NVIDIA تدفع 100 مليون من أجهزة الكمبيوتر ومحطات العمل التي تعمل بنظام Windows RTX إلى عصر القوة التوليدية - TechCult

نفيديا خطى خطوات كبيرة في تسريع تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، مما أدى إلى تحسينات رائدة في الأداء. من خلال دمج Tensor Cores و Max-Q المرتقب للذكاء الاصطناعي منخفض الطاقة ، تدفع NVIDIA 100 مليون من أجهزة الكمبيوتر ومحطات العمل التي تعمل بنظام Windows RTX إلى عصر الطاقة التوليدية. تم تعيين هذا التقدم لتشكيل مستقبل الإنتاجية وإنشاء المحتوى والألعاب.

إحداث ثورة في الذكاء الاصطناعي التوليدي على أجهزة الكمبيوتر ومحطات العمل التي تعمل بنظام Windows RTX

• يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي ، المدعوم من الشبكات العصبية ، ثورة في الصناعات من خلال إنشاء محتوى جديد وأصلي.
• وحدات معالجة الرسومات RTX من NVIDIA يتم استخدامها من خلال نماذج AI التوليدية القوية مثل NVIDIA NeMo و DLSS 3 Frame Generation ، ميتا لاما، ChatGPT ، أدوبي فايرفلاي، والانتشار المستقر.
• تحسين هذه النماذج لـ GeForce RTX و وحدات معالجة الرسومات NVIDIA RTX تمكن المطورين من تحقيق أداء أسرع بخمس مرات مقارنة بالأجهزة المنافسة.
• تلعب Tensor Cores ، وهي أجهزة مخصصة في وحدات معالجة الرسومات RTX ، دورًا مهمًا في تسريع حسابات الذكاء الاصطناعي ، مما يساهم في زيادة السرعة بشكل مثير للإعجاب.
• تم الكشف عن تحسينات البرامج الحديثة في مؤتمر Microsoft Build ضاعف أداء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، مثل انتشار مستقر ، بفضل الجديد تحسينات DirectML.

استنتاج الذكاء الاصطناعي للطاقة المنخفضة Max-Q لتحسين الكفاءة

مع تزايد حدوث استنتاج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحلية ، يصبح الطلب على الأجهزة الفعالة أمرًا بالغ الأهمية. لتلبية هذه الحاجة ، تقدم NVIDIA ملفات ماكس- Q منخفض الطاقة استنتاج ل أحمال عمل AI على وحدات معالجة الرسومات RTX. يوفر استنتاج الطاقة المنخفضة Max-Q من NVIDIA لأحمال عمل AI على وحدات معالجة الرسومات RTX العديد من المزايا ، مما يوفر توازنًا محسنًا بين استهلاك الطاقة والأداء. هاهي نقاط الحروف:

1. الطلب الفعال على الأجهزة: نظرًا لأن استنتاج الذكاء الاصطناعي يحدث بشكل متكرر على الأجهزة المحلية ، فهناك حاجة متزايدة لأجهزة فعالة لدعم هذه المهام.

2. تقديم استدلال Max-Q Low-Power: تلبي NVIDIA هذا الطلب من خلال تقديم استنتاج منخفض الطاقة Max-Q لأحمال عمل AI على وحدات معالجة الرسومات RTX.

3. تحسين الطاقة: يسمح Max-Q لوحدات معالجة الرسومات بالعمل بجزء ضئيل من قدرتها على أداء مهام استنتاج أخف. يؤدي هذا إلى تقليل استهلاك الطاقة وتحسين كفاءة الطاقة.

4. أداء لا مثيل له: على الرغم من العمل بمستويات طاقة منخفضة للمهام الأخف ، إلا أن وحدات معالجة الرسومات RTX المجهزة بـ Max-Q لا تزال تقدم أداءً استثنائيًا. يمكنهم التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدية كثيفة الاستخدام للموارد بكفاءة ، مما يضمن نتائج عالية الجودة.

5. التوازن الأمثل: الميزة الرئيسية لـ Max-Q هي التوازن الأمثل الذي يحققه بين استهلاك الطاقة والأداء. إنه يمكّن أجهزة الكمبيوتر ومحطات العمل من التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة بفعالية مع الحفاظ على الطاقة.

6. قدرات الذكاء الاصطناعي المحسنة: مع Max-Q ، يمكن للمستخدمين تجربة الإمكانات الكاملة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي على أجهزتهم دون المساس بالأداء أو كفاءة الطاقة.

7. تمكين الذكاء الاصطناعي في كل مكان: يعمل Max-Q على توسيع نطاق استنتاج الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح بحدوثه على الأجهزة المحلية دون التضحية بالكفاءة. هذا يمكّن المستخدمين من الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي أينما يحتاجون إليها.

8. تجربة مستخدم محسنة: من خلال توفير أجهزة فعالة للاستدلال بالذكاء الاصطناعي ، يساهم Max-Q في تجربة مستخدم أفضل. يمكن للمستخدمين الاستمتاع بتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأسرع والأكثر استجابة ، مما يخلق بيئة حوسبة سلسة وفعالة.

أحدثت تقنية استنتاج الطاقة المنخفضة Max-Q من NVIDIA على وحدات معالجة الرسومات RTX ثورة في كفاءة وأداء أحمال عمل الذكاء الاصطناعي على أجهزة الكمبيوتر ومحطات العمل. إنه يمكّن الأجهزة من التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة بأقل استهلاك للطاقة ، مما يضمن الأداء الأمثل وتجربة مستخدم محسّنة.

حزمة تطوير AI كاملة تسريع RTX

يمكن للمطورين الآن الوصول إلى حزمة تطوير AI شاملة تسريع RTX تعمل على Windows 11 ، مما يبسط عملية التطوير والتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. هاهي نقاط الحروف:

• تطوير النموذج والضبط الدقيق: يمكن للمطورين البدء في تطوير النموذج والضبط الدقيق باستخدام أطر عمل التعلم العميق المحسّنة المتاحة عبر نظام Windows الفرعي لنظام Linux.
• الانتقال إلى التدريب على السحابة: يمكن للمطورين الانتقال بسلاسة إلى السحابة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. تتوفر نفس حزمة NVIDIA AI stack من خلال مزودي الخدمات السحابية الرئيسيين ، مما يضمن الاتساق والتوافق طوال عملية التطوير.
• التدريب مع NVIDIA AI Stack: يوفر التدريب المستند إلى السحابة باستخدام مكدس NVIDIA AI أداءً محسنًا وقابلية للتوسع. يمكن للمطورين الاستفادة من قوة وحدات معالجة الرسومات NVIDIA RTX للحصول على تدريب أسرع وأكثر كفاءة لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
• تحسين الاستدلال السريع: بمجرد تدريب النماذج ، يمكن للمطورين تحسينها للاستدلال السريع. يمكن استخدام أدوات مثل Microsoft Olive لضبط النماذج للحصول على الأداء الأمثل أثناء مهام الاستنتاج.
• النشر على أجهزة الكمبيوتر ومحطات العمل RTX: يمكن نشر التطبيقات والميزات التي تدعم الذكاء الاصطناعي على قاعدة تثبيت واسعة تضم أكثر من 100 مليون جهاز كمبيوتر ومحطة عمل RTX. تم تحسين هذه الأجهزة بدقة لأداء الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن التنفيذ السلس والفعال لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

التزام NVIDIA بتجارب الذكاء الاصطناعي التحويلية

مع إطلاق أكثر من 400 تطبيق وألعاب RTX AI المسرّعة بالفعل ، تواصل NVIDIA دفع الابتكار عبر الصناعات. خلال خطابه الرئيسي في COMPUTEX 2023 ، مؤسس NVIDIA و الرئيس التنفيذي جنسن هوانغ قدَّم NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) للألعاب، خدمة مسبك نموذجي جديد للذكاء الاصطناعي. تعمل ACE للألعاب على تمكين المطورين من جلب الذكاء إلى الشخصيات غير القابلة للعب من خلال تفاعلات اللغة الطبيعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

يمكن لمطوري البرامج الوسيطة ومنشئي الألعاب ومطوري الأدوات الاستفادة من ACE للألعاب لبناء نماذج مخصصة للكلام والمحادثة والرسوم المتحركة ونشرها ، مما يحول تجربة الألعاب.

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي على RTX

لا يقتصر الذكاء الاصطناعي التوليدي على وحدات معالجة الرسومات RTX على أجهزة أو منصات محددة ؛ يمتد ليشمل الخوادم والسحابة والأجهزة المحلية. أدى تفاني NVIDIA في حوسبة الذكاء الاصطناعي إلى تحسين بنية الأجهزة والبرمجيات ، بما في ذلك الجيل الرابع من Tensor Cores على وحدات معالجة الرسومات RTX.

تضمن التحسينات المنتظمة للسائق أعلى مستوى من الأداء ، مع أحدث برنامج تشغيل NVIDIA والنماذج المحسّنة من الزيتون التي توفر تسريعًا كبيرًا للمطورين على نظام التشغيل Windows 11.

بالإضافة إلى ذلك ، يوفر أحدث جيل من أجهزة الكمبيوتر المحمولة RTX ومحطات العمل المحمولة المبنية على بنية NVIDIA Ada Lovelace أداءً وقابليةً غير مسبوقة. تعمل الشركات المصنعة الرائدة مثل Dell و HP و Lenovo و ASUS على دفع عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الأمام من خلال أجهزتهم التي تعمل بنظام RTX GPU.

نظرًا لأن NVIDIA تدفع 100 مليون من أجهزة الكمبيوتر ومحطات العمل التي تعمل بنظام Windows RTX إلى عصر الطاقة التوليدية ، فإن جهود NVIDIA التعاونية مع تضمن Microsoft وشركاء الأجهزة أن المطورين والمستخدمين يمكنهم الاستفادة الكاملة من القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي عبر مختلف المجالات.

مصدر: نفيديا غرفة الأخبار