• رقائق الذكاء الاصطناعي (AI) هي معالجات دقيقة مصممة خصيصًا لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
  • تنتج Nvidia رقاقة تسمى المسرع H100، قادرة على معالجة هذه البيانات ومطلوبة بشدة حاليًا.

صناعة الذكاء الاصطناعي تتقدم بوتيرة سريعة، مع اختراقات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي التي تتصدر العناوين يوميًا تقريبًا. مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، أصبحت رقائق الذكاء الاصطناعي ضرورية لإنشاء حلول ذكاء اصطناعي على نطاق واسع. على سبيل المثال، تنفيذ تطبيق ذكاء اصطناعي حديث مثل التعرف على الوجه أو تحليل البيانات على نطاق واسع باستخدام معالج تقليدي — أو حتى رقاقة ذكاء اصطناعي من بضع سنوات مضت — سيكون أكثر تكلفة بشكل كبير. رقائق الذكاء الاصطناعي الحديثة تتفوق على سابقاتها في 4 جوانب حاسمة: إنها أسرع، وأكثر أداءً، وأكثر مرونة، وأكثر كفاءة.

ما هي تقنية الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي (AI) يحول عالمنا، وجزء مهم من هذه الثورة هو الحاجة إلى كميات هائلة من قوة الحوسبة. خوارزميات التعلم الآلي تصبح أكثر تعقيدًا كل يوم، وتتطلب المزيد من قوة الحوسبة للتدريب والاستدلال.

في البداية، كانت أعباء عمل الذكاء الاصطناعي تُنفذ على وحدات المعالجة المركزية (CPU) التقليدية، مستفيدة من قوة المعالجات متعددة النوى والحوسبة المتوازية. منذ عدة سنوات، أدركت صناعة الذكاء الاصطناعي أن وحدات معالجة الرسوميات (GPU) كانت فعالة جدًا في تنفيذ أنواع معينة من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لم تعد وحدات GPU القياسية كافية لمن هم في طليعة تطوير الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى إنشاء أجهزة متخصصة بشكل متزايد.

ومع ذلك، لم تعد وحدات GPU القياسية كافية لمن هم في طليعة تطوير الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى إنشاء أجهزة متخصصة بشكل متزايد.

اقرأ أيضًا:Nvidia تصبح الشركة الأكثر قيمة في العالم

اقرأ أيضًا:Rebellions وSapeon تندمجان لتحدي عملاق الرقائق NVIDIA

أبرز مصنعي رقائق الذكاء الاصطناعي - NVIDIA

NVIDIAهي حاليًا المورد الرئيسي لرقائق الذكاء الاصطناعي. كانت معروفة سابقًا بوحدات GPU الخاصة بها، وقد طورت NVIDIA في السنوات الأخيرة رقائق ذكاء اصطناعي مخصصة، مثل وحدات GPU Tensor Core وNVIDIA A100، التي تُعتبر أقوى رقاقة ذكاء اصطناعي في العالم وقت كتابة هذا المقال.

يتمتع A100 بنوى Tensor مُحسَّنة للحساب المصفوفي للتعلم العميق وذاكرة عالية السعة وعرض النطاق الترددي. تتيح تقنية Multi-Instance GPU (MIG) تشغيل شبكات أو مهام متعددة في وقت واحد على GPU واحد، مما يحسن الكفاءة والاستخدام. بالإضافة إلى ذلك، فإن رقائق الذكاء الاصطناعي من NVIDIA متوافقة مع مجموعة واسعة من أطر الذكاء الاصطناعي وتدعم CUDA، وهي منصة حوسبة متوازية ونموذج API، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لمختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

ما هو الدور الذي تلعبه Nvidia في صناعة الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT-4 من OpenAI، الذي صدر العام الماضي لتوليد النصوص، على قواعد بيانات ضخمة وقوة حوسبة كبيرة. يُقدر أن ChatGPT-4 يحتوي على 1.7 تريليون معامل، أي عشرة أضعاف سابقه من عام 2020، مما يبرز التعقيد المتزايد. تصنع Nvidia رقاقة تسمى المسرع H100، قادرة على معالجة هذه البيانات ومطلوبة بشدة. هذا الشهر، أعلنت أنها تصنع رقاقة أكثر تقدمًا. تنتج Nvidia رقاقة تسمى المسرع H100، قادرة على معالجة هذه البيانات ومطلوبة بشدة حاليًا.