Smart PC

معالج بمليون نواة
هل ستنجح الصين فى تحقيق حلمها بصناعة المعالج Kx-7000 قبل نهاية 2021 ضمن عائلة Zhaoxin اى صاحب المليون كور او نواة كما يسمونها .نعم أنه حلم الأستغناءعن المعالجات الاحنبية فى أجهزة الدوائر الحكومية باالمبادرة التى تم أبرامها بين حكومة بلدية شنغهاى وشركة VIA التايونية عام 2013 .بصفة شركة VIA مالكة لأبحاث شركة Centaur Technology وشركة Cyrix واللذان يرجع لهما الفضل فى أولا انتاج معالج متوافق مع معمارية أنتل X86 و أنتاج SBC (CPU+GPU+audio) على بوردة واحدة , وثانيا طاقة مستهلكة أقل وسعر أقل وكثيرا منا اشترى أو رأى هذه اللوحات الأم CYRIX Motherboard ALL in ONE .والتى كانت فعلا تتميز برخص سعرها وأقتصاديتها سعرا مقابل الأداء وكان ايضا مما ساعد شركة AMD فى صناعة عائلة معالجتها APU هو أستحواذها على أبحاث CYRIX من قبل.
أنه تحدى صعب رغم تحقيق جزء منه باأنتاج KX-6000 فى الربع الثانى من 2019 خاصتا انه كان المخطط ان يكون المصنّع لهذه المعالجات هذاالعام هو TSMC التايونية التى تملك 7nano meter Tech ومدى تحالفها مع الشركات الأمريكية وفى ظل الحرب الأمريكية على التكنولوجيا الصينية.

فى الوقت الذى يسعى الكثير من الناس ببذل المجهود والتسارع لآنهاء المهام او الاستعانه بمن هو أسرع لمن لايملك السرعة لأنهاء مهامه يرى فريق أخر ان الذكاء والفكر قبل العمل يمكن أن ينهى المهام بصورة أسرع ولذلك ذهبت شركة AMD التى تسعى للسرعة فى معالجتها لزيادة السرعة والتغلب على شركة أنتل فى قطاع المعالجات للاستحواذ على شركة XILINX فى قطاع الفكر والتى يتركز عملها فى ال FPGA والذى ظهر واضحا فى مساعدتها لشركة سامسونج فى تصنيع احدث واسرع وسط تخزين فى computational Storage Devices) CSD( والذى يقول للبيانات لاتذهبى الى المعالج (Don’t go ) والذى تعمل AMD ليل نهار لزيادة سرعته وانما ستتم معظم العمليات هنا داخل الذاكرة للبعد عن زحمة الطرق وزمن الذهاب والعودة والذى يكون نتيجته السرعة . كذلك ذهبت NVIDIA التى تسيطر على معظم المعالجات اوالمسرعات فى الخوادم للاستحواذ على شركة ARM التى تنهج فكر تقسيم المهام على معالجات صغيرة متعددة الأنوية متخصصة لتعمل بالتوازى Parallel computing والبرمجة المتوازية مع الطاقة المنخفضة والتى يظهر عملها فى تكنولوجى كمبيوتر الحافة Edge Computing الذى تقول فيه ايضا للبيانات (Don’t go ) الى الخادم للسرية والسرعة وهناك من له فكر ثالث للسرعة والى ثورة على المعمارية التقليدية الموجودة فى ( FPGA –GPU- CPU ) والتى تعتمد على ذاكرة داخل المعالج L1 , L2 and L3 cache memory الى معمارية أخرى وهى Tensor Streaming Processor TSP( من شركة Groq ) والتى تركز على الجزء الحسابى او وحدة الحالجساب والعمليات وهى قلب المعمارية التقليدية كلها رأسا" على عقب والذى يؤدى فى النهاية الى سرعات تقاس ب Peta OPS بدلا من TOPS

يظن البعض ان الذكاء الأصطناعى هو علم الأنسان الآلى فقط ومازال بعض الطلبة يظن أنه علم منفصل ويسأل هل أتعلمه أم لا وهل له مجال عمل أم لا,غير مدركين ان كل مالايشمل ذكاء اصطناعى قد اصبح كلاسيك وان الحرب الدائرة الان بين الصين وأمريكا ماهى الا ان الصين عملت بذكاء وليس بقوة فقط والمتمثلة فى هواوى التى كانت اول شركة تدمج ثلاثة معالجات فى واحد (CPU+GPU+NPU ) وليس ذلك فقط بل مع احدث طريق (5G ) لأعطاء الفكر والذكاء والسرعة للمعالج للحصول على احسن أداء وعمل من خلفها كانت االصين كلها من الطلبة والباحثين والمصنعين والمبرمجين بفنون البرمجة المتوازية وقريبا سنرى معظم ان لم يكن كل المتحكمات (Microcontrollers ) تعمل باالذكاء الاصطناعى بعد وجود (Tensor Flow Lite for Microcontrollers )من شركة جوجل تمهيدا لأنترنت الأشياءالذكى.

ياجماعه أنا مبتدئ فى ال AI اجيب جهاز ايه مناسب للتعلم العميق والأستدلال والتطبيق ؟ فتكون الأجابة (عليك بجهاز مستعمل فى السوق كثير ) فهل هذه النصيحة مناسبة فى كل الحالات
أحذر انت لست office user ولا Gamer وليس كارت الشاشة لعرض صورة (GPU(Graphical processor unite وأنما هو
(General purpose processing unite)
والذى يعتمد على البرمجة المتوازية والذى لاغنى عن فهم أدائه ومواصفاته ومعماريته التى تطورت من جيل الى جيل وعدد الأنوية (CUDA Cores and Tensor Cores ) والتى اصبحت واضحة من تاريخ 7/12/2017
VOLTA Card from NVIDIA
وجيله وذاكرته من حيث النوع والتكنولوجى والحجم لعملية التدريب التى تطورت و تفرق تماما من جيل الى جيل وكارت الى كارت والتى يمكن ان يتم التهاون فيها فى عملية الأستدلال فقط وضيق الميزانية ومحدودية العمل أما التعلم Deep Learning فنرجوا الدراسة.

كان ولايزال الشغل الشاغل للعاملين فى مجال الذكاء الأصطناعى الجهاز الذى يعمل عليه عملية التعلم العميق بفرض انه أستبعد الأيجار السحابى واستبعد AMD لتوفر ال Frameworks وال SDK لشركة NVIDIA هو المعالج (GPU )الذى يبنى عليه الجهاز والذى يمثل الجزء الأكبر فى سعر الجهاز وان المقارنة تمت على نمذجة صور( Image Models ) ونمذجة لغة (Language Models ) ويفرض ايضا انه منزلى وأنه فى السوق المصرى (الميزانية مع الأداء) سيكون الأختيار الأول هو 2080 سوبر ثم يليه 2070 سوبر ثم 2060 سوبر

(Don’t hesitate to ask for more Information ) .