جدار الذاكرة الفوتوني هو رهان الـ88 مليون دولار الذي أقدمت عليه فولانتيس للتو

عرض فولانتيس سهل الطرح وصعب التصديق: بناء نظام استدلال يجعل جدار الذاكرة يتلاشى.

أغلقت شركة أشباه الموصلات ومقرها سان فرانسيسكو جولة تمويل من الفئة A بقيمة 88 مليون دولار في 1 أكتوبر، بقيادة مشتركة من لاشي غروم وAbstract Ventures، مع انضمام جون دوير وVXI Capital وTriatomic وSusa Ventures. قائمة المستثمرين الملائكيين تبدو وكأنها قائمة بأبرز الأسماء في نقاش تكلفة الاستدلال، وتضم دواركيش باتل ونافين راو وشولتو دوغلاس. وقد استُمد الفريق المؤسس من إنفيديا وإيه إم دي وبرودكوم وآيار لابس، مع أعمال سابقة على أول منتج CoWoS، ومصفوفات VCSEL قابلة للضبط عالية الحجم، والبصريات المبكرة المُحزّمة معًا.

المقايضة التي اعتاد الجميع التعايش معها

يتطلب تشغيل نموذج كبير بسرعة أمرين لم تتمكن العتاديات من توفيرهما معًا. تحتاج إلى سعة هائلة لاحتواء الأوزان، وعرض نطاق هائل لتغذية محرك الحوسبة بها بشكل مستمر. وكل معمارية قيد الإنتاج اليوم تختار أحد الجانبين.

يمنحك SRAM الموجود على الشريحة عرض نطاق دون سعة، ما يحد من حجم النموذج ونوافذ السياق مع رفع التكلفة والطاقة لكل رمز. أما HBM وذاكرة GPU فتمنحانك سعة دون عرض نطاق كافٍ لخدمة أكبر النماذج بسرعة. وحتى المقاربات الأحدث مثل 3D DRAM تبقى على المنحنى نفسه، لكن عند نقطة أبعد عليه.

تقول فولانتيس إن نظامها الأول، A-1، مصمم لرفع السعة وعرض النطاق معًا بما يقارب مئة ضعف. وسيتيح لها ذلك تشغيل نماذج تتجاوز 20 تريليون معامل بسرعة تصل إلى 10,000 رمز في الثانية لكل مستخدم. هذه أهداف تصميمية أعلنتها الشركة، دون تحقق مستقل. تعامل معها كتعبير عن نية، لا كمعيار أداء.

السبب في استمرار هذه المقايضة طويلًا هو الفيزياء. عرض النطاق محدود بمقدار البيانات التي يمكنها عبور الحدود بين الذاكرة والحوسبة، وهذه الحدود هي حيث تُستهلك معظم الطاقة في النموذج الكبير فعليًا. نقل الأوزان من الذاكرة إلى وحدات الحساب يستهلك طاقة أكبر بكثير من الحساب نفسه. وأي معمارية ترفع عرض النطاق دون رفع تلك التكلفة أيضًا تفوز مرتين.

الفوتونيات، موجّهة إلى مشكلة أصعب

تنقل الفوتونيات البيانات بالفعل داخل مراكز البيانات. لكن الموجود اليوم هو في الأغلب اتصال من شريحة إلى شريحة. أما ربط الحوسبة بالذاكرة فهو مشكلة مختلفة، لأنه يتطلب نقل بيانات أكثر بأكثر من مئة مرة عبر مسافات أقصر بكثير. وتتصرف الطاقة والتكلفة بشكل مختلف عند هذا المقياس.

بنت فولانتيس منصتها خصيصًا لتلك البيئة. وبدلًا من الليزر الخارجي، تستخدم VCSELs دقيقة مخصصة، مستندة إلى سلسلة توريد VCSEL المصنوعة من زرنيخيد الغاليوم، ومتجنبة قيود فوسفيد الإنديوم التي شكلت عنق زجاجة لتصاميم بصرية أخرى. وتقول الشركة إن الوصلات الناتجة تستهلك أقل من بيكوجول واحد لكل بت.

تجمّع النسيج البصري شرائح ذاكرة عديدة في مورد منطقي واحد، لذا فإن إضافة ذاكرة تضيف عرض نطاق وليس سعة فحسب. تلك هي الحيلة. وهي أيضًا الجزء الذي سيحدد ما إذا كان الأمر كله سينجح، لأن تجميع الذاكرة عبر وصلة بصرية هو حيث يصبح زمن الاستجابة وتحمل الأخطاء صعبين حقًا. وصلة واحدة بطيئة يمكن أن تعيق مجموعة كاملة، والخطأ الذي كان سيسقط وحدة ذاكرة واحدة صار له الآن نطاق تأثير أكبر بكثير.

لماذا التوقيت ليس مصادفة

تغيّر شكل السوق الذي يخاطبه هذا العرض خلال العام الماضي. عندما كانت النماذج تجيب عن الأسئلة، كان الاستدلال رخيصًا والدفعات قصيرة. ومع تولي الوكلاء مهامًا أطول، تعمل لدقائق أو ساعات في المرة، لم يعد زمن الاستدلال مجرد راحة، بل صار مضاعفًا للإنتاجية. وكيل برمجة ينهي مهمة في دقيقتين بدلًا من ثلاثين لا يبدو أسرع فحسب، بل يغيّر عدد الأفكار التي يمكن للمطور اختبارها في اليوم.

هذا التحول هو سبب استمرار ظهور المستثمرين الذين يفكرون في اقتصاديات الاستدلال في جولات كهذه. إذا كانت أحمال عمل الوكلاء تتوسع بحسب سرعة العتاد الأساسي، فإن العتاد يتوقف عن كونه تكلفة خلفية ويصبح الشيء الذي يحدد سرعة تشغيل الشركة. وفي هذا العالم، لم يعد عرض نطاق الذاكرة رقمًا في ورقة المواصفات، بل بندًا في مدى سرعة قدرة الشركة على التصرف.

مع مَن يتنافس هذا

ليست فولانتيس وحدها من تهاجم عنق زجاجة الاستدلال، والبدائل تشكّل كيفية الحكم على هذا الرهان. يواصل مصنعو وحدات GPU دفع عرض النطاق بأنواع ذاكرة وتغليف جديدة، ضاغطين على المنحنى نفسه بقوة أكبر. وتطارِد شركات تصميم الشرائح مسرّعات متخصصة مضبوطة على أشكال نماذج معينة. وتنافس إعادة الفوتونيات الشاملة كل هؤلاء، ولا تفوز إلا إذا حرّكت المنحنى بدلًا من نقطة عليه. وهذا سقف عالٍ، وهو بالضبط سبب كون الجولة جديرة بالملاحظة: نادرًا ما تموّل المستثمرون الجديون من يحرّكون المنحنى، إلا إذا اعتقدوا أن المقاربة القائمة تقترب من حدها.

الفجوة الصادقة

ثمة تحفظان يجب أن يظهرا في أي قراءة منصفة. الأول أن A-1 غير موجود بعد. تخطط فولانتيس لتسليم أول محركات استدلال مدمجة للعملاء في 2027، ما يترك مجالًا لكثير من الأخطاء بين جولة تمويل ومنتج يُشحن. والثاني أن الأرقام هي أرقام الشركة نفسها، وموصوفة كأهداف تصميمية. لا يوجد معيار أداء من طرف ثالث ولا عميل يشغّل النظام.

جدار الذاكرة بعبارات بسيطة

جدار الذاكرة هو الفجوة بين مدى سرعة قدرة المعالج على الحساب ومدى سرعة جلبه للبيانات التي يجري عليها الحساب. في الذكاء الاصطناعي الحديث، نادرًا ما يكون الحساب نفسه عنق الزجاجة؛ بل انتظار وصول الأوزان هو العنق. والنتيجة أن شريحة أسرع، بمفردها، تعطي أقل بكثير مما توحي به ورقة المواصفات، لأن الشريحة تمضي وقتًا طويلًا خاملة. وكل جهد جدي في عتاد الاستدلال هو، بشكل ما، هجوم على ذلك الوقت الخامل. وتشنّ فولانتيس هذا الهجوم من جانب الذاكرة لا من جانب الحوسبة، وهي المقاربة الأقل ازدحامًا والأصعب، لأن انتزاع عرض نطاق من المسار بين الذاكرة والحوسبة يعني إعادة بناء المسار نفسه لا ضبط ما يقع عند طرفيه.

ما الذي يمكن أن يثبته

المعلَم الذي يجب مراقبته ليس إعلانًا. بل عميل يشغّل نموذجًا لم يكن ليتسع لولا ذلك، بسرعة تغيّر ما يستطيع فعله. إذا شُحن A-1 وصمد ادعاء عرض نطاق الذاكرة أمام حمل عمل حقيقي، يتوقف جدار الذاكرة عن كونه واقعًا مفروضًا ويصبح مشكلة محلولة لها بائع مرتبط بها.

حتى ذلك الحين، الخلاصة الصادقة هي أن فولانتيس جمعت أموالًا جدية من أشخاص يفهمون المشكلة، لمهاجمة القيد الأصعب وحده في عتاد الاستدلال، ووعدت بنظام سيكون ذا أهمية كبيرة إذا وصل. وفي أشباه الموصلات، هكذا تبدأ تقريبًا كل الأمور المهمة. وهكذا أيضًا تنتهي كثير من الأمور المكلفة.