إنفيديا تكشف عن منتجات ذكاء اصطناعي من الجيل التالي لتعزيز الثورة

Nvidia، القوة العظمى في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، عرضت مؤخراً مجموعة من المنتجات المتطورة التي تهدف إلى دفع ثورة الذكاء الاصطناعي إلى آفاق جديدة. من شريحة فائقة التركيز على الذكاء الاصطناعي إلى أدوات مطورين أكثر سهولة للمستخدم، تعزز عروض Nvidia الأخيرة موقعها كقوة دافعة وراء تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

إنفيديا تقدم منتجات الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم في مؤتمر SIGGRAPH 2023

كان الضوء مسلطاً بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في عرض إنفيديا هذا العام خلال مؤتمر SIGGRAPH 2023، وهو حدث سنوي مخصص لتقنيات وبحث رسومات الحاسوب. شدد جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، على أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمثل لحظة محورية تشبه ثورة الإنترنت في السنوات الماضية. وتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي القوة الدافعة وراء معظم تفاعلات الإنسان مع الحاسوب في المستقبل القريب.

توقع هوانغ أن "كل تطبيق واحد، كل قاعدة بيانات واحدة، أي شيء تتفاعل معه داخل جهاز كمبيوتر، على الأرجح ستتعامل معه أولاً مع نموذج لغوي كبير." من خلال دمج البرمجيات والأجهزة المتخصصة بسلاسة، تهدف Nvidia إلى سد الفجوة وإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي. كانت نجمة الحدث البارزة هي شريحة Grace Hopper Superchip GH200، وهي GPU مبتكرة تتميز بذاكرة عالية النطاق 3e (HBM3e).

تتفوق ذاكرة HBM3e، ذات النطاق الترددي المذهل الذي يصل إلى 2 تيرابايت/ثانية، على الجيل السابق HBM2e بثلاثة أضعاف تقريباً. وتعرّف إنفيديا شريحة غريس هوبر (Grace Hopper) بأنها "معالج مركزي (CPU) مُسرَّع صُمم من الصميم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الضخمة والحوسبة عالية الأداء (HPC)". تجمع هذه الشريحة القوية بين بنية معالجات غريس عالية الأداء (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات عالية الأداء (GPUs) من إنفيديا، مستوحاة من عالمة الحاسوب الأمريكية المرموقة غريس هوبر.

من المتوقع أن توفر شريحة GH200 أداءً في التدريب يفوق أداء وحدة معالجة الرسومات الرائدة A100 من إنفيديا بمقدار ستة أضعاف للنماذج الأكبر حجماً من الذكاء الاصطناعي، ومن المقرر طرحها في السوق خلال الربع الثاني من عام 2024. وقد أشاد هوانغ بشريحة GH200 بوصفها "محركاً جديداً للتدريب والاستدلال"، مما يشير إلى أن النماذج الرائدة في المستقبل ستتبع هذا النمط. وقد أشار بمرح إلى أن هذه الشريحة الفائقة قد تكون قادرة حتى على تشغيل لعبة "Crysis" الشهيرة بصعوبتها العالية في استهلاك الموارد. ولم تتوقف التطورات عند العتاد فحسب، بل كشفت إنفيديا أيضاً عن أحدث وحدات معالجة الرسومات لمحطات العمل RTX المبنية على بنية Ada Lovelace.

تخطط المنصة لتمكين التفاعلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمستقبل

توفر وحدات معالجة الرسومات RTX 5000 وRTX 4500 وRTX 4000 أداءً يفوق أداء اللوحات من الجيل السابق بنسبة تصل إلى 5 مرات، مما يلبي احتياجات تطوير الذكاء الاصطناعي، والتصميم ثلاثي الأبعاد، وتحرير الفيديو، وسير العمل المهني الأخرى المطلوبة. وبينما تظل وحدة معالجة الرسومات الرائدة RTX 6000 Ada الخيار المفضل لأقصى أداء، تهدف التشكيلة الموسعة إلى استيعاب مجموعة أوسع من المستخدمين. من المتوقع أن تكون هذه الوحدات متاحة من كبار مصنعي المعدات الأصلية (OEMs) بدءاً من الربع الثالث من عام 2022، رغم أنها تأتي بأسعار مرتفعة، حيث تبدأ من 1,250 دولاراً لـ RTX 4000 وتصل إلى حوالي 4,000 دولار لـ RTX 5000.

للمحترفين والشركات التي تدخل في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، قدمت إنفيديا وحدة معالجة الرسومات بمقياس مراكز البيانات Nvidia L40. وتعد وحدة L40، التي تضم ما يصل إلى 18,176 نواة CUDA و48 جيجابايت من ذاكرة vRAM، بزيادة مذهلة بنسبة 9.2 مرة في أداء تدريب الذكاء الاصطناعي مقارنة بـ A100. وكشفت إنفيديا أن مصنعي الخوادم العالميين يخططون لدمج وحدة L40 في أنظمتهم، مما يمكّن الشركات من تدريب نماذج ضخمة من الذكاء الاصطناعي بكفاءة وبتكلفة فعالة. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت إنفيديا التزامها بتحسين تطبيقات الفيديو من خلال الكشف عن مجموعة من أدوات تطوير البرامج المعجلة بوحدات معالجة الرسومات وخدمة سحابية أصلية تسمى Maxine.

تدفعها الذكاء الاصطناعي، تقدم Maxine ميزات مثل إلغاء الضوضاء، والتكبير فائق الدقة، ومحاكاة التواصل البصري لمكالمات الفيديو، مما يعزز طبيعية المحادثات عن بُعد. شاركت إنفيديا أن Maxine قد تم دمجها بالفعل من قبل شركاء سرد القصص المرئية في سير العمل مثل مؤتمرات الفيديو والتحرير. وأخيراً، أعلنت إنفيديا عن الإصدار القادم لـ AI Workbench، وهي منصة موحدة تبسط تطوير واختبار ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

من خلال توفير واجهة مركزية لإدارة البيانات والنماذج والموارد، يتيح AI Workbench التعاون القابل للتوسع بسلاسة من محطات العمل المحلية إلى البنية التحتية للسحابة. مع هذا الطيف الشامل من العروض التي تشمل الأجهزة والبرمجيات والخدمات، تهدف Nvidia إلى تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسات من خلال توفير مجموعة تكنولوجية شاملة قادرة على معالجة تعقيدات تطوير وتنفيذ الذكاء الاصطناعي.