سلسلة AMD الجديدة من Ryzen AI Embedded تقدم معالجة محسنة للذكاء الاصطناعي للحوسبة الطرفية

تقوم شركة Advanced Micro Devices بإعادة تشكيل الحوسبة المدمجة من خلال مجموعة معالجات Ryzen AI Embedded الأحدث، التي تم الكشف عنها في CES 2026. وتُعد هذه الخطوة خطوة مهمة في توحيد قدرات وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة العصبية (NPU) داخل شريحة واحدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة.

بنية موحدة للذكاء على الحافة

تدمج معالجات السلسلة P100 و X100 الجديدة أنوية Zen 5 عالية الأداء لتحقيق حوسبة x86 محسنة، مع رسومات AMD RDNA 3.5 وتقنية المعالجة العصبية XDNA 2.، يوفر هذا التصميم الثلاثي النوى استنتاجات ذكاء اصطناعي منخفضة الكمون على الأنظمة المدمجة دون التضحية بكفاءة الطاقة—ميزة حاسمة للأجهزة التي تعمل ضمن قيود الطاقة.

على عكس النهج التقليدي الذي يكدس المكونات المنفصلة، تدمج هذه المعالجات تسريع الذكاء الاصطناعي مباشرة في بنية النواة، مما يمكّن من أداء حتمي للتطبيقات في الوقت الحقيقي. يدعم تصميم حزمة BGA المدمجة حتى أكثر البيئات الصناعية والسيارات محدودية المساحة.

توسيع Ryzen AI عبر الحوسبة العميلية

بالإضافة إلى الأنظمة المدمجة، قدمت AMD سلسلة Ryzen AI 400 للأجهزة المحمولة مثل Copilot+ و Ryzen AI Max+، مستهدفة الحواسيب المحمولة الفاخرة وأجهزة الكمبيوتر الصغيرة ذات الشكل الصغير. تجلب سلسلة Ryzen AI PRO 400 أمانًا من الدرجة المؤسساتية وقدرات ذكاء اصطناعي إلى أجهزة اللابتوب التجارية، تلبيةً للطلب المتزايد على الحوسبة التجارية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تطبيقات العالم الحقيقي تتشكل

تستهدف مجموعة المنتجات المدمجة حالات استخدام تحويلية: قمرة القيادة للسيارات الذاتية القيادة التي تتطلب اتخاذ قرارات في الوقت الحقيقي، وأنظمة الأتمتة الصناعية التي تتطلب موثوقية، والروبوتات الشبيهة بالبشر التي تحتاج إلى استنتاجات ذكاء اصطناعي استجابة، ومنصات الرعاية الصحية الذكية. تستفيد كل سيناريو من المعالجة ذات الكفاءة في استهلاك الطاقة والمنخفضة الكمون التي توفرها هذه البنى الموحدة.

وفقًا لقسم الأنظمة المدمجة في AMD، فإن هذا النهج يقضي على الاختناقات التقليدية في نشرات الذكاء الاصطناعي على الحافة، مما يمكّن الشركات المصنعة للمعدات الأصلية ومتكامل الأنظمة من بناء حلول أكثر ذكاءً واستجابةً دون الحاجة إلى إعادة تصميم واسعة.

يجمع هذا النهج بين أداء وحدة المعالجة المركزية المحسن، وتصوير GPU المسرع، والمعالجة العصبية المخصصة، ليخلق أساسًا مقنعًا للجيل القادم من أجهزة الذكاء الاصطناعي على الحافة.