في تقرير حديث صادر عن اتحاد MLCommons ، وهي منظمة مستقلة dent في تقييم شرائح الذكاء الاصطناعي، تم الكشف عن أداء مختلف أجهزة الذكاء الاصطناعي. وتُظهر النتائج أن شرائح Nvidia المتقدمة برزت كأفضل الأجهزة أداءً، تليها مباشرةً أجهزة Intel.
هيمنة إنفيديا على أداء أجهزة الذكاء الاصطناعي
في ظل التطور المستمر لمجال الذكاء الاصطناعي، يُعدّ أداء الأجهزة عاملاً حاسماً لتحقيق النجاح. شركة Nvidia، الرائدة في صناعة الذكاء الاصطناعي، براعتها في أحدث جولة من الاختبارات التي أجرتها MLCommons. وقدّمت اثنتان من أحدث رقاقات Nvidia، وهما GH200 Grace Hopper Superchip ونظام HGX 100، نتائج مذهلة في العديد من اختبارات الأداء المعيارية ضمن تقييم MLPerf.
أظهرت شريحة GH200 Grace Hopper Superchip من إنفيديا، التي تجمع بين وحدة معالجة رسومية Hopper ووحدة معالجة مركزية Grace في شريحة واحدة، قدراتٍ استثنائية. فقد تفوقت من حيث الذاكرة وعرض النطاق الترددي وتحسين أداء المهام بين وحدة المعالجة الرسومية ووحدة المعالجة المركزية القائمة على معمارية Arm. وقد أسفر هذا النهج المبتكر عن تحسين متوسط الأداء بنسبة 17% تقريبًا مقارنةً بنظام HGX 100.
شمل التقييم الشامل مهامًا متنوعة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك رؤية الحاسوب، والتعرف على الكلام، والتصوير الطبي، بالإضافة إلى مهام أكثر تعقيدًا مثل استدلال نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وأنظمة التوصية. وقد تفوقت أجهزة Nvidia باستمرار على منافسيها، مما يؤكد مكانتها الرائدة في صناعة الذكاء الاصطناعي.
جهاز هافانا غاودي 2 من إنتل يترك بصمته
من خلال شركتها التابعة Habana Labs، شركة إنتل مكانة معالجات Habana Gaudi2 كخيار قوي في قطاع أجهزة الذكاء الاصطناعي. ورغم tron ، أثبت نظام Gaudi2 جدارته بحصوله على المركز الثاني بفارق ضئيل للغاية. وأشارت النتائج إلى أن نظام Gaudi2 لم يتخلف عن منتج Nvidia إلا بنسبة 10% فقط.
تكمن ميزة إنتل في تقنية التصنيع التي تستخدمها بدقة 7 نانومتر، والتي، على الرغم من كونها أكبر قليلاً من معالج الرسوميات Hopper من إنفيديا بتقنية 5 نانومتر، إلا أنها تعد بتحسينات مستقبلية. ومن المتوقع أن يُسهم إدخال تقنية التكميم الدقيق FP8 في مضاعفة أداء مهام الاستدلال في الذكاء الاصطناعي لدى إنتل. علاوة على ذلك، تشير الشائعات إلى أن إنتل تعمل على شريحة Gaudi3 بتقنية 5 نانومتر، مما يزيد من الترقب في مجال أجهزة الذكاء الاصطناعي.
أكدت إنتل أيضاً على السعر التنافسي لشريحة Habana Gaudi2، مما يجعلها بديلاً فعالاً من حيث التكلفة لحلول إنفيديا. مع ذلك، لم يتم الكشف عن تفاصيل التسعير المحددة بعد.
عامل الكفاءة في استهلاك الطاقة
يُعدّ ترشيد استهلاك الطاقة عاملاً بالغ الأهمية في السعي نحو التميز في مجال أجهزة الذكاء الاصطناعي. وقد أظهرت شركة كوالكوم، وهي شركة رائدة أخرى في هذا المجال، أداءً متميزاً مع شريحة كوالكوم كلاود AI100. ما يُميّز كوالكوم هو استخدامها الأمثل للطاقة، متفوقةً بذلك على منافسيها في هذا الجانب. وتؤكد هذه النتائج التزام الشركة بالاستدامة في مجال أجهزة الذكاء الاصطناعي.
يُعد أداء كوالكوم المثير للإعجاب جديرًا بالملاحظة بشكل خاص نظرًا لانخفاض استهلاكها للطاقة مقارنة بالمنافسين الآخرين، مما يجعلها خيارًاtracللمؤسسات التي تركز على تقليل استخدام الطاقة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
التطورات القادمة في أجهزة الذكاء الاصطناعي
تلتزم كل من إنفيديا وإنتل بمواصلة تطوير منتجاتهما من أجهزة الذكاء الاصطناعي. وتخطط إنفيديا لإصدار تحديث برمجي يعد بمضاعفة أداء استدلال الذكاء الاصطناعي لشريحة GH200 Grace Hopper Superchip، مما يعزز مكانتها الريادية.
لا تكتفي إنتل بما حققته من نجاحات؛ فمن المتوقع أن يُحسّن تحديثها القادم لتقنية التكميم الدقيق FP8 لشريحة Habana Gaudi2 قدراتها في مجال استنتاج الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ. إضافةً إلى ذلك، تُثير شريحة Gaudi3 بتقنية 5 نانومتر، التي يُشاع عنها الكثير، ترقبًا واسعًا، إذ يُمكن أن تُقدّم المزيد من الابتكارات للسوق.
اللاعبون الرئيسيون الآخرون في هذا المجال
بينما استحوذت شركتا إنفيديا وإنتل على الأضواء، استعرضت شركات أخرى بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي قدراتها. وقدّمت جوجل لمحةً عن أحدث وحدات معالجة الموترات (TPUs) لديها، لكنها لم تصل إلى مستويات أداء إنفيديا. ومع ذلك، لا تزال جوجل قوةً مؤثرةً في مجال البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي.
تُقدّم النتائج الحديثة لاختبارات MLCommons المعيارية رؤى قيّمة حول الوضع الراهن لأداء أجهزة الذكاء الاصطناعي. ويؤكد هيمنة Nvidia، تليها عروض Intel المنافسة، التزام الصناعة بتطوير قدرات أجهزة الذكاء الاصطناعي. ومع مراعاة كفاءة استهلاك الطاقة والابتكارات القادمة، يستمر مشهد أجهزة الذكاء الاصطناعي في التطور، واعدًا بأداء وكفاءة أعلى قريبًا.
