تفوقت شريحة الاستدلال المخصصة الأولى من OpenAI، المعروفة باسم Jalapeño، على معالج GB300 من Nvidia Corp. في الاختبارات، وفقًا لما قاله رئيس الشرائح Richard Ho في مقابلة مع Bloomberg.
وقال Ho إن الشريحة تفوقت في اختبارات تقيس أداء الذكاء الاصطناعي لكل واط وسرعة الاستجابة.
«في المختبر، تُظهر Jalapeño أداءً قويًا في مجال معدل الإنتاجية المرتفع، ما يعني أنها ستتمكن من خدمة عدد كبير من العملاء بتكلفة أقل، وكذلك في مجال زمن الاستجابة المنخفض، ما يعني أن وقت الاستجابة سيكون سريعًا جدًا جدًا للعملاء الذين يهتمون بذلك»، نقلت Bloomberg عن Ho في تقريرنشرته يوم الثلاثاء.
طُوّرت Jalapeño بالشراكة مع Broadcom Inc.، التي تصنع شرائح مخصصة لمجموعة من العملاء. وأعلنت الشركتان تعاونهما العام الماضي، وقالتا في يونيو إن تطوير المعالج تم في وقت قياسي.
صُممت الشريحة للاستدلال بالذكاء الاصطناعي، الذي يتضمن استجابة نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة للمطالبات وتنفيذ المهام. وقال Ho إنها ليست مصممة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وهو المجال الذي تتفوق فيه تقنية Nvidia.
كما لم تُختبر Jalapeño مقابل أحدث شرائح Vera Rubin من Nvidia، التي بدأ شحنها مؤخرًا.
الاختبارات
قالت OpenAI في منشور على مدونتها إنها اختبرت Jalapeño على InferenceX، وهو اختبار معياريعام من SemiAnalysis يقيس مدى سرعة وكفاءة قدرة نظام ما على معالجة طلب من الذكاء الاصطناعي. وشملت الاختبارات أعباء عمل ذات معدل إنتاجية مرتفع وأخرى بزمن استجابة منخفض.
على DeepSeek R1 670B، حققت Jalapeño معدل إنتاجية مختلط للرموز في ذروة الأداء لكل كيلوواط يزيد بمقدار 1.7 مرة على نظام Nvidia GB300. وكان زمن الاستجابة من البداية إلى النهاية أقل أيضًا بمقدار 3.6 مرات، إذ بلغ 1.65 ثانية مقارنةً بـ5.99 ثوانٍ لنظام GB300.
وقالت OpenAI إن Kimi K2.5 1T، وهو أكبر نموذج عام في الاختبار، حقق مكسبًا قدره 1.5 مرة في ذروة الأداء لكل واط لصالح Jalapeño. وكان زمن الاستجابة من البداية إلى النهاية أقل بمقدار 3.4 مرات.
قارنت OpenAI أيضًا Jalapeño بشريحة Nvidia GB200 على نموذج GPT-OSS 120B. وحققت الشريحة معدل إنتاجية مختلط للرموز في ذروة الأداء لكل كيلوواط أعلى بمقدار 1.9 مرة، بواقع 85,448 مقابل 44,960.