كان من بين أكثر الأشياء وضوحًا – وبصراحة ، أكثر ما يقلل في صناعة الهواتف الذكية على مدار العامين الماضيين الحديث المستمر عن تجارب الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يصف محاربي السيليكون ، على وجه الخصوص ، كيف سيمكّن أحدث معالجات الهاتف المحمول عمليات الذكاء الاصطناعى على الأجهزة مثل توليد الفيديو.
نحن بالفعل هناك ، وإن لم يكن تماما. في خضم كل عرض الضجيج مع حيل الذكاء الاصطناعى للضرب والمفوض لمستخدمي الهواتف الذكية ، بالكاد تجاوز النقاش العروض التقديمية اللامعة حول المعالجات الجديدة ودردشة الدردشة المتطورة باستمرار.
فقط عندما أثار غياب Gemini Nano على حواجب Google Pixel 8 أن الجماهير تعرفت على الأهمية الحاسمة لقدرة ذاكرة الوصول العشوائي على الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة. بعد فترة وجيزة ، أوضحت شركة Apple أنها كانت تبقي شركة Apple Intelligence مغلقة على الأجهزة التي لا يقل عن 8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي.
لكن صورة “AI Phone” ليست كل شيء عن سعة الذاكرة. تعتمد مدى جودة هاتفك على أداء المهام التي تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعى أيضًا على تحسينات ذاكرة الوصول العشوائي غير المرئية ، وكذلك وحدات التخزين. ولا ، أنا لا أتحدث فقط عن القدرة.
تتجه ابتكارات الذاكرة إلى هواتف الذكاء الاصطناعي
جلس الاتجاهات الرقمية مع Micron ، الشركة الرائدة العالمية في حلول الذاكرة والتخزين ، لتحطيم دور ذاكرة الوصول العشوائي والتخزين لعمليات الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية. يجب أن تكون التطورات التي قدمتها Micron على رادارك في الوقت التالي الذي تذهب إليه للتسوق للحصول على هاتف من الدرجة الأولى.
أحدث من شركة مقرها Idaho تتضمن وحدات RAM LPDDR5X للهواتف الذكية الرائدة. لذا ، كيف تدفع حلول الذاكرة هذه بالضبط سبب الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية ، بصرف النظر عن تعزيز القدرة؟
لنبدأ بحل التخزين G9 NAND UFS 4.1. ال الوعد الشامل هو استهلاك الطاقة المقتصد ، وانخفاض الكمون ، وعرض النطاق الترددي العالي. يمكن أن يصل معيار UFS 4.1 إلى سرعات القراءة والكتابة المتسلسلة الذروة البالغة 4100 ميغابت في الثانية ، والتي تصل إلى بنسبة 15 ٪ على جيل UFS 4.0 أثناء تقليص أرقام الكمون أيضًا.
فائدة أخرى حاسمة هي أن وحدات تخزين الأجهزة المحمولة من الجيل التالي من Micron تصل إلى سعة تصل إلى 2 تيرابايت. علاوة على ذلك ، تمكنت Micron من تقليص حجمها ، مما يجعلها حلاً مثاليًا للهواتف القابلة للطي والهواتف النحيفة من الجيل التالي مثل Samsung Galaxy S25 Edge.
بالانتقال إلى تقدم RAM ، طور Micron ما يسميه وحدات RAM LPDDR5X. أنها توفر سرعة الذروة 9200 طن/ثانية ، ويمكن أن تحزم 30 ٪ الترانزستورات بسبب تقلص الحجم ، وتستهلك الطاقة أقل بنسبة 20 ٪ أثناء وجودها في ذلك. لقد خدم Micron بالفعل محلول RAM 1β (1-beta) البطيء قليلاً معبأة داخل الهواتف الذكية Samsung Galaxy S25.
تفاعل التخزين و AI
أخبرني Ben Rivera ، مدير تسويق المنتجات في وحدة الأعمال المتنقلة في Micron ، أن Micron قام بأربعة تحسينات حاسمة على قمة أحدث حلول التخزين الخاصة بها لضمان عمليات AI بشكل أسرع على الأجهزة المحمولة. وهي تشمل UFS المخصصة ، وتحلل البيانات ، و Litebooster مثبتة ، ومتعقب الكمون الذكي.
“تتيح هذه الميزة المعالج أو المضيف لتحديد أو عزل أو” تثبيت “البيانات الأكثر استخدامًا للهاتف الذكي إلى منطقة من جهاز التخزين المسمى The Writebooster Buffer (أقرب إلى ذاكرة التخزين المؤقت) لتمكين الوصول السريع والسريع”.
كل نموذج منظمة العفو الدولية-فكر في Google Gemini أو ChatGPT-الذي يسعى إلى أداء المهام على الأجهزة يحتاج إلى مجموعة من ملفات التعليم الخاصة بها التي يتم تخزينها محليًا على جهاز محمول. ذكاء Apple ، على سبيل المثال ، يحتاج إلى 7 جيجابايت من التخزين لجميع شنيغانها.
لتنفيذ مهمة ما ، لا يمكنك تفكيك حزمة الذكاء الاصطناعى بأكملها إلى ذاكرة الوصول العشوائي ، لأنها ستحتاج إلى مساحة للتعامل مع الأعمال المهمة الأخرى مثل الاتصال أو التفاعل مع التطبيقات المهمة الأخرى. للتعامل مع القيد على وحدة تخزين Micron ، يتم إنشاء خريطة الذاكرة التي تقوم فقط بتحميل أوزان الذكاء الاصطناعى المطلوبة من التخزين وعلى ذاكرة الوصول العشوائي.
عندما تصبح الموارد ضيقة ، فإن ما تحتاجه هو مبادلة بيانات أسرع وقراءة. يضمن القيام بذلك تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي دون التأثير على سرعة المهام المهمة الأخرى. بفضل Linedbooster Finned ، يتم تسريع تبادل البيانات بنسبة 30 ٪ ، مما يضمن التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعى دون أي تأخير.
لذلك ، دعنا نقول أنك بحاجة إلى Gemini لسحب PDF للتحليل. يضمن مبادلة الذاكرة السريعة أن يتم نقل أوزان الذكاء الاصطناعي المطلوبة بسرعة من التخزين إلى وحدة RAM.
بعد ذلك ، لدينا بيانات defrag. فكر في الأمر كمكتب أو منظم Almirah ، الذي يضمن تجميع الأشياء بدقة عبر فئات مختلفة ووضعها في خزائنها الفريدة بحيث يكون من السهل العثور عليها.
في سياق الهواتف الذكية ، حيث يتم حفظ المزيد من البيانات على مدار فترة طويلة من الاستخدام ، يتم تخزين كل ذلك عادة في مسألة عشوائية إلى حد ما. التأثير الصافي هو أنه عندما يحتاج النظام على متن الطائرة إلى الوصول إلى نوع معين من الملفات ، يصبح من الصعب العثور عليها جميعًا ، مما يؤدي إلى تشغيل أبطأ.
وفقًا لـ Rivera ، لا يساعد Data Defrag في تخزين البيانات المنظم فحسب ، بل يغير أيضًا مسار التفاعل بين وحدة التحكم في التخزين ووحدة التحكم في الجهاز. في القيام بذلك ، هو يعزز سرعة قراءة البيانات بنسبة 60 ٪ مثيرة للإعجاب، والتي تعول بشكل طبيعي جميع أنواع تفاعلات المستخدمين ، بما في ذلك سير عمل الذكاء الاصطناعي.
“يمكن أن تساعد هذه الميزة في تسريع ميزات الذكاء الاصطناعى مثل عندما يتم استدعاء نموذج AI التوليدي ، مثل نموذج مستخدم لإنشاء صورة من موجه نص ، من التخزين إلى الذاكرة ، مما يسمح بقراءة البيانات بشكل أسرع من التخزين إلى الذاكرة”.
يعد متتبع الكمون الذكاء ميزة أخرى تراقب بشكل أساسي أحداث التأخر والعوامل التي قد تبطئ الوتيرة المعتادة لهاتفك. يساعد ذلك في وقت لاحق في تصحيح الأخطاء وتحسين أداء الهاتف لضمان عدم مواجهة NOTRATION ، وكذلك مهام الذكاء الاصطناعى ، إلى مطبات السرعة.
تعزيز التخزين النهائي هو ufs مخصصة. يضمن هذا النظام أن يتم تخزين البيانات ذات طبيعة I/O مماثلة بطريقة منظمة. هذا أمر بالغ الأهمية لأنه يسهل على النظام تحديد موقع الملفات اللازمة ، بدلاً من إضاعة الوقت في جميع المجلدات والأدلة.
أخبرنا ريفيرا: “تساعد ميزة ZUFS من Micron في تنظيم البيانات بحيث عندما يحتاج النظام إلى تحديد بيانات محددة لمهمة ما ، فهي عملية أسرع وأكثر سلاسة”.
تجاوز سعة ذاكرة الوصول العشوائي
عندما يتعلق الأمر بتدفقات سير العمل من الذكاء الاصطناعي ، فأنت بحاجة إلى كمية معينة من ذاكرة الوصول العشوائي. كلما كان ذلك أفضل. بينما قامت Apple بتعيين خط الأساس على 8 جيجابايت من أجل مكدس Apple Intelligence الخاص بها ، انتقل اللاعبون في نظام Android البيئي إلى 12 جيجابايت كإعداد آمن. لماذا ذلك؟
“إن تجارب الذكاء الاصطناعى هي أيضًا كثيفة للغاية للبيانات وبالتالي فهي متعطشة للطاقة. لذلك ، من أجل الوفاء بوعد الذكاء الاصطناعى ، تحتاج الذاكرة والتخزين إلى تقديم زمن انتقال منخفض وأداء عالي في أقصى درجات كفاءة الطاقة” ، يوضح ريفيرا.
من خلال محلول RAM من الجيل التالي 1γ (1-gamma) LPDDR5X للهواتف الذكية ، تمكنت Micron من تقليل الجهد التشغيلي لوحدات الذاكرة. ثم هناك مسألة مهمة كبيرة عن الأداء المحلي. يقول ريفيرا إن وحدات الذاكرة الجديدة يمكن أن تهدئة ما يصل إلى 9.6 جيجابت في الثانية ، مما يضمن أداء منظمة العفو الدولية من الدرجة الأولى.
يقول ميكرون إن التحسينات في عملية الطباعة الحجرية فوق البنفسجية (EUV) قد فتحت الأبواب ليس فقط لسرعات أعلى ، ولكن أيضًا قفزة صحية بنسبة 20 ٪ في كفاءة الطاقة.
الطريق إلى تجارب أكثر من الذكاء الاصطناعى؟
يتم استهداف حلول ذاكرة الوصول العشوائي والتخزين من الجيل القادم من Microns ليس فقط في تحسين أداء الذكاء الاصطناعي ، ولكن أيضًا الوتيرة العامة لأعمال الهواتف الذكية اليومية. كنت أشعر بالفضول حول ما إذا كان G9 NAND Mobile UFS 4.1 التخزين و 1γ (1-gamma) LPDDR5X RAM من شأنه أن يسرع أيضًا معالجات الذكاء الاصطناعى في وضع عدم الاتصال.
يتحول صانعو الهواتف الذكية وكذلك مختبرات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد نحو معالجة الذكاء الاصطناعي المحلي. هذا يعني بدلاً من إرسال استفساراتك إلى خادم سحابة حيث تتم معالجة العملية ، ثم يتم إرسال النتيجة إلى هاتفك باستخدام اتصال بالإنترنت ، يتم تنفيذ سير العمل بأكمله محليًا على هاتفك.
من نسخ المكالمات والملاحظات الصوتية إلى معالجة المواد البحثية المعقدة في ملفات PDF ، يحدث كل شيء على هاتفك ، ولا توجد بيانات شخصية تترك جهازك على الإطلاق. إنه نهج أكثر أمانًا أسرع أيضًا ، ولكن في الوقت نفسه ، يتطلب موارد نظام سمين. وحدة الذاكرة الأسرع والأكثر كفاءة هي واحدة من تلك المتطلبات الأساسية.
هل يمكن أن تساعد حلول Micron من الجيل التالي في معالجة الذكاء الاصطناعي المحلي؟ يمكن. في الواقع ، سيؤدي أيضًا إلى تسريع العمليات التي تتطلب اتصالًا سحابيًا ، مثل إنشاء مقاطع فيديو باستخدام نموذج VEO من Google ، والتي لا تزال تتطلب خوادم حسابية قوية.
“إن تطبيق AI الأصلي الذي يعمل مباشرة على الجهاز سيحتوي على أكبر عدد من حركة البيانات لأنه لا يقتصر الأمر على قراءة بيانات المستخدم من جهاز التخزين ، بل إنه يقوم أيضًا بإجراء استدلال على الجهاز. في هذه الحالة ، ستساعد ميزاتنا على تحسين تدفق البيانات لكليهما” ، أخبرني ريفيرا.
لذا ، متى يمكن أن تتوقع الهواتف المجهزة بأحدث حلول Micron على الرفوف؟ يقول ريفيرا إن جميع الشركات المصنعة للهواتف الذكية الكبرى ستقومون بتبني وحدات تخزين وذاكرة تخزين من الجيل التالي من Micron. بقدر ما يذهب وصول السوق ، يجب أن تكون “النماذج الرائدة التي يتم إطلاقها في أواخر عام 2025 أو أوائل 2026” على رادار التسوق الخاص بك.