Nvidia: ما الشيء الجيد في شريحة الذكاء الاصطناعي الفائقة الجديدة لشركة التكنولوجيا؟ | قطاع التكنولوجيا

قامت شركة تصنيع الرقائق Nvidia بتوسيع ريادتها في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال الكشف عن “رقاقة فائقة” جديدة، وخدمة الحوسبة الكمومية، ومجموعة جديدة من الأدوات للمساعدة في تطوير حلم الخيال العلمي النهائي: الروبوتات البشرية ذات الأغراض العامة. هنا نلقي نظرة على ما تفعله الشركة وما قد يعنيه ذلك.

ماذا تفعل نفيديا؟

كان الإعلان الرئيسي لمؤتمر التطوير السنوي للشركة يوم الاثنين هو سلسلة “بلاكويل” من رقائق الذكاء الاصطناعي، المستخدمة لتشغيل مراكز البيانات الباهظة الثمن بشكل خيالي والتي تدرب نماذج الذكاء الاصطناعي الحدودية مثل أحدث أجيال GPT وClaude وGemini.

الأول، Blackwell B200، هو ترقية واضحة إلى حد ما لشريحة H100 AI الموجودة مسبقًا في الشركة. وقالت إنفيديا إن تدريب نموذج ذكاء اصطناعي ضخم، بحجم GPT-4، سيتطلب حاليًا حوالي 8000 شريحة H100، و15 ميجاوات من الطاقة، وهو ما يكفي لتشغيل حوالي 30 ألف منزل بريطاني نموذجي.

ومع الرقائق الجديدة للشركة، سيتطلب نفس التدريب 2000 وحدة B200 فقط، و4 ميجاوات من الطاقة. وقد يؤدي ذلك إلى انخفاض استخدام الكهرباء في صناعة الذكاء الاصطناعي، أو قد يؤدي إلى استخدام نفس الكهرباء لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الأكبر حجمًا في المستقبل القريب.

ما الذي يجعل الشريحة “فائقة”؟

وإلى جانب B200، أعلنت الشركة عن الجزء الثاني من خط Blackwell – “الرقاقة الفائقة” GB200. إنها تضغط شريحتين B200 على لوحة واحدة جنبًا إلى جنب مع وحدة المعالجة المركزية Grace CPU الخاصة بالشركة، لبناء نظام يوفر، كما تقول Nvidia، “30 ضعفًا من الأداء” لمزارع الخوادم التي تقوم بتشغيل روبوتات الدردشة، مثل Claude أو ChatGPT، بدلًا من تدريبها. وقالت الشركة إن هذا النظام يعد أيضًا بتقليل استهلاك الطاقة بما يصل إلى 25 مرة.

يؤدي وضع كل شيء على نفس اللوحة إلى تحسين الكفاءة من خلال تقليل مقدار الوقت الذي تقضيه الرقائق في التواصل مع بعضها البعض، مما يسمح لها بتخصيص المزيد من وقت المعالجة لمعالجة الأرقام التي تجعل روبوتات الدردشة تغني – أو تتحدث، على الأقل.

ماذا لو كنت أريد أكبر؟

وستكون شركة Nvidia، التي تبلغ قيمتها السوقية أكثر من 2 تريليون دولار (1.6 تريليون جنيه إسترليني)، سعيدة جدًا بتقديمها. لنأخذ على سبيل المثال GB200 NVL72 للشركة: حامل خادم واحد يحتوي على 72 شريحة B200، متصلة بواسطة ما يقرب من ميلين من الكابلات. هذا لا يكفي؟ لماذا لا تنظر إلى DGX Superpod، الذي يجمع ثمانية من هذه الرفوف في مركز بيانات واحد يعمل بالذكاء الاصطناعي بحجم حاوية الشحن في صندوق. لم يتم الكشف عن السعر في هذا الحدث، ولكن من الآمن أن نقول أنه إذا كان عليك أن تسأل، فلن تتمكن من تحمله. حتى الجيل الأخير من الرقائق وصل سعر القطعة منه إلى 100 ألف دولار أو نحو ذلك.

ماذا عن الروبوتات الخاصة بي؟

مشروع GR00T – يبدو أنه سمي على اسم الكائن الفضائي الشجري من Marvel، وإن لم يكن مرتبطًا به بشكل صريح – هو نموذج أساسي جديد من Nvidia تم تطويره للتحكم في الروبوتات البشرية. النموذج الأساسي، مثل GPT-4 للنص أو StableDiffusion لتوليد الصور، هو نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي الذي يمكن بناء حالات استخدام محددة عليه. إنها الجزء الأكثر تكلفة في القطاع بأكمله من حيث الإنشاء، ولكنها المحركات لكل الابتكارات الإضافية، حيث يمكن “ضبطها بدقة” لحالات استخدام محددة في المستقبل.

سيساعد النموذج الأساسي لشركة Nvidia للروبوتات على “فهم اللغة الطبيعية ومحاكاة الحركات من خلال مراقبة تصرفات الإنسان – التعلم السريع للتنسيق والبراعة والمهارات الأخرى من أجل التنقل والتكيف والتفاعل مع العالم الحقيقي”.

يقترن GR00T بقطعة أخرى من تقنية Nvidia (ومرجع Marvel آخر) في Jetson Thor، وهو نظام على شريحة مصمم خصيصًا ليكون عقل الروبوت. الهدف النهائي هو إنشاء آلة مستقلة يمكن توجيهها باستخدام الكلام البشري العادي لتنفيذ المهام العامة، بما في ذلك المهام التي لم يتم تدريبها عليها بشكل خاص.

الكم؟

أحد القطاعات القليلة الصاخبة التي لا تملك Nvidia أصابعها فيها هي الحوسبة السحابية الكمومية. لقد تم بالفعل دمج هذه التكنولوجيا، التي لا تزال في طليعة الأبحاث، في العروض المقدمة من Microsoft وAmazon، والآن تدخل Nvidia في اللعبة.

لكن سحابة Nvidia لن تكون متصلة فعليًا بجهاز كمبيوتر كمي. وبدلاً من ذلك، فإن العرض عبارة عن خدمة تستخدم رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لمحاكاة جهاز كمبيوتر كمي، مما يسمح للباحثين بشكل مثالي باختبار أفكارهم دون تحمل تكلفة الوصول إلى الشيء الحقيقي (النادر والمكلف). ولكن في المستقبل، ستوفر Nvidia الوصول إلى أجهزة الكمبيوتر الكمومية التابعة لجهات خارجية من خلال المنصة.