شركة Google تطلق ML Drift لتسريع استنتاج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة عبر وحدات معالجة رسوميات متنوعة
28 أكتوبر 2026 · قراءة 2 دقيقة
أطلقت شركة Google محرك ML Drift، وهو محرك حوسبة لوحدات معالجة الرسوميات مفتوح المصدر وعابر للمنصات، صُمم لعمليات استنتاج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على الأجهزة.
يعمل المحرك بموجب ترخيص Apache 2.0، ويهدف إلى تبسيط الوصول إلى أجهزة معالجة الرسوميات المتنوعة التي يواجهها المطورون عند إنشاء تطبيقات للأجهزة الطرفية. ويقوم ML Drift بتجريد تعقيدات أجهزة معالجة الرسوميات المختلفة وواجهات برمجة التطبيقات منخفضة المستوى، حيث يدعم OpenGL ES وOpenCL وMetal وWebGPU.
يمثل ML Drift محرك تسريع معالجة الرسوميات الأساسي الذي يشغل LiteRT. ومن خلال جعله مفتوح المصدر، تتيح Google للمطورين بناء بيئات تشغيل مخصصة للرسوميات والاستنتاج لتطبيقات تتراوح بين الرؤية الحاسوبية التقليدية ومعالجة الصوت والعمق وصولاً إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يتضمن المحرك تحسينات تقنية مقارنة بمفوض GPU القديم في TensorFlow Lite، بما في ذلك المظللات الموحدة من خلال افتراضية الموتر، والعمليات المخصصة القابلة للتوسيع، ودعم الموترات خماسية الأبعاد. كما يدمج تحسينات خاصة بالأجهزة لوحدات معالجة الرسوميات من Arm وIntel وQualcomm Technologies لزيادة الاستفادة من الأجهزة.
يمتد دعم الاستنتاج على أجهزة سطح المكتب في نظامي Windows وLinux من خلال Dawn، وهو تنفيذ WebGPU الخاص بـ Chromium، مع الاحتفاظ بدعم Metal الأصلي على macOS. ويوفر Dawn نموذج واجهة برمجة تطبيقات موحد يستفيد من طبقة تجريد الأجهزة في WebGPU، مما يلغي الحاجة إلى التعامل المباشر مع واجهات برمجة تطبيقات الرسوميات الخاصة بالمنصات مثل DirectX وVulkan.
أفادت Google، بناءً على اختبارات أجرتها باستخدام نماذج Gemma على أجهزة محطات عمل مخصصة للمطورين، أن ML Drift سجل انخفاضاً في استهلاك الذاكرة بنسبة 12% مقارنة بأطر عمل أخرى، بما في ذلك llama.cpp وMLX LM. وأكدت الشركة أن المحرك يعمل بالفعل على ملايين الأجهزة عبر تطبيقات مثل Chrome وYouTube Shorts وPhotos وMeet.
في تطبيق YouTube Shorts، حقق ML Drift تقليلاً في متوسط زمن وصول الإطارات بنسبة تصل إلى 40% للتأثيرات القائمة على التجزئة في نظامي Android وiOS. وفي Google Photos، سرّع أنابيب التصوير الحاسوبي والتجزئة بما يصل إلى ثانيتين. كما استفاد تطبيقا Adobe Lightroom وPhotoshop من تحسينات في الأداء تصل إلى 30% لميزات تحرير الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل تحديد الموضوع وتحديد السماء والصورة الشخصية التكيفية. وشهد تطبيق Snapchat انخفاضاً بنسبة 30% في زمن وصول النماذج لتأثيرات الوجه وتوليد الأنماط المدعومة بتعلم الآلة على Android.
ستتوقف Google عن تحديث مفوض GPU القديم في TensorFlow Lite، وتوصي المطورين بالانتقال إلى مسرع LiteRT ML Drift GPU لضمان التوافق مع النماذج الحالية. ويمكن لمطوري التطبيقات استخدام مسرع LiteRT ML Drift، بينما يمكن لمهندسي أنظمة ومعالجات الرسوميات الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات C++ منخفضة المستوى لبناء رسوم حوسبة GpuModel مخصصة وكتابة مظللات مخصصة.