# مشروع openTPU: وكلاء ذكاء اصطناعي صمّموا معالجًا يشغّل الموديلات ومخرجاته تطابق المحاكي

> **المغزى:** المغزى: تصميم العتاد ظل طبقة تستهلكها المنطقة ولا تشارك فيها بسبب كلفته البشرية، وهذا المشروع لا يلغي تلك الكلفة لكنه يخفضها إلى حد يجعل السؤال مطروحًا.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-10-07-opentpu-ai-designed-accelerator/)
- التاريخ: 26 ربيع الآخر - 7 أكتوبر 2026 (2026-10-07)
- القسم: برمجيات
- الوسوم: FPGA، أشباه الموصلات، AI Agents، المصادر المفتوحة

يصف مشروع openTPU نفسه بأنه "معالج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، طوّره ذكاء اصطناعي". والمشروع منشور برخصة Apache 2.0، وينطلق أصحابه من سؤال صريح: إلى أي حد يمكن أن يصل وكلاء الذكاء الاصطناعي في تصميم العتاد، وهل يستطيعون بناء الشريحة التي تشغّل استدلالهم هم؟

والنتيجة معالج يعمل فعلًا. فهو مبني على بطاقة FPGA من نوع Xilinx Kintex-7 (xc7k480t)، والـ FPGA شريحة يمكن إعادة برمجة دوائرها بعد التصنيع. والبطاقة موصولة عبر PCIe، ومعها قناتان من ذاكرة DDR3 بسرعة قصوى 17.1 جيجابايت في الثانية.

ويشغّل المعالج عشرة موديلات حديثة، منها Qwen3 وGemma 4 وLFM2.5. ومع موديل LFM2.5-230M بأوزان 4-bit، يبلغ الأداء 85.8 token في الثانية في مرحلة الـ decode، و295.6 token في الثانية في مرحلة الـ prefill.

لكن الرقم الأهم ليس السرعة. فبحسب المستودع، تطابق مخرجات المعالج المحاكي token بـ token ولكل موضع، أي أن العتاد الناتج صحيح تمامًا لا قريب من الصحيح. وفي كتابة RTL، وهي اللغة التي توصف بها دوائر الشرائح، تُعد هذه المطابقة الدقيقة الصعوبة الحقيقية، أكثر من الأداء.

وما زالت في المشروع أجزاء غير مكتملة، بحسب أصحابه: النسبة الأخيرة من كفاءة استخدام الـ DRAM، وهوامش التوقيت، وسرعة الـ prefill. كما أن الأرقام المنشورة هي قياسات أصحاب المشروع على عتادهم، لا قياسات طرف مستقل.

وظلت طبقة العتاد في المنطقة العربية طبقة تُستهلك ولا تُصمَّم، لأن الكلفة البشرية لتصميم الشرائح كانت خارج متناول أغلب الفرق. والمشروع لا يلغي هذه الكلفة، لكنه يخفضها إلى حد يجعل السؤال قابلًا للطرح.

## المصادر

- [مستودع openTPU على GitHub](https://github.com/FeSens/openTPU)
- [عائلة Kintex-7 من AMD](https://www.amd.com/en/products/adaptive-socs-and-fpgas/fpga/kintex-7.html)
- [موديلات LiquidAI على Hugging Face](https://huggingface.co/LiquidAI)
- [موديلات Qwen على Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen)
- [ورقة معمارية الـ TPU الأصلية](https://arxiv.org/abs/1704.04760)