بعد CES، رأينا الكيفية التي قدمت بها شركات شرائح الكمبيوتر الرئيسية طرقًا لوحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات المنفصلة لتنسيق العمليات وتسليمها لبعضها البعض، مما أدى إلى أداء أعلى وكفاءة أفضل للطاقة. ينطبق هذا بغض النظر عما إذا كانت الشركة تتمتع بمكانة مهيمنة في وحدات معالجة الرسومات المنفصلة (Nvidia)، أو تاريخ طويل في كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات المنفصلة (AMD)، أو كانت تعمل على تكثيف أعمال GPU المنفصلة (مثل Intel، والتي أظهرت أيضًا التعاون بينها وحدات معالجة الرسومات المنفصلة والمتكاملة في خطابها الرئيسي في CES).
جدير بالملاحظة أحدث أعمال Nvidia في هذا المجال لأنه لا يتعين عليها فقط التعاون مع المنافسين من أجل تحقيق أهدافها، ولكن أيضًا لأن العمل جزء من مجموعة أوسع من المبادرات تسمى Max Q، وهي "مجموعة من التقنيات التي تركز على أجهزة الكمبيوتر المحمولة "التي تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي artificial intelligence AI لتحسين تصميم النظام. بينما كُتب الكثير عن كيف أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر مهارة في تطوير البرامج (مثل التقدم الأخير الذي حققته شركة DeepMind's AlphaCode)، كان هناك تركيز أقل على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين بنيات الحوسبة حيث لا تزال هناك مشاكل شائكة يجب معالجتها.
ركز Max Q أولاً على أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب، وهي فئة نمت من بضع مئات الآلاف من الوحدات سنويًا قبل عقد من الزمن إلى الآن أكثر من 20 مليون وحدة سنويًا، مما أدى إلى تقزيم مبيعات حتى وحدات التحكم المخصصة الشهيرة مثل PlayStation. في ذلك الوقت، رأينا السماكة النموذجية للكمبيوتر المحمول الذي يركز على الألعاب تتقلص من 30 ملم أو أكثر إلى 20 ملم أو أقل. وعلى الرغم من أن الكثيرين يزنون الآن حوالي خمسة أرطال، فلا يزال بإمكانهم تقديم تجارب ألعاب متطورة، تقدم دقة 1440 بكسل بمعدلات إطارات عالية.
عندما كتبت عن رقائق M1 Pro و M1 Max من Apple في أكتوبر الماضي، لاحظت كيف أن التطوير المحدود للألعاب لأجهزة Mac تركها للتنافس مع أجهزة الكمبيوتر الشخصية التي تعمل بنظام Windows للتطبيقات التي تركز على التصميم الاحترافي ولكن ليس للألعاب عالية المستوى المضلعة. بالعودة إلى عالم Windows، على الرغم من ذلك، فإن كفاءة الطاقة الأكبر التي رأيناها في أجهزة الكمبيوتر المحمولة التي تعمل بنظام Windows والتي تركز على الألعاب قد أثرت على تصميم بائعي أجهزة الكمبيوتر واستراتيجيات التسويق. والجدير بالذكر أن التقدم في تقليل سمكها ووزنها أدى إلى التخفيف من حدة التصميم وفرض التصميم لصالح نهج أكثر تقاطعًا.
كان هذا واضحًا بشكل خاص في العلامات التجارية مثل HP's Omen و Victus و Lenovo Legion (حتى مثل العلامات التجارية مثل Alienware من Dell و Acer's Predator تواصل جذب اللاعبين المتشددين بصورهم المميزة للعلامة التجارية). وعلى الرغم من أن اللاعبين قد يصطفون على جانبي هذا النقاش الجمالي، فإن القليل منهم قد يرفض التحسينات في كفاءة الطاقة مما يتيح أوقات لعب أطول يتم توفيرها من خلال تحسين الأداء لكل واط. بينما يتم تمكين الكثير من ذلك من خلال التحسينات في تقنية العملية، يمكن تعزيزه بشكل كبير من خلال تحسين بنية النظام.
هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي. وفقًا لـ Mark Aevermann، مدير إدارة المنتجات والتسويق في Nvidia، فإن الإصدار الأول من Max Q's Dynamic Boost، حيث يتم تبديل الطاقة والحرارة ديناميكيًا بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات لتحسين كفاءة النظام، تمت إدارته عن طريق الكود. التي تعكس توقعات المهندسين البشريين حول أفضل السبل لتعويض تلك الأحمال. ومع ذلك، بمجرد أن أضافت Nvida نوى Tensor التي تركز على الذكاء الاصطناعي إلى بنية وحدة معالجة الرسومات الخاصة بها، أدركت أن الذكاء الاصطناعي يمكنه القيام بعمل أفضل بكثير في تقييم ما يمكن أن يكون مئات المدخلات في الوقت الفعلي لتحديد مكان تحويل قوة النظام لتحقيق أفضل كفاءة ممكنة. وعلى عكس الخوارزميات الثابتة التي طورها الإنسان، يتحسن الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت في تلك الموازنة الحرارية. وينطبق الشيء نفسه على معماريات وحدة المعالجة المركزية الجديدة مثل Alder Lake التي أعلنت عنها Intel مؤخرًا. في الواقع، تقول Nvidia إنها عملت عن كثب مع Intel حتى تتمكن وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvidia من إدارة كل من نوى الأداء والكفاءة لبنية Intel ذات 12 جيلًا.
يؤدي هذا إلى سؤال آخر: لماذا تسعى AMD و Intel إلى مثل هذا التعاون نظرًا لأنهما يتنافسان مع Nvidia؟ في حين أن كلتا الشركتين من وحدات المعالجة المركزية هذه ستحبان رؤية أعمالهما في مجال معالجة الرسوميات GPU تتوسع، فإن Nvdia لديها مثل هذا التواجد القوي في سوق وحدة معالجة الرسومات (GPU) المنفصل اليوم، حيث إذا قامت الشركات الأخرى بإدارة ظهرها، فسيؤدي ذلك إلى أداء أسوأ في أسواق الألعاب الهامة ومحطات العمل الإبداعية. التنازل عن ميزة لمنافسهم الرئيسي أو، الأسوأ من ذلك، لشركة Apple. بمعنى آخر، لا تريد AMD أن تفقد أعمال وحدة المعالجة المركزية لشركة Intel (والعكس صحيح) لأن رقائقها لا تعمل بشكل جيد مع وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvdia.
توجد ديناميكية مماثلة بين مصنعي المعدات الأصلية لأجهزة الكمبيوتر المحمول الرئيسية. هنا، عملت الشركة عن كثب مع عملائها لتطوير تصميمات أنظمة فعالة حراريًا ساعدت في عوامل مثل الصوتيات ودرجة الحرارة على الجلد وحتى وضع المكونات غير المتعلقة بالرسومات على النحو الأمثل مثل هوائي Wi-Fi. لا يرغب بائعو أجهزة الكمبيوتر في التخلي عن ميزة تلك الخبرة لشركات أخرى تتبنى نفس الرقائق. مع استمرار Nvidia في المضي قدمًا في الأجيال القادمة من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها، من الواضح أنها ستستمر في العمل مع العملاء وحتى المنافسين لضمان رؤية التحسينات في تجربة استخدام الكمبيوتر المحمول وليس فقط ورقة المواصفات الخاصة به.
جدير بالملاحظة أحدث أعمال Nvidia في هذا المجال لأنه لا يتعين عليها فقط التعاون مع المنافسين من أجل تحقيق أهدافها، ولكن أيضًا لأن العمل جزء من مجموعة أوسع من المبادرات تسمى Max Q، وهي "مجموعة من التقنيات التي تركز على أجهزة الكمبيوتر المحمولة "التي تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي artificial intelligence AI لتحسين تصميم النظام. بينما كُتب الكثير عن كيف أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر مهارة في تطوير البرامج (مثل التقدم الأخير الذي حققته شركة DeepMind's AlphaCode)، كان هناك تركيز أقل على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين بنيات الحوسبة حيث لا تزال هناك مشاكل شائكة يجب معالجتها.
ركز Max Q أولاً على أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب، وهي فئة نمت من بضع مئات الآلاف من الوحدات سنويًا قبل عقد من الزمن إلى الآن أكثر من 20 مليون وحدة سنويًا، مما أدى إلى تقزيم مبيعات حتى وحدات التحكم المخصصة الشهيرة مثل PlayStation. في ذلك الوقت، رأينا السماكة النموذجية للكمبيوتر المحمول الذي يركز على الألعاب تتقلص من 30 ملم أو أكثر إلى 20 ملم أو أقل. وعلى الرغم من أن الكثيرين يزنون الآن حوالي خمسة أرطال، فلا يزال بإمكانهم تقديم تجارب ألعاب متطورة، تقدم دقة 1440 بكسل بمعدلات إطارات عالية.
عندما كتبت عن رقائق M1 Pro و M1 Max من Apple في أكتوبر الماضي، لاحظت كيف أن التطوير المحدود للألعاب لأجهزة Mac تركها للتنافس مع أجهزة الكمبيوتر الشخصية التي تعمل بنظام Windows للتطبيقات التي تركز على التصميم الاحترافي ولكن ليس للألعاب عالية المستوى المضلعة. بالعودة إلى عالم Windows، على الرغم من ذلك، فإن كفاءة الطاقة الأكبر التي رأيناها في أجهزة الكمبيوتر المحمولة التي تعمل بنظام Windows والتي تركز على الألعاب قد أثرت على تصميم بائعي أجهزة الكمبيوتر واستراتيجيات التسويق. والجدير بالذكر أن التقدم في تقليل سمكها ووزنها أدى إلى التخفيف من حدة التصميم وفرض التصميم لصالح نهج أكثر تقاطعًا.
كان هذا واضحًا بشكل خاص في العلامات التجارية مثل HP's Omen و Victus و Lenovo Legion (حتى مثل العلامات التجارية مثل Alienware من Dell و Acer's Predator تواصل جذب اللاعبين المتشددين بصورهم المميزة للعلامة التجارية). وعلى الرغم من أن اللاعبين قد يصطفون على جانبي هذا النقاش الجمالي، فإن القليل منهم قد يرفض التحسينات في كفاءة الطاقة مما يتيح أوقات لعب أطول يتم توفيرها من خلال تحسين الأداء لكل واط. بينما يتم تمكين الكثير من ذلك من خلال التحسينات في تقنية العملية، يمكن تعزيزه بشكل كبير من خلال تحسين بنية النظام.
هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي. وفقًا لـ Mark Aevermann، مدير إدارة المنتجات والتسويق في Nvidia، فإن الإصدار الأول من Max Q's Dynamic Boost، حيث يتم تبديل الطاقة والحرارة ديناميكيًا بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات لتحسين كفاءة النظام، تمت إدارته عن طريق الكود. التي تعكس توقعات المهندسين البشريين حول أفضل السبل لتعويض تلك الأحمال. ومع ذلك، بمجرد أن أضافت Nvida نوى Tensor التي تركز على الذكاء الاصطناعي إلى بنية وحدة معالجة الرسومات الخاصة بها، أدركت أن الذكاء الاصطناعي يمكنه القيام بعمل أفضل بكثير في تقييم ما يمكن أن يكون مئات المدخلات في الوقت الفعلي لتحديد مكان تحويل قوة النظام لتحقيق أفضل كفاءة ممكنة. وعلى عكس الخوارزميات الثابتة التي طورها الإنسان، يتحسن الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت في تلك الموازنة الحرارية. وينطبق الشيء نفسه على معماريات وحدة المعالجة المركزية الجديدة مثل Alder Lake التي أعلنت عنها Intel مؤخرًا. في الواقع، تقول Nvidia إنها عملت عن كثب مع Intel حتى تتمكن وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvidia من إدارة كل من نوى الأداء والكفاءة لبنية Intel ذات 12 جيلًا.
يؤدي هذا إلى سؤال آخر: لماذا تسعى AMD و Intel إلى مثل هذا التعاون نظرًا لأنهما يتنافسان مع Nvidia؟ في حين أن كلتا الشركتين من وحدات المعالجة المركزية هذه ستحبان رؤية أعمالهما في مجال معالجة الرسوميات GPU تتوسع، فإن Nvdia لديها مثل هذا التواجد القوي في سوق وحدة معالجة الرسومات (GPU) المنفصل اليوم، حيث إذا قامت الشركات الأخرى بإدارة ظهرها، فسيؤدي ذلك إلى أداء أسوأ في أسواق الألعاب الهامة ومحطات العمل الإبداعية. التنازل عن ميزة لمنافسهم الرئيسي أو، الأسوأ من ذلك، لشركة Apple. بمعنى آخر، لا تريد AMD أن تفقد أعمال وحدة المعالجة المركزية لشركة Intel (والعكس صحيح) لأن رقائقها لا تعمل بشكل جيد مع وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvdia.
توجد ديناميكية مماثلة بين مصنعي المعدات الأصلية لأجهزة الكمبيوتر المحمول الرئيسية. هنا، عملت الشركة عن كثب مع عملائها لتطوير تصميمات أنظمة فعالة حراريًا ساعدت في عوامل مثل الصوتيات ودرجة الحرارة على الجلد وحتى وضع المكونات غير المتعلقة بالرسومات على النحو الأمثل مثل هوائي Wi-Fi. لا يرغب بائعو أجهزة الكمبيوتر في التخلي عن ميزة تلك الخبرة لشركات أخرى تتبنى نفس الرقائق. مع استمرار Nvidia في المضي قدمًا في الأجيال القادمة من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها، من الواضح أنها ستستمر في العمل مع العملاء وحتى المنافسين لضمان رؤية التحسينات في تجربة استخدام الكمبيوتر المحمول وليس فقط ورقة المواصفات الخاصة به.
