الذكاء الاصطناعي: تقنية مبتكرة تحدثها شركة علم الحوسبة

أعلنت شركة “علم الحوسبة” عن ابتكار رائع من خلال إصدارها لرقاقة الذكاء الاصطناعي الأسطورية، المعروفة بـ Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3). تتميز هذه الرقاقة الحديثة بتقديم أداء يتجاوز ضعف أداء سابقتها، وفقًا لتأكيدات شركة “علم الحوسبة”. تم تصميم الـ WSE-3 خصيصًا لخدمة المؤسسات التي تسعى لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي كبيرة، مما يجعلها عنصرًا قويًا ضمن جهاز الحاسوب العملاق CS-3 لشركة “علم الحوسبة”.

بالإضافة إلى رقاقة الـ WSE-3، قد كشفت شركة “علم الحوسبة” عن تعاونها مع مجموعة “G42” القائمة في أبو ظبي لبناء المجموعة الثالثة من أجهزة الحاسوب العملاقة للذكاء الاصطناعي، المعروفة باسم “Condor Galaxy 3”. من المتوقع أن تمتلك هذه المجموعة قوة معالجة ذكاء اصطناعي تبلغ 8 Exaflops و 58 مليون نواة محسَّنة للذكاء الاصطناعي. تقول “علم الحوسبة” إن هذا المستوى من البنية التحتية يجعل “Condor Galaxy 3” ضمن أكثر الأنظمة المتقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي، مُحسَّنة للمحاكاة العلمية الواسعة وتدريب النماذج الضخمة للاستخدام في التطبيقات الخاصة بالتعرف على الصور والكلام.

تشهد طرازات النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي زيادة ملحوظة في مجتمع الذكاء الاصطناعي، بينما تدرك المزيد من البائعين أهمية تحسين أحجام النماذج. يؤكد مؤسس بحث “Tirias Research”، جيم ماكغريغور، هذه الاتجاهات، مشيرًا إلى أنه في حين اكتسبت النماذج اللغوية الصغيرة شعبية، فإن التقدم نحو إنتاج محتوى الفيديو يستلزم سعة حسابية أكبر، مما يؤدي إلى إنتاج نماذج أكبر.

على الرغم من قدرة “علم الحوسبة” على معالجة كميات هائلة من البيانات في فترات زمنية قصيرة للغاية، يُعتبر الشركة لا تزال صغيرة مقارنة بالمورِّد الرئيسي لأجهزة وبرمجيات الذكاء الاصطناعي، “Nvidia”. ومع ذلك، يقترح ماكغريغور أن “علم الحوسبة” حققت نجاحًا عن طريق التركيز على التدريب والتوسع في مجالات أخرى خارج مجال تخصَّصها، مثل التكهن. يُظهر هذا التوسع بوضوح من خلال تعاون “علم الحوسبة” مع نظام “Qualcomm Technologies” الـ AI 100 Ultra لتسريع التخمين.

طريقة “علم الحوسبة” في معالجة النماذج اللغوية الكبيرة تُميِّزها عن المنافسين مثل “Nvidia”. بينما يعتمد البائعون الآخرون على تكبير آلاف الوحدات المعالجة الرسومية، يستطيع “علم الحوسبة” معالجة النماذج اللغوية الكبيرة في نظام واحد. ومع ذلك، للاستفادة الكاملة من هذا العرض التنافسي، يجب على المستخدمين تشغيل النظام بانتظام لتحقيق عائد استثمار إيجابي.

الأسئلة الشائعة:

س: ما هو اسم أحدث رقاقة ذكاء اصطناعي لشركة علم الحوسبة؟: ج: أحدث رقاقة ذكاء اصطناعي لدى شركة علم الحوسبة تُدعى Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3).
س: كيف يقارن أداء الـ WSE-3 بأداء سابقتها؟: ج: تقدم الـ WSE-3 ضعف أداء سابقتها، الـ WSE-2.
س: ما هو هدف الحاسوب العملاق CS-3 لشركة علم الحوسبة؟: ج: الحاسوب العملاق CS-3 مصمم لتمكين تدريب النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي بكفاءة.
س: ما هي المجموعة الثالثة من أجهزة الحاسوب العملاقة التي تُنشأ من قِبل علم الحوسبة؟: ج: المجموعة الثالثة التي يتم بناؤها بواسطة علم الحوسبة تُدعى Condor Galaxy 3.
س: ما هي قوة المعالجة وعدد النوى في Condor Galaxy 3؟: ج: من المتوقع أن تمتلك Condor Galaxy 3 قوة معالجة ذكاء اصطناعي تبلغ 8 Exaflops مع 58 مليون نواة محسنة للذكاء الاصطناعي.
س: كيف تختلف طريقة “علم الحوسبة” في معالجة النماذج اللغوية الكبيرة عن منافسيها؟: ج: يستطيع “علم الحوسبة” معالجة النماذج اللغوية الكبيرة في نظام واحد، بينما يعتمد المنافسون على تكبير آلاف الوحدات المعالجة الرسومية.

التعريفات:

الذكاء الاصطناعي (AI): تقمص عمليات الذكاء البشري من خلال الآلات، ويُنفَّذ عمومًا عبر أنظمة الحاسوب، لأداء مهام مثل التعرف على الكلام واتخاذ القرارات وحل المشكلات.
رقاقة الذكاء الاصطناعي: رقاقة دقيقة متخصصة مصممة لأداء عمليات ذات صلة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية.
واجِر-سكيل إنجن (WSE): سلسلة محددة من الرقائق الذكية تم تطويرها من قبل شركة علم الحوسبة للحساب العالي الأداء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
الإكسافلوبس (Exaflops): وحدة لسرعة الحوسبة تُمثل تريليون معمارية عائمة في الثانية (10^18 FLOPS)، يُستخدم عادة لقياس القدرة الحسابية لأجهزة الحوسبة العملاقة.

روابط مقترحة:

The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk