وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA تعزز ثورة الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 19th, March 2024 GMT
وفي أقل من عامين، أصبحت شرائح H100 من NVIDIA، والتي تستخدمها كل شركات الذكاء الاصطناعي في العالم تقريبًا لتدريب نماذج لغوية كبيرة تعمل على تشغيل خدمات مثل ChatGPT، واحدة من أكثر الشركات قيمة في العالم. أعلنت NVIDIA يوم الاثنين عن منصة من الجيل التالي تسمى Blackwell، والتي تتراوح شرائحها بين سبعة إلى 30 مرة أسرع من H100 وتستخدم طاقة أقل بـ 25 مرة.
قال جنسن هوانج، الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، في حدث GTC السنوي للشركة في سان خوسيه والذي حضره آلاف المطورين، والذي شبهه البعض بحفل تايلور سويفت: "إن وحدات معالجة الرسوميات من Blackwell هي المحرك لتشغيل هذه الثورة الصناعية الجديدة". "الذكاء الاصطناعي التوليدي هو التكنولوجيا المميزة لعصرنا.
أضاف هوانج في بيان صحفي: "من خلال العمل مع الشركات الأكثر ديناميكية في العالم، سنحقق وعد الذكاء الاصطناعي لكل صناعة".
تمت تسمية شرائح Blackwell من NVIDIA على اسم David Harold Blackwell، عالم الرياضيات المتخصص في نظرية الألعاب والإحصائيات.
تدعي NVIDIA أن Blackwell هي أقوى شريحة في العالم. إنه يقدم ترقية كبيرة للأداء لشركات الذكاء الاصطناعي بسرعات تصل إلى 20 بيتافلوب مقارنة بـ 4 بيتافلوب فقط التي قدمها H100.
لقد أصبح الكثير من هذه السرعة ممكنًا بفضل 208 مليار ترانزستور في شرائح بلاكويل مقارنة بـ 80 مليارًا في شرائح H100. ولتحقيق ذلك، قامت NVIDIA بتوصيل قالبي شرائح كبيرين يمكنهم التحدث مع بعضهما البعض بسرعة تصل إلى 10 تيرابايت في الثانية.
في إشارة إلى مدى اعتماد ثورة الذكاء الاصطناعي الحديثة لدينا على رقائق NVIDIA، يتضمن البيان الصحفي للشركة شهادات من ثمانية رؤساء تنفيذيين يقودون بشكل جماعي شركات تبلغ قيمتها تريليونات الدولارات.
ومن بينهم الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI سام ألتمان، والرئيس التنفيذي لشركة Microsoft ساتيا ناديلا، والرئيس التنفيذي لشركة Alphabet Sundar Pichai، والرئيس التنفيذي لشركة Meta Mark Zuckerberg، والرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind Demis Hassabis، ورئيس مجلس إدارة Oracle Larry Ellison، والرئيس التنفيذي لشركة Dell Michael Dell، والرئيس التنفيذي لشركة Amazon Andy Jassy، والرئيس التنفيذي لشركة Tesla Elon Musk.
يقول Musk في البيان: "لا يوجد حاليًا شيء أفضل من أجهزة NVIDIA للذكاء الاصطناعي".
يقول ألتمان: "توفر Blackwell قفزات هائلة في الأداء، وسوف تعمل على تسريع قدرتنا على تقديم نماذج رائدة. نحن متحمسون لمواصلة العمل مع NVIDIA لتعزيز حوسبة الذكاء الاصطناعي".
ولم تكشف NVIDIA عن تكلفة رقائق Blackwell. تتراوح أسعار رقائق H100 الخاصة بها حاليًا بين 25000 و40000 دولار لكل شريحة، وفقًا لـ CNBC، ويمكن أن تكلف الأنظمة بأكملها التي تعمل بهذه الرقائق ما يصل إلى 200000 دولار.
على الرغم من تكلفتها، فإن شرائح NVIDIA مطلوبة بشكل كبير. في العام الماضي، وصلت أوقات انتظار التسليم إلى 11 شهرًا.
ويُنظر إلى إمكانية الوصول إلى شرائح الذكاء الاصطناعي من NVIDIA بشكل متزايد على أنها رمز لمكانة شركات التكنولوجيا التي تتطلع إلى جذب مواهب الذكاء الاصطناعي.
وفي وقت سابق من هذا العام، أشاد زوكربيرج بجهود الشركة لبناء "كمية هائلة من البنية التحتية" لدعم جهود الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا.
كتب زوكربيرج: "في نهاية هذا العام، سيكون لدينا ما يقرب من 350 ألف بطاقة Nvidia H100 - وإجمالي ما يعادل 600 ألف H100s H100 من الحوسبة إذا قمت بتضمين وحدات معالجة الرسومات الأخرى.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: والرئیس التنفیذی لشرکة الذکاء الاصطناعی فی العالم من NVIDIA
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026