هل تواجه صعوبة في مواكبة عبء العمل المتطلب أو المشاريع الجانبية كثيفة الموارد؟ قد يحتاج اللابتوب القديم لديك إلى ترقية، وأجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الإصطناعي هي أحد الخيارات.رولكن قبل أن تشتري واحدة، يجب أن تفكر في هذه المواصفات و الميزات المهمة.
1. وحدة المعالجة المركزية - CPU
الشئ الرئيسي الذي يجب البحث عنه في وحدة المعالجة المركزية القادرة على الذكاء الإصطناعي هو وجود وحدة المعالجة العصبية ( NPU ). تم تصميم هذه الأجهزة المخصصة خصيصاً للتعامل مع أحمال عمل الذكاء الإصطناعي، مما يخفف العبء عن نوى المعالج الرئيسية وشرائح الرسومات. تتصدر سلسلة Core Ultra من Intel ومعالجات سلسلة Ryzen 8040 من AMD المجموعة حالياً في مجال x86، وكلاهما يتميز بوحدات معالجة عصبية متكاملة.
تقدم شرائح Core Ultra من Intel من مجموعة Meteor Lake حوالي 10 عمليات تيرا في الثانية ( TOPS ) لوحدة المعالجة العصبية وحدها، بينما تحتوي معالجات سلسلة Ryzen 8040 من AMD على وحدة معالجة عصبية مع TOPS 16. قد يبدو هذا مثيراً للإعجاب، لكن يجدر بالذكر أن مشهد الذكاء الإصطناعي يتطور بسرعة. لقد رفعت شركة Qualcomm بالفعل الرهانات مع شرائح Snapdragon X Elite و Snapdragon X Plus، التي تتميز بوحدات معالجة عصبية سداسية متكاملة توفر TOPS 45.
يشاع أن معالجات Lunar Lake من Intel، التي تم إصدارها في منتصف يوليو 2024 تقريباً، تتميز بوحدة معالجة عصبية قادرة على 48 TOPs. شركة AMD ليست بعيدة عن ذلك، حيث تم إصدار شرائح Ryzen AI 300 من الجيل التالي في Computex 2024 ووعدت بأداء 50 TOPS من الذكاء الإصطناعي.
لكن أرقام TOPS الخام ليست كل شئ. في حين أن وحدة المعالجة العصبية تتعامل مع المهام الخاصة بالذكاء الإصطناعي، فستظل تريد معالجاً يمكنه مواكبة احتياجات الحوسبة اليومية الخاصة بك. ابحث عن شرائح ذات توازن جيد بين الأداء أحادي النواة ومتعددة النواة. تعد معالجات Intel Core Ultra 7 و Core Ultra 9، بالإضافة إلى Ryzen 9 8945HS من AMD، خيارات قوية توفر أداءً قوياً في الحوسبة العامة إلى جانب قدرات الذكاء الإصطناعي.
2. وحدة معالجة الرسوميات - GPU
إذا كنت جاداً بشأن الذكاء الإصطناعي، فيجب أن تكون وحدة معالجة الرسوميات من NVIDIA في أعلى قائمتك. لقد وضعت سلسلة RTX، من RTX 2060 إلى RTX 4090 الوحشية، المعيار الذهبي لأداء الذكاء الإصطناعي في الأجهزة الأستهلاكية. ما يميز NVIDIA هو نظام CUDA البيئي وتقنيات مثل TensorRT، و التي توفر ميزة هائلة من حيث دعم البرامج وتحسين أحمال عمل الذكاء الإصطناعي.
لقد قطعت AMD أيضاً خطوات كبيرة مع بنية RDNA الخاصة بها، وخاصة في سلسلة Radeon مثل RX 7000 و XT 6700 وما إلى ذلك. تم تصميم وحدات معالجة الرسوميات هذه مع وضع تسريع الذكاء الإصطناعي في الإعتبار، مما يوفر أداءً تنافسياً لأحمال عمل الذكاء الإصطناعي المحلية ومهام التعلم الآلي واسعة النطاق. في حين أنها قد لا تتمتع بنفس مستوى النظام البيئي للبرامج مثل NVIDIA حتى الآن، إلا أنها تستحق النظر بالتأكيد، خاصة إذا كنت تبحث عن خيار أكثر ملائمة للميزانية دون التضحية بالكثير من الأداء.
كما تحدث شركة Intel، وهي شركة ناشئة في سوق وحدات معالجة الرسوميات المنفصلة، ضجة كبيرة بفضل وحدات معالجة الرسوميات Arc. وهي مثيرة للإهتمام بشكل خاص لأنها مدمجة في معالجات Intel Core Ultra، مما يوفر مجموعة من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسوميات المترابطة بإحكام و التي يمكنها التعامل مع عمل الذكاء الإصطناعي بسلاسة. يعد تطبيق AI Playground لمسة لطيفة، مما يسهل على الوافدين الجدد العبث بالذكاء الإطناعي على أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم.
من جانب شركة Qualcomm، تأتي شرائح Snapdragon X Elite و Snapdragon X Plus مجمعة مع وحدات معالجة الرسوميات Adreno المدمجة و المعززة و المخصصة لتعزيز معالجة الذكاء الإصطناعي.
أخيراً، لا تنس إستهلاك الطاقة و التبريد. يمكن لأحمال عمل الذكاء الإصطناعي عالية الأداء أن تدفع وحدات معالجة الرسوميات إلى حدودها القصوى، لذا تأكد من أن مصدر الطاقة وحل التبريد لجهاز الكمبيوتر AI الخاص بك بمكنه التعامل مع وحدة معالجة الرسوميات التي تختارها. لايوجد شئ أكثر إحباطاً من خنق أداء الذكاء الاصطناعي لأن جهاز الكمبيوتر الخاص بك لا يمكنه مواكبة الناتج الحراري.
3. ذاكرة الوصول العشوائي - RAM
إن تشغيل نماذج الذكاء الإصطناعي المحلية، وخاصة نماذج اللغات الكبيرة ( LLMs )، يتطلب قدراً كبيراً من الذاكرة. كانت هناك بعض الرسائل المتضاربة حول مقدار ذاكرة الوصول العشوائي - RAM التي تحتاجها بالفعل. في حين كانت هناك شائعات بأن Microsoft قد تفرض 16 جيجابايت كحد أدنى لأجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الإصطناعي، فقد رأينا أمثلة مثل جهاز XPS 13 من Dell الذي يأتي بسعة 8 جيجابايت فقط. ومع ذلك، لا تدع هذا يخدعك؛ فمن المرجح أن يثبت 8 جيجابايت أنها غير كافية لأي أحمال عمل خطيرة للذكاء الإصطناعي. أنصح بشدة بعد الاكتفاء بأي شئ أقل من 16 جيجا بايت إذا كنت جاداً بشأن تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي محلياً، حيث يكون 32 جيجابايت أو 64 جيجابايت مثالياً إذا سمحت ميزانيتك.
عامل آخر يجب مراعاته هو نوع ذاكرة الوصول العشوائي - RAM. أوصي بالبحث عن أحدث معايير DDR لأجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الإصطناعي. يضاعف DDR5 أداء DDR4، مما يحدث فرقاً ملحوظاً في سرعات معالجة الذكاء الإصطناعي.
4. البرمجيات - Software
عند التفكير في جهاز كمبيوتر يعمل بالذكاء الإصطناعي، فإن النظام البيئي للبرمجيات مهم بنفس القدر مثل مواصفات الأجهزة. أولاً وقبل كل شئ، ستحتاج إلى التأكد من أن الكمبيوتر الشخصي يعمل بنظام Windows 11 ( وربما إصدارات Windows الأحدث ). لقد استثمرت Microsoft بشكل كبير في تكامل الذكاء الإصطناعي، حيث أصبحت ميزات مثل Windows Copilot و Windows Studio Effects أساسية لتجربة المستخدم. ككما جربت ميزات مثل Windows Recall، و التي بدت بصراحة قريبة جداً من تجاوز الخصوصية لراحة بعص الأشخاص.
أبحث أيضاً عن أجهزة لابتوب مزودة بمفاتيح Copilot مخصصة. هذه علامة أكيدة على أنك تنظر إلى كمبيوتر شخصي حقيقي للذكاء الإصطناعي.
هل يوجد شريحة ذكاء اصطناعي في حاسوبي؟ إليك التحقق
لديك خياران بسيطان للتحقق مما إذا كان حاسوبك مدعوماً بالذكاء الإصطناعي. الطريقة الأسهل هي إستخدام " إدارة مهم Windows ". ما عليك سوى النقر بزر الماوس الأيمن على شريط المهام، و النقر فوق " إعدادات شريط المهام"، و الإنتقال إلى علامة التبويب " الأداء". إذا رأيت وحدة معالجة عصبية مدرجة بجوار وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسوميات، فتهانينا - لديك حاسوب يدعم الذكاء الإصطناعي.
بدلاً من ذلك، يمكنك إستخدام " إدارة الأجهزة " للحصول على نظرة أكثر تفصيلاً. افتحها و أبحث عن Intel AI Boost على أنظمة Intel أو AMD IPU Device على أنظمة AMD. يؤكد وجود أي من هذه الإدخالات أن حاسوبك مجهز لمهام الذكاء الإصطناعي.
من الجدير بالذكر أنه إذا كنت متأكداً من أن جهازك يجب أن يحتوي على وحدة معالجة عصبية ولكنك لا تراها مدرجة، فقد تكون تتعامل مع مشكلة في برنامج التشغيل. لحل هذه المشكلة، يمكنك التفكير في تشغيل Windows Update أو تنزيل أحدث برامج التشغيل من موقع الشركة المصنعة على الويب.
