حسين عثمان، مدير تسويق القطاع في لاتيس سيمي كونداكتور – سلسلة المقابلات

حسين عثمان هو خبير في صناعة أشباه الموصلات مع أكثر من عقدين من الخبرة في إطلاق منتجات السيليكون والبرمجيات التي تدمج حلول الاستشعار والمعالجة والاتصال، مع التركيز على تجارب مبتكرة تقدم قيمة للمستخدم النهائي. خلال السنوات الخمس الماضية، قاد استراتيجية حل sensAI والتسويق في لاتيس سيمي كونداكتور، مما أدى إلى إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي وتعلم الآلة عالية الأداء. حصل السيد عثمان على شهادة البكالوريوس في الهندسة الكهربائية من جامعة كاليفورنيا بوليتكنيك ستيت في سان لويس أوبيسبو.

لاتيس سيمي كونداكتور (LSCC ) هو مزود لحلول برمجة منخفضة الطاقة تستخدم في الاتصالات والحوسبة والصناعة والسيارات والاستهلاك. تم تصميم حلول الشركة من أشباه الموصلات والبرمجيات منخفضة الطاقة لدعم التطوير وتحفيز الابتكار عبر التطبيقات من الحافة إلى السحابة.

الذكاء الاصطناعي على الحافة يكتسب زخماً كبديل للعمليات القائمة على السحابة. كيف ترى هذا التحول يتأثر على صناعة أشباه الموصلات، وما هو دور لاتيس سيمي كونداكتور في هذا التحول؟ 

الذكاء الاصطناعي على الحافة يكتسب زخماً بالفعل، ويرجع ذلك إلى إمكاناته في ثورة الأسواق بأكملها. الشركات عبر قطاعات متعددة تنتقل إلى الذكاء الاصطناعي على الحافة لأنها تساعدهم على تحقيق عمليات أسرع وأكثر كفاءة وأمانًا – خاصة في التطبيقات في الوقت الفعلي – أكثر من ما هو ممكن مع الحوسبة السحابية فقط. هذا هو الجزء الذي يركز عليه معظم الناس: كيف يغير الذكاء الاصطناعي على الحافة عمليات الأعمال عند تنفيذه. لكن هناك رحلة أخرى تحدث بالتزامن، وتبدأ قبل التنفيذ.

الابتكار في الذكاء الاصطناعي على الحافة يضغط على مصنعي المعدات الأصلية لتصميم مكونات النظام التي يمكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على الرغم من قيود المساحة. هذا يعني خوارزميات خفيفة ومحسنة، وأجهزة متخصصة، وتقدمات أخرى تعزز الأداء. هنا يأتي دور لاتيس سيمي كونداكتور.

مассивات البوابات القابلة للبرمجة لدينا توفر الأجهزة القابلة للتكيف بشكل كبير اللازم لمصممي النظام لتحقيق متطلبات النظام الصارمة المتعلقة بالاتساق والطاقة والأمان والاتصال والحجم والمزيد. توفر أساسًا يمكن للخبراء بناء أجهزة قادرة على الحفاظ على تطبيقات السيارات والصناعة والطبية الحيوية الحيوية. هذا هو مجال تركيزنا الحالي، ونحن متحمسون لمساعدة العملاء على التغلب على التحديات والاستقبال بعصر الذكاء الاصطناعي على الحافة بثقة.

ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه الشركات عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي على الحافة، وكيف ترى أن مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة تحل هذه القضايا بشكل أكثر فعالية من المعالجات التقليدية أو وحدات معالجة الرسومات؟

تعتبر بعض التحديات شبه عالمية مع تقدم أي تقنية. على سبيل المثال، المطورون والشركات التي تامل استغلال قوة الذكاء الاصطناعي على الحافة ستواجه تحديات شائعة، مثل:

• إدارة الموارد. يجب أن تؤدي أجهزة الذكاء الاصطناعي على الحافة عمليات معقدة بشكل موثوق مع العمل داخل قدرات حسابية وطاقة بطارية متزايدة.
• على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي على الحافة يوفر فوائد خصوصية المعالجة المحلية، إلا أنه يثير مخاوف أمنية أخرى، مثل إمكانية التلاعب المادي أو نقاط الضعف التي ت伴ي نماذج صغيرة.
• يمكن أن تكون أنظمة الذكية الاصطناعية على الحافة متنوعة للغاية في البنية التحتية للأجهزة ومتطلبات الحوسبة، مما يجعل من الصعب تسهيل جوانب مثل إدارة البيانات وتنزيل النماذج على نطاق واسع.

توفر مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة للشركات ميزة في معالجة هذه القضايا الرئيسية من خلال مزيجها من المعالجة الموازية الكفء وإنخفاض استهلاك الطاقة وسمات الأمان على مستوى الأجهزة والقابلية لإعادة التهيئة. على الرغم من أن هذه قد تبدو كلمات تسويقية، إلا أنها ميزات أساسية لحل نقاط الألم الرئيسية للذكاء الاصطناعي على الحافة.

ما الذي يجعل مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة特别 مناسبة للتطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة؟

نعم، أنت محق في أن مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة تتفوق في مجال الاتصال – وهذا جزء من ما يجعلها قوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة. كما ذكرت، لديهم منافذ إدخال/إخراج قابلة للتخصيص التي تسمح لهم بالواجهة مع مجموعة واسعة من الأجهزة وبروتوكولات الاتصال. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم أداء وظائف مثل الجسور ودمج الحواس لضمان تبادل بيانات سلس وتراكم وتزامن بين مكونات النظام المختلفة، بما في ذلك المعايير القديمة والجديدة. هذه الوظائف مهمة بشكل خاص مع نمو أنظمة الذكاء الاصطناعي على الحافة وتزايد الحاجة إلى التآزر والتنقل.

然而، كما كنا نناقش، فإن فوائد الاتصال لمصفوفات البوغات القابلة للبرمجة هي مجرد قمة الجبل الجليدي؛ إنه أيضًا حول كيف أن مرونتها وقوة المعالجة وكفاءة الطاقة وميزات الأمان تدفع النتائج. على سبيل المثال، يمكن تكوين مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة وإعادة تكوينها لأداء مهام الذكاء الاصطناعي المحددة، مما يسمح للمطورين بتكييف التطبيقات مع احتياجاتهم الفريدة وتلبية المتطلبات المتطورة.

يمكنك أن تفسر كيف تقارن مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة مع وحدات معالجة الرسومات والدوائر المتكاملة المخصصة من حيث الكفاءة، القابلية للتوسيع، وقدرات المعالجة في الوقت الفعلي للذكاء الاصطناعي على الحافة؟

لن أزعم أن الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات والدوائر المتكاملة المخصصة لا تملك القدرة الحاسوبية لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة. لديهم. لكن مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة لديها “حافة” على هذه المكونات الأخرى في مجالات مثل الاتساق والمرونة. على سبيل المثال، يمكن لوحدات معالجة الرسومات ومصفوفات البوابات القابلة للبرمجة أداء المعالجة الموازية، لكن الأجهزة المخصصة للوحدات معالجة الرسومات ليست مناسبة بشكل جيد لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة المحددة كما هو الحال مع مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة. من ناحية أخرى، الدوائر المتكاملة المخصصة مخصصة للتطبيقات المحددة، لكن وظيفتهم الثابتة تعني أنهم يتطلبون إعادة تصميم كاملة لاستيعاب أي تغيير كبير في الاستخدام. توفر مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة أفضل ما في العالمين؛ فهي توفر انخفاض الاتساق الذي يأتي مع خطوط الأنابيب المخصصة وفرصة للتغييرات بعد التوزيع في أي وقت يحتاج فيه نماذج الحافة إلى تحديث.

كيف تعزز مصفوفات لاتيس البوابات القابلة للبرمجة اتخاذ القرارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على الحافة، خاصة في الصناعات مثل السيارات والتحكم الصناعي والإنترنت للأشياء؟

تبدأ قدرات المعالجة الموازية لمصفوفات البوابات القابلة للبرمجة. على عكس المعالجات التسلسلية، يسمح هيكل مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة لها بأداء العديد من المهام في نفس الوقت، بما في ذلك حسابات الذكاء الاصطناعي، مع تنفيذ كتل المنطق القابلة للتكوين مختلف العمليات في نفس الوقت. هذا يسمح للمعالجة عالية الإنتاجية و低 الاتساق اللازم لدعم التطبيقات في الوقت الفعلي في القطاعات الرئيسية التي أشرت إليها – سواء كنا نتحدث عن المركبات المستقلة أو الروبوتات الصناعية الذكية أو حتى أجهزة المنزل الذكية أو أجهزة Wearables الصحية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تخصيصها لتسلسل عمل الذكاء الاصطناعي المحدد ويمكن إعادة برمجتها بسهولة في الموقع مع تطور النماذج والمتطلبات مع مرور الوقت. أخيرًا، توفر ميزات أمان على مستوى الأجهزة لضمان أنظمة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تبقى آمنة، من بدء التشغيل إلى معالجة البيانات وما بعدها.

ما هي الحالات الواقعية التي تحسنت فيها أداء مصفوفات لاتيس البوابات القابلة للبرمجة بشكل كبير للذكاء الاصطناعي على الحافة، أو الأمان، أو الكفاءة؟

سؤال رائع! واحدة من التطبيقات التي أجداها مثيرة للاهتمام حقًا هي الطرق التي يستخدم بها مهندسون مصفوفات لاتيس البوابات القابلة للبرمجة لتزويد الجيل التالي من الروبوتات الذكية القوية بالذكاء الاصطناعي. تحتاج الروبوتات الذكية إلى معالجة في الوقت الفعلي وذكاء اصطناعي على الجهاز لضمان آمنة التأتمت، وهذا ما يهدف إليه الذكاء الاصطناعي على الحافة. لا يزال الطلب على هذه المساعدين في الارتفاع، ولكن أيضًا تعقيد وظائفهم وتنوعها. في مؤتمر حديث، أظهر فريق لاتيس كيف يمكن استخدام مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة لتمكين روبوت ذكي من تتبع مسار كرة وامساكها في منتصف الهواء، مما يظهر مدى سرعة ودقة هذه الآلات عندما يتم بناؤها مع التكنولوجيا المناسبة.

ما يجعل هذا الأمر مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي، من منظور الأجهزة، هو كيف تتغير استراتيجيات التصميم لاستيعاب هذه التطبيقات. على سبيل المثال، بدلاً من الاعتماد فقط على وحدات المعالجة المركزية أو المعالجات التقليدية الأخرى، يبدأ المطورون في دمج مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة في المزيج. الفائدة الرئيسية هي أن مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة يمكنها الواجهة مع المزيد من الحواس والمنفذات (ومجموعة أكثر تنوعًا من هذه المكونات)، بالإضافة إلى أداء مهام المعالجة منخفضة المستوى بالقرب من هذه الحواس لتخفيف العبء على محرك الحوسبة الرئيسي وتحسين الحسابات المتقدمة.

مع الطلب المتزايد على الاستدلال بالذكاء الاصطناعي على الحافة، كيف تضمن لاتيس أن مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة تبقى منافسة ضد شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة التي طورتها شركات أشباه الموصلات الكبيرة؟

لا شك في أن سعي شرائح الذكاء الاصطناعي يدفع الكثير من صناعة أشباه الموصلات – فقط انظر كيف تحولت شركات مثل نفيديا من إنشاء بطاقات رسومات الألعاب إلى أصبحت عملاقة في صناعة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تتمتع لاتيس ب نقاط قوة فريدة تجعلها تبرز حتى مع ازدياد سوق شرائح الذكاء الاصطناعي.

مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة ليست مجرد مكون мы نختار الاستثمار فيها بسبب الطلب المتزايد؛ إنها جزء حيوي من خطنا الرئيسي للمنتجات. قوة عروضنا من مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة – من الاتساق والبرمجة إلى استهلاك الطاقة والقابلية للتوسيع – هي نتيجة سنوات من التطوير الفني والتحسين. كما نقدم مجموعة كاملة من البرمجيات والحلول الرائدة في الصناعة، مصممة لتحسين استخدام مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة في تصميمات الذكاء الاصطناعي وما بعدها.

لقد حسنا مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة من خلال سنوات من التحسين المستمر الذي يتم من خلال التكرار على حلولنا البرمجية والعتاد والشراكات مع شركاء عبر صناعة أشباه الموصلات. سنبقى منافسين لأننا سنظل مخلصين لهذا المسار، بالعمل مع شركاء التصميم والتنمية والتنفيذ لضمان أننا نقدم للعملاء القدرات الفنية الأكثر صلة وموثوقية.

ما هو الدور الذي تلعبه البرمجة في قدرة مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة على التكيف مع نماذج الذكاء الاصطناعي وتسلسلات العمل المتطورة؟

على عكس الأجهزة ذات الوظيفة الثابتة، يمكن إعادة برمجة مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة وإعادة تكوينها بعد التوزيع. هذه المرونة المتأصلة هي أكبر تمييز لها، خاصة في دعم نماذج الذكاء الاصطناعي وتسلسلات العمل المتطورة. بالنظر إلى مدى ديناميكية منظومة الذكاء الاصطناعي، يحتاج المطورون إلى دعم تحديثات الخوارزمية وزيادة مجموعات البيانات وغيرها من التغييرات الكبيرة كما تحدث دون القلق من ترقيات الأجهزة المستمرة.

على سبيل المثال، تلعب مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة دورًا حاسمًا في التحول المستمر إلى التشفير بعد الكموم (PQC). مع جهود الشركات لمواجهة التهديدات الكمومية المتوقعة واعتماد خوارزميات التشفير الجديدة لاستبدال مخططات التشفير الحساسة، يستخدمون مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة لتسهيل التحول السلس وضمان الامتثال لمعايير PQC الجديدة.

كيف تساعد مصفوفات لاتيس البوغات القابلة للبرمجة الشركات على موازنة التبادل بين الأداء واستهلاك الطاقة والتكلفة في عمليات الذكاء الاصطناعي على الحافة؟

في النهاية، لا ينبغي للمطورين أن يضطروا إلى الاختيار بين الأداء والامكانية. نعم، تطبيقات الحافة غالبًا ما تعوقها قيود الحوسبة وقيود الطاقة وزيادة الاتساق. لكن مع مصفوفات لاتيس البوابات القابلة للبرمجة، يتم تمكين المطورين من خلال الأجهزة المرنة والكفئة في استهلاك الطاقة والقابلة للتوسيع التي تتمكن من تخفيف هذه التحديات. الواجهات القابلة للتخصيص، على سبيل المثال، تمكن من الاتصال بتطبيقات الحافة المختلفة مع تقليل التعقيد.

تجديد التكوين بعد التوزيع يجعل من السهل التعديل لدعم احتياجات النماذج المتطورة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تحدث المعالجة الأولية ودمج البيانات على مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة، مما يقلل من عبء الطاقة والحوسبة على معالجات الحافة، ويقلل من الاتساق ويزيد من كفاءة النظام.

كيف تتوقع مستقبل الأجهزة الذكاء الاصطناعي تتطور خلال السنوات الخمس إلى عشر القادمة، خاصة فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي على الحافة ومعالجة الطاقة الفعالة؟

ستحتاج أجهزة الحافة إلى أن تكون أسرع وأكثر قوة لمعالجة احتياجات الحوسبة والطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتزايدة التعقيد – خاصة مع انتشار هذه التطبيقات. سيتعين على مكونات الأجهزة الديناميكية التي تدعم تطبيقات الحافة أن تتكيف، تصبح أصغر وأكثر ذكاءً وأكثر تكاملًا. سيتعين على مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة توسيع نطاق مرونتها الحالية، مع تقديم قدرات منخفضة الاتساق ومنخفضة الطاقة لتلبية مستويات الطلب الأعلى. مع هذه القدرات، ستستمر مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة في مساعدة المطورين على إعادة البرمجة وإعادة التكوين بسهولة لتلبية احتياجات النماذج المتطورة – سواء كانت لأجهزة سيارات مستقلة أكثر تطورًا أو تطبيق التأتمت الصناعي أو مدن ذكية أو ما وراء ذلك.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يمكنهم زيارة لاتيس سيمي كونداكتور.