يدعي Flow أنه يمكنه مضاعفة طاقة أي وحدة معالجة مركزية بمقدار 100 مرة من خلال الشريحة المصاحبة لها وبعض الشحوم

تقدم شركة فنلندية ناشئة تدعى Flow Computing واحدة من أعنف الادعاءات التي سمعت على الإطلاق في هندسة السيليكون: من خلال إضافة شريحة مصاحبة خاصة بها، يمكن لأي وحدة معالجة مركزية مضاعفة أدائها على الفور، مما يزيد إلى ما يصل إلى 100x مع تعديلات البرامج.

إذا نجح الأمر، فقد يساعد الصناعة على مواكبة الطلب النهم على الحوسبة من قبل صانعي الذكاء الاصطناعي.

إن Flow هو جزء من منظمة VTT، وهي منظمة بحثية مدعومة من الدولة الفنلندية تشبه إلى حد ما المختبر الوطني. إن تقنية الرقائق التي تقوم بتسويقها تجاريًا، والتي أطلقت عليها اسم وحدة المعالجة المتوازية، هي نتيجة البحث الذي تم إجراؤه في ذلك المختبر (على الرغم من أن VTT مستثمر، فإن IP مملوك لشركة Flow).

إن هذا الادعاء، الذي كان التدفق أول من يعترف به، مثير للضحك في ظاهره. لا يمكنك فقط الضغط بطريقة سحرية على الأداء الإضافي لوحدات المعالجة المركزية (CPU) عبر البنيات وقواعد التعليمات البرمجية. إذا كان الأمر كذلك، فإن Intel أو AMD أو أي شخص كان سيفعل ذلك منذ سنوات.

لكن Flow كان يعمل على شيء ما لديه كان ذلك ممكنًا من الناحية النظرية – لكن لم يتمكن أحد من تحقيقه.

لقد قطعت وحدات المعالجة المركزية شوطًا طويلًا منذ الأيام الأولى للأنابيب المفرغة والبطاقات المثقوبة، لكنها لا تزال كما هي في بعض النواحي الأساسية. يتمثل القيد الأساسي لها في أنها باعتبارها معالجات تسلسلية وليست معالجات متوازية، يمكنها القيام بشيء واحد فقط في كل مرة. بالطبع، يقومون بتبديل هذا الشيء مليار مرة في الثانية عبر العديد من النوى والمسارات – ولكن هذه كلها طرق لاستيعاب طبيعة المسار الواحد لوحدة المعالجة المركزية. (في المقابل، تقوم وحدة معالجة الرسومات (GPU) بإجراء العديد من الحسابات ذات الصلة في وقت واحد ولكنها متخصصة في عمليات معينة.)

قال تيمو فالتونن، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Flow: “إن وحدة المعالجة المركزية هي الحلقة الأضعف في الحوسبة”. “الأمر ليس على مستوى مهمتها، وهذا يجب أن يتغير.”

لقد أصبحت وحدات المعالجة المركزية (CPUs) سريعة جدًا، ولكن حتى مع مستوى الاستجابة بالنانو ثانية، هناك قدر هائل من الهدر في كيفية تنفيذ التعليمات وذلك ببساطة بسبب القيد الأساسي المتمثل في ضرورة إنهاء مهمة واحدة قبل بدء المهمة التالية. (أنا أقوم بالتبسيط هنا، ولست مهندسًا للرقائق.)

ما يدعي Flow أنه قام به هو إزالة هذا القيد، وتحويل وحدة المعالجة المركزية من شارع ذي حارة واحدة إلى طريق سريع متعدد الحارات. لا تزال وحدة المعالجة المركزية مقتصرة على القيام بمهمة واحدة في كل مرة، ولكن وحدة PPU الخاصة بـ Flow، كما يطلقون عليها، تقوم بشكل أساسي بإدارة حركة المرور على نطاق النانو ثانية لنقل المهام من وإلى المعالج بشكل أسرع مما كان ممكنًا في السابق.

فكر في وحدة المعالجة المركزية كطاهي يعمل في المطبخ. لا يستطيع الطاهي العمل إلا بهذه السرعة، ولكن ماذا لو كان لدى هذا الشخص مساعد خارق يقوم بتبديل السكاكين والأدوات داخل وخارج يدي الطاهي، وتنظيف الطعام الجاهز ووضع مكونات جديدة، وإزالة جميع المهام التي ليست من مهام الطاهي الفعلية؟ لا يزال لدى الطاهي يدين فقط، ولكن الآن يستطيع الطاهي العمل بسرعة أكبر بعشر مرات.

إنه ليس تشبيهًا مثاليًا، ولكنه يمنحك فكرة عما يحدث هنا، على الأقل وفقًا لاختبارات Flow الداخلية والعروض التوضيحية مع الصناعة (وهم يتحدثون مع الجميع). لا تعمل وحدة PPU على زيادة تردد الساعة أو دفع النظام بطرق أخرى قد تؤدي إلى زيادة الحرارة أو الطاقة؛ بمعنى آخر، لا يُطلب من الشيف أن يقطع اللحم بسرعة مضاعفة. إنه يستخدم بشكل أكثر كفاءة دورات وحدة المعالجة المركزية التي تحدث بالفعل.

يقول فالتونين إن هذا النوع من الأشياء ليس جديدًا تمامًا. لقد تمت دراسة هذا الأمر ومناقشته في أوساط أكاديمية رفيعة المستوى. يمكنك إجراء الموازاة بالفعل، ولكنها تكسر التعليمات البرمجية القديمة، ومن ثم تصبح عديمة الفائدة.”

لذلك يمكن القيام بذلك. لا يمكن القيام بذلك دون إعادة كتابة جميع الأكواد البرمجية في العالم من الألف إلى الياء، مما يجعلها غير قابلة للبداية. تم حل مشكلة مماثلة من قبل شركة حوسبة شمالية أخرى، وهي ZeroPoint، التي حققت مستويات عالية من ضغط الذاكرة مع الحفاظ على شفافية البيانات مع بقية النظام.

وبعبارة أخرى، فإن الإنجاز الكبير الذي حققه Flow ليس إدارة حركة المرور عالية السرعة، بل القيام بذلك دون الحاجة إلى تعديل أي تعليمات برمجية على أي وحدة معالجة مركزية أو بنية تم اختبارها. يبدو من غير المتوازن أن نقول إنه يمكن تنفيذ التعليمات البرمجية التعسفية بسرعة مضاعفة على أي شريحة دون أي تعديل يتجاوز دمج PPU مع القالب.

وهنا يكمن التحدي الأساسي لنجاح Flow كعمل تجاري: على عكس منتج البرنامج، يجب تضمين تقنية Flow على مستوى تصميم الرقاقة، مما يعني أنها لا تعمل بأثر رجعي، وستكون الشريحة الأولى المزودة بوحدة PPU بالضرورة طريقة جيدة أسفل الطريق. لقد أظهر Flow أن التقنية تعمل في إعدادات الاختبار المستندة إلى FPGA، ولكن سيتعين على صانعي الرقائق تخصيص الكثير من الموارد لرؤية المكاسب المعنية.

إن حجم هذه المكاسب، وحقيقة أن تحسينات وحدة المعالجة المركزية كانت متكررة وجزئية على مدى السنوات القليلة الماضية، قد تجعل صانعي الرقائق يطرقون باب Flow بشكل عاجل إلى حد ما. إذا كان بإمكانك حقًا مضاعفة أدائك في جيل واحد بتغيير تخطيط واحد، فهذا أمر لا يحتاج إلى تفكير.

تأتي مكاسب الأداء الإضافية من إعادة هيكلة البرامج وإعادة ترجمتها للعمل بشكل أفضل مع مجموعة PPU-CPU. يقول Flow إنه شهد زيادات تصل إلى 100x مع الكود الذي تم تعديله (على الرغم من أنه ليس بالضرورة إعادة كتابته بالكامل) للاستفادة من تقنيته. تعمل الشركة على تقديم أدوات إعادة الترجمة لتسهيل هذه المهمة على صانعي البرامج الذين يرغبون في تحسين الشرائح التي تدعم التدفق.

كان المحلل كيفن كريويل من شركة Tirias Research، الذي تم إطلاعه على تقنية Flow والمشار إليه كمنظور خارجي حول هذه الأمور، أكثر قلقًا بشأن استيعاب الصناعة من الأساسيات.

وأشار، بحق، إلى أن تسريع الذكاء الاصطناعي هو أكبر سوق في الوقت الحالي، وهو أمر يمكن استهدافه بسيليكون خاص مثل H100 الشهير من Nvidia. على الرغم من أن وحدة المعالجة المركزية التي يتم تسريعها باستخدام وحدة المعالجة المركزية (PPU) من شأنها أن تؤدي إلى مكاسب في جميع المجالات، إلا أن صانعي الرقائق قد لا يرغبون في إحداث تغيير كبير في الأمور. وهناك ببساطة سؤال حول ما إذا كانت هذه الشركات مستعدة لاستثمار موارد كبيرة في تكنولوجيا غير مثبتة إلى حد كبير في حين أنه من المحتمل أن يكون لديها خطة خمسية قد تزعجها هذا الاختيار.

هل ستصبح تقنية Flow عنصرًا ضروريًا لكل صانع شرائح في السوق، مما سيدفعه إلى الثروة والشهرة؟ أم هل سيقرر صانعو الرقائق المتعثرون الاستمرار في هذا المسار والاستمرار في استخلاص الإيجار من سوق الحوسبة المتنامي باطراد؟ ربما في مكان ما بينهما – ولكن من الواضح أنه، حتى لو حققت Flow إنجازًا هندسيًا كبيرًا هنا، مثل جميع الشركات الناشئة، فإن مستقبل الشركة يعتمد على عملائها.

لقد خرجت Flow الآن من الخفاء، مع تمويل أولي بقيمة 4 ملايين يورو (حوالي 4.3 مليون دولار) بقيادة شركة Butterfly Ventures، بمشاركة من FOV Ventures، وSarsia، وStephen Industries، وSuperhero Capital، وBusiness فنلندا.