تم تصميم جهاز Grace Grace Blackwell Superchip ، الذي ظهر في أرقام مشروع NVIDIA ، لتعزيز مهام الذكاء الاصطناعي المختلفة بشكل كبير من خلال توفير Petaflop من أداء الحوسبة الذكاء الاصطناعي. هذه القدرة مفيدة بشكل خاص للعديد من تطبيقات AI الرئيسية:
1. النماذج الأولية ونماذج الذكاء الاصطناعى الدقيق: يتيح SuperChip GB10 للمطورين النموذج الأولي بسرعة ونماذج الذكاء الاصطناعى بشكل جيد محليًا ، وهو أمر بالغ الأهمية لعمليات التطوير التكراري. تقلل هذه القدرة من الحاجة إلى الخدمات السحابية ، مما يجعلها أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة للمطورين والباحثين لصقل نماذجهم قبل النشر.
2. تشغيل نماذج لغة كبيرة (LLMS): يمكن أن يعمل النظام إلى ما يصل إلى 200 مليار معلمة LLMS مع كمية 4 بت ، مما يمكّن المطورين من العمل مع نماذج معقدة مثل تلك المستخدمة في مهام معالجة اللغة الطبيعية. هذا مهم لأن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعى ، مثل أدوات الدردشة وأدوات ترجمة اللغة ، تعتمد بشكل كبير على LLMs.
3. الاستدلال ونشر الذكاء الاصطناعي: من خلال دعم نشر النماذج المدربة على كل من البنية التحتية المحلية والأساسية ، يسهل GB10 SuperChipcip التكامل السلس لنماذج الذكاء الاصطناعى في تطبيقات مختلفة. هذا مفيد بشكل خاص للمهام التي تتطلب معالجة في الوقت الفعلي ، مثل التعرف على الصور أو التعرف على الكلام.
4. علوم البيانات وأعباء عمل التعلم الآلي: تزيل بنية الذاكرة المتماسكة الموحدة لـ GB10 SuperChip الحاجة إلى نقل PCIE بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مما يجعلها فعالة للغاية للمهام المكثفة للبيانات. هذا مفيد لعلماء البيانات الذين يعملون في مشاريع التعلم الآلي المعقدة التي تتطلب مجموعات بيانات كبيرة ومعالجة البيانات السريعة.
5. تطبيقات الرعاية الصحية: يمكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعى التي تم تدريبها على هذا النظام في اكتشاف الأمراض المبكر ، مما يجعل التشخيص أسرع وأكثر موثوقية. يتم تحقيق ذلك من خلال تحليل مجموعات البيانات الطبية الكبيرة وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط التي تدل على الأمراض.
6. تطبيقات AI Edge: على الرغم من أن GB10 مصمم بشكل أساسي لاستخدام سطح المكتب ، إلا أن إمكاناتها في الهندسة المعمارية وأداءها يمكن أن تلهم الابتكارات في Edge AI ، حيث هناك حاجة إلى أنظمة قوية ومضغوطة للمعالجة في الوقت الفعلي في بيئات مثل الروبوتات والمركبات ذاتية الحكم.
بشكل عام ، يتم تحسين GB10 SuperChip للمهام التي تتطلب قوة حسابي عالية ، وكفاءة للذاكرة ، والقدرة على التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة محليًا ، مما يجعلها أداة قوية لمطوري الذكاء الاصطناعي والباحثين في مختلف الصناعات.
الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-lackwell-on- every-desk-at-avery-ai-developers-fingerpips
[2]
[3] https://meta-quantum.today/؟p=3460
[4] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[5] https://substack.com/home/post/p-154533173
[6]
[7] https://finance.yahoo.com/news/nvidia-debuts-gb10-superchip-ai-systems-for-humanoid-robots-self-driving-trucks-at-ces-2025-04151518153.html
[8]
[9] https://www.mediatek.com/press-room/mediatek-collaborates-with-nvidia-on-the-new-nvidia-gb10-grace-lackwell-superchip-powering-the-nvidia-project-personal-ai-supercomputer
