كشف باحثو Apple عن Minions، وهو نظام يجمع وحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاملة من أجهزة macOS المزوّدة بشرائح Apple Silicon في سحابة GPU افتراضية موزعة وديناميكية لاستدلال تعلم الآلة. وتشرح الورقة البحثية، المنشورة على مدونة Apple لتعلم الآلة، كيف تعالج هذه المقاربة التكلفة المرتفعة والمرونة المحدودة وأوقات الانتظار الطويلة للبنية التحتية المركزية لـ GPU.
يأتي هذا العمل في وقت يرتفع فيه الطلب على الاستدلال المعجَّل بـ GPU بشكل هائل، في حين تبقى أجهزة Mac المزوّدة بشرائح Apple Silicon، بما تملكه من وحدات GPU قوية، خاملة غالبًا خلال الاستخدام العادي. ويهدف Minions إلى استغلال هذه الطاقة غير المستغلة لأعباء الاستدلال واسعة النطاق دون شراء عتاد جديد.
كيف يعمل Minions كسحابة GPU موزعة
يجمع Minions وحدات GPU الخاملة عبر عدة أجهزة macOS المزوّدة بشرائح Apple Silicon لتنفيذ مهام الاستدلال. ويوفّر تنفيذًا مرنًا للمهام وتحملًا للأعطال واستخدامًا فعّالًا للموارد، بحسب الورقة البحثية. وقد صُمّم النظام للبيئات التي تكون فيها موارد GPU المركزية محدودة، ما يسمح للفرق بالاستفادة من العتاد الموجود.
ويشير مؤلفو الورقة—Jianhua Li وYun Xing وGirisha De Silva وRyan Flint وKai Yuan وSean Suchter—إلى أن أجهزة macOS الخاملة يمكن تحويلها إلى منصة عملية موزعة لاستدلال GPU. وقد يوفّر ذلك بديلًا فعّالًا من حيث التكلفة عن عناقيد GPU التقليدية.
جهود Apple الأوسع في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
يُعدّ Minions جزءًا من أبحاث Apple المتنامية في تعلم الآلة. وقد استكشفت الشركة أيضًا تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة بكفاءة على Mac باستخدام MLX والمسرّعات العصبية في وحدة GPU الخاصة بـ M5، بهدف تمكين تجارب ذكاء اصطناعي خاصة على الجهاز.
إضافة إلى ذلك، عملت Apple على تسريع استدلال النماذج اللغوية الكبيرة على وحدات GPU من NVIDIA عبر ReDrafter، ما يُظهر تركيزًا مزدوجًا على شرائح Apple Silicon والعتاد المعياري في الصناعة. ويشير ذلك إلى أن Apple تفكّر على نطاق واسع في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، من الأجهزة الطرفية إلى الاستدلال على نطاق السحابة.
