ستساعدك المقالة التالية: يتحدث Developer Connect الذي تم اختتامه مؤخرًا من NVIDIA عن كيف يهدف إلى أن يكون قوة كبيرة في تمكين الحوسبة الفائقة AI
في برنامج NVIDIA Developer Connect الذي تم اختتامه مؤخرًا في بنغالورو ، شهد مشاركة هائلة من الطلاب والمطورين والأكاديميين وعلماء البيانات وكبار صناع القرار ، على حد سواء. بدءًا من مفهوم “أنا الذكاء الاصطناعي” ، أوضح شانكر تريفيدي ، نائب الرئيس الأول لشركة NVIDIA Inc. كيف تطور العالم من عصر الكمبيوتر إلى السحابة والآن إلى الذكاء الاصطناعي. وقال: “بينما تم دمج الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات ، فإن مفتاح الذكاء الاصطناعي هو الترميز ، ومطور الاتصال هو منصة تهدف إلى ربط المطورين في جميع أنحاء البلاد”.
“نموذج الحوسبة التقليدي لقانون مور ينفد من الغاز. قال تريفيدي أثناء مخاطبته الحشد: “ هذا هو أحد الأسباب التي تجعلنا بحاجة إلى النظر إلى نماذج حسابية أخرى ، وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي في الصورة ”. وأضاف أنه اعتبارًا من عام 2012 ، كان هناك ارتفاع في مفاهيم مثل الشبكات العصبية ، والتي بدأ الناس في تبنيها كطريقة لتوليد نتائج فائقة السرعة ، ولكن الآن احتلت حوسبة الذكاء الاصطناعي مركز الصدارة.
شرح كيفية تسريع GPU لما تقوم به وحدة المعالجة المركزية في الحوسبة العادية ، قال إن NVIDIA GPU تعمل بسرعة استثنائية ، وقد تم تبنيها من قبل العديد من اللاعبين البارزين في الصناعة – بما في ذلك الفائزون بجائزة نوبل في الفيزياء والكيمياء.
مساهمتهم الرئيسية في الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي:
من خلال تقديم عرض حي لكيفية عمل NVIDIA على نطاق واسع في مجال الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي ، تم تكوين الجمهور لتجربة مشروعهم الذي تم إطلاقه حديثًا – Holodeck ، والذي يمكّن المصممين والأقران وأصحاب المصلحة من التعاون في بيئة افتراضية ثلاثية الأبعاد. يسمح باستكشاف كل جزء من أجزاء الماكينة بتفاصيل كثيرة. قال إن الذكاء الاصطناعي سيساعد المصممين في تقديم اقتراحات مثل نوع المواد التي يجب استخدامها وعدد البراغي التي يجب استخدامها وما إلى ذلك.
مع شركات مثل Microsoft و BAIDU و Google التي تستخدم شبكة NVIDIA العصبية العميقة والتعرف على الصوت والكلام ، ذكر Trivdedi عن العروض الأخرى التي تفتخر بها الشركة مثل Tesla V100 ، مركز البيانات الأكثر تقدمًا GPU الذي تم بناؤه على الإطلاق لتسريع AI و HPC والرسومات. “بدعم من NVIDIA Volta ، تقدم Tesla V100 0 أداء 100 وحدة معالجة مركزية في وحدة معالجة رسومات واحدة” ، كما قال ، مما يمكّن علماء البيانات والباحثين والمهندسين من مواجهة التحديات التي كانت مستحيلة في السابق.
من بين البرامج الأخرى التي ذكرها محطة NVIDIA DGX ، والتي تدعي الشركة أنها أول كمبيوتر عملاق شخصي في العالم لتطوير الذكاء الاصطناعي الرائد ، NVIDIA Titan V ، TensorRT الذي تم إطلاقه مؤخرًا ، وهو مُحسِّن لاستدلال التعلم العميق عالي الأداء يوفر أداءً استنتاجيًا لا مثيل له ، من بين أمور أخرى.
تحدث أيضًا عن كيف أصبحت السيارات ذاتية القيادة مجالًا رئيسيًا للتطوير في NVIDIA. “يلزم ما يقرب من 11 مليار ميل من القيادة لمحاكاة جميع ظروف القيادة لسيارة لتعلم القيادة الذاتية ، وهو أمر يستحيل على الإنسان إطعامه. لقد قمنا ببناء حاسوبنا الفائق للقيام بذلك ، وهذا ممكن بدون آلات ضخمة تشغل حيز الأمتعة ، كما كان الحال عادة “، قال.
وأضاف أيضًا أنه على الرغم من أن القيادة الذاتية في الهند قد لا توجد أبدًا ، إلا أن هناك أشكالًا أخرى من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تحتل مركز الصدارة في الهند – مثل الجراحين الآليين وغيرهم. تحدث عن Jetson TX2 Module الذي يعد جهاز الحوسبة المدمج الأكثر كفاءة في استخدام الطاقة والذي يسمح ببرمجة الروبوتات والآلات المستقلة. وأضاف: “يمكن أن يساعد أيضًا في بناء مدن الذكاء الاصطناعي ومدن أكثر أمانًا وذكاءً”.
كانت هناك رؤى أخرى مثيرة للاهتمام في NVIDIA Developer Connect ، حيث شارك قادة الصناعة من أمثال Ola و Oracle و Microsoft و HP و Shell وآخرين حالات استخدامهم المثيرة للاهتمام حول كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تطوير حلول أفضل والمستخدمين خبرة.
