الحواسيب

معالج AMD EPYC Verano المخصص لخوادم الذكاء الاصطناعي يعتمد مقبض SB1

تستعد شركة إيه إم دي لإطلاق معالجات إبيك فيرانو المخصصة لخوادم الذكاء الاصطناعي في النصف الثاني من عام 2027، مع الاعتماد على مقبس SB1 جديد ونظام ذاكرة متقدم.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 9 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 9 أكتوبر 2026 · 4 دقائق قراءة

معالج AMD EPYC Verano المخصص لخوادم الذكاء الاصطناعي يعتمد مقبض SB1 — الصورة: Tom's Hardware

مقبض SB1 الجديد ومعالجات Verano

تشير التقارير والتسريبات الحديثة الصادرة عن قطاع الأجهزة التقنية إلى أن شركة إيه إم دي تخطط لتزويد الجيل القادم من معالجاتها المخصصة لخوادم الذكاء الاصطناعي، والمعروفة باسم EPYC 9006-series والمزودة باسم كودي Verano، بمقبس اتصال جديد كلياً يحمل اسم SB1. وقد ظهرت هذه المعلومات لأول مرة من خلال قائمة نشرتها شركة Dynatron، وهي جهة رائدة في تصنيع مبردات الخوادم، وتم رصدها بواسطة InstLatX64 وفقاً لما نقله موقع Tom's Hardware.

يتميز مقبس SB1 بأنه سيكون أصغر حجماً مقارنة بمقابس SP7 وSP8 التقليدية التي تُستخدم عادةً مع معالجات EPYC الأخرى القائمة على معمقية زن 6. هذا الفارق في الحجم يعكس وجود متطلبات مختلفة كلياً للطاقة وأنظمة التبريد، نظراً لأن معالج فيرانو صُمم خصيصاً لأداء مهام محددة تتعلق بتنظيم وتنسيق أحمال العمل الموجهة نحو مسرعات الذكاء الاصطناعي، بدلاً من التركيز حصرياً على تقديم أقصى أداء عام للأغراض المختلفة.

المواصفات التقنية والمعمارية لمعالج Verano

تختلف عائلة معالجات EPYC Verano بشكل ملحوظ عن معالجات إبيك التقليدية الأخرى التي تستهدف خوادم المؤسسات العامة. فمن الناحية الهندسية، سيحتوي المعالج على ما يصل إلى 72 نواة من نوع Zen 6 تعمل بترددات تصل إلى 5 غيغاهرتز، إلى جانب نظام ذاكرة فرعي هائل مكون من 24 قناة من نوع LPDDR5X، والذي يعتمد بدوره على وحدات SOCAMM2 القابلة للاستبدال.

إن هذا التخصص الدقيق في تصميم معالج فيرانو ليعمل كمعالج مضيف لمسرعات الذكاء الاصطناعي يفسر سبب لجوء الشركة لتطوير مقبس SB1 مخصص ومستقل. فبدلاً من الاعتماد على مقبس SP7 الذي يدعم معالجات EPYC 'Venice' التي تصل حتى 256 نواة، أو مقبس SP8 المخصص للطرازات التي تحتوي على ما يصل إلى 128 نواة، تم تصميم هذا المقبس ليلبي حاجة معمارية فريدة، على الرغم من أن AMD لم تكشف بعد رسمياً عن المواصفات الكاملة والأبعاد الدقيقة لمقبس SB1.

فلسفة التصميم والتشابه مع معالجات إنفيديا

في قطاع الخوادم المخصصة للذكاء الاصطناعي، قد لا تحتاج الشركة إلى توفير تشكيلة واسعة من طرازات SKUs العادية التي اعتادت تقديمها ضمن عائلات EPYC العامة. وبدلاً من ذلك، وفي حال تم نشر معالجات Verano في أنظمة تحتوي على عدد محدد مسبقاً من مسرعات Instinct، يمكن لشركة إيه إم دي توفير تكوين واحد أو عدد محدود جداً من تكوينات المعالجات.

يهدف هذا النهج إلى ضمان تناسق ثابت بين عدد أنوية المعالج، وعرض النطاق الترددي للذاكرة، وسرعة الاتصال بين المضيف والمسرّع لكل وحدة معالجة رسومية، وهو ما يسهم في تبسيط متطلبات الطاقة والتبريد وتأهيل النظام بشكل عام، وهي استراتيجية تشبه إلى حد ما النهج الذي تتبعه شركة إنفيديا في معالجات Grace وVera الخاصة بها.

متطلبات التبريد وتصميم المبرد النشط

قدم المبرد الأولي المخصص لهذا المقبس والمسمى SB1-4U-Active من شركة Dynatron المؤشرات الأولى حول متطلبات التبريد الخاصة بالمعالج الجديد. يبلغ قياس هذه الوحدة 4U نحو 128.05 × 106.6 × 130.7 ملم، وتعتمد في تصميمها على حزمة زعانف مصنوعة من الألومنيوم متصلة بغرفة بخار وأنابيب حرارية متطورة، بالإضافة إلى مروحة مزودة بمحمل كروي مزدوج تصل سرورتها إلى 6,000 دورة في الدقيقة.

ومن المثير للاهتمام أن هذه المواصفات تبدو متطابقة تقريباً مع مواصفات مبرد J26 4U الذي صممته نفس الشركة لمعالجات SP7 الكبيرة من إيه إم دي، لدرجة أن الأبعاد تبدو متشابهة أيضاً. وقد يشير هذا إما إلى إعادة استخدام التصميم أو مجرد استخدام البيانات كعنصر مؤقت حتى يتم الانتهاء رسمياً من المبرد النهائي.

استهلاك الطاقة وموعد الإطلاق المتوقع

على الرغم من أن Dynatron لم تحدد بوضوح أقصى استطاعة معالجة يدعمها المبرد الجديد لاستنتاج معدل الطاقة الحرارية المخصصة TDP بدقة تامة، إلا أن الاعتماد على مبرد نشط بحجم كبير يعتمد على غرف البخار يوحي بأن معالج Verano سيكون معالج خوادم يتمتع بمعدل استهلاك طاقة مرتفع نسبياً، على الرغم من احتوائه على عدد أنوية أقل بكثير مقارنة بمعالجات Venice الموجهة للأحمال العامة.

تخطط شركة إيه إم دي رسمياً لإطلاق عائلة معالجات Verano في الأسواق خلال النصف الثاني من عام 2027، وسط ترقب واسع من قطاع المؤسسات ومراكز البيانات لمعرفة المزيد من التفاصيل التقنية الرسمية حول هذه المنصة المخصصة للذكاء الاصطناعي.