تمت ثورة نماذج الذكاء الاصطناعي في طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا، ولكنها تتطلب متطلبات حسابية كبيرة. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي، يصبح الحاجة إلى أجهزة كمبيوتر قوية مزودة بالذكاء الاصطناعي أمرًا حاسمًا بشكل متزايد. إطلاق أجهزة الكمبيوتر الذكية الخاصة بالذكاء الاصطناعي من إنتل و AMD هذا العام يشكل خطوة هامة في هذا الاتجاه، حيث يضع النماذج اللغوية الكبرى المدمجة في الصورة الرئيسية.
مع انتشار الذكاء الاصطناعي المحلي، يمكن الآن تنفيذ المهام ذات الاستهلاك المكثف للموارد على أجهزة الكمبيوتر الشخصية، مما يفتح آفاقًا جديدة أمام العملاء. يشبه هذا التطور القفزات السابقة في البرمجيات، مثل إطلاق Windows 7، الذي دفع كل من مصنعي أجهزة OEM والعملاء للاستثمار في تحديثات الأجهزة. ومن المتوقع أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير تحويلي مماثل في السوق.
على الرغم من أن الحواسيب المحمولة من الجيل الحالي التي تحتوي على وحدات معالجة عصبية متكاملة يمكنها التعامل مع عمليات الذكاء الاصطناعي، فإن القيود الذاكرة تصبح عقبة. الذاكرة القياسية بسعة 8 غيغابايت غير كافية ببساطة لتشغيل النماذج الأكبر حجمًا أو النماذج الأصغر متعددة العدد بشكل فعال. وللتغلب على هذه المشكلة، يتوقع الخبراء في الصناعة أن تشمل المواصفات الدنيا لأجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي 16 غيغابايت من الذاكرة العشوائية و40 تيرا عملية في الثانية (TOPS) لأداء وحدة تكوين العمليات.
ومع ذلك، تظل بطاقات المعالجة الرسومية جزءًا أساسيًا من قدرات الحوسبة الذكية على الكمبيوتر الشخصي، وخاصةً بالنسبة لتشغيل النماذج الأكبر حجمًا مثل Llama 2 وStable Diffusion. بالمقابل، تتفوق وحدات المعالجة العصبية في تسريع المهام التعلم الآلي الأصغر حجمًا دون الضغط على موارد المعالج المركزي ووحدة معالجة الرسومات.
تلاحظ شركات بطاقات المعالجة الرسومية مثل AMD و Nvidia أيضًا الاتجاه التكنولوجي للذكاء الاصطناعي، وتعزز منتجاتها لتلبية الطلب المتزايد. على سبيل المثال، قدمت AMD بطاقة رسومات مستوى الدخول مع ذاكرة GDDR6 بسعة 16 غيغابايت، مصممة خصيصًا لدعم النماذج الأكبر حجمًا للذكاء الاصطناعي. من ناحية أخرى، قدمت Nvidia بطاقة RTX 4070 TI Super مع زيادة الذاكرة العشوائية الافتراضية وتحسين عرض الذاكرة لتعزيز وقت استجابة الذكاء الاصطناعي.
مع تطور سوق أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي، ستحفز الكمية النوعية للأجهزة القادرة على الذكاء الاصطناعي في أيدي العملاء المطورين البرمجيات على دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم. سيؤدي هذا بدوره إلى ظهور حالات استخدام جديدة ومواصلة نمو النماذج الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب أجهزة كمبيوتر ذكاء اصطناعي أكثر قوة.
في الختام، يكمن مستقبل الحوسبة في أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي. مع تقدم التكنولوجيا وانتشار الذكاء الاصطناعي، ستستمر الحاجة إلى أجهزة قوية بشكل متزايد. ستمهد التعاون بين مصنعي الأجهزة ومطوري البرمجيات الطريق لتطبيقات مبتكرة تستفيد من إمكانيات نماذج الذكاء الاصطناعي. الثورة الذكاء الاصطناعي قائمة بالفعل، وستكون أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي في طليعة هذه الفترة التحويلية.
أسئلة متكررة: أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي
ما هي أجهزة الكمبيوتر الذكاء الاصطناعي؟
تشير أجهزة الكمبيوتر الذكاء الاصطناعي إلى الحواسيب الشخصية التي صممت وجهزت خصيصًا لمعالجة العمليات الحسابية الذكاء الاصطناعي. تتميز هذه الأجهزة بمكونات عتادية قوية وقدرات للتعامل بشكل فعال مع مهام الذكاء الاصطناعي ذات استهلاك موارد كبير.
لماذا تعتبر أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي مهمة؟
تلعب أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في تمكين استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في تطبيقات مختلفة. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي، يصبح الاحتياجات الحسابية لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية. توفر أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي الأجهزة والطاقة الحسابية اللازمة لتشغيل هذه النماذج بكفاءة.
ما هي بعض متطلبات أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي الرئيسية؟
يتوقع الخبراء في الصناعة أن تشتمل المواصفات الدنيا لأجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي على الأقل 16 غيغابايت من الذاكرة العشوائية و40 تيرا عملية في الثانية (TOPS) من أداء وحدة تكوين العمليات العصبية (NPU). تضمن هذه المواصفات أن يكون بإمكان الأجهزة التعامل بشكل فعال مع النماذج الأكبر حجمًا أو النماذج الأصغر متعددة العدد.
كيف تساهم بطاقات المعالجة الرسومية ووحدات المعالجة العصبية في أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي؟
تعتبر بطاقات المعالجة الرسومية (GPUs) جزءًا أساسيًا من قدرات أجهزة الكمبيوتر الذكية للذكاء الاصطناعي، وخاصةً في تشغيل النماذج الأكبر حجمًا. من جهة أخرى، تتفوق وحدات المعالجة العصبية (NPUs) في تسريع المهام التعلم الآلي الأصغر حجمًا دون إرهاق موارد وحدة المعالجة المركزية وبطاقة المعالجة الرسومية.
كيف تتكيف شركات بطاقات المعالجة الرسومية مع الاتجاه الخاص بالذك
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com