حملت كلمة Nvidia الرئيسية في GTC بعض المفاجآت

سان خوسيه – “آمل أن تدرك أن هذا ليس حفلًا موسيقيًا”، قال رئيس Nvidia جنسن هوانغ أمام جمهور كبير جدًا، حيث ملأ مركز SAP في سان خوسيه. هذه هي الطريقة التي قدم بها ما قد يكون العكس تمامًا للحفل الموسيقي: حدث GTC الخاص بالشركة. “لقد وصلت إلى مؤتمر المطورين. سيكون هناك الكثير من العلوم التي تصف الخوارزميات وهندسة الكمبيوتر والرياضيات. أشعر بثقل كبير جدًا في الغرفة؛ وفجأة، أنت في المكان الخطأ.”

ربما لم يكن حفلًا لموسيقى الروك، لكن من المؤكد أن الرجل الذي كان يرتدي السترة الجلدية والرئيس التنفيذي البالغ من العمر 61 عامًا لثالث أكبر شركة في العالم من حيث القيمة السوقية كان له عدد لا بأس به من المعجبين بين الجمهور. تم إطلاق الشركة في عام 1993، بهدف دفع الحوسبة العامة إلى ما هو أبعد من حدودها. أصبحت “الحوسبة المتسارعة” بمثابة صرخة حاشدة لشركة Nvidia: ألن يكون من الرائع صنع شرائح ولوحات متخصصة، وليس لغرض عام؟ تمنح شرائح Nvidia اللاعبين المتعطشين للرسومات الأدوات التي يحتاجونها لممارسة الألعاب بدقة أعلى، وبجودة أعلى ومعدلات إطارات أعلى.

كانت الكلمة الرئيسية يوم الاثنين، بطريقة ما، بمثابة العودة إلى المهمة الأصلية للشركة. “أريد أن أظهر لك روح إنفيديا، روح شركتنا، عند تقاطع رسومات الكمبيوتر والفيزياء والذكاء الاصطناعي، وكلها تتقاطع داخل الكمبيوتر.”

ثم، خلال الساعتين التاليتين، فعل هوانغ شيئًا نادرًا: لقد تعلم. صعب. أي شخص جاء إلى الكلمة الرئيسية متوقعًا منه أن يسحب تيم كوك، بكلمة رئيسية بارعة تركز على الجمهور، كان لا بد أن يصاب بخيبة أمل. بشكل عام، كانت الكلمة الرئيسية مليئة بالتكنولوجيا، ومليئة بالاختصارات، وكانت مؤتمرًا للمطورين بشكل غير اعتيادي.

نحن بحاجة إلى وحدات معالجة الرسومات أكبر

وحدات معالجة الرسومات (GPUs) هي المكان الذي بدأت فيه Nvidia. إذا قمت ببناء جهاز كمبيوتر من قبل، فمن المحتمل أنك تفكر في بطاقة رسوميات يتم إدخالها في فتحة PCI. ومن هنا بدأت الرحلة، ولكننا قطعنا شوطا طويلا منذ ذلك الحين.

أعلنت الشركة عن منصة Blackwell الجديدة تمامًا، والتي تعتبر وحشًا مطلقًا. يقول هوانغ إن جوهر المعالج كان “يتجاوز حدود الفيزياء إلى أي مدى يمكن أن يصل حجم الشريحة”. فهو يستخدم قوة شريحتين، مما يوفر سرعات تصل إلى 10 تيرابايت في الثانية.

وقال هوانغ وهو يحمل نموذجاً أولياً لبلاكويل: “أمتلك معدات تبلغ قيمتها حوالي 10 مليارات دولار هنا”. “الخطوة التالية ستتكلف 5 مليارات دولار. ولحسن الحظ بالنسبة لكم جميعا، يصبح الأمر أرخص من هناك. إن تجميع مجموعة من هذه الرقائق معًا يمكن أن يؤدي إلى توليد قوة مثيرة للإعجاب حقًا.

كان الجيل السابق من وحدة معالجة الرسومات المحسّنة بالذكاء الاصطناعي يسمى Hopper. بلاكويل أسرع بما يتراوح بين 2 إلى 30 مرة، اعتمادًا على كيفية قياسه. وأوضح هوانغ أن إنشاء نموذج GPT-MoE-1.8T استغرق 8000 وحدة معالجة رسوميات و15 ميجاوات و90 يومًا. مع النظام الجديد، يمكنك استخدام 2000 وحدة معالجة رسوميات فقط واستخدام 25% من الطاقة.

تعمل وحدات معالجة الرسومات هذه على دفع كمية رائعة من البيانات – وهو ما يعد جزءًا جيدًا جدًا من موضوع آخر تحدث عنه هوانغ.

ماذا بعد

طرحت Nvidia مجموعة جديدة من الأدوات لشركات صناعة السيارات التي تعمل على السيارات ذاتية القيادة. وكانت الشركة بالفعل لاعبًا رئيسيًا في مجال الروبوتات، لكنها ضاعفت جهودها من خلال توفير أدوات جديدة لأخصائيي الروبوتات لجعل الروبوتات الخاصة بهم أكثر ذكاءً.

قدمت الشركة أيضًا Nvidia NIM، وهي منصة برمجية تهدف إلى تبسيط نشر نماذج الذكاء الاصطناعي. تستفيد NIM من أجهزة Nvidia كأساس وتهدف إلى تسريع مبادرات الذكاء الاصطناعي للشركات من خلال توفير نظام بيئي للحاويات الجاهزة للذكاء الاصطناعي. وهو يدعم نماذج من مصادر مختلفة، بما في ذلك Nvidia وGoogle وHugging Face، ويتكامل مع منصات مثل Amazon SageMaker وMicrosoft Azure AI. ستقوم NIM بتوسيع قدراتها بمرور الوقت، بما في ذلك الأدوات الخاصة بروبوتات الدردشة المولدة بالذكاء الاصطناعي.

وقال هوانغ: “أي شيء يمكنك تحويله إلى صيغة رقمية: طالما أن هناك بنية ما يمكننا من خلالها تطبيق بعض الأنماط، فهذا يعني أنه يمكننا تعلم الأنماط”. “وإذا تمكنا من تعلم الأنماط، يمكننا أن نفهم المعنى. عندما نفهم المعنى، يمكننا توليده أيضًا. وها نحن هنا في ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي”.