أعلنت شركة Phison Electronics، الرائدة عالميًا في متحكمات ذاكرة NAND وحلول التخزين، عن مشاركتها في مؤتمر GTC عبر جناحها رقم 119، حيث تستعرض أحدث تقنياتها التي تعتمد على بنية الذاكرة متعددة المستويات لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وعمليات الاستدلال ذات السياق الطويل على منصات الذكاء الاصطناعي المحلية المدعومة بتقنيات NVIDIA.
يشهد القطاع حاليًا تحديًا متزايدًا يتمثل في قيود الذاكرة، بالتزامن مع الطلب المتسارع على منصات جاهزة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. إذ تتطلب عمليات التخصيص (Fine-tuning) والاستدلال على البيانات الخاصة موارد ضخمة من الحوسبة والذاكرة، ما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف الحلول وتعقيد سير العمل، وبالتالي إبطاء طرح الابتكارات في السوق.
ولمواجهة هذا التحدي، كشفت Phison عن تقنية aiDAPTIV المصممة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية وعلى الحافة. وتعتمد هذه التقنية على استخدام أقراص Pascari SSD كطبقة إضافية ضمن بنية الذاكرة، حيث تقوم بإدارة وتوسيع الذاكرة العاملة للذكاء الاصطناعي بذكاء عبر توزيعها بين ذاكرة GPU وذاكرة النظام (RAM) وذاكرة الفلاش.
ويُظهر العرض الجديد كيف توظف aiDAPTIV هذا النهج متعدد المستويات داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي المحلية، بالتوازي مع تطور بنية NVIDIA AI التي تعزز قدرات ذاكرة المعالجات الرسومية لدعم أحمال الاستدلال في مراكز البيانات. وتعتمد التقنية على ذاكرة فلاش عالية التحمل، مُحسّنة لعمليات الترحيل المستمر (Paging) والحفاظ على السياق، ما يسمح بتشغيل أعباء عمل كثيفة الذاكرة ضمن إعدادات عتادية ثابتة دون الحاجة إلى توسعة إضافية.
ومن خلال هذه الطبقة الجديدة القائمة على الفلاش، تتيح aiDAPTIV للمؤسسات تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي أكبر وأكثر تعقيدًا محليًا، مع الحفاظ على خصوصية البيانات وتحسين كفاءة البنية التحتية على المدى الطويل.
وفي هذا السياق، قال مايكل وو، رئيس شركة Phison في الولايات المتحدة :”أنظمة إدارة الذاكرة التقليدية لم تُصمم أساسًا للذكاء الاصطناعي، ولم يعد بالإمكان الاعتماد عليها في البنية التحتية الحديثة. مع aiDAPTIV، طورنا بنية ذكية تدرك احتياجات الذكاء الاصطناعي وتوسع الذاكرة الفعالة عبر طبقات متعددة، مما يسمح بتشغيل نماذج أكبر واستدلالات طويلة السياق على الأنظمة المحلية دون الحاجة إلى إضافة وحدات GPU جديدة”.
وخلال مشاركتها في NVIDIA GTC 2026، تستعرض Phison مجموعة من الأنظمة، بما في ذلك حواسيب محمولة ومحطات عمل تعتمد على معالجات NVIDIA GB10 Grace Blackwell، إلى جانب بطاقات GeForce RTX 50 Series وRTX PRO 6000 Blackwell Max-Q.
وتتضمن العروض التوضيحية سيناريوهات متقدمة مثل الاستدلال طويل السياق، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) باستخدام إعادة استخدام ذاكرة KV Cache، بالإضافة إلى عمليات Fine-tuning كثيفة الذاكرة على نماذج كبيرة. وتبرز هذه العروض كيف تسهم تقنية aiDAPTIV في توسيع الذاكرة الفعالة عبر GPU وRAM وFlash، ما يسمح بتشغيل أعباء عمل كانت تتجاوز سابقًا حدود قدرات الأنظمة التقليدية.
