NVIDIA، یکی از قهرمانان صنعت GPU، با معرفی لایه‌های جدید دقت محاسباتی در GPUهای خود، در جلوی پیشرفت‌های فناوری قرار دارد تا عملکرد خود را بهبود بخشد، به ویژه در برنامه‌های هوش مصنوعی. GPUهای جدید Blackwell که به تازگی معرفی شده‌اند، پیشرفت قابل مشاهده‌ای نسبت به نسل‌های قبلی خود دارند و تا 20،000 ترافلاپس عملکرد را ارائه می‌دهند، که این افزایش نسبت به نسل قبلی که 4،000 ترافلاپس ارائه می‌کرد، چشمگیر است.
سری Blackwell طراحی انقلابی‌ای را ارائه کرده و دارای نصب دو GPU در یک تراشه تکی است که باعث دو برابر شدن عملکرد محاسباتی بدون افزایش همسان هزینه می‌شود. این تغییر طراحی بخشی از حرکت استراتژیک NVIDIA برای جلوگیری از رقابت در زمینه آموزش و انتزاع هوش مصنوعی است.
با معرفی Blackwell، NVIDIA استفاده از فرمت‌های دقت کمتر مانند FP6 و FP4 را آغاز می‌کند که هدف آن تکمیل دقت FP8 است که ابتدا با سری GPU Hopper معرفی شد. این فعالیت به نیاز روزافزون برای محاسبات با عملکرد بالا در مدل‌های مصنوعی تولیدی که میزان دقت و سرعت آن به شکل مداوم ارزیابی می‌شود، پاسخ می‌دهد.
کارشناسان درباره تبعات این سطوح دقت کمتر برای هوش مصنوعی نظر می‌دهند. لئو هانوت از IDRIS (CNRS) و استفان روکنا از GENCI هر دو بر به خوبی شدت به روی کار FP8 و FP4 دارند. دانش آنها نشان می‌دهد که این سطوح می‌توانند بازدهی قابل توجهی را ارائه دهند در حالی که همچنان به نیازهای دقیقی از وظایف مختلف هوش مصنوعی پاسخ می‌دهند. این توسعه‌ها نشان از تعهد مداوم NVIDIA به تکان دادن محدودیت‌های قابلیت‌های GPU و پتانسیل جذاب نوآوری در حوزه هوش مصنوعی است.
روند بازار فعلی:
بازار GPU به دلیل افزایش درخواست به دلیل رشد محاسبات ابر، بازی و برنامه‌های هوش مصنوعی تجربه کرده است. NVIDIA به واسطه راهکارهای محاسبه‌های با عملکرد بالا خود و تمرکز بر روی برنامه‌های هوش مصنوعی، یک بازیکن حیاتی بوده است. معرفی GPUهای Blackwell شرکت NVIDIA با قابلیت‌های دقت پیشرفته احتمالاً موقعیت شرکت را در بازار بالای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تثبیت می‌کند. فناوری‌های هوش مصنوعی که باعث تقاضا برای این GPU می‌شوند شامل یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی هستند.
پیش‌بینی‌ها:
بازار جهانی هوش مصنوعی به طور قابل توجهی در سال‌های آینده رشد خواهد کرد و GPUها نقش حیاتی در این گسترش دارند. هر چه نیاز به ظرفیت محاسباتی قدرتمند‌تر با افزایش پیچیدگی بیشترین شود، انتظار می‌رود GPUهایی مانند Blackwell به محبوبیت برسند. سرمایه‌گذاری‌ها در خودروهای خودرومان، بهداشت، رباتیک و سایر زمینه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تقاضای بیشتری برای GPUها پیش‌بینی می‌کنند.
چالش‌ها و اختلافات اصلی:
یک چالش اصلی در توسعه GPUها برای هوش مصنوعی تعادل بین سرعت محاسباتی و دقت است. در حالی که فرمت‌های دقت کمتر مانند FP6 و FP4 سرعت را افزایش می‌دهند، آنها ممکن است برای تمام وظایف هوش مصنوعی که نیاز به فیدلیت بالا دارند، مناسب نباشند. علاوه بر این، هنگامی که برنامه‌های هوش مصنوعی بیشتر در سیستم‌های اساسی شده، مسائل اخلاقی مربوط به استفاده از هوش مصنوعی نیاز به بحث درباره استاندارد سازی دقت در محاسبات هوش مصنوعی را پیش می‌کشانند. معرفی سطوح دقت جدید NVIDIA می‌تواند گفتگوها در مورد استاندارد سازی دقت در محاسبات هوش مصنوعی را شروع کند.
سوالات مهم:
1. آیا فرمت‌های دقت کمتر تأثیری بر قابلیت اعتماد برنامه‌های هوش مصنوعی خواهند داشت؟
2. چگونه پیشرفت‌های تکنولوژی GPU شرکت NVIDIA بر روی چشم‌انداز رقابتی بازار هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد؟
3. چه تأثیری از GPUهای Blackwell بر بهره‌وری انرژی مراکز داده خواهد داشت، در نظر گرفته می‌شود که تمرکز بر پایداری روزافزون است؟
مزایا:
GPUهای Blackwell شرکت NVIDIA توانایی محاسبات بسیار زیادی را ارائه می‌دهند که از مزایای مهم برای وظایف مصنوعی منبع‌گیر است. افزایش کارایی با سطوح دقت کمتر اجازه آموزش و انتزاع مدل‌ها به صورت بهینه‌تر را می‌دهد که احتمالاً زمان و انرژی مورد نیاز برای محاسبات پیچیده را کاهش می‌دهد. یکنواختی دو GPU بر روی یک طراحی تراشه تکی هم می‌تواند به بهینه سازی استفاده از فضا و انرژی در مراکز داده کمک کند.
معایب:
یک معایب پتانسیلی این است که با افزایش عملکرد محاسباتی، هزینه نیز افزایش می‌یابد که این GPUهای پیشرفته را برای سازمان‌ها یا شرکت‌های کوچک قابل دسترس خارج می‌کند. علاوه بر این، سطوح دقت FP6 و FP4 ممکن است برای همه وظایف هوش مصنوعی، به ویژه آنچه نیاز به دقت بالا دارند، مناسب نباشد.
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره NVIDIA و محصولات آن، می‌توانید به وب‌سایت رسمی آن به آدرس لینک مراجعه کنید. لطفاً توجه داشته باشید که دقت و صحت آدرس اینترنتی بر اساس وضعیت تا زمان برش دانش در آوریل 2023 است؛ آدرس‌های اینترنتی و محتواهای وب تحت تغییر قرار دارند.
The source of the article is from the blog meltyfan.es