Speedata ، شركة ناشئة رقاقة تتنافس مع NVIDIA ، تثير سلسلة 44 مليون دولار ب

سبيداتا: وحدة معالجة تحليلية تُهدد هيمنة إنفيديا في سوق الرقائق

مقدمة: يشهد عالم التكنولوجيا سباقًا محمومًا في مجال تطوير الرقائق الإلكترونية، وخاصةً تلك المستخدمة في معالجة البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي. وفي هذا السياق، برزت شركة ناشئة إسرائيلية تُدعى سبيداتا (Speedata) كلاعب رئيسي، حيث أعلنت مؤخراً عن جمعها 44 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة الثانية (Series B)، ليرتفع إجمالي رأس المال الذي جمعته الشركة إلى 114 مليون دولار. هذا الاستثمار الضخم يُشير إلى الثقة الكبيرة التي تحظى بها سبيداتا وإمكاناتها الهائلة في منافسة عملاق الرقائق إنفيديا (Nvidia). سنستعرض في هذا المقال تفاصيل هذه الشركة الناشئة، وتقنيتها المبتكرة، وآفاقها المستقبلية في السوق التنافسي.

وحدة معالجة التحليلات (APU): ثورة في معالجة البيانات الضخمة

تُركز سبيداتا، ومقرها تل أبيب، على تطوير وحدة معالجة تحليلية متقدمة (Analytics Processing Unit – APU) مصممة خصيصاً لتسريع عمليات تحليل البيانات الضخمة (Big Data) وواجهات عمل الذكاء الاصطناعي (AI Workloads). على عكس وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي طورتها شركات مثل إنفيديا، والتي تم تعديلها لاحقاً لتناسب مهام الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، فقد صممت سبيداتا وحدة APU من الصفر لتلبية احتياجات معالجة البيانات التحليلية بشكل مُحكم. هذا النهج المُبتكر يُمكنها من معالجة نقاط الضعف الرئيسية في أنظمة المعالجة التقليدية، مما يُحقق أداءً متفوقاً بكثير.

تُعاني أنظمة المعالجة التقليدية، وحتى وحدات معالجة الرسومات المُعدلة، من قيود في سرعة المعالجة وكفاءة الطاقة عند التعامل مع البيانات الضخمة والمعقدة. تُستخدم هذه الوحدات في العديد من التطبيقات، مثل تحليل البيانات الطبية، والتنبؤات المالية، وتطوير الأدوية، وغيرها من المجالات التي تتطلب سرعات معالجة عالية. فمثلاً، في مجال الرعاية الصحية، قد يستغرق تحليل البيانات الطبية باستخدام وحدات المعالجة التقليدية وقتاً طويلاً، مما يُؤخر التشخيص والعلاج. أما وحدة APU من سبيداتا، فتقوم بتحليل نفس كمية البيانات في وقت أقصر بكثير، وباستهلاك طاقة أقل، مما يُحسّن كفاءة العمل ويوفر التكاليف.

تقنية CGRA: سر التفوق في الأداء

يُعتمد نجاح سبيداتا على تقنية هندسة المعالجة القابلة لإعادة التكوين ذات الحبيبات الخشنة (Coarse-Grained Reconfigurable Architecture – CGRA). يُعتبر مؤسسو سبيداتا رواداً في هذا المجال، حيث كانوا من أوائل الباحثين الذين طوروا هذه التقنية. تُتيح تقنية CGRA تخصيص موارد وحدة المعالجة لتناسب واجهة العمل المحددة، مما يُعزز من كفاءة المعالجة وسرعتها. بفضل هذه التقنية، تستطيع وحدة APU من سبيداتا التعامل مع مهام تحليل البيانات المعقدة بكفاءة عالية، وتجاوز قيود وحدات المعالجة العامة.

كما تعاونت سبيداتا مع خبراء في تصميم الدوائر المتكاملة ذات التطبيقات الخاصة (ASICs) لضمان تصميم وحدة APU بأعلى معايير الجودة والكفاءة. وحدة المعالجة الواحدة من سبيداتا قادرة على استبدال صفوف من الخوادم، مما يُقلل من حجم البنية التحتية اللازمة لمعالجة البيانات الضخمة، وبالتالي تقليل التكاليف التشغيلية.

الاستثمار الضخم: مؤشر على الثقة بالتقنية المُبتكرة

جولة التمويل من السلسلة الثانية بقيمة 44 مليون دولار، والتي قادتتها شركات استثمارية رائدة مثل Walden Catalyst Ventures و 83North و Koch Disruptive Technologies، بالإضافة إلى مستثمرين استراتيجيين من أمثال Lip-Bu Tan، الرئيس التنفيذي لشركة إنتل، و Eyal Waldman، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي السابق لشركة Mellanox Technologies، تُظهر الثقة الكبيرة التي تُحيط بتقنية سبيداتا. هذا الاستثمار يُمهد الطريق أمام الشركة لتوسيع نطاق عملياتها التسويقية وتطوير منتجاتها.

يُعتبر هذا الاستثمار بمثابة اعترافٍ بأهمية تقنية APU في سوق الرقائق المتنامي. فمع تزايد حجم البيانات المُولدة يومياً، وزيادة الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أصبحت الحاجة إلى وحدات معالجة متخصصة عالية الأداء ضرورية. وتهدف سبيداتا إلى ملء هذه الفجوة في السوق، وتقديم حلول مبتكرة تلبي احتياجات الشركات الكبرى.

أداء متفوق: نتائج مُذهلة في الاختبارات

أعلنت سبيداتا عن إنجازها لعدة معالم هامة منذ جولة التمويل السابقة، بما في ذلك الانتهاء من تصميم وتصنيع أول وحدة APU في أواخر عام 2024. وقد خضعت الوحدة لاختبارات مكثفة، وأظهرت نتائج مُذهلة. ففي إحدى حالات الاستخدام، تمكنت وحدة APU من سبيداتا من إكمال واجهة عمل تتعلق بالصناعات الدوائية في 19 دقيقة فقط، بينما استغرقت نفس المهمة 90 ساعة باستخدام وحدة معالجة تقليدية. هذا يُمثل تحسناً هائلاً في الأداء بنسبة 280 ضعفاً.

تُشير هذه النتائج إلى القدرة الفائقة لوحدة APU في تسريع عمليات تحليل البيانات، مما يُوفر الوقت والجهد والتكاليف. كما تُظهر هذه النتائج مدى أهمية تطوير وحدات معالجة متخصصة، مُصممة خصيصاً لتلبية احتياجات تطبيقات محددة، بدلاً من الاعتماد على وحدات معالجة عامة الغرض.

أهداف طموحة: الريادة في سوق معالجة البيانات

تهدف سبيداتا إلى أن تصبح المعيار الجديد في معالجة البيانات، تماماً كما أصبحت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المعيار السائد في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ويسعى الفريق إلى دعم جميع منصات تحليل البيانات الرئيسية، بدءاً من Apache Spark، مما يُوسّع من نطاق استخدام تقنيتهم. وتُجري حالياً العديد من الشركات الكبرى اختبارات لوحدة APU، على الرغم من عدم الكشف عن أسمائها.

سيتم الإعلان الرسمي عن إطلاق المنتج في مؤتمر قمة البيانات والذكاء الاصطناعي من داتابريكس (Databricks) في الأسبوع الثاني من يونيو. يُمثل هذا الحدث فرصةً مثاليةً لعرض قدرات وحدة APU للعالم، وجذب المزيد من العملاء والشركاء.

الخاتمة: مستقبل واعد لشركة سبيداتا

يُعتبر نجاح سبيداتا في جمع تمويل ضخم، وتطوير تقنية مُبتكرة، وتحقيق نتائج مُذهلة، مؤشراً على مستقبلٍ واعدٍ لهذه الشركة الناشئة. فمع تزايد حجم البيانات و تعقيدها، ستزداد الحاجة إلى حلول معالجة بيانات عالية الأداء، و ستُلعب سبيداتا دوراً هاماً في تلبية هذه الحاجة. يُتوقع أن تُحدث وحدة APU ثورةً في مجال معالجة البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، وتُشكل منافسةً قويةً لشركات الرقائق الكبرى مثل إنفيديا. وسننتظر بفارغ الصبر رؤية تأثير هذه التقنية المُبتكرة على مختلف القطاعات.