42 مليونًا! يوان تيان لي فاي بداية موفقة، وفازت بمشروع مجموعة حوسبة استنتاج الذكاء الاصطناعي في زانجيانغ

(المصدر: يوتيان لي فاي)

مؤخرًا، فازت شركة يوتيان لي فاي بمناقصة مشروع بناء البنية التحتية لدعم الإنتاجية الجديدة من خلال اختراق الذكاء الاصطناعي في مدينة تشانجيانغ. وفقًا لخطة المشروع، ستعتمد الشركة على بطاقة تسريع استنتاج الذكاء الاصطناعي المحلية التي تطورها ذاتيًا، للمشاركة في بناء تجمع قدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي، وتعزيز توافق ونشر النماذج الكبيرة المحلية مثل DeepSeek في التطبيقات ذات الصلة، وتوفير دعم للبنية التحتية للحوسبة لتطبيقات الحكومة والصناعة الرقمية.

بناء بنية تحتية لقدرات استنتاج النماذج الكبيرة

سيتم تصميم تجمع قدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي في هذا المشروع بشكل منهجي وفقًا لمتطلبات مهام استنتاج النماذج الكبيرة.

خلال عملية استنتاج النماذج الكبيرة، تختلف متطلبات موارد النظام في مراحل الحساب المختلفة. عادةً، تعتمد الصناعة حاليًا على بنية استنتاج “فصل التهيئة–التحليل” (Prefill–Decode)، حيث يتم تحسين تخصيص الموارد لمختلف المراحل لزيادة كفاءة تشغيل النظام بشكل عام.

في ظل هذه البنية، تكون مرحلة التهيئة (Prefill) مسؤولة بشكل رئيسي عن فهم السياق الطويل والحساب، وتتطلب قدرات عالية من الحوسبة والنطاق الترددي؛ بينما تركز مرحلة التحليل (Decode) على توليد الرموز (Tokens) بشكل مستمر، وتكون أكثر حساسية لتأخير النظام. خلال تنفيذ المشروع، سيتم تخصيص موارد الحوسبة وتحسين النظام وفقًا لخصائص كل مرحلة.

وفي الوقت نفسه، مع زيادة طول سياق النموذج، يحتاج الكثير من الحالات الوسيطة إلى تخزينها على شكل ذاكرة تخزين مؤقتة (KV Cache). استنادًا إلى هذه الخاصية، تم تحسين التنسيق بين الحساب والتخزين والشبكة في تصميم النظام، بهدف تعزيز كفاءة الوصول إلى البيانات وأداء النظام بشكل عام.

أما من ناحية بنية الشبكة، فسيتم اعتماد بنية موحدة عالية السرعة، من خلال شبكة ألياف بصرية بسرعة 400 جيجابت، لبناء الشبكة الفيزيائية للتجمع، وتحقيق اتصال عالي النطاق الترددي ومنخفض التأخير بين العقد، مع دعم التوسع من عشرات البطاقات في عقدة واحدة إلى تجمعات تحتوي على آلاف البطاقات، لتلبية متطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعي بمختلف الأحجام.

بعد اكتمال البناء الشامل للمشروع، ستتكون بنية تحتية قوية لدعم مهام استنتاج النماذج الكبيرة، وتوفير قدرات حوسبة مستقرة للتطبيقات ذات الصلة.

الاستمرار في دفع أبحاث وتطوير شرائح استنتاج الذكاء الاصطناعي ونظام القدرات الحاسوبية

وفقًا لخطة المشروع، سيتم بناء تجمع قدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي على ثلاث مراحل، مع استخدام بطاقة تسريع استنتاج الذكاء الاصطناعي المحلية التي تطورها يوتيان لي فاي.

المرحلة الأولى ستنشر بطاقة تسريع استنتاج X6000 من يوتيان لي فاي؛ مع التطلع إلى أن تكون أول من يحمل أحدث جيل من شرائح الشركة.

وفيما يخص تطوير شرائح استنتاج الذكاء الاصطناعي، تواصل يوتيان لي فاي دفع التخطيط التقني لمراحل الاستنتاج المختلفة. وفقًا لاستراتيجية الشركة، ستقوم تدريجيًا بإطلاق منتجات شرائح محسنة لمرحلة التهيئة (Prefill)، وشرائح استنتاج منخفضة التأخير لمرحلة التحليل (Decode)، مع تحسينات تنسيق النظام بشكل مستمر لتعزيز كفاءة الاستنتاج بشكل عام.

ومن المتوقع أن يتم الانتهاء من إصدار أول شرائح موجهة لمهام استنتاج السياق الطويل، وهي شرائح DeepVerse100، خلال العام، مع خطط لنشرها في أنظمة الحوسبة ذات الصلة.

وفي إطار الخطة التقنية طويلة المدى، طرحت الشركة “خطة 1001”، والتي تهدف إلى تقليل تكلفة استنتاج النماذج الكبيرة إلى “عشرة مليارات رمز بنصف سنت”، من خلال تحسين بنية الشرائح والنظام الحاسوبي بشكل متكامل، ودفع انخفاض تكلفة استنتاج النماذج الكبيرة بشكل مستمر.

وفي المستقبل، ستواصل الشركة دفع أبحاث وتطوير شرائح استنتاج الذكاء الاصطناعي، وتعزيز تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع في مختلف الصناعات.