معركة الذاكرة في الذكاء الاصطناعي: ارتفاع التكاليف يتجاوز المعالجات إلى شرائح DRAM

w.atwa

عندما نتحدث عن تكلفة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، يتركز الاهتمام عادة على وحدات معالجة الرسوميات من “إنفيديا”، لكن عنصرًا آخر بدأ يكتسب أهمية حاسمة: الذاكرة.

مع استعداد شركات الحوسبة السحابية العملاقة لضخ مليارات الدولارات في مراكز بيانات جديدة، شهدت أسعار شرائح DRAM ارتفاعًا يصل إلى سبعة أضعاف خلال عام واحد، مما يعكس تحولًا سريعًا في هيكل التكاليف داخل الصناعة.

من سباق المعالجات إلى تحدي إدارة الذاكرة

لم يعد التحدي يقتصر على امتلاك أقوى المعالجات فحسب، بل أصبح يتعلق بكفاءة إدارة الذاكرة لضمان وصول البيانات الصحيحة إلى النموذج المناسب في الوقت المناسب، بحسب تقرير نشره موقع “تك كرانش”.

الشركات التي تتقن هذا التنظيم يمكنها تنفيذ نفس الاستعلامات باستخدام عدد أقل من الرموز (Tokens) — وهو فارق قد يحدد ما إذا كان المشروع يحقق ربحًا أو يواجه الخسارة.

المحلل المتخصص في أشباه الموصلات دوغ أو’لوغلين ناقش في نشرته على “Substack” حوارًا مع فال بيركوفيتشي، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في شركة Weka، حيث أكّد أهمية شرائح الذاكرة وتأثيرها المتزايد على أداء النماذج.

التعقيد المتزايد في إدارة التخزين المؤقت

أحد الأمثلة اللافتة جاء من تجربة شركة أنثروبيك في إدارة التخزين المؤقت للطلبات (Prompt Caching).
فبعد أن كانت الإرشادات بسيطة في البداية، تطورت لاحقًا إلى دليل تفصيلي يشرح مستويات شراء الذاكرة المؤقتة مع نوافذ زمنية تتراوح من خمس دقائق إلى ساعة.

الفكرة الأساسية: كلما بقيت بيانات الطلب في الذاكرة المؤقتة لفترة أطول، انخفضت تكلفة إعادة استخدامها، بينما إدخال بيانات جديدة قد يدفع بيانات أخرى للخروج من الذاكرة، ما يتطلب موازنة دقيقة بين الأداء والتكلفة.

طبقات متعددة من الفرص لتحسين الكفاءة

إدارة الذاكرة تمتد من البرمجيات إلى البنية التحتية لمراكز البيانات، حيث يظهر سؤال حول كيفية استخدام أنواع مختلفة من الذاكرة، مثل DRAM مقابل HBM عالية النطاق الترددي.
على المستوى الأعلى، يقوم المطورون بتصميم أسراب نماذج قادرة على الاستفادة المثلى من الذاكرة المشتركة، ما يقلل الحاجة إلى إعادة معالجة البيانات من الصفر.

كما ظهرت شركات ناشئة متخصصة في تحسين التخزين المؤقت، مثل Tensormesh، التي تركز على رفع كفاءة استخدام الذاكرة ضمن منظومة الذكاء الاصطناعي.

انخفاض التكاليف وفتح أسواق جديدة

مع تحسين تقنيات إدارة الذاكرة، ستتمكن الشركات من استخدام عدد أقل من الرموز في عمليات الاستدلال، ما يقلل التكاليف الإجمالية ويزيد من كفاءة النماذج.
النتيجة المتوقعة: تطبيقات كانت تبدو غير مجدية اقتصاديًا قد تصبح قابلة للربح بفضل انخفاض تكاليف البنية التحتية والخوادم. لكل جديد عليك متابعة المواقع العربية والمدونات المتخصصة، إلى جانب ما توفره متاجر مصر ومتاجر الكويت ومتاجر الفيتامينات والمواقع الاجنبيه، مع الاعتماد على موقع مشهور لخدمات السوشيال .