الذكاء الاصطناعي

ميتا تكشف عن مشروع بومبيوس للحوسبة الفائقة

تواصل شركة ميتا تطوير البنية التحتية الخاصة بالذكاء الاصطناعي من خلال مشروع بومبيوس الضخم في ولاية أوهايو، والذي يعتمد على تقنيات تبريد متطورة ومنصات أجهزة متقدمة.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 19 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 19 أكتوبر 2026 · 3 دقائق قراءة

ميتا تكشف عن مشروع بومبيوس للحوسبة الفائقة — الصورة: Meta Engineering

تطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

تعمل شركة Meta Engineering على تطوير أحدث مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في مدينة نيوباني بولاية أوهايو، حيث تحول موقع مراكز البيانات التقليدية إلى بيئة متكاملة لتدريب النماذج الرائدة. ويأتي هذا التحول بدعم من التطورات المتلاحقة في مجالات الأجهزة والشبكات وتصميم المباني، مما يسمح بتلبية المتطلبات المتزايدة لعمليات التدريب المكثفة.

تم تصميم وتطوير هذا المشروع العملاق على مراحل متعددة، حيث جرى إنجاز المرحلة الأولى بالفعل واستخدامها بكفاءة عالية في تدريب عائلات نماذج الأساس، بما في ذلك عائلة نماذج ميوز الأساسية التي تقدم أداءً متميزاً في المهام الوظيفية والشخصية المختلفة، وذلك وفقاً لما أعلنته الشركة مؤخراً.

مشروع بومبيوس والتوسع المستقبلي

يمثل مشروع بومبيوس خطوة محورية في مسيرة الشركة لتوفير قدرات حوسبية غير مسبوقة تخدم مليارات المستخدمين عبر تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة. ويهدف المخطط الهندسي للمشروع إلى التوسع تدريجياً خلال المراحل القادمة حتى يضم نحو مليون وحدة معالجة رسومية تعمل بتناغم تام كمنظومة واحدة.

يعتمد التجمع الفائق على تقنيات تبريد متقدمة تشمل التبريد السائل المغلق لضمان استمرار العمل بكفاءة عالية تحت الأحمال الحوسبية الشاقة، مع التركيز على تحسين استقرار الأنظمة لتقليل الانقطاعات وزيادة معدلات الأداء الفعلي في التدريب.

أداء التدريب واستقرار الأنظمة

تتطلب عمليات التدريب الضخمة استقراراً كبيراً في كافة المكونات لضمان عدم توقف العمل بالكامل نتيجة لأي خلل تقني طارئ في الخوادم. ومن خلال التركيز المستمر على تحسين الاستقرار والموثوقية، نجحت الفرق الهندسية في تحقيق مستويات أداء تجاوزت خمسة وثمانين بالمائة خلال عمليات التدريب الأولي لنماذج ميوز وندر.

كما وصلت معدلات الكفاءة في تشغيل مهام التعلم التعزيزي إلى أكثر من تسعين بالمائة، مع تطبيق تعديلات برمجية وتحديثات مستمرة في البرامج الثابتة التي ساهمت في رفع متوسط الوقت بين الأعطال للوصول إلى مستويات متقدمة تخدم الأهداف المستقبلية لمختبرات الذكاء الاصطناعي التابعة للشركة.

منصات الأجهزة وتسريع الحوسبة

يعتمد تجمع بومبيوس الفائق على منصات هاردوير متطورة تشمل في مرحلتها الحالية منصة كاتالينا التي تستخدم بنية نفيديا المعمارية، مع وجود خطط لإدخال منصات جيلية جديدة مبنية على تقنيات حديثة مثل Vera Rubin NVL72 لتوفير قفزات نوعية في الأداء وكفاءة استهلاك الطاقة ضمن مراكز البيانات.

تعتمد المنصة الأولى على تصاميم الأجهزة المفتوحة التي تساهم في تسهيل عمليات النشر والربط بين آلاف وحدات المعالجة الرسومية عبر مسارات شبكية فائقة السرعة، مما يقلل من الاختناقات المرتبطة بنقل البيانات ويعزز كفاءة المعالجة الموزعة.

البنية الشبكية المخصصة للذكاء الاصطناعي

تختلف متطلبات الشبكات في عمليات التدريب واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي عن شبكات خدمات الويب التقليدية، حيث تتطلب اتصالات مباشرة ومنخفضة زمن الانتقال بين وحدات المعالجة الرسومية. ولتحقيق ذلك، تم دمج شبكة خلفية مخصصة تعتمد على تقنيات الإيثرنت لتنظيم تدفق البيانات بكفاءة عالية داخل المباني وعبر المكونات المختلفة.

تتعاون الفرق الهندسية بشكل وثيق مع فرق الأبحاث لضمان توافق خوارزميات الاتصال وبرمجيات التوازي مع الهيكل الشبكي، مما يبقي وحدات المعالجة الرسومية في حالة عمل مستمرة دون انتظار لإنجاز عمليات نقل البيانات بين الخوادم.