IBM تدمج Arm وZ في رقاقة mainframe ثنائية المعمارية

مقدمة تحليلية

أعلنت شركة IBM في 24 أغسطس 2026، خلال مؤتمر Hot Chips السنوي، عن تغيير جذري في بنية الحاسوب المركزي: معالج جديد لأول مرة في تاريخ الصناعة، يدمج مجموعة تعليمات IBM الخاصة ومعمارية Arm، مع القدرة على التبديل بينهما في غضون نانوثانية. تستهدف هذه الرقاقة الجيل القادم من أنظمة IBM Z و LinuxONE، وهي مصممة لتمكين الشركات من تشغيل بيئة برمجيات Arm-native Linux المتنامية، بما في ذلك أطر عمل الذكاء الاصطناعي التي تحدد البنية التحتية الحديثة، جنباً إلى جنب مع أحمال عمل معالجة المعاملات z/OS التي تدعم البنوك وشركات التأمين والحكومات حول العالم. وصفت تينا تاركينيو، الرئيس التنفيذي للمنتجات في IBM Z و LinuxONE، الرقاقة بأنها "واحدة من أقوى المعالجات المتاحة تجارياً وذات معمارية مزدوجة". يمثل هذا الإعلان أول إنجاز مادي للتعاون الاستراتيجي الذي كشفت عنه IBM و Arm في أبريل، ويقدم إجابة مباشرة على التساؤل المستمر حول قدرة الحاسوب المركزي على البقاء كلاعب أساسي في عصر الذكاء الاصطناعي.

التحليل التقني

لم تلجأ IBM إلى حلول الربط البسيطة. فبدلاً من إضافة عدد قليل من أنوية Arm المستقلة، وهو تصميم استخدمه صانعو شرائح آخرون للحوسبة غير المتجانسة، قامت IBM بتصميم كل نواة على الرقاقة لتكون ثنائية اللغة. قال كريستيان جاكوبي، زميل IBM والمدير التقني لتطوير أنظمة IBM، إن الرقاقة تحتوي على 11 نواة، وكل نواة يمكنها التبديل ديناميكياً بين وضع برنامج Arm ووضع برنامج Z التقليدي. يتيح هذا التشغيل المتزامن للبرمجيات الحرجة للمؤسسات، مثل نظام Red Hat Linux for Arm، إلى جانب البيئة الأوسع لتطبيقات Arm، على نفس الشريحة.

تعتمد الآلية على برنامج KVM hypervisor مفتوح المصدر.

• الرقاقة: 11 نواة عالية الأداء.
• تردد التشغيل الأساسي: أعلى من 5.7 غيغاهرتز.
• عملية التصنيع: 2 نانومتر.
• التوسعة: أنظمة كاملة تتسع لمئات الأنوية وعشرات تيرابايت من الذاكرة.
• مسرعات الذكاء الاصطناعي: مسرعات استدلال AI على الرقاقة لاكتشاف الاحتيال داخل المعاملات.
• وحدة معالجة البيانات: وحدة مخصصة لتسريع الإدخال/الإخراج.
• الذاكرة المؤقتة: بنية ذاكرة مؤقتة كبيرة.

يمكن للمؤسسات تشغيل أجهزة Arm64 Linux الافتراضية وأجهزة Linux on Z الافتراضية جنباً إلى جنب. عند إرسال KVM hypervisor لكل جهاز افتراضي إلى نواة فعلية، تتحول النواة إلى الوضع المقابل. أشار جاكوبي إلى أن عقوبة الأداء "فعلياً صفر"، حيث يستغرق التبديل "حوالي مقياس النانوثانية"، ويتم استهلاك هذه التكلفة "إلى صفر" نظراً لتشغيل الصورة الافتراضية لعدة مللي ثانية. تعمل أحمال عمل z/OS التقليدية في قسم منفصل على نفس الشريحة، خارج KVM، مما يضمن مشاركة دفتر الأستاذ الأساسي للبنك ونماذج الاحتيال ومكدس المراقبة الحديث Arm-native لنفس السيليكون، ونفس نسيج الذاكرة، ونفس ضمانات الموثوقية.

تهدف IBM من خلال هذا التكامل العميق إلى توفير نفس مستويات جودة الخدمة التي اعتاد عليها العملاء.

مسرع Spyre للذكاء الاصطناعي

تستعرض IBM أيضاً الجيل القادم من مسرع الذكاء الاصطناعي Spyre في Hot Chips، حيث يوفر هذا الاقتران تكاملاً طبيعياً. تقدم البنية الحالية مستويين من الذكاء الاصطناعي: مسرع على المعالج، تم تقديمه مع رقاقة Telum في عام 2022، ويتعامل مع الاستدلال ذو زمن الاستجابة المنخفض جداً مثل تسجيل الاحتيال داخل معاملة الدفع، وبطاقة مسرع Spyre الموجودة في نظام الإدخال/الإخراج للنماذج الأثقل. يرفع Spyre الجديد السقف بشكل كبير، و"سيتضمن رقاقة ذات أداء أعلى بكثير قادرة على تشغيل نماذج لغوية كبيرة لسير عمل الوكلاء"، وفقاً لجاكوبي. سيتم شحن المسرع الجديد بذاكرة ذات نطاق ترددي عالٍ لتغذية هذه النماذج الكبيرة، مما يعزز قدرات المنصة في التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة.

السياق وتأثير السوق

المنطق الاستراتيجي وراء الرقاقة يتمحور حول البرمجيات. تتحمل معمارية s390x من IBM حصة هائلة من المعاملات الحيوية في العالم، لكن الكون الأوسع لبرمجيات المؤسسات — أدوات المراقبة، وكلاء الأمن، middleware السحابية الأصلية، وقبل كل شيء مكدس الذكاء الاصطناعي مثل PyTorch و ONNX Runtime وأحمال عمل الحاويات — تم بناؤه لمعمارية x86، وبشكل متزايد، لـ Arm. تشير تقديرات Arm إلى أن ما يقرب من نصف الحوسبة المشحونة إلى مقدمي الخدمات السحابية الرئيسيين في عام 2025 كانت تعتمد على Arm، مدفوعة بـ AWS Graviton و Google Axion و Microsoft's Arm silicon. تعتمد Arm على أكثر من 22 مليون مطور حول العالم. كان نقل كل تطبيق إلى s390x جهداً مضنياً، وتصف تينا تاركينيو الوضع بقولها: "بغض النظر عن مدى روعة فريق نظامنا البيئي، لن نتمكن أبداً من العمل معهم جميعاً ونقلهم جميعاً".

لم يطلب العملاء رقاقة مزدوجة المعمارية بحد ذاتها، بل كانوا يطلبون نتائج. "لم يقل عملاؤنا، 'هل يمكنكم من فضلكم إنشاء بيئة مزدوجة المعمارية؟' لكنهم كانوا يقولون، 'ساعدوني في الحصول على أحمال العمل المحيطة هذه، أو أنواع مختلفة من أحمال العمل، لتشغيلها بطريقة أسرع في الوصول إلى السوق'". الوعد بالتوافق طموح: يجب أن تعمل ثنائيات Arm Linux دون تعديل. أكد جاكوبي أن "قدرات Arm الجديدة مصممة لتكون متوافقة بنسبة 100% ثنائياً". يتوافق هذا التوقيت مع الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي في المؤسسات. أظهر أحدث مسح لـ McKinsey حول "حالة الذكاء الاصطناعي" أن 88% من المنظمات تستخدم الذكاء الاصطناعي في وظيفة عمل واحدة على الأقل، لكن ما يقرب من ثلثيها لم توسع نطاقه بعد عبر المؤسسة. تسعى IBM إلى معالجة ذلك، مما يسمح بتشغيل استدلال الذكاء الاصطناعي بجوار البيانات حيث تحدث المعاملات على أنظمة IBM Z. في سياق المنافسة السحابية، أشارت تاركينيو إلى أرقام توافر منصة mainframe: "نتحدث عن ثمانية تسعات من التوفر – أي 0.3 ثانية من وقت التوقف في السنة". هذا ما يميزها عن البدائل التي تقدمها شركات مثل AWS Graviton أو Google Axion أو Microsoft Arm silicon.

سيحتاج المشترون إلى الصبر، حيث ستظهر الرقاقة في خليفة z17، الذي تم شحنه في الربع الثاني من عام 2025، وتلتزم IBM بدورة منتج تستمر حوالي ثلاث سنوات، مما يشير إلى إطلاق حوالي عام 2028. أكدت تاركينيو أن البرنامج "يتجاوز مرحلة الرسم. نحن نعمل بكامل طاقتنا على النظام بأكمله". دفعت تاركينيو وجاكوبي بشدة ضد فكرة أن احتضان Arm يشير إلى تراجع بطيء للمعمارية التقليدية. صرحت تاركينيو: "هذا جمع كبير. إنه ليس بديلاً"، مشيرة إلى خريطة طريق تمتد "10 أو 15 عاماً لأنظمة الأجهزة".

رؤية Glitch4Techs

تتخذ IBM خطوة حاسمة للحفاظ على مركزية الحاسوب المركزي في مشهد الذكاء الاصطناعي الذي يسيطر عليه Arm، لكن الإعلان يحمل ثقلاً نظرياً أكبر من كونه انتصاراً عملياً حالياً. القرار الهندسي بإنشاء 11 نواة ثنائية اللغة، بدلاً من مجرد ربط أنوية Arm منفصلة، يبرهن على التزام تقني عميق، ويعد بدمج حقيقي بدلاً من حلول مؤقتة. كما أن أرقام الأداء المبلغ عنها – مثل معالجة 2 نانومتر، وتردد 5.7 غيغاهرتز، ومسرعات الذكاء الاصطناعي المدمجة – تشير إلى تصميم رائد. ومع ذلك، فإن القيمة النهائية للعميل لا تزال رهينة التطبيق المستقبلي.

على الرغم من إعلان IBM أن المشروع "يتجاوز مرحلة الرسم"، فإن إطلاق النظام الفعلي "حوالي عام 2028"، إلى جانب الإقرار بأن "الهندسة الأصعب — تشغيل مجموعة تعليمات أجنبية بأداء إنتاجي، مع اكتشاف الأخطاء واستعادة النظام بمستوى الحاسوب المركزي، تحت أحمال عمل حقيقية للعملاء — لا يزال يتعين إثباتها خلال العامين المقبلين"، يعني أن هذا الإنجاز لا يزال وعداً. العملاء الذين يحتاجون إلى هذه القدرات اليوم سيجدون أنفسهم ينتظرون تقنية لم تُختبر بالكامل بعد في بيئات الإنتاج الفعلية، مما يطرح تحدياً كبيراً في الجدولة والتبني الفوري. إنه رهان استراتيجي، لكن التنفيذ الميداني لا يزال قيد الانتظار.