الذكاء الاصطناعي

Arm: معالج AGI يتفوق على AMD EPYC 9755 بأداء مضاعف لكل رف

تستند نتائج Arm إلى منهجية تقييم مستقلة طورتها بالتعاون مع Fujitsu وMeta وOpenAI، وتقيس الأداء عبر سبع مهام عمل متعلقة بالوكلاء الاصطناعيين.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 19 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 19 أكتوبر 2026 · 5 دقائق قراءة

Arm: معالج AGI يتفوق على AMD EPYC 9755 بأداء مضاعف لكل رف — الصورة: Tom's Hardware

إعلان Arm عن تفوق معالج AGI

أعلنت شركة Arm الأسبوع الماضي أن معالجها المخصص لمراكز البيانات، المعروف باسم AGI CPU والمصمم خصيصاً لمهام الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI)، يقدم أداءً لكل رف (Rack) يتجاوز ضعف أداء معالج AMD EPYC 9755. تستند هذه الادعاءات إلى نتائج نمذجة (Modeled) مستمدة من أداء الشريحة وفرضيات استهلاك الطاقة في الخوادم، وقد تم قياسها عبر سبع مهام عمل محددة. تأتي هذه النتائج ضمن منهجية تقييم جديدة طورتها Arm بدعم من شركات Fujitsu وMeta وOpenAI، بهدف وضع معايير أكثر دقاساً لقياس أداء معالجات المركزية (CPU) في بيئات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

منهجية التقييم الجديدة والتحقق المستقل

تؤكد النتائج، التي تم التحقق منها في تحليل مستقل كلفته Arm بشركة Signal65، أن معالج AGI ليس بالضرورة القائد المطلق في جميع مجالات الذكاء الاصطناعي، بل تفوقه محدد بالمعالجات المختارة والمهام والتهيئة المستخدمة. تعتمد المنهجية التي تطرحها Arm على اعتبارها المعيار الجديد لتقييم الأداء، في حين تعتمد شركات أخرى مثل AMD وIntel على اختبارات مرجعية مختلفة. تهدف هذه المنهجية إلى قياس الأداء من خلال مهام الوكلاء الممثلة، وقياسات قابلة للتكرار، والتحقق من النتائج النهائية للمهام، مما يميزها عن المقاييس التقليدية التي تركز فقط على عدد الوكلاء المتزامنين دون النظر إلى كمية العمل المفيد المنجز.

تغير دور المعالج في مراكز البيانات

يغير الذكاء الاصطناعي الوكيل من دور معالجات المركزية في مراكز البيانات الحديثة، حيث يجب أن تتعامل مع سير عمل معقدة متعددة الخطوات. يتجاوز دور المعالج مجرد الاستدلال (Inference) الذي تتكفل به المعجلات (Accelerators)، ليشمل تنفيذ الأدوات، واسترجاع البيانات، والحفاظ على الحالة داخل بيئات معزولة، مما يجعله يعمل كمستخدم افتراضي. يتولى المعالج مهام حاسمة مثل تشغيل الأدوات، وتقديم طلبات قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات، وتحضير البيانات، وتنسيق العمل للمعجلات. ومع توسع هذه المهام بسرعة، أصبح من الأهمية بمكان قياس أداء المعالج ليس فقط بناءً على عدد الوكلاء الذين يمكن تشغيلهم بالتوازي، بل أيضاً بناءً على كمية العمل المفيد الذي يتم إنجازه.

تحديات القياس وتكرار النتائج

تواجه عملية مقارنة الأداء تحدياً رئيسياً يتمثل في ضمان قابلية التكرار، حيث قد يختار الوكيل الاصطناعي أوامر مختلفة أو يتبع مسارات مختلفة في كل مرة يتم فيها تشغيله، بالإضافة إلى التأخيرات الناجمة عن استدلال النموذج والخدمات البعيدة. تقترح Arm معالجة هذا التحدي من خلال إعادة تشغيل إجراءات الوكلاء المسجلة مسبقاً (Replaying recorded agent actions)، مما يسمح بفصل أداء المعالج عن هذه التغيرات العشوائية، وبالتالي تمكين أنظمة مختلفة من تنفيذ تسلسل عمل متسق. تضع ورقة الشركة البيضاء إطاراً لاختيار هذه القياسات وتفسيرها، تاركةً للصناعة تطوير مجموعة اختبارات مرجعية ومقاييس تقييم متفق عليها.

تفاصيل الاختبارات والمهام السبع

لتقييم عمل المعالج وفق إطارها، نفذت Arm سبع مهام عمل على معالج AGI ومعالج AMD EPYC 9755. شملت هذه المهام أدوات برمجية، وسير عمل الوكلاء، ومهام الاستدلال والتخطيط، بالإضافة إلى Sandbench الذي يقيس تكلفة إنشاء البيئات المعزولة (Sandbox) لتنفيذ الوكلاء. تضمنت الاختبارات 72 نوعاً من مهام الوكلاء داخل حاويات معزولة، مع تشغيل 128 نسخة في وقت واحد، بالإضافة إلى سير عمل وكيل هندسة البرمجيات الذي شمل 259 مهمة. يقيس نتيجة vLLM عمل المعالج المحيط بتنفيذ النموذج وليس معدل استهلاك GPU، بينما تجمّع فئة "الاستدلال والتخطيط" مهام المعالج الداعمة دون تقييم ذكاء النموذج نفسه.

نتائج الأداء على مستوى الشريحة والرف

على مستوى الشريحة، تفوق معالج AGI من Arm على نظيره من AMD في خمس من الاختبارات السبعة. مع اعتبار EPYC 9755 كخط أساس، تصدر Arm بنسبة 9% في Terminal-Bench، و13% في SWE-bench، و97% في fastText، بينما تأخر بنسبة 12% و5% في إنتاجية MySQL وMilvus على التوالي. في المتوسط، حقق معالج AGI تفوقاً بنسبة 20% (1.20x) لكل شريحة. أما على مستوى الرف، فمتوسط الأداء النموذجي لـ Arm يبلغ 1.99 ضعف أداء AMD، مع تفوق في جميع المهام السبعة. يستخدم النموذج تقديرات الطاقة الاسمية للخوادم: 950 واط لتهيئة Arm بـ 128 نواة، و1050 واط لنسخة 136 نواة، مقابل 1700 واط لـ AMD. بعد خصص حوالي 8% من ميزانية الرف (24 كيلوواط) للشبكة وتوزيع الطاقة، يتسع الرف لـ 23 أو 21 خادم Arm مقابل 13 خادم AMD.

التحقق المستقل من Signal65

للتحقق من هذه النتائج، راقبت شركة Signal65 عن بُعد عمليات الاختبار التي أجرتها Arm، وفحصت السجلات الأصلية وملفات النتائج والسجلات التكوينية. أعاد فريق مراجعة مستقل بناء الحسابات باستخدام أكواده الخاصة، ونجح في إعادة إنتاج جميع النتائج السبعة ضمن هامش خطأ لا يتجاوز 0.5%. كما حسبت Signal65 السيناريوهات التي يتم فيها تخصيص الذاكرة لكل نواة فيزيائية بدلاً من كل خيط، مما أدى إلى انخفاض متوسط التفوق النموذجي لـ Arm من 1.99x إلى حوالي 1.81x، مما يعكس حساسية النتائج لسياسات تخصيص الذاكرة والموارد.