إنفيديا تسعى لتطوير VRAM بسعات تتجاوز التيرابايت! لكن للذكاء الاصطناعي
بحسب تقرير صادر عن صحيفة Nikkei اليابانية، تخطط Nvidia لتقليل اعتمادها على ذواكر الـ HBM (التي تُستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي) والانتقال نحو حلول بديلة أكثر كفاءة.
لمن لا يعرف، فذواكر الـ HBM هي أسرع أنواع الذواكر المستخدمة حاليًا في كروت الشاشة، حيث تغطي نطاقًا تردديًا هائلًا، لكن مشكلتها أن السعات محدودة قياسًا على ما يتطلبه تدريب الذكاء الاصطناعي، ناهيك أن تكلفة إنتاجها وتصنيعها من أصعب ما يمكن.
الحل في وحدات الـ SSD!
بحسب التقرير، تسعى Nvidia لحل هذه المشكلة عن طريق التعاون مع شركة Kioxia، بل وتستهدف الوصول إلى 200 مليون عملية إدخال/إخراج في الثانية IOPS. لتحقيق ذلك، ستعتمد الشركة على دمج وحدتين، كل منهما قادر على معالجة 100 مليون IOPS، فيما يشبه تقنية RAID، لكن على مستوى متقدم جدًا ومخصص للذكاء الاصطناعي، كيف؟
عن طريق تقنية HBF وواجهة PCIe 7.0
ستستخدم هذه الأقراص واجهة PCIe 7.0 -نعم هناك واجهات أكبر من PCIe 5.0- لتلبية متطلبات السرعة، مع إعادة تصميم كاملة للبنية الداخلية كي تصبح بديلًا عمليًا لذواكر HBM.
سيقوم هذا التعاون على ميزة أساسية تُسمى بالـ HBF (High-Bandwidth Flash)، وهي عبارة عن معيارٍ طورته شركة SanDisk لتجاوز القيود التي تعاني منها ذواكر NAND Flash التقليدية، حيث ستوفر سعات هائلة قد تصل لأكثر من 1 تيرابايت، وانتبه، نحن هنا نتحدث عن ذواكر مُدمجة بكروت الشاشة (المخصصة للذكاء الاصطناعي)، أي وكأنك تملك VRAM بهذه السعات، لكن للذكاء الاصطناعي.
أخيرًا وليس آخرًا، تراهن Kioxia أيضًا على تقنيات أخرى مثل XL-Flash، وهي نسخة عالية الأداء من ذواكر NAND، وقادرة على تحقيق مستويات قريبة من أداء ذواكر HBM.
تجدر الإشارة إلى أن كروت الشاشة الموجهة للذكاء الاصطناعي تمتلك بالفعل ذواكر عالية السعة، لكنها ليست بالحجم المناسب لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر وأكثر. مثلًا؛ يملك كارت Nvidia H200 ذاكرة سعتها 141 جيجابايت.
