AI Pocket Lab: أصغر حاسوب فائق مدعوم بالذكاء الاصطناعي بحجم الجيب

كشفت شركة ناشئة في الولايات المتحدة عن جهاز حوسبة جديد تقول إنه أصغر حاسوب فائق مخصص للذكاء الاصطناعي في العالم. ومع أن حجمه صغير جداً بحيث يمكن وضعه في الجيب، فإنه قادر على تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة بقدرات تصفها الشركة بأنها «بمستوى الدكتوراه»؛ مما يتيح تنفيذ مهام معقدة مثل حل المشكلات بشكل مستقل، والتفكير، والتخطيط الاستراتيجي.

يحمل الجهاز اسم AI Pocket Lab، وقد طورته شركة Tiiny AI ليعمل كمنصة حوسبة قوية يمكنها تشغيل نماذج لغوية كبيرة محلياً على الجهاز نفسه دون الحاجة إلى الاتصال بالإنترنت أو الاعتماد على الخدمات السحابية. ويستطيع الجهاز تشغيل نموذج لغوي يحتوي على 120 مليار معامل، وهو حجم يزيد بنحو ثلاثة أضعاف على نموذج GPT-3 الشهير. وفي العادة، يتطلب تشغيل مثل هذه النماذج بنية تحتية قوية بمستوى مراكز البيانات.

مواصفات قوية 

يعتمد الجهاز على معالج ARM مكوّن من 12 نواة، وهو نوع المعالجات المستخدم عادة في الهواتف الذكية والحواسيب المحمولة والأجهزة اللوحية. ومع أن أبعاده لا تتجاوز (14.2 × 8 × 2.53 سم)، فإنه يحتوي على ذاكرة وصول عشوائي LPDDR5X بسعة 80 جيجابايت.

وللمقارنة، تأتي معظم الحواسيب المحمولة الحالية بذاكرة تتراوح بين 8 و 32 جيجابايت فقط. كما يخصص الجهاز 48 جيجابايت من الذاكرة لوحدة المعالجة العصبية NPU، وهي شريحة متخصصة في تنفيذ عمليات الذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية.

وتُستخدم وحدات المعالجة العصبية اليوم في العديد من المعالجات الحديثة من شركات مثل Intel و AMD، وذلك لتشغيل مهام الذكاء الاصطناعي محلياً.

لماذا يُعد حاسوبًا فائقًا؟

لا يُصنف الجهاز كحاسوب صغير تقليدي أو محطة عمل عادية، بل كحاسوب فائق (supercomputer) بفضل قدرته على تشغيل مهام حوسبية ضخمة مثل تنفيذ عمليات الاستدلال المحلي على نماذج لغوية تتجاوز 100 مليار معامل. وعادةً ما تتطلب هذه العمليات أنظمة وحدات معالجة رسومية متعددة داخل مراكز بيانات متخصصة.

ومن النماذج التي يستطيع الجهاز تشغيلها حالياً:

• GPT-OSS 120B.
• النماذج الكبيرة من Phi.
• نماذج متقدمة من عائلة Llama.

ويأتي هذا التوجه ضمن موجة متنامية نحو الحوسبة الطرفية (Edge Computing) في مجال الذكاء الاصطناعي، بهدف تقليل الاعتماد على مراكز البيانات الضخمة وما تستهلكه من طاقة وتأثير بيئي.

قدرة حوسبية عالية رغم الحجم الصغير

يوفر الجهاز قدرة حوسبية تصل إلى 190 تريليون عملية في الثانية (TOPS) من خلال التكامل بين وحدة المعالجة العصبية والمعالج المركزي. ويُعد ذلك خطوة جديدة في مسار تصغير أجهزة الحوسبة المتقدمة، خصوصاً بعد إعلان شركة Nvidia عن الحاسوب المصغر ضمن مشروع Project Digits. ومع أن جهاز AI Pocket Lab لا يضاهي القوة الحوسبية لمشروع إنفيديا، فإنه يتميز بحجمه الأصغر بكثير.

تقنيات لرفع الكفاءة

لتحقيق هذا الأداء داخل جهاز صغير، اعتمد فريق التطوير على مجموعة من التقنيات المتقدمة، من أبرزها تقنية TurboSparse، التي تسمح بتشغيل النماذج اللغوية الكبيرة بسرعة أكبر على الأجهزة محدودة الموارد. وتعتمد هذه التقنية على استخدام الأجزاء الضرورية فقط من النموذج أثناء المعالجة، بدلاً من تشغيل جميع المعاملات في كل خطوة كما يحدث في النماذج التقليدية.

كما يتضمن الجهاز تقنية PowerInfer، التي توزع أعباء العمل بذكاء بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسوميات (GPU) ووحدة المعالجة العصبية (NPU). وبهذا تحصل كل وحدة على المهام التي يمكنها تنفيذها؛ مما يزيد من كفاءة النظام ويقلل استهلاك الطاقة.

وتوفر هذه التقنية أيضاً نظام ذكي لإدارة الطاقة يحدد متى يجب تشغيل الجهاز بأقصى طاقته ومتى يمكن تقليل الاستهلاك، وذلك عبر تقليل العمليات الحسابية غير الضرورية.

فوائد تتجاوز الأداء السريع

لا تقتصر أهمية هذا النوع من الأجهزة على تقليل الاعتماد على مراكز البيانات فحسب، بل تمتد إلى تعزيز الخصوصية أيضاً. إذ يمكن للمستخدمين تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة محلياً دون إرسال بياناتهم إلى خدمات سحابية أو أطراف خارجية.

كما يفتح ذلك المجال لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في البيئات التي لا يتوفر فيها اتصال بالإنترنت، مثل محطات الأبحاث النائية أو السفن والطائرات خارج نطاق الشبكة. وبفضل هذه القدرات، قد يمثل الحاسوب الفائق المصغر خطوة مهمة نحو جعل الذكاء الاصطناعي المتقدم أكثر قابلية للاستخدام في مختلف البيئات.