تحصل المركبات الذاتية القيادة على ما يعادل نبضة قلب واحدة تقريبًا من الوقت لقراءة الطريق، وتحديد ما يحدث، ثم الاستجابة. هذه النافذة الزمنية الضيقة للغاية هي بالضبط السبب الذي دفع وايمو إلى بناء شريحة ذكاء اصطناعي مخصصة مصممة لضغط معالجة المستشعرات إلى أقل عدد ممكن من أجزاء الألف من الثانية. شركة سيارات الأجرة الروبوتية المدعومة من ألفابت شرحت تفاصيل الشريحة في منشور مدونة هذا الأسبوع، وهي المرة الأولى التي تكشف فيها علنًا عن العتاد الموجود في صندوق كل واحدة من سياراتها ذاتية القيادة.
Summary
أهم النقاط
- صممت وايمو دائرة متكاملة مخصصة للذكاء الاصطناعي (ASIC)، تُصنَّع باستخدام تقنية تصنيع TSMC بدقة 5 نانومتر، لمعالجة بيانات المستشعرات بشكل أسرع من العتاد الجاهز الذي كانت تعتمد عليه سابقًا.
- يعتمد تصميم الشريحة على أكثر من 200 مليون ميل من بيانات القيادة الذاتية في العالم الحقيقي، ويمكنه تشغيل كلٍّ من الشبكات العصبية الالتفافية ونماذج المحولات.
- تقول وايمو إن الشريحة المخصصة توفر أكثر من 1,000 TOPS من أداء الذكاء الاصطناعي، يُرجَّح أنه مقاس بدقة INT8، رغم أن استهلاك الطاقة الدقيق لا يزال غير واضح.
- لا تزال الشركة تعتمد على مورّدين خارجيين، بما في ذلك AMD وMicron وSamsung وSandisk وNvidia، للمهام غير المتعلقة بتعلم الآلة مثل تسجيل البيانات والتنظيم.
- استخدمت وايمو سابقًا مصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة من إنتل (Intel FPGAs) لمعالجة المستشعرات قبل انتقالها إلى شريحتها الخاصة، لتنضم إلى تسلا في سباق بناء شرائح مخصصة للقيادة الذاتية.
شريحة الذكاء الاصطناعي المخصصة من وايمو المصممة لاتخاذ قرارات في أجزاء من الثانية
الشريحة الجديدة من وايمو موجودة لتحويل سيل من بيانات الكاميرات والرادار والليدار الخام إلى قرار قيادة قبل أن تتطور لحظة خطرة بالكامل. تصفها الشركة بأنها خط الدفاع الأول في طبقة الحوسبة لديها، حيث تنظف تدفقات المستشعرات الواردة وتُجري فحوصات ذكاء اصطناعي سريعة فور وصول المعلومات، بدلًا من إرسال بيانات خام غير معالجة مباشرة إلى دماغ المعالجة الرئيسي في السيارة.
مبنية باستخدام تقنية تصنيع TSMC بدقة 5 نانومتر
تُصنَّع الشريحة باستخدام تقنية تصنيع TSMC بدقة 5 نانومتر، ما يضع وايمو جنبًا إلى جنب مع كبار مصنّعي الشرائح الذين يعتمدون على عملاق المصانع التايواني للحصول على سيليكون متقدم. اختيار عقدة تصنيع حديثة أمر مهم لأنه يسمح لوايمو بحزم قدرة حوسبية أكبر في حزمة أصغر وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، يجب أن تصمد داخل مركبة متحركة بدلًا من مركز بيانات مُكيَّف.
ولا يقلّ عن الكثافة الخام أهميةً عامل المرونة. صُممت الدائرة المتكاملة المخصصة لتشغيل كلٍّ من الشبكات العصبية الالتفافية والهياكل المعمارية القائمة على المحولات المماثلة، والتي تمثل كلًّا من أساليب تعلم الآلة التقليدية والنماذج المعاصرة التي تشغّل روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي ومولّدات الصور اليوم. تتيح هذه القدرة المزدوجة لوايمو تحديث برمجيات الإدراك بمرور الوقت دون الحاجة إلى عتاد جديد بالكامل في كل مرة تتطور فيها نماذجها.
كيف تعلّمت الشريحة من 200 مليون ميل من القيادة
تقول وايمو إن بنية الشريحة تعكس دروسًا مستخلصة من أكثر من 200 مليون ميل من بيانات القيادة الذاتية المتراكمة، ما يمنح التصميم أساسًا من العالم الحقيقي لا تستطيع الشرائح الجاهزة مجاراته بسهولة. هذا الحجم من تاريخ القيادة شكّل الطريقة التي يتعامل بها السيليكون مع الاستجابة والموثوقية والتكرار في ظروف الطريق الفعلية بدلًا من محاكاة المختبر.
تقليل زمن الاستجابة كأولوية للسلامة
كان تقليل زمن الاستجابة الهدف المركزي لتصميم الشريحة، لأن الحوادث يمكن أن تتطور بسرعة تفوق قدرة أي مشغّل بشري عن بُعد على التدخل. أوضحت الشركة: “خلال تلك الأجزاء الحرجة من الألف من الثانية، تبني نماذج تعلم الآلة المتقدمة فهمًا عالي الدقة للبيئة لتقييم المسار الأكثر أمانًا للمضي قدمًا”، ووصفت كيف ينفذ النظام تقليلًا زمنيًا للضوضاء في الوقت الفعلي لتحسين الرؤية في الإضاءة المنخفضة.
عرض قادة الهندسة في وايمو التحدي بعبارات لا تقل إلحاحًا. كتب ساتيش جياشاندرا، نائب رئيس الهندسة، ودانيال روزن باند، قائد الحوسبة، أن الشركة “تصمم نظامًا متطورًا سيُعتبَر مثيرًا للإعجاب حتى لمركز بيانات، مع التعقيد الإضافي لنطاق تشغيل داخل المركبة ومتطلبات الزمن الحقيقي”، وفقًا لموقع ذا فيرج. ووصفا طبقة الحوسبة بأنها موجهة بثلاثة مبادئ غير قابلة للتفاوض: الاستجابة، والتقسية (التحمل)، والتكرار.
كل تلك الاستجابة تتطلب قدرة حوسبية كبيرة. تدّعي وايمو أن شريحتها الأمامية المخصصة توفر أكثر من 1,000 TOPS من أداء الذكاء الاصطناعي، رغم أن الشركة لم تكشف عن مستوى الدقة أو استهلاك الطاقة وراء هذا الرقم. وبدون هذه التفاصيل، تظل المقارنات المباشرة مع عتاد المركبات الذاتية والروبوتات المنافسة صعبة، رغم أن رقم TOPS يُرجَّح أنه مقاس بدقة INT8، ما يضعه في فئة أداء مماثلة لمنصة Nvidia Drive AGX Thor.
التكرار، التبريد، وبقية طبقة العتاد
قدرة الحوسبة وحدها لا تكفي عندما يعيش العتاد داخل سيارة معرّضة لاهتزازات مستمرة، وصدمات الطريق، وتقلبات حادة في درجات الحرارة لا تضطر أي شريحة في مركز بيانات لتحملها. تعالج وايمو ذلك عبر طبقات متعددة من التكرار، حيث تشغّل أنظمة مكررة فعليًا حتى لا يؤدي فشل واحد إلى تعطيل إدراك المركبة. تُبرَّد الشرائح نفسها بسائل تبريد، بالاستفادة من نظام التبريد نفسه الذي ينظم محرك المركبة، ما يحافظ على السيليكون ضمن درجات حرارة تشغيل آمنة بغض النظر عن الطقس الخارجي.
هنا يتضح انتقال وايمو بعيدًا عن إعدادها السابق. قبل طرح دائرتها المتكاملة المخصصة، كانت الشركة تعتمد على مصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة من إنتل لمعالجة المستشعرات. تُعد هذه المصفوفات مناسبة جيدًا للعمل منخفض زمن الاستجابة، وهو أحد أسباب استخدامها من قبل شركات التداول عالي التردد، لكنها معروفة بصعوبة برمجتها ولا يمكنها مجاراة كثافة الحوسبة للسيليكون المصمم لغرض محدد.
شركاء يتولّون المهام غير المتعلقة بتعلم الآلة
لا تبني وايمو كل جزء من طبقة الحوسبة لديها من الصفر. تواصل الشركة الاعتماد على مورّدين خارجيين للوظائف غير المتعلقة بتعلم الآلة مثل التنظيم، ونقل البيانات، وتسجيلها، وقد ذكرت AMD وMicron وSamsung وSandisk وNvidia كشركاء يوفّرون هذه المكوّنات، مع الإشارة أيضًا إلى Socionext من قبل ذا فيرج ضمن مورّدي العتاد المشاركين. وقد قالت وايمو إنها تطوّر عدة شرائح وأنظمة مخصصة إضافية، ما يعني أن دائرتها المتكاملة الحالية ليست سوى جزء من استراتيجية أوسع للسيليكون الداخلي، وليست بديلًا كاملًا عن العتاد من الأطراف الثالثة.
يعكس هذا النهج المتنوع مقايضة مدروسة. بدلًا من محاولة بناء نظام حوسبة كامل داخليًا، تركز وايمو جهدها الهندسي على دمج المستشعرات في الزمن الحقيقي وتعلم الآلة في الواجهة الأمامية، وهي المجالات التي يوفر فيها السيليكون المخصص أكبر ميزة في تقليل زمن الاستجابة، بينما تعتمد على مصنّعي الشرائح الراسخين في كل ما عدا ذلك.
وايمو مقابل تسلا: سباق أوسع على الشرائح في سيارات الأجرة الروبوتية
ليست وايمو الشركة الوحيدة التي تراهن على السيليكون المخصص للفوز بسباق سيارات الأجرة الروبوتية. أمضت تسلا سنوات في تطوير شرائحها الخاصة للقيادة الذاتية وأطلقت مؤخرًا خدمة سيارات أجرة روبوتية محدودة في أوستن بعد تأخيرات متكررة. كما تختلف الشركتان بشكل حاد في الفلسفة: فقد وصف إيلون ماسك، الرئيس التنفيذي لتسلا، الليدار بأنه “عكاز” و”مهمة حمقاء”، مجادلًا بأن دمج بيانات من أنواع متعددة من المستشعرات يخلق غموضًا خطيرًا عندما تتعارض الإشارات.
يتجه نهج وايمو في الاتجاه المعاكس، إذ يراهن على أن الجمع بين الكاميرات والرادار والليدار عبر سيليكون مخصص يجعل نظامها أكثر موثوقية، لا أقل، وأن الشرائح المخصصة هي ما يسمح لها بالانتشار على نطاق ذي معنى. تخطط الشركة لمشاركة مزيد من التفاصيل حول مسرّعات تعلم الآلة لديها الأسبوع المقبل في مؤتمر Hot Chips في ستانفورد، وهو مكان قد يقدّم أوضح نظرة حتى الآن على كيفية مقارنة استراتيجيتها في السيليكون مع منافسين يسابقون نحو الهدف نفسه.
الأسئلة الشائعة
ما الوظيفة الأساسية للشريحة المخصصة للذكاء الاصطناعي من وايمو؟
تقوم بمعالجة بيانات المستشعرات الخام من المركبات الذاتية القيادة بسرعة، وتحويلها إلى استجابات قيادة بأقل زمن استجابة ممكن.
ما تقنية التصنيع المستخدمة في شريحة وايمو؟
تُصنَّع الشريحة باستخدام تقنية تصنيع TSMC بدقة 5 نانومتر.
ما نماذج تعلم الآلة التي يمكن أن تشغّلها شريحة وايمو؟
يمكنها تشغيل النماذج التقليدية مثل الشبكات العصبية الالتفافية وكذلك نماذج المحولات الحديثة.
كيف تضمن وايمو موثوقية شرائحها المخصصة داخل المركبات؟
تستخدم وايمو تكرارًا متعدد الطبقات وأنظمة تبريد سائل للحفاظ على أداء الشريحة في الظروف القاسية.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”ما الوظيفة الأساسية للشريحة المخصصة للذكاء الاصطناعي من وايمو؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”تقوم بمعالجة بيانات المستشعرات الخام من المركبات الذاتية القيادة بسرعة، وتحويلها إلى استجابات قيادة بأقل زمن استجابة ممكن.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما تقنية التصنيع المستخدمة في شريحة وايمو؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”تُصنَّع الشريحة باستخدام تقنية تصنيع TSMC بدقة 5 نانومتر.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما نماذج تعلم الآلة التي يمكن أن تشغّلها شريحة وايمو؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”يمكنها تشغيل النماذج التقليدية مثل الشبكات العصبية الالتفافية وكذلك نماذج المحولات الحديثة.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”كيف تضمن وايمو موثوقية شرائحها المخصصة داخل المركبات؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”تستخدم وايمو تكرارًا متعدد الطبقات وأنظمة تبريد سائل للحفاظ على أداء الشريحة في الظروف القاسية.”}}]}
تم إعداد المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي ومراجعته من قبل الفريق التحريري.
