يقدم SuperChip GB10 ، المركزي لأرقام مشروع NVIDIA ، العديد من الفوائد لمهام الذكاء الاصطناعى مثل التعرف على الصور:
1. يسمح هذا المستوى من الأداء بالنماذج الأولية السريعة وضبط نماذج الذكاء الاصطناعى مباشرة على نظام سطح المكتب [1] [2] [3].
2. بنية الذاكرة الموحدة: يتميز GB10 SuperChip بنسبة 128 جيجابايت من ذاكرة موحدة متماسكة ، مما يزيل الحاجة إلى نقل PCIE بين وحدة المعالجة المركزية و GPU. تعزز هذه البنية بشكل كبير كفاءة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة ، بما في ذلك تلك المستخدمة في التعرف على الصور ، من خلال ضمان وصول ومعالجة البيانات السلس [5] [6].
3. قابلية التوسع: في حين أن نظام أرقام المشروع الواحد يمكنه التعامل مع النماذج التي تصل إلى 200 مليار معلمة ، فإن استخدام NVIDIA ConnectX Networking يتيح ربط نظامين ، مما يتيح معالجة النماذج التي تصل إلى 405 مليار معلمة. تعتبر قابلية التوسع هذه حاسمة لمهام التعرف على الصور المعقدة التي تتطلب نماذج كبيرة [2] [4] [6].
4. كفاءة الطاقة: يضمن التعاون مع Mediatek أن يكون SuperChip GB10 موفرة للغاية للطاقة ، مما يسمح له بالعمل باستخدام منفذ كهربائي قياسي. هذا يجعله مناسبًا للاستخدام المستمر في البيئات التي يجب إدارة استهلاك الطاقة ، كما هو الحال في إعدادات البحث أو النشر على نطاق صغير [1] [3] [5].
5. إمكانية الوصول والتكامل: يرقم المشروع إمكانية الوصول إلى الحوسبة المتقدمة من الذكاء الاصطناعي من خلال توفير نظام مضغوط سهل الاستخدام يمكن دمجه بسهولة في سير العمل الحالي. يمكن للمطورين النماذج الأولية للنماذج AI محليًا ومن ثم نشرها بسلاسة على البنية التحتية السحابة أو مركز البيانات ، باستخدام نفس بنية Grace Blackwell طوال [4] [6].
6. دعم البرمجيات الشامل: يمكن لمستخدمي GB10 SuperChip الوصول إلى مكتبة برامج AI الشاملة في NVIDIA ، بما في ذلك مجموعات التطوير والأطر مثل Pytorch و Jupyter Notebooks. يسهل هذا الدعم تطوير وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور والتطبيقات الأخرى [6] [7].
بشكل عام ، يوفر SuperChip GB10 حلاً قويًا وفعالًا وقابل للتطوير لمهام الذكاء الاصطناعى مثل التعرف على الصور ، مما يجعله خيارًا جذابًا للمطورين والباحثين في هذا المجال.
الاستشهادات:
[1] https://dirox.com/post/nvidia-project-digits
[2] https://quantumzeitgeist.com/nvidia-onvils-smallest-ai-supercomputer-for-developers-every/
[3]
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-lackwell-on-every-desk-and-at-avery-aide-developers-fingerpiptips
[5]
[6] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-thend-about-lackwell-ai-supercomputer
[7]
[8]