ذاكرة الذكاء الاصطناعي تصطدم بجدار، مما يهدد مستقبل الأنظمة الذكية المتقدمة. خلال حديثه في سلسلة VentureBeat AI Impact، كشف شيمون بن ديفيد، المدير التقني لشركة WEKA، ومات مارشال، الرئيس التنفيذي لـ VentureBeat، عن عنق زجاجة حرج: تفتقر وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) إلى ذاكرة كافية لذاكرات التخزين المؤقت للقيمة الرئيسية (KV)، وهي ضرورية لوكلاء الذكاء الاصطناعي للحفاظ على السياق. يؤدي هذا القيد إلى إهدار طاقة المعالجة وتصاعد تكاليف الحوسبة السحابية.
المشكلة، التي تم تحديدها في 15 يناير 2026، تنبع من عدم قدرة وحدات معالجة الرسوميات على الاحتفاظ بالبيانات الضرورية لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون لفترة طويلة. يجبر هذا وحدات معالجة الرسوميات على إجراء العمليات الحسابية بشكل متكرر، مما يعيق الأداء في بيئات الإنتاج الواقعية. تقترح WEKA حلاً: "تخزين الرموز المميزة"، وهو نهج جديد لإدارة الذاكرة.
يظهر التأثير المباشر في زيادة التكاليف التشغيلية وتقليل الكفاءة لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي. تدفع الشركات دون علم تكاليف معالجة زائدة. يواجه القطاع الآن تحدي إعادة التفكير في بنية الذاكرة للذكاء الاصطناعي.
تعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي الحديثة على ذاكرات التخزين المؤقت KV لتذكر التفاعلات السابقة وبناء السياق. تكافح بنية وحدة معالجة الرسوميات الحالية لدعم هذه المتطلبات، مما يخلق عقبة كبيرة أمام توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الحالة.
إن تطوير تخزين الرموز المميزة وحلول الذاكرة المماثلة أمر بالغ الأهمية الآن. يتوقف مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي على التغلب على عنق الزجاجة في الذاكرة هذا، مما يمهد الطريق لأنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وقدرة.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment