حقق فريق بحثي صيني تقدمًا ملحوظًا في مجال المعالجة الحاسوبية، حيث طور معالجًا تناظريًا يستند إلى ذاكرة مقاومة،
هذا المعالج الجديد يتفوق على معالجات الرسوميات التقليدية بما يصل إلى ألف مرة، كما يتميز بانخفاض استهلاكه للطاقة بنسبة تصل إلى مئة ضعف،
يتميز التصميم الحالي بتقديم حل لمشكلة ضعف الدقة من خلال استخدام دوائر مزدوجة تعزز السرعة وتسمح بتصحيح الأخطاء رقميًا،
يعتبر ابتكار هذا المعالج خطوة نوعية نحو مستقبل أكثر كفاءة واقتصادًا في استهلاك الطاقة،
في ظل تزايد حاجة العالم إلى طاقة حوسبة أكثر كفاءة وأقل استهلاكًا، تمثل هذه الانطلاقة من أحد مختبرات جامعة بكين قفزة نوعية في معادلة صناعة السيليكون، حيث تمكن فريق بحثي صيني من تطوير معالج تناظري يعتمد على تقنية ذاكرة المقاومة (RRAM)، وأثبتت التجارب أنه يتفوق على أفضل معالجات الرسوميات المخصصة لمهام الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى ألف مرة، مع تقليص استهلاك الطاقة بمقدار مئة ضعف، هذا الاكتشاف لا يعيد فقط تفسير الأرقام في الجداول التقنية، بل يعيد صياغة مفهوم المعالجة الحاسوبية الحديثة.
المعالجة التناظرية تعود من جديد
على مدار عقود، ارتبطت تقنية الحوسبة بالتفكير الرقمي القائم على الأصفار والآحاد، بينما كانت المعالجة التناظرية محصورة في البحوث التاريخية، لكن فريق جامعة بكين أوجد وسيلة لإعادتها للواجهة بصورة تطبيقية، من خلال دمج الذاكرة مع المعالج في وحدة واحدة تعمل بتغير المقاومة الكهربائية، هذه الفكرة تقضي على الزمن الضائع الناتج عن نقل البيانات بين الذاكرة والمعالج، مما يمنح هذه الرقائق أداءً مذهلًا واستجابة شبه فورية،
تحسين الدقة… التحدي الذي كسرته الدوائر المزدوجة
كان من أبرز الانتقادات الحديثة للمعالجة التناظرية ضعف الدقة مقارنة بالأنظمة الرقمية، وقد عالج باحثو جامعة بكين هذه القضية من خلال تصميم مزدوج يتكون من دائرة معالجة سريعة وأخرى لتكرار العمليات بهدف تصحيح الأخطاء رقميًا، بهذه الطريقة، استطاعوا دمج سرعة المعالجة التناظرية مع دقة الأنظمة الرقمية في تناغم غير مسبوق، مما أسفر عن نتائج اختبار مطابقة تقريبًا لمخرجات وحدات المعالجة الرسومية القوية مثل Nvidia H100 وAMD Vega 20،
كفاءة طاقية تربك معادلات مراكز البيانات
تشير الاختبارات إلى أن المعالج الجديد يستهلك حوالي واحد في المئة فقط من الطاقة العادية التي تحتاجها الشرائح الرقمية التقليدية، في زمن تتزايد فيه أحجام مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وتصبح الكهرباء عامل تكلفة رئيسيًا، تبدو هذه الكفاءة كوسيلة إنقاذ لصناعة الحوسبة الخضراء، كما أن إمكانية إنتاج هذا المعالج باستخدام تقنيات الإنتاج التجاري المتاحة تكسبه ميزة نادرة تفتقر إليها العديد من النماذج البحثية السابقة،
انعكاسات محتملة على الذكاء الاصطناعي والاتصالات
هذه النتائج لا تقتصر على المختبرات فقط، فعلى صعيد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والشبكات القادمة، قد تغير القدرة على معالجة البيانات بسرعات عالية وبحد أدنى لاستهلاك الطاقة شكل هذه البنية، خاصة في التطبيقات التي تتطلب استجابة فورية، مثل المركبات الذاتية ومعالجة الإشارات في شبكات 6G، مما قد يمكّن من تشغيل أنظمة تعلم عميق كاملة على حافة الشبكة دون الحاجة لمزارع خوادم ضخمة،
ما بعد السيليكون: اتجاه جديد في هندسة المعالجات
يدرك الباحثون والمصنعون أن منحنى تطور الترانزستورات يقترب من حدوده الفيزيائية، لذا فإن الحاجة إلى بدائل معمارية مثل المعالجة التناظرية أو الحوسبة العصبية أصبحت أمرًا ملحًا، ويبرز هذا الابتكار الصيني كمثال عملي على أن الحلول المستقبلية لا تقتصر فقط على ضغط حجم الترانزستورات، بل تشمل أيضًا تغيير طبيعة الحساب ذاته،
يشير الاتجاه الذي يعبر عنه هذا المعالج إلى فتح أبواب لجيل جديد من الشرائح التي تعمل بشكل أقرب إلى طريقة عمل الدماغ البشري، مما يوازن بين السرعة والكفاءة، ويستهلك طاقة بحجم قطرة مقارنة بما نعرفه اليوم، رغم أن الانتقال من المختبر إلى السوق قد يستغرق بعض الوقت، إلا أن الدلائل واضحة: حقبة السيليكون النقي تتعرض للتحدي، وتلوح في الأفق منظومة هجينة تجمع بين المرونة التناظرية ودقة الأنظمة الرقمية،