در منظره‌ی تکنولوژی و هوش مصنوعی، کمبود مؤلفه‌های برتر، یک نیروی محرکه برای پیشرفت‌ها و تخصیص منابع است. یک نمونه برجسته از این موضوع، GPU H100 ‘هاپر’ از Nvidia است که در حوزه محاسبات، تقاضا بالا و تامین محدودیت مواجه است. این کمبود در نخستین نظر ممکن است به نظر برسد که یک مراحل تأثیرگذار است، اما به رشد روزافزون در صنعت تکنولوژی منجر شده است.
کامپیوتر فوق العاده Nvidia Eos، اولین بار برای عملکرد برجسته‌ی یادگیری ماشین شناخته شد و نخستین بار برای پشتیبانی از آن، طراحی شد. این کامپیوتر بر مبنای 4608 GPU H100 بود که جایگاه صدرنشینی را در رویکرد محاسباتی به‌دست آورد. با این حال، نکات آخرین حاکم بر جابه‌جایی منابع را نشان می‌دهد. در عوض از مجموعه کاملی از GPU ها استفاده نشده‌است و این ماشین فقط با تقریباً 3160 از این قطعات پیشرفته آزمایش شده‌است که توان محاسبات بیشینه در آن را به شدت کاهش داده‌است. مکان باقی مانده‌ی 1448 شتاب‌دهنده H100 ها هنوز در حال بررسی و شگفتی‌انگیز هستند و این نشان‌دهنده رقابت شدید و مواجهات استراتژیک همه‌جانبه در دنیای تکنولوژی است.
در میان تغییرات ناشی از این ندرت، شرکت Lambda، یک ستاره جوان در زمینه یادگیری عمیق، 44 میلیون دلار سرمایه گذاری سری B را به دست آورده است. با این حمایت مالی، Lambda قصد دارد طراحی جدیدی از GPU H100 را با اتصالات شبکه به سرعت بالا استفاده نماید. طموح این شرکت به جلب قدرت این GPUها نیست بلکه هدف آن ایجاد ویژگی‌های برجسته در آموزش هوش مصنوعی است. این پیشرفت استراتژیک Lambda به عنوان یک شاهکار، شهادتی است بر جابه‌جایی پویا و فرصت‌هایی که هنگامی که ندرت نوآوری را تحریک می‌کند، بوجود می‌آید.
ندرت GPU H100 از Nvidia، مسائل گسترده‌تری درباره عدم تعادل عرضه و تقاضا در بخش تکنولوژی را برجسته کرده است، به خصوص برای مؤلفه‌های برتری که برای توسعه و پژوهش در حوزه هوش مصنوعی اساسی هستند. تصمیم Nvidia برای استفاده مجدد بخش قابل توجهی از پتانسیل GPU های Eos، ناشی از ناوبری استراتژیک این شرکت در مقابله با این چالش‌ها است. در عین حال، استارتاپ‌هایی مانند Lambda از این فرصت استفاده می‌کنند تا رشد خود را شتاب‌دهند و توانایی‌های فناورانه خود را ارتقاء دهند. این سناریو نمونه‌ای است از تعامل پیچیده بین نوآوری، تخصیص منابع و استراتژی‌ها در صنعت تکنولوژی؛ یک حوزه که در آن تعقیب بهینه‌سازی و پیشرفت به طور مداوم ادامه دارد.
همان‌طور که استفاده دوباره از GPU ها از سوی کامپیوتر فوق العاده Eos از Nvidia تأکید می‌کند، گیگانت‌های تکنولوژی باید استراتژی‌های خود را به دقت محاسبه کنند در برابر کمبود مؤلفه‌ها. اگرچه، کامپیوتر فوق العاده Eos ممکن است حداکثر قدرت محاسباتی خود را به‌دست نیاورد، اما تخصیص مجدد منابع، نشان می‌دهد که تکنولوژی در حال توسعه و پیگیری برای پیشرفت است. همان‌طور که استارتاپ‌هایی مانند Lambda از فرصتی که ناشی از کمبود GPU H100 هاست بهره می‌برند تا زیرساخت فناورانه خود را تقویت کنند، چشم انداز تحقیق و توسعه هوش مصنوعی به دنیایی پرزرق و برق از تصمیم‌های استراتژیک و نوآوری برجسته تبدیل می‌شود.
The source of the article is from the blog papodemusica.com