شراكات
تكنولوجيا إنفينيون و د-ماتريكس تتعاونان على بنية تحتية ذكاء اصطناعي منخفضة الزمن
تكنولوجيا إنفينيون أعلنت عن تعاون مع د-ماتريكس يركز على تحسين أداء و كفاءة الطاقة لأنظمة الاستدلال الاصطناعي المستخدمة في مراكز البيانات الحديثة. يركز التعاون على منصة كورسير لتعزيز الاستدلال الاصطناعي و وحدات الطاقة المزدوجة أوبتيموس من إنفينيون، والتي صممت لدعم بيئات الحوسبة عالية الكثافة لتحميلات العمل الاصطناعي التفاعلي.
يIGHLIGHTs هذا الإعلان تحولًا متزايدًا داخل صناعة الأجهزة الاصطناعية. في حين أن الكثير من ازدهار البنية خلال السنوات القليلة الماضية ركز على تدريب نماذج اصطناعية متزايدة الحجم، فإن الصناعة تتوسع بسرعة إلى الاستدلال – عملية تشغيل النماذج في التطبيقات الواقعية مثل المحادثات، الأنظمة الاصطناعية التفاعلية، الطيارين الآليين، البحث، التحليلات المالية، ودعم اتخاذ القرارات الصحية. هذه التحميلات تضع متطلبات مختلفة على الأجهزة، خاصة حول الزمن، الاستجابة، و استهلاك الطاقة.
لماذا يصبح الاستدلال الاصطناعي ساحة معركة رئيسية للأجهزة
الاستدلال الاصطناعي ظهر كواحد من أسرع القطاعات نموًا في سوق البنية الاصطناعية لأن الأنظمة الاصطناعية التفاعلية تتطلب استجابات في الألفية من الثانية بدلاً من الثواني. د-ماتريكس قد وضعت كورسير بشكل خاص لهذه التحميلات، مع التركيز على انخفاض زمن الاستجابة و كفاءة الطاقة للاستدلال الاصطناعي للنماذج اللغوية الكبيرة و الوكلاء الاصطناعيين.
وفقًا لشركة د-ماتريكس، تم تصميم كورسير حول بنية حوسبة رقمية في الذاكرة تهدف إلى تقليل انسدادات الذاكرة التي تبطئ في كثير من الأحيان الاستدلال الاصطناعي التوليدي. تدعي الشركة أن المنصة يمكن أن تخفض بشكل كبير زمن الاستجابة و تحسين الإنتاجية مقارنة بنظم الاستدلال التقليدية المعتمدة على وحدات معالجة الرسومات، خاصة للتطبيقات التفاعلية.
الشراكة مع إنفينيون ت解决 تحديًا متزايدًا آخر: تسليم الطاقة.
كما تزداد كثافة الخواديم الاصطناعية، أصبح تسليم الطاقة إلى المعززات عاملاً مقيدًا لتحسين البنية. وحدات أوبتيموس TDM2254xx من إنفينيون مصممة للهياكل الرأسية لتسليم الطاقة التي تساعد على تقليل الفاقد الكهربائي وتحسين كثافة الطاقة داخل أنظمة الخادم المدمجة.
التحول نحو الأنظمة الاصطناعية في الوقت الفعلي
أطر الشركات التعاون حول ظهور “الأنظمة الاصطناعية التفاعلية”، حيث يجب أن تولد أنظمة الاستدلال مخرجات بشكل مستمر مع تأخير منخفض للغاية. هذا يشمل الحوار الاصطناعي، الوكلاء الاصطناعيين، أنظمة الاستدلال في الوقت الفعلي، والتطبيقات التي تتطلب توليد رموز سريعة من النماذج اللغوية الكبيرة.
قال سيد شيث، مؤسس و الرئيس التنفيذي لشركة د-ماتريكس، إن البنية التي تم بناؤها خلف كورسير تم تصميمها بشكل خاص لزمن استجابة أقل من 2 밀لي ثانية، وهو معيار أصبح متزايد الأهمية随ما انتقلت الشركات أنظمة الذكاء الاصطناعي من التجارب إلى البيئات التفاعلية.
ت开始 الصناعة الاصطناعية بشكل أوسع في الاعتراف بأن بنية الاستدلال قد تتطور بشكل مختلف عن بنية التدريب. في حين أن مجموعات وحدات معالجة الرسومات домنت المرحلة الأولى لتوسع الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن الاستدلال يصبح أكثر مكافأة للهياكل المثلى حول عرض النطاق الترددي للذاكرة، زمن الاستجابة، الشبكات، و كفاءة الطاقة بدلاً من الحوسبة الخام فقط.
كفاءة الطاقة تصبح مركزية لتوسيع الذكاء الاصطناعي
أحد أكبر العوائق التي تواجهها الشركات الكبيرة ومقدمي السحابة الاصطناعية هو الطلب على الكهرباء. يمكن أن تعمل تحملات الاستدلال الاصطناعي بشكل مستمر عبر ملايين الطلبات يوميًا، مما يجعل الكفاءة التشغيلية حاسمة للتكاليف الإنشائية.
لقد كانت إنفينيون توسع vị tríها داخل بنية الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات شبه الموصلات القائمة على السيليكون، كاربيد السيليكون (SiC)، و نتريد الغاليوم (GaN). وقد ركزت الشركة بشكل متزايد على توفير طبقة تسليم الطاقة تحت معززات الذكاء الاصطناعي و بنية الخادم.
الشراكة مع د-ماتريكس تعكس كيف أن الشركات شبه الموصلات تصبح أكثر دمجًا مع شركات بدء التشغيل المعززات الاصطناعية随ما تبحث الصناعة عن بديلات للهياكل التقليدية الثقيلة على وحدات معالجة الرسومات.
بنية الذكاء الاصطناعي تتوسع ngoài وحدات معالجة الرسومات التقليدية
الشراكة تأتي خلال موجة تجربة أوسع في الأجهزة الاصطناعية. هناك عدد متزايد من الشركات الناشئة التي تطور معززات متخصصة تركز بشكل خاص على الاستدلال، الحوسبة المتمركزة على الذاكرة، أو شبكات الذكاء الاصطناعي.
د-ماتريكس تميزت نفسها من خلال التركيز على تقنيات الحوسبة في الذاكرة و أنظمة الاستدلال منخفضة الزمن مخصصة للنماذج اللغوية التوليدية. كما وسعت الشركة استراتيجيتها البنية إلى ما وراء معالجات المعززات فقط، مؤكدة مؤخرًا على الشبكات، البنية القابلة للتكوين، و التحسين الكامل للنظام لclusers الاستدلال.
随ما تصبح تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر تفاعلية و وكالة، من المتوقع أن تضع مقدمو البنية مزيدًا من التركيز على تقليل الزمن، خفض استهلاك الطاقة، و تحسين الكفاءة على مستوى النظام عبر كافة أنظمة مركز البيانات بدلاً من التركيز فقط على القوة الحوسبية الخام.
