كتبت: فاطمة يونس
تواجه الهواتف الذكية تحديات متزايدة نتيجة الاستخدام المتصاعد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. إذ باتت الذاكرة الحالية تمثل حاجزاً أمام تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة محلياً على الأجهزة. على الرغم من أن المعالجات الحديثة قادرة على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، إلا أن تقنيات الذاكرة التقليدية من نوع LPDDR تعاني من محدودية في سرعة نقل البيانات، مما يؤثر سلباً على الأداء والكفاءة.
تطوير تقنية LLW
وفقاً لتقرير حديث، يجري تطوير تقنية ذاكرة جديدة تعرف باسم LLW أو Low Latency Wide DRAM. تهدف هذه التقنية إلى معالجة مشكلة بطء نقل البيانات وتحسين أداء الهواتف الذكية المستقبلية. تستند LLW إلى مبادئ مشابهة لتقنية HBM (High Bandwidth Memory)، المستخدمة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. توفر تقنية HBM سرعات نقل بيانات مرتفعة من خلال واجهات اتصال عريضة وتقريب الذاكرة من المعالج.
تحسينات الأداء والكفاءة
تشير التقارير إلى أن تقنية LLW قد توفر عرض نطاق ترددي أعلى بما يتراوح من 10 إلى 15 مرة مقارنة بأحدث أجيال ذاكرة LPDDR المستخدمة حالياً في الهواتف الذكية. ومن المثير للاهتمام أن LLW، على عكس HBM، لا تتطلب حلول تبريد متقدمة أو تصميمات معقدة، مما يجعلها أكثر ملاءمة للاستخدام في الهواتف الذكية.
توفير الطاقة
تشير معلومات مسربة من مصادر متخصصة إلى أن LLW قد تسهم في خفض استهلاك الطاقة بنسبة تصل إلى 50%. كما يُتوقع أن تُحسن التقنية الجديدة الأداء بنحو 1.5 مرة مقارنة بالحلول الحالية. إذا تحقق هذا، فقد تمثل LLW نقلة نوعية في قدرة الهواتف المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
الوقت المتوقع للاعتماد التجاري
على الرغم من الإمكانات الواعدة لتقنية LLW، إلا أنها لا تزال في مراحل التطوير الأولية. لم تصدر أي إعلانات رسمية من الشركات المصنعة حتى الآن، ولكن تشير التسريبات إلى أن الانتشار التجاري الواسع لن يبدأ قبل النصف الثاني من عام 2027. شركتا شاومي وهواوي تعدان من أبرز المرشحين لتبني التقنية مبكراً في هواتفهما المستقبلية.
مستقبل الهواتف الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
يعتقد بعض المراقبين أن نجاح LLW قد يمهد الطريق لجيل جديد من الهواتف الذكية. الهواتف الجديدة ستتمكن من تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بكفاءة أعلى وسرعة أكبر، دون التضحية بعمر البطارية أو تصميم الجهاز. هذه التحسينات قد تحدث ثورة في تجربة المستخدم وقدرة الأجهزة على منافسة السحابة.
يمكنك قراءة المزيد في المصدر.
لمزيد من التفاصيل اضغط هنا.