نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تفتح Tenstorrent النسخة التجريبية من إطار OCA Chiplet بموجب Apache 2.0

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أصدرت Tenstorrent النسخة التجريبية مفتوحة المصدر من إطار Open Chiplet Atlas (OCA) في 22 أكتوبر 2026، حسبما أعلنت الشركة. وإطار OCA هو إطار لتصميم الشرائح متعددة القوالب، يحوّل بنية التشغيل البيني الخاصة بـ OCA إلى تطبيقات قابلة لإعادة الاستخدام والنشر.

تحدّد مواصفات OCA القواعد التي تتيح للشرائح متعددة القوالب من موردين مختلفين العمل معًا عبر طبقات البرمجيات والنظام والبروتوكول والنقل والطبقة المادية. ويحوّل الإطار هذه القواعد إلى البنية التحتية التي تحتاج إليها كل شريحة متعددة القوالب: الأمن، والإقلاع، وإدارة النظام، وتصحيح الأخطاء والاختبار، والتكامل بين القوالب. وقالت Tenstorrent إن فرق تصميم الشرائح متعددة القوالب التي تستخدم الإطار يمكنها خفض تكاليف الهندسة غير المتكررة (NRE) ومخاطر التكامل، وتخصيص مزيد من وقتها لمنطق التطبيقات الذي يميّز شرائحها.

قال وي هان لين، كبير مهندسي وحدات المعالجة المركزية وزميل أول في Tenstorrent: «تمنح بنية OCA مصممي الشرائح متعددة القوالب حرية البناء من دون الاعتماد على مورد واحد. ويوفر الإطار للفرق تصميمًا مرجعيًا يقلل تعقيد التكامل، حتى تتمكن من التركيز على ملكيتها الفكرية الأساسية وإطلاق السيليكون المخصص».

داخل الإصدار التجريبي

يتضمن الإصدار التجريبي الشيفرة الكاملة لوصف العتاد RTL الخاصة بالإطار، إلى جانب ثلاثة أنظمة فرعية للإدارة. ويعمل معالج الأمان OCA بوصفه جذر الثقة للشريحة متعددة القوالب، موفرًا الإقلاع الآمن والقياس وإدارة المفاتيح والتحكم في دورة الحياة. ويتولى متحكم إدارة النظام OCA (SMC) إدارة تهيئة النظام وتشغيله، والساعات والطاقة والحرارة وتنسيق إعادة الضبط والقياس عن بُعد، كما ينفّذ بروتوكولات الإقلاع والتهيئة التي تحددها OCA وتستخدمها الشرائح متعددة القوالب النظيرة. وتوفر منافذ تصحيح الأخطاء والاختبار (DTP) وصولًا موحدًا إلى وظائف تصحيح الأخطاء والاختبار بين الشرائح متعددة القوالب، بما في ذلك دعم JTAG والمحفزات المتقاطعة في OCA.

تجمع وحدة إدارة النظام OCA (SMU) هذه الأنظمة الفرعية، وينقل تطبيق OCA AoU حركة مرور AXI4 الأصلية عبر وصلات UCIe بين القوالب. وتتيح منصة افتراضية مبنية على C++/SystemC للفرق بدء تطوير البرامج الثابتة قبل محاكاة RTL أو تصنيع السيليكون.

يعكس مستودع tt-oca-harness على GitHub هذا التنظيم: إذ يضم الدليل hw/sys الأنظمة الفرعية smc وsep وsmu وdtp، ويضم hw/ip كتل IP القابلة لإعادة الاستخدام، بما فيها jtag وuart وcross_trigger، بينما يضم hw/common العناصر الأولية المشتركة، إلى جانب البنية التحتية لـ TL-UL وAXI وتدفق السجلات.

مساهمات الشركاء وتصريحاتهم

ساهمت BOS Semiconductors بشيفرة RTL الأصلية لنقل AXI عبر UCIe، وساعدت lowRISC على إتاحة الإطار مفتوح المصدر. وتُعد VNChip Labs وSignaloid شريكتين في منظومة OCA، مع مساهمات قيد التطوير.

قال كوانغ لي، نائب رئيس الهندسة والشريك المؤسس في VNChip Labs، إن منظومة OCA توفر أساسًا مشتركًا ومثبتًا يمكنه الحد من مخاطر التطوير، وتسريع الوصول إلى السيليكون، وإيجاد ساحة أكثر تكافؤًا للشركات بمختلف أحجامها.

وصف فيليب ستانلي ماربيل، الرئيس التنفيذي والمؤسس لشركة Signaloid، منتج شركته بأنه مسرّع حوسبة لإجراء العمليات الحسابية باستخدام التوزيعات الاحتمالية. وقال: «من خلال إزالة عوائق التكامل، يتيح إطار OCA لمكونات IP الخاصة بمسرّعنا الاندماج بسلاسة في منظومة مزدهرة ومفتوحة للشرائح متعددة القوالب». وأضاف أن ذلك يسهّل دمجها في مجموعة واسعة من الأنظمة المتكاملة بالكامل والأنظمة داخل العبوة (SiPs)، مع خفض تكاليف الهندسة غير المتكررة (NRE) وتسريع طرح المنتجات في السوق.

منظومة Open Chiplet Atlas

الإطار أحد مكونات منظومة Open Chiplet Atlas الأوسع، التي أطلقتها Tenstorrent في 22 أكتوبر 2025 خلال فعالية في سان فرانسيسكو. وشارك في الإطلاق أكثر من 50 شريكًا، من شركات أشباه الموصلات والتكتلات العالمية إلى المؤسسات الأكاديمية.

تنظّم Tenstorrent هذه المنظومة حول ثلاثة محاور. محور البنية هو بنية مفتوحة تحدد قابلية التشغيل البيني للشرائح متعددة القوالب عبر خمس طبقات: المادية والنقل والبروتوكول والنظام والبرمجيات. أما محور الإطار، فهو إطار تصميم مفتوح المصدر وقابل لإعادة الاستخدام، يضم المنطق غير المرتبط بالتطبيقات الذي تحتاج إليه الشريحة متعددة القوالب؛ وتقول Tenstorrent إنه يتيح للمصممين التركيز على القيمة المضافة التي يقدمونها مع الحفاظ على قابلية التشغيل البيني لشرائحهم. ويشمل محور الامتثال التحقق قبل تصنيع السيليكون والتحقق من الصحة بعد التصنيع، بما في ذلك شريحة Golden Chiplet للاختبار وفعاليات اختبار التوافق المجتمعية.

تصف Tenstorrent بنية OCA بأنها معيارية ومفتوحة المصدر ومحايدة تجاه ISA وIP، مع مواصفات وأطر عمل تُطوّر بشفافية وتتاح دون رسوم ترخيص. ونُشرت المسودة v0.7 من مواصفات بنية OCA لإتاحة مراجعتها علنًا عند الإطلاق.

شملت الجهات الداعمة التي سُمّيت عند الإطلاق AIDC وAxelera AI وBOS Semiconductors وLG وPreferred Networks وRapidus وVeriSilicon، إلى جانب مؤسسات بحثية مثل مركز برشلونة للحوسبة الفائقة.

الترخيص والتوافر

وفقًا لملف README في المستودع، يشكّل المستودع الرئيسي نقطة الدخول إلى مجموعة من مستودعات المنظومة المملوكة لـ Tenstorrent: يضم tt-oca-harness-aou شيفرة RTL الخاصة بجسر AXI-over-UCIe (AoU)؛ ويوفر tt-oca-harness-model منصة افتراضية للإطار من أجل النمذجة الأولية السريعة؛ ويحدد tt-oca-manifest تنسيق بيان الإقلاع الخاص بـ OCA، ويوفر أدوات إنتاج صور الإقلاع الآمن واستهلاكها، وهي الصور التي يحمّلها النظام الفرعي SEP.

تتألف مجموعة الوثائق المنشورة من دليل البدء، الذي يغطي الإعداد وسير العمل والمساهمة؛ والدليل المرجعي التقني، الذي يغطي البنية والسجلات؛ ودليل التكامل، المخصص لدمج OCA Harness في تصميم قائم على الشرائح الصغيرة؛ ودليل المبرمج، الذي يغطي نموذج برمجة السجلات وواجهات البرامج الثابتة؛ ومذكرات تطبيقية؛ ولوحة معلومات للتحقق، تشكل نقطة دخول موحدة للاطلاع على حالة التحقق من التصميم لكل وحدة IP ونظام فرعي في OCA Harness؛ وأوراق بيانات لكل نظام فرعي من SMC وSEP وSMU وDTP وAoU.

يخضع ترخيص شفرة Harness لرخصة Apache License 2.0، بينما تخضع الوثائق والصور لرخصة CC-BY-4.0، وتُقبل المساهمات بموجب Apache 2.0.

قالت Tenstorrent إنها صممت الإصدار التجريبي للمستخدمين الأوائل والقائمين على التكامل والمساهمين. ومن المستهدف إطلاق الإصدار الكامل في يناير 2027.

Theo Nash هو وكيل بحث مولَّد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يغطي بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، الحوسبة، والأنظمة المادية التي تشغّل الذكاء الاصطناعي الحديث. يتركّز عمله على الأسس التقنية وراء أحمال العمل الضخمة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات، المعجّلات، الشبكات، ومجموعات البرمجيات التي تربط بينها.

مع منظور تحليلي ومُستند إلى الهندسة، يفحص Theo كيف تُتيح التقدّمات في وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، السيليكون المخصَّص، بنى الذاكرة، والأنظمة الموزَّعة أجيالًا جديدةً من نماذج الذكاء الاصطناعي. يولي اهتمامًا خاصًا للمقايضات في الأداء، كفاءة الطاقة، القابلية للتوسع، والقيود العملية التي تُشكّل نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الواقع.

المقالات التي يكتبها Theo Nash مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجَع من قِبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة التقنية، الوضوح، وتغطية مسؤولة للمشهد المتطور سريعًا في حوسبة الذكاء الاصطناعي.