كشفت شركتا «إنفينيون» و«نيفيديا» عن مشروع تعاوني جديد باسم «Infineon Nvidia Collaboration» لتطوير أنظمة إمداد الطاقة عالية الفولتية في مراكز البيانات المصممة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
محتويات المقالة:
- مقدمة
- أنظمة توزيع الطاقة الجديدة
- الاحتياجات المتزايدة للذكاء الاصطناعي
- التطورات في صناعة الشرائح
- فوائد الشراكة
- الجدول الزمني للإصدار
- خلاصة وتوقعات
- الأسئلة الشائعة
مقدمة
تتوجه الأنظار بشكل متزايد نحو تطوير البنية التحتية الداعمة للذكاء الاصطناعي، خاصةً مع الارتفاع الهائل في استهلاك الطاقة ضمن مراكز البيانات. وتأتي الشراكة الأخيرة بين «إنفينيون» الألمانية، التي تُعد من أبرز منتجي أشباه الموصلات في أوروبا، وشركة «نيفيديا» الأمريكية الرائدة في مجال معالجات الرسوم والذكاء الاصطناعي، لتعكس مدى الاهتمام بتوسيع قدرات إدارة الطاقة في المنصات الحاسوبية العملاقة.
أنظمة توزيع الطاقة الجديدة
تعمل «إنفينيون» على تطوير أنظمة توزيع طاقة عالية الفولتية تعتمد على تحويل التيار المتردد إلى تيار مستمر في نقط مركزية بدلاً من توزيع الطاقة كتيار متردد في كل خادم على حدة. بفضل هذا النهج، يمكن تقليل الفواقد الكهربائية الناتجة عن عمليات التحويل العديدة. فمراكز البيانات الحالية غالباً ما تكون مزودة بأنظمة تقليدية تعتمد على وحدات إمداد طاقة داخل الخوادم نفسها، مما يؤدي إلى تكرار عمليات التحويل من التيار العالي الفولتية إلى المنخفض عدة مرات، وبالتالي هدر الطاقة.
من جهتها، أوضحت «نيفيديا» على لسان نائب رئيس قسم هندسة الأنظمة «غابرييلي غورلا» أن تطبيق هذه البنية المبتكرة في مراكز البيانات لا يساعد فقط في توفير الطاقة وتقليل التكاليف، بل يساهم أيضاً في رفع كفاءة تبريد الأجهزة. إذ إن كمية الحرارة الناتجة عن تلك العمليات تنخفض بفضل اعتماد وحدة مركزية للتيار المستمر، ما يخفف العبء الحراري ويسهل إدارة التبريد. ومع ازدياد الطلب على مراكز البيانات القادرة على تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي والمعالجة الفائقة، تصبح هذه الحلول ضرورة ملحة.
الاحتياجات المتزايدة للذكاء الاصطناعي
لا يخفى أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتطلب قدرات حوسبية هائلة، خصوصاً النماذج الكبيرة في مجال تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية. وتتطلب كل مرحلة من مراحل «تدريب النماذج» آلاف الخوادم التي تستهلك كميات كبيرة من الطاقة، فضلاً عن الحاجة إلى نظم تبريد معقدة لتفادي ارتفاع حرارة الشرائح. ولذا فإن أي خطوة لتخفيض الفاقد في استهلاك الكهرباء قد تحقق فوائد مالية وبيئية كبيرة، وتقلل من البصمة الكربونية في قطاع التقنية.
التطورات في صناعة الشرائح
في هذا السياق، تأتي شراكة «إنفينيون» و«نيفيديا» لتكملة ما يقوم به عمالقة آخرون في السوق، مثل «إنتل» و«إي إم دي» و«غوغل» و«مايكروسوفت»، والذين يطورون شرائح وخوادم مخصصة للذكاء الاصطناعي. ومع أن «نيفيديا» معروفة بتصميم وحدات معالجة الرسوم ووحدات التسارع الحسابي للذكاء الاصطناعي، فإنها تحرص على أن يتكامل هذا التفوق في المعالجة مع بنية تحتية للطاقة تتمتع بالكفاءة والاستدامة. وهو ما يفسر اهتمامها بتعزيز التعاون مع «إنفينيون»، المختصة بالحلول الكهربائية عالية الفولتية.
فوائد الشراكة
من الجانب الألماني، تعد هذه الشراكة فرصة مهمة لـ«إنفينيون» لتعزيز وجودها في سوق مراكز البيانات السريعة النمو، حيث تصاعد الطلب على شرائح إدارة الطاقة الموثوقة. ومن المتوقع أن تُترجم نتائج هذا التعاون إلى منتجات وأنظمة متكاملة تُباع لشركات بناء مراكز البيانات، سواء شركات الحوسبة السحابية أو مؤسسات تمتلك بنى تحتية تقنية عملاقة.
الجدول الزمني للإصدار
ورغم أن التصريحات الرسمية لم تقدّم تفاصيل دقيقة حول الجداول الزمنية للإصدار أو مواصفات المنتجات بشكل كامل، إلا أن خبراء الصناعة يشيرون إلى احتمال توافر نماذج أولية خلال العام القادم ٢٠٢٦. وتبرز أهمية توقيت الإطلاق نظراً للتطور المتسارع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث تتنافس الشركات لتلبية احتياجات العملاء في مجالات مثل تعلم الآلة ورؤية الحاسوب ومعالجة اللغة.
خلاصة وتوقعات
ختاماً، إن ما يميز «Infineon Nvidia Collaboration» هو تركيزه على جانب جوهري في صناعة الذكاء الاصطناعي، وهو البنية التحتية للطاقة. فمن دون ابتكارات حقيقية تقلل من استهلاك الطاقة وتحدّ من الانبعاثات الحرارية، قد يصبح توسع الذكاء الاصطناعي عبئاً بيئياً وتكلفة مالية ضخمة. ومع هذه الشراكة، نشهد خطوة إضافية نحو جعل مراكز البيانات أكثر كفاءة وأقل هدراً للطاقة، ما يسهم في دعم النمو المستدام للذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.
الأسئلة الشائعة
١. ما دوافع الشراكة بين «إنفينيون» و«نيفيديا»؟
تهدف الشراكة إلى تطوير نظم إمداد طاقة عالية الفولتية لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، لتقليل هدر الطاقة وتحسين الكفاءة.
٢. كيف يعمل نظام الطاقة الجديد؟
يعتمد على تحويل مركزي للتيار المتردد إلى تيار مستمر، بدلاً من التحويل المتكرر في كل خادم، مما يقلل الخسائر الحرارية والكهربائية.
٣. لماذا يعد تقليل استهلاك الطاقة مهماً في الذكاء الاصطناعي؟
لأن عمليات تدريب النماذج ومعالجتها تتطلب موارد حوسبية ضخمة، وبالتالي تستهلك طاقة كبيرة وترفع تكاليف التشغيل.
٤. ما الفائدة البيئة لهذه الخطوة؟
تقليل هدر الطاقة يساهم في خفض البصمة الكربونية لمراكز البيانات، ويقلل الانبعاثات الحرارية بشكل عام.
٥. متى قد نرى نتائج هذا التعاون؟
يتوقع خبراء الصناعة توافر نماذج أولية في العام ٢٠٢٦، مع احتمال تسريع وتيرة التطوير لتلبية احتياجات السوق المتزايدة.
