وسّعت شركتا «جوجل» و«أمازون» أدواتهما المخصصة لمطوري الذكاء الاصطناعي، في خطوة تستهدف تسهيل تشغيل التطبيقات المبنية على إطار «PyTorch» فوق رقائقهما الخاصة، وتقليل الحاجة إلى إعادة كتابة الأكواد عند الانتقال بين منصات الحوسبة المختلفة.

وأعلنت «جوجل» فتح مصدر أداة «TorchTPU»، التي تتيح للمطورين تشغيل تطبيقات «PyTorch» مباشرة على وحدات المعالجة «TPU» التابعة لها، مع تغييرات محدودة في الكود، بما يسمح باستخدام الأدوات نفسها المستخدمة في تدريب النماذج وتشغيلها على منصات أخرى.

تشغيل التطبيقات دون إعادة بنائها

وتسمح الأداة الجديدة باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية على رقائق «جوجل» دون الحاجة إلى إعادة بناء المشروع من الصفر أو تحويله إلى بيئة برمجية مختلفة، وهو ما قد يخفض الوقت والتكلفة على المطورين.

كما أعلنت «أمازون» أداة «TorchNeuron»، التي تتيح تشغيل تطبيقات «PyTorch» على رقائق «Trainium» التابعة لخدمة «AWS»، مع الحفاظ على معظم الأكواد الحالية ودون الحاجة إلى إعادة كتابة واسعة للتطبيقات.

منافسة على مطوري الذكاء الاصطناعي

وتأتي الخطوتان في ظل منافسة متزايدة بين شركات الحوسبة السحابية لجذب مطوري الذكاء الاصطناعي، خصوصًا مع هيمنة رقائق «إنفيديا» وبيئتها البرمجية على جزء كبير من عمليات تدريب وتشغيل النماذج.

وتسعى «جوجل» و«أمازون» من خلال الأدوات الجديدة إلى جعل رقائقهما أكثر سهولة في الاستخدام بالنسبة للمطورين المعتادين على «PyTorch»، وهو أحد أكثر أطر تطوير الذكاء الاصطناعي انتشارًا عالميًا.

خيارات أوسع للمطورين

وتمنح الأدوات الجديدة المطورين مرونة أكبر في اختيار البنية التحتية والرقائق التي يرغبون في تشغيل تطبيقاتهم عليها، مع تقليل العقبات البرمجية التي كانت تجعل الانتقال بين أنواع مختلفة من المعالجات أكثر تعقيدًا.

وتأتي هذه التحركات في وقت تتسابق فيه شركات التقنية الكبرى على تطوير رقائق مخصصة للذكاء الاصطناعي وخفض تكاليف تشغيل النماذج الضخمة، بالتزامن مع نمو الطلب على قدرات الحوسبة المخصصة للتطبيقات التوليدية والوكلاء الذكيين.