جوجل تعلن عن Axion أول وحدة معالجة مركزية تعتمد على Arm لمراكز البيانات

لقد بدأ Google Cloud Next 2024، وتبدأ الشركة الحدث ببعض الإعلانات الكبيرة، بما في ذلك معالج Axion الجديد. إنها أول وحدة معالجة مركزية تعتمد على Arm من Google تم إنشاؤها خصيصًا لمراكز البيانات، والتي تم تصميمها باستخدام وحدة المعالجة المركزية Arm's Neoverse V2.

وفقًا لشركة Google، فإن أداء Axion أفضل بنسبة 30 بالمائة من أسرع أدواتها المعتمدة على Arm للأغراض العامة في السحابة وأفضل بنسبة 50 بالمائة من أحدث الأجهزة الافتراضية المماثلة المستندة إلى x86. يزعمون أيضًا أنها أكثر كفاءة في استخدام الطاقة بنسبة 60 بالمائة من نفس الأجهزة الافتراضية المستندة إلى x86. تستخدم Google بالفعل Axion في خدمات مثل BigTable وGoogle Earth Engine، وستتوسع إلى المزيد في المستقبل.

قد يؤدي إصدار Axion إلى دخول Google في منافسة مع Amazon، التي قادت مجال وحدات المعالجة المركزية المستندة إلى Arm لمراكز البيانات. أصدرت الشركة السحابية للشركة، Amazon Web Services (AWS)، معالج Graviton مرة أخرى في عام 2018، وأصدرت الإصدارين الثاني والثالث على مدار العامين التاليين. أصدرت شركة تطوير الرقائق NVIDIA أول وحدة معالجة مركزية قائمة على Arm لمراكز البيانات في عام 2021 باسم Grace، وحققت شركات مثل Ampere أيضًا مكاسب في المنطقة.

تعمل Google على تطوير معالجاتها الخاصة منذ عدة سنوات، ولكنها تركز في المقام الأول على المنتجات الاستهلاكية. تم شحن سفينة Tensor الأصلية المستندة إلى Arm لأول مرة في هواتف Pixel 6 و6 Pro الذكية، والتي تم إصدارها في أواخر عام 2021. وتم تشغيل جميع هواتف Pixel اللاحقة بواسطة إصدارات محدثة من Tensor. وقبل ذلك، قامت Google بتطوير "وحدة معالجة Tensor" (TPU) لمراكز البيانات الخاصة بها. وبدأت الشركة في استخدامها داخليًا في مراكز البيانات في عام 2015، وأعلنت عنها علنًا في عام 2016، وجعلتها متاحة لأطراف ثالثة في عام 2018.

غالبًا ما تكون المعالجات المعتمدة على الذراع خيارًا أقل تكلفة وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة. جاء إعلان جوجل مباشرة بعد أن أصدر الرئيس التنفيذي لشركة آرمز، رينيه هاس، تحذيرًا بشأن استخدام الطاقة في نماذج الذكاء الاصطناعي، وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال. ووصف نماذج مثل ChatGPT بأنها "لا تشبع" فيما يتعلق بحاجتها للكهرباء. وقال هاس: "كلما زاد عدد المعلومات التي يجمعونها، أصبحوا أكثر ذكاءً، ولكن كلما زاد عدد المعلومات التي يجمعونها ليصبحوا أكثر ذكاءً، كلما زادت القوة التي يتطلبها الأمر. وبحلول نهاية العقد، يمكن أن تستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ما يصل إلى 20 بالمائة إلى 25 بالمائة". "في المائة من متطلبات الطاقة في الولايات المتحدة. اليوم ربما تبلغ هذه النسبة أربعة في المائة أو أقل. لأكون صادقًا معك، هذا ليس مستدامًا للغاية." وشدد على الحاجة إلى مزيد من الكفاءة من أجل الحفاظ على وتيرة الإنجازات.

تحتوي هذه المقالة على روابط تابعة؛ إذا قمت بالنقر فوق هذا الرابط وقمت بالشراء، فقد نحصل على عمولة.