اغفر لي بدءًا من عبارة مبتذلة، وهي قطعة من المصطلحات المالية التي تسربت مؤخرًا إلى قاموس التكنولوجيا، ولكن أخشى أنني يجب أن أتحدث عن “الخنادق”. وقد انتشرت هذه الكلمة منذ عقود مضت على يد وارن بافيت للإشارة إلى الميزة التنافسية للشركة، وقد وجدت طريقها إلى العروض التقديمية في وادي السليكون عندما تسربت مذكرة من جوجل بعنوان “ليس لدينا خندق، ولا يوجد أي منهما OpenAI”، أعربت عن خشيتها من أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر قد ينهب قلعة شركات التكنولوجيا الكبرى.
وبعد سنوات قليلة، لا تزال جدران القلعة آمنة. وبصرف النظر عن نوبة الذعر القصيرة عندما ظهر برنامج DeepSeek لأول مرة، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لم تتفوق بشكل كبير على النماذج المملوكة. ومع ذلك، لا يوجد لدى أي من المختبرات الرائدة – مثل OpenAI، وAnthropic، وGoogle – خندق يمكن الحديث عنه.
الشركة التي لديها خندق هي Nvidia. وقد وصفها الرئيس التنفيذي جنسن هوانغ بأنها “كنزه” الأثمن. إنها ليست قطعة من الأجهزة، كما قد تفترض بالنسبة لشركة شرائح. إنه شيء يسمى CUDA. ما يبدو وكأنه مركب كيميائي محظور من قبل إدارة الغذاء والدواء قد يكون الخندق الحقيقي الوحيد في الذكاء الاصطناعي.
CUDA يقف من الناحية الفنية لحساب بنية الأجهزة الموحدة، ولكن يشبه إلى حد كبير الليزر أو الغوص، لا أحد يهتم بتوسيع الاختصار؛ نحن فقط نقول “KOO-duh”. إذن ما فائدة هذا الكنز المهم للغاية؟ إذا اضطررت إلى إعطاء إجابة من كلمة واحدة: الموازاة.
وهنا مثال بسيط. لنفترض أننا كلفنا آلة بملء جدول الضرب 9×9. باستخدام جهاز كمبيوتر ذو نواة واحدة، يتم تنفيذ جميع العمليات الـ 81 بإخلاص واحدة تلو الأخرى. لكن وحدة معالجة الرسومات ذات تسعة مراكز يمكنها تعيين المهام بحيث يأخذ كل نواة عمودًا مختلفًا – عمودًا من 1 × 1 إلى 1 × 9، وآخر من 2 × 1 إلى 2 × 9، وهكذا – للحصول على زيادة في السرعة بمقدار تسعة أضعاف. يمكن أن تكون وحدات معالجة الرسومات الحديثة أكثر ذكاءً. على سبيل المثال، إذا تمت برمجتها للتعرف على التبادلية — 7 × 9 = 9 × 7 — فيمكنها تجنب العمل المكرر، مما يؤدي إلى تقليل 81 عملية إلى 45، مما يخفض عبء العمل إلى النصف تقريبًا. عندما تبلغ تكلفة التدريب الواحد مائة مليون دولار، فإن كل تحسين له أهمية.
تم تصميم وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia في الأصل لتقديم الرسومات لألعاب الفيديو. في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، أدرك طالب دكتوراه في جامعة ستانفورد يدعى إيان باك، الذي دخل لأول مرة في وحدات معالجة الرسومات كلاعب، أن بنيتها يمكن إعادة توظيفها للحوسبة العامة عالية الأداء. قام بإنشاء لغة برمجة تسمى Brook، وتم تعيينه بواسطة Nvidia، وقاد مع John Nickolls تطوير CUDA. إذا كان الذكاء الاصطناعي إيذانا ببدء عصر الطبقة الدنيا الدائمة والأسلحة المستقلة، فاعلم فقط أن كل ذلك سيكون بسبب شخص ما في مكان ما يلعب الموت اعتقد أن كيس الصفن الخاص بالشيطان يجب أن يهتز بمعدل 60 إطارًا في الثانية.
CUDA ليست لغة برمجة في حد ذاتها ولكنها “منصة”. أستخدم هذه الكلمة المراوغة لأنه، على عكس صحيفة نيويورك تايمز التي هي أيضًا شركة ألعاب، أصبحت CUDA، على مر السنين، حزمة متداخلة من مكتبات البرامج للذكاء الاصطناعي. كل وظيفة تقتطع نانو ثانية من العمليات الحسابية الفردية – مجتمعة، تجعل وحدات معالجة الرسومات، بلغة الصناعة، تنطلق brrr.
رسومات حديثة البطاقة ليست مجرد لوحة دائرة مكتظة بالرقائق والذاكرة والمراوح. إنه عبارة عن مزيج متقن من التسلسلات الهرمية لذاكرة التخزين المؤقت والوحدات المتخصصة التي تسمى “النوى الموترية” و”المعالجات المتعددة المتدفقة”. وبهذا المعنى، فإن ما تبيعه شركات الرقائق يشبه المطبخ الاحترافي، والمزيد من النوى يشبه المزيد من محطات الشواء. ولكن حتى المطبخ الذي يحتوي على 30 محطة شواء لن يعمل بشكل أسرع دون وجود رئيس طهاة قادر على تعيين المهام ببراعة – كما يفعل CUDA مع نوى وحدة معالجة الرسومات.
لتوسيع نطاق الاستعارة، فإن مكتبات CUDA المضبوطة يدويًا والمُحسَّنة لعملية مصفوفة واحدة هي ما يعادل أدوات المطبخ المصممة لوظيفة واحدة وليس أكثر – مزهرية الكرز، ومنظف الروبيان – والتي تعد من وسائل الانغماس في الطهاة المنزليين ولكن ليس إذا كان لديك 10000 من أحشاء الروبيان لتنتزعها. وهو ما يعيدنا إلى DeepSeek. وقد ذهب مهندسوها إلى ما هو أدنى من هذه الطبقة العميقة بالفعل من التجريد للعمل مباشرة في PTX، وهو نوع من لغة التجميع لوحدات معالجة الرسوميات من Nvidia. لنفترض أن المهمة هي تقشير الثوم. ستقول وحدة معالجة الرسومات غير المحسنة: “قشر الجلد بأظافرك”. يمكن لـ CUDA أن يأمر: “اهشم القرنفل بسكين مسطح.” تتيح لك PTX إملاء كل التعليمات الفرعية: “ارفع الشفرة بمقدار 2.35 بوصة فوق لوح التقطيع، واجعلها موازية لخط استواء القرنفل، واضرب براحة يدك للأسفل بقوة 36.2 نيوتن.”
