HBM4: ذاكرة عالية العرض تشق طريقها نحو عصر المعالجات الذكية
تتناول هذه المقالة ظهور معيار HBM4 الجديد للذاكرة ذات النطاق العريض وكيف يعمل على زيادة عرض النطاق الترددي إلى تيرابايت في الثانية وتوفير 32 قناة منفصلة لنقل البيانات، مما يساعد في تسريع المعالجات الرسومية ومعالجات الذكاء الاصطناعي وإدارة الطاقة بكفاءة. نلقي الضوء على تقنيات مثل فصل قنوات الأوامر عن قنوات البيانات وميزة DRFM التي ترفع الأداء والاستقرار، ونناقش تأثير هذه التحسينات على مراكز البيانات والحوسبة السحابية وكيف تمهد الطريق لجيل أكثر قوة من الحوسبة المتوازية طويلة الأمد.
عبدالله الكثيري
في عالم الحوسبة المعاصرة يمثل أداء الذاكرة أحد أهم العوامل التي تحدد قدرات المعالجات الرسومية ومسرعات الذكاء الاصطناعي. خلال العقد الماضي شاهدنا تطوراً في تقنيات الذاكرة على هيئة ذاكرة النطاق العريض المتراصة (HBM) التي تجمع عدة شرائح من الذاكرة في حزمة واحدة بالقرب من المعالج لخفض زمن الوصول وزيادة عرض النطاق. في أواخر عام 2023 أعلنت منظمة JEDEC عن معيار HBM4 الذي يرفع سقف هذه التقنية إلى مستوى جديد. يستند هذا الإصدار إلى واجهة بعرض 2048 بت ويمكن أن يوفر ما يصل إلى 2 تيرابايت في الثانية من عرض النطاق الكلي، أي ضعف ما توفره HBM3. لتحقيق هذا الأداء يضاعف HBM4 عدد القنوات الداخلية إلى 32 قناة، ويتضمن أوضاع جهد تشغيل مرنة تسمح بخفض استهلاك الطاقة دون التضحية بالأداء.
تحسينات معمارية تنقلنا إلى عصر جديد
يتجاوز معيار HBM4 فكرة زيادة السرعة ليقدم تحسينات معمارية جوهرية. من أهم هذه التحسينات الفصل بين قنوات الأوامر وقنوات البيانات. في الأجيال السابقة كانت الأوامر والبيانات تتقاسم نفس الخطوط، مما يخلق اختناقات عند ارتفاع الطلب. الفصل الجديد يتيح مساراً مستقلاً لكل منهما، وبالتالي تقليل زمن الانتظار وزيادة كفاءة المعالج في جدولة المهام. إضافة إلى ذلك يقدم المعيار تقنية جديدة تسمى Directed Refresh Management أو DRFM، تسمح لوحدات التحكم في الذاكرة بإدارة تحديث الصفحات بشكل أكثر ذكاءً، مما يقلل من تأثير التحديثات الدورية على العمليات الجارية. كما توفر HBM4 مرونة في اختيار عدد الطبقات والجهد ما يتيح لمصنعي الشرائح تصميم حزم بثماني طبقات أو أكثر لتحقيق كثافة تصل إلى 48 غيغابايت وأكثر.
هذه التغييرات المعمارية ليست مجرد تحسينات نظرية. حيث تسمح زيادة عدد القنوات بعرض بيانات أكبر في آن واحد، وهو ما تحتاجه نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة ومعالجات الرسومات الحديثة. كذلك فإن فصل حافلات الأوامر عن البيانات يقلل من التداخل ويزيد من كفاءة البرمجيات التي تستفيد من الذاكرة المتوازية. عندما يتم تفعيل DRFM، يمكن اختيار صفوف محددة للتحديث بدلاً من تحديث الصف بأكمله، مما يساهم في خفض استهلاك الطاقة ويجعل الذاكرة أكثر ملاءمة لمراكز البيانات ومسرعات الذكاء الاصطناعي الحساسة للتكاليف.
تأثيرات واسعة على الحوسبة والذكاء الاصطناعي
تجاوزت تطبيقات HBM في البداية مجال الرسوميات لتصبح جزءاً رئيسياً من البنية التحتية للحوسبة المتوازية. مع ظهور HBM4 من المتوقع أن تزداد هذه الأهمية بشكل ملحوظ. فالنطاق الترددي المضاعف يعني إمكانية تدريب نماذج تعلم عميق أكبر حجماً في وقت أقصر، ما يتيح للباحثين والمطورين تجربة معماريات أكثر تعقيداً بدون قيود الذاكرة المعتادة. كما أن تحسين كفاءة الطاقة يجعل اعتماد مسرعات الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات أكثر استدامة، وهو جانب مهم مع زيادة استهلاك الطاقة المترتب على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
لا يقتصر التأثير على الذكاء الاصطناعي فقط. فشركات مثل شركات صناعة الألعاب والأجهزة المحمولة ستستفيد أيضاً من سرعة الذاكرة الجديدة لتقديم تجارب أكثر سلاسة وجودة رسومية أعلى. علاوة على ذلك ستسهم المرونة التي يوفرها المعيار في انتشار ذاكرة النطاق العريض في مجالات أخرى مثل الحوسبة العلمية ونمذجة الطقس ومعالجة الفيديو الفوري، حيث تحتاج هذه التطبيقات إلى نقل كميات ضخمة من البيانات في أجزاء من الثانية.
ختاماً، يمثل معيار HBM4 خطوة مهمة نحو عالم يكون فيه أداء الذاكرة متوافقاً مع الطفرات الهائلة في قدرات المعالجات. التحسينات التي يقدمها، مثل زيادة عدد القنوات وفصل خطوط الأوامر عن البيانات وتقنيات الإدارة الذكية للتحديث، ليست فقط أرقاماً على الورق، بل حلولاً عملية لمشكلات واجهت الصناعات لسنوات. سيؤدي هذا التطور إلى تغيير طريقة تصميم مراكز البيانات وأجهزة الحوسبة الشخصية في المستقبل القريب، وسيتيح للمستخدمين الوصول إلى تطبيقات أكثر تقدماً وسلاسة. ومع استمرار التطور سنرى ربما في المستقبل معيار HBM5 وغيره، لكن HBM4 يقدم حالياً الأساس لجيل جديد من الحوسبة عالية الأداء.
