• ستستخدم d-Matrix تقنية NVLink Fusion من Nvidia لربط رقاقات الاستدلال Raptor القادمة في أنظمة ذكاء اصطناعي بمقياس الحواسيب الكهفية من المخطط لها في 2027
  • يحافظ التصميم على شبكات Nvidia والبنية التحتية للحواسيب الكهفية حول مسرِّع مختلف، ما يوفر لـ d-Matrix مساراً راسخاً نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكبر

الواقعة

أعلنت شركة تطوير رقاقات الذكاء الاصطناعي d-Matrix في 10 سبتمبر أن معالجاتها القادمة Raptor ستستخدم تقنية NVLink Fusion من Nvidia ضمن أنظمة بمقياس الحواسيب الكهفية من المخطط لها في 2027. وتطوّر d-Matrix معالج Raptor للعمل على الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، أي المهمة التي يؤديها النموذج المدرَّب عند إنتاج إجابة أو مخرج آخر. وتتوقع الشركة إكمال تصميم الرقاقة بنهاية 2026 قبل ظهور الأنظمة المتوافقة في العام التالي.

ستجمع الحواسيب الكهفية المخطط لها بين معالجات d-Matrix واتصالات NVLink من Nvidia وشبكات Spectrum-X والبنية التحتية MGX. كما تعمل Astera Labs مع d-Matrix على وصلات فائقة السرعة بين المكوّنات. تمنح الاتفاقية d-Matrix إمكانية الوصول إلى تصميم نظام راسخ من Nvidia بدلاً من اضطرارها لبناء كل جزء من الحوسبة الكهفية حول رقاقتها. ولم تنشر الشركتان بعد نتائج أداء مستقلة من نظام Raptor مكتمل.

التقييم

بناء رقاقة ذكاء اصطناعي تنافسية ليس سوى جزء من المهمة؛ فالعملاء يحتاجون أيضاً إلى خوادم وشبكات وتبريد متوافقة معها. وباستخدامها تقنية الحواسيب الكهفية من Nvidia، يمكن لـ d-Matrix أن تدمج Raptor في بنية تحتية مألوفة أصلاً لدى كثير من مشغّلي مراكز البيانات، بدلاً من مطالبتهم باعتماد نظام جديد تماماً حول الرقاقة.

قد يسهّل ذلك اختبار Raptor، لكنه لا يثبت أن النظام المكتمل سيؤدي أداءً أفضل. سيظل العملاء يريدون معرفة مدى سرعة تعامله مع أحمال الذكاء الاصطناعي الفعلية، ومدى استهلاكه للطاقة، وسلاسة تكامل العتاد والبرمجيات معاً.

أما بالنسبة لقراء BTW، فالخطوة المهمة تأتي في 2027 حين تصبح أنظمة Raptor المكتملة متاحة للاختبار. فإذا استطاعت d-Matrix تقديم رقاقة استدلال مختلفة دون إجبار العملاء على إعادة بناء البنية التحتية المحيطة، فقد تخفض أحد الحواجز العملية أمام تجربة معالج ذكاء اصطناعي جديد.

ما يجب مراقبته

راقبوا اكتمال تصميم Raptor، يليه أول أنظمة الحواسيب الكهفية العاملة في 2027. ومن المفترض أن تُظهر الاختبارات باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي حقيقية زمن الاستجابة واستهلاك الطاقة والأداء تحت أحمال أثقل، ما يمنح العملاء أساساً أوضح لمقارنة Raptor بأنظمة الاستدلال القائمة.