاليف.

ويرى الخبراء أن تقنيات مثل «Aegaeon» قد تُشكل معيارًا جديدًا في إدارة موارد الذكاء الاصطناعي السحابية، خاصة في ظل التوسع المستمر في خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS)، والتي تعتمد على البنية السحابية بدلًا من البنية التحتية التقليدية.