قالت مصادر مطلعة لرويترز الاربعاء 17 ديسمبر/كانون الأول، إن شركة غوغل، التابعة لألفابت، تعمل على مبادرة جديدة تهدف إلى تحسين أداء رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في تشغيل باي تورتش، وهو أكثر أطر عمل الذكاء الاصطناعي استخداماً في العالم، في خطوة تستهدف تقليص الهيمنة الطويلة لإنفيديا على سوق حوسبة الذكاء الاصطناعي.
وتأتي هذه الخطوة ضمن استراتيجية طموحة من غوغل لجعل وحدات تينسور للمعالجة (TPU) بديلاً عملياً لوحدات معالجة الرسومات التي تنتجها إنفيديا، والتي تهيمن حالياً على السوق. وأصبحت مبيعات وحدات TPU محركاً رئيسياً لنمو إيرادات غوغل من خدمات الحوسبة السحابية، مع سعي الشركة لإثبات أن استثماراتها في الذكاء الاصطناعي تحقق عوائد ملموسة.
لكن الأجهزة وحدها لا تكفي لتعزيز الإقبال عليها. وقالت المصادر إن المبادرة الجديدة، المعروفة داخلياً باسم "Torch TPU"، تهدف إلى إزالة عقبة رئيسية تعيق تبني رقائق TPU، وذلك عبر جعلها أسهل في التطوير وأكثر توافقاً مع العملاء الذين بنوا بالفعل بنيتهم التقنية باستخدام باي تورتش. وأضافت بعض المصادر أن غوغل تدرس أيضاً فتح جزء من البرنامج كمصدر مفتوح لتسريع تبني العملاء له.
ووفقاً للمصادر، فقد خصصت غوغل لهذه المبادرة قدراً أكبر من التنظيم والموارد والأولوية الاستراتيجية مقارنة بمحاولات سابقة لدعم تشغيل باي تورتش على وحدات TPU، مع تزايد الطلب من الشركات الراغبة في اعتماد هذه الرقائق.
ويُعد باي تورتش، وهو مشروع مفتوح المصدر تدعمه شركة ميتا بلاتفورمز بشكل كبير، واحداً من أكثر الأدوات استخداماً بين مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي.
وفي وادي السيليكون، نادراً ما يكتب المطورون كل سطر من التعليمات البرمجية بأنفسهم، إذ تتولى رقائق إنفيديا أو أدفانسد مايكرو ديفايسز أو غوغل تنفيذ الكثير من المهام تلقائياً. ويعتمد المطورون بدلاً من ذلك على أدوات مثل باي تورتش، وهي مجموعة من المكتبات وأطر العمل الجاهزة التي تُسهّل العديد من المهام الشائعة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ويرتبط تاريخ باي تورتش، الذي أصدرته غوغل في عام 2016، ارتباطاً وثيقاً بتطوير إنفيديا لبرنامج كودا، الذي يعتبره بعض محللي وول ستريت أقوى سلاح تمتلكه الشركة في مواجهة المنافسين.
ولم يعلّق المتحدث باسم غوغل كلاود على تفاصيل المشروع، لكنه قال لرويترز إن هذه الخطوة ستمنح العملاء خياراً إضافياً.
وأضاف: "نشهد طلباً هائلاً ومتسارعاً على البنية التحتية لكل من وحدات TPU ووحدات معالجة الرسوميات الخاصة بنا… نركز على توفير المرونة والنطاق اللذين يحتاجهما المطورون بغض النظر عن الأدوات التي يختارون البناء عليها."