Nvidia ၏လွှမ်းမိုးမှုကိုရင်ဆိုင်ပါ- ကြီးကြီးမားမားမဟုတ်သောနည်းပညာကစားသမားများအတွက် လျင်မြန်သော ML ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဗျူဟာများ (ထောက်ပံ့မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်စိန်ခေါ်မှုများကြားတွင်)

တကယ့် ကြီးမားတဲ့ ကစားသမားတွေကြားမှာ ဂိမ်းထဲမှာ စီးပွားရေးတစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်းဟာ ဘယ်တော့မှ လွယ်ကူတဲ့ အလုပ်တစ်ခု မဟုတ်ပါဘူး။ 2023 ခုနှစ်တွင်၊ AI ကဏ္ဍရှိ ပြိုင်ဆိုင်မှုသည် အစစ်အမှန်၊ စိတ်အားထက်သန်သော အောင်မြင်မှုများဖြင့် လှုံ့ဆော်ပေးသည့် မကြုံစဖူး အမြင့်ဆုံးသို့ ရောက်ရှိခဲ့သည်။ OpenAI ၏ဖြန့်ချိမှု GPT-4, ပေါင်းစပ် Bing နှင့် ChatGPTGoogle မှ စတင်ရောင်းချခြင်း Bardနှင့် Meta ၏အငြင်းပွားဖွယ် “open-source”  မီးတောက် ၂ လွှတ်။ နာမည် ကြီးကြီး စာရင်း ရှည်ကြီး နဲ့ တူတယ် မဟုတ်လား။ စိတ်လှုပ်ရှားစရာအဖြစ်၊ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအများစုသည် ငွေကြေးစီးဆင်းရာနေရာတွင် တည်ရှိပြီး နည်းပညာကစားသမားငယ်များ ကျော်ဖြတ်ရမည့် ပြိုင်ဆိုင်မှုသည် တစ်နေ့ထက်တစ်နေ့ ပိုမိုပြင်းထန်လာသည်။

နည်းပညာစက်မှုလုပ်ငန်း၏ စဉ်ဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတွင် Nvidia သည် AI အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် အဓိကကျသော ကစားသမားအဖြစ် ၎င်း၏ရပ်တည်ချက်ကို ဆက်လက်ခိုင်မာစေသည်။ တစ်ခုအတွင်း သြဂုတ်လ ဘဏ္ဍာရေး အစီရင်ခံစာ တယ်လီကွန်ဖရင့်NVIDIA ၏ဥက္ကဌ Jensen Huang သည် Nvidia ပရိုဆက်ဆာများအတွက် မြင့်မားသောဝယ်လိုအားကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ ဤအရေးဆိုမှုကို အတည်ပြုချက်ဖြင့် ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသည်။ Nvidia ၏ Q3 In r တင်ပြခြင်းဝင်ငွေဒေတာတစ်နှစ်ထက်တစ်နှစ် အထင်ကြီးလောက်စရာ စွမ်းဆောင်ရည်မှတ်တမ်းကို ထုတ်ဖော်ပြသသည့်၊ နိုဝင်ဘာလ YTD အစောပိုင်းတွင် ထင်ရှားသည်။ ဤအတောအတွင်း၊ Gartner ၏ခန့်မှန်းချက်များသည်လာမည့်လေးနှစ်အတွင်း chip သုံးစွဲမှုတွင်သိသိသာသာတက်သွားသည်ကိုဖော်ပြသည်။ လက်ရှိတွင်၊ Nvidia ၏ဆော့ဖ်ဝဲလ်အစုအဝေးနှင့် ပရိုဆက်ဆာများသည် ပြိုင်ဘက်ကင်းစွာရပ်တည်နေပြီး ယုံကြည်ရလောက်သော ပြိုင်ဖက်တစ်ဦး ပေါ်ပေါက်လာမည့်အချိန်ကို လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် မရေမရာဖြစ်စေခဲ့သည်။

ထံမှ မကြာသေးမီက သတင်းပေးပို့သည်။ ဘလွန်းဘာ့ဂ် နှင့် Financial Times OpenAI ၏ CEO ဖြစ်သူ Sam Altman's သည် Nvidia ချစ်ပ်များအပေါ် AI ကဏ္ဍ၏ မှီခိုအားထားမှုကို လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်ပြီး ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်မှုကို စတင်ရန်အတွက် အရှေ့အလယ်ပိုင်းမှ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများနှင့် ညှိနှိုင်းဆွေးနွေးခဲ့သည်။ ၎င်း၏ $ 1.5 ထရီလီယံနီးပါးစျေးကွက်အရင်းအနှီးနှင့်အတူစိန်ခေါ်မှု Nvidia သည် Altman အကြားကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်ဖွယ်ရှိသည်။ $5 ထရီလီယံနှင့် $7 ထရီလီယံ နှစ်ပေါင်းများစွာကြာသည်။

မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ လုပ်ငန်းအတွက် ML မော်ဒယ်များ၏ ကုန်ကျစရိတ်-ထိရောက်မှုကို ဖြေရှင်းခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများအနေဖြင့် ယခုလုပ်ဆောင်ရမည့်အရာဖြစ်သည်။ ကြီးမားသောနည်းပညာနယ်ပယ်ကိုကျော်လွန်၍ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ML မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းသည် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်—၎င်းသည် အရေးကြီးသောရှင်သန်မှုဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် ကျယ်ပြန့်သော R&D ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများမပါဘဲ အရွယ်အစားအားလုံးရှိ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် အခွင့်အာဏာပေးသည့် လက်တွေ့ကျသောဗျူဟာလေးခုကို စူးစမ်းလေ့လာပြီး ရောင်းချသူလော့ခ်ချခြင်းကို ရှောင်ရှားရန် လိုက်လျောညီထွေရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

Nvidia သည် AI စျေးကွက်ကို အဘယ်ကြောင့် လွှမ်းမိုးထားသနည်း။

အတိုချုပ်ပြောရလျှင် Nvidia သည် ကျယ်ပြန့်စွာကျော်ကြားသော CUDA ကိရိယာတန်ဆာပလာများကြားတွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော GPU များနှင့် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးဆော့ဖ်ဝဲလ်အစုအဝေးကြား ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် စံပြလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖန်တီးထားသည်။

CUDA (2007 တွင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည်) သည် Nvidia GPU ပရိုဆက်ဆာများကို အကောင်းဆုံးအသုံးချရန်အတွက် ပြည့်စုံသောအပြိုင်တွက်ချက်ခြင်းကိရိယာနှင့် API တစ်ခုဖြစ်သည်။ လူကြိုက်များရခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ နက်နဲသောသင်ယူမှုအတွက် အရေးကြီးသော ရှုပ်ထွေးရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာတွက်ချက်မှုများကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် ၎င်း၏ နှိုင်းမဲ့စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များအတွက် cuDNN ကဲ့သို့ ကြွယ်ဝသော ဂေဟစနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးကာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူစေသည်။ လျင်မြန်သောပုံစံတည်ဆောက်မှုနှင့် ထပ်ခါထပ်ခါလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် အဓိကနက်နဲသောသင်ယူမှုဘောင်များနှင့် ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် developer များအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

အလွန်ထိရောက်သော ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ခိုင်မာသော ဆော့ဖ်ဝဲလ်အစုအဝေးကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် စျေးကွက်ကို သိမ်းပိုက်ရန် သော့ချက်ဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ Nvidia ၏လွှမ်းမိုးမှုသည် ယာယီဖြစ်စဉ်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်ဟု အချို့က စောဒကတက်သော်လည်း လက်ရှိအခင်းအကျင်းတွင် ထိုသို့သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ခက်ခဲသည်။

Nvidia ၏ ကြီးစိုးမှု၏ ပြင်းထန်သော ပမာဏ

Nvidia သည် machine learning development field တွင် အသာစီးရနေခြင်းသည် နယ်ပယ်တွင်သာမက၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ နယ်ပယ်သာမကဘဲ ကျယ်ပြန့်လာသော သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး ဘတ်ဂျက်ကွာဟမှုတို့နှင့်လည်း စပ်လျဉ်းပြီး စျေးကွက်ထဲသို့ ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်ရခြင်းသည် သေးငယ်သော ကစားသမားများအတွက် အဆမတန် ခက်ခဲလာရသည့် အကြောင်းရင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် startups များကို မပြောနှင့်။ မြင့်မားသောအန္တရာယ်များကြောင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူစိတ်ဝင်စားမှုကျဆင်းခြင်းနှင့် ကြီးမားသော R&D ရယူခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန် (Nvidia လိုမျိုးပေါ့။) ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုများသည် လုံးလုံးလျားလျားမဖြစ်နိုင်တော့ဘဲ အလွန်ညီညာသော ကစားကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးပေးသည်။

သို့တိုင်၊ Nvidia ၏ ဟာ့ဒ်ဝဲအပေါ် အလွန်အမင်း မှီခိုအားထားမှုသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ ညီညွတ်မှုအပေါ် ပိုမိုဖိအားပေးကာ အနှောင့်အယှက်များနှင့် ရောင်းချသူ လော့ခ်ချခြင်းအတွက် အန္တရာယ်ကို ပွင့်စေပြီး စျေးကွက်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို လျှော့ချကာ စျေးကွက်ဝင်ရောက်မှု အတားအဆီးများကို ပြင်းထန်စေသည်။

"အချို့သူများသည် သုံးစွဲသူများကို စျေးဝယ်ထွက်မသွားစေရန် သေချာစေရန် ငွေသားစုနေကြသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ GPU လိုအပ်ချက်များကို ဖြတ်တောက်ရန် ကြိုးစားနေသဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ GPU လိုအပ်ချက်များကို ဖြတ်တောက်ရန် ကြိုးစားနေသဖြင့် 'ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း' နှင့် 'မော်ဒယ်အရွယ်အစား' ကဲ့သို့သော အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ အသုံးအနှုန်းများမှာ ခေတ်စားနေပြီး၊ ယခုနှစ်တွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် ၎င်းတို့၏ GPU များကို ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖြင့် ကုမ္ပဏီများ လုပ်ဆောင်နိုင်အောင် ကူညီပေးသည့် ဆော့ဖ်ဝဲကို ကုမ္ပဏီများမှ ဒေါ်လာသန်းရာနှင့်ချီ၍ လောင်းကြေးထပ်ခဲ့ကြသည်။ ရပြီ။"

Nvidia Chip ပြတ်တောက်မှုများကြောင့် AI Startup များသည် Computing Power အတွက် အပြိုင်အဆိုင် စွန့်စားခဲ့ကြသည်။ Paresh Dave မှ

ယခုအချိန်သည် Nvidia ၏ ML ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ကျယ်ပြန့်သောသြဇာလွှမ်းမိုးမှုကြားတွင် သင့်လုပ်ငန်းကို ကြီးထွားရန်အခွင့်အရေးပေးမည့်အရာဖြစ်သောကြောင့် မဟာဗျူဟာမြောက်ချဉ်းကပ်မှုများကိုချမှတ်ရန်အချိန်ဖြစ်သည်။

ကြီးမားသောနည်းပညာမဟုတ်သောကစားသမားများသည် Nvidia ၏လွှမ်းမိုးမှုကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သောဗျူဟာများ-

1. AMD ၏ RocM ကို စတင်စူးစမ်းပါ။ 

AMD သည် Rocm အတွက် ၎င်း၏ တသမတ်တည်း ပံ့ပိုးမှုဖြင့် ပြီးမြောက်အောင်မြင်သည့် စွမ်းဆောင်ချက်ဖြစ်သည့် NVIDIA နှင့် ၎င်း၏ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ကွာဟချက်ကို ကျဉ်းမြောင်းစေခဲ့သည်။ PyTorch ၏ အဓိက စာကြည့်တိုက်များ လွန်ခဲ့သောနှစ် ဤဆက်လက်ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုသည် လိုက်ဖက်ညီမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းဖြင့် ထင်ရှားစွာပြသခဲ့သည်။ MI300 ချစ်ပ်ဆက်AMD ၏နောက်ဆုံးထွက်ရှိမှု။ MI300 သည် အထူးသဖြင့် LLama-70b ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များနှင့် ထူးချွန်သော Large Language Model (LLM) အနုစိတ်လုပ်ဆောင်မှုများတွင် ခိုင်မာသောစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသထားသည်။ ဤအောင်မြင်မှုသည် AMD မှရရှိသော လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်များတွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုများကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။

2. အခြားသော ဟာ့ဒ်ဝဲ အခြားရွေးချယ်စရာများကို ရှာဖွေပါ။

AMD ၏ ခြေလှမ်းများအပြင်၊ Google သည် Tensor Processing Units (TPUs) ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်အကြီးစား AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောအခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုကို ပေးဆောင်ပြီး စက်သင်ယူမှုအလုပ်များကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် အထူးပြု ဟာ့ဒ်ဝဲကို ထုတ်ပေးပါသည်။

ဤလုပ်ငန်းကြီးကြီးမားမားများအပြင်၊ Graphcore နှင့် Cerebras ကဲ့သို့သော သေးငယ်သော်လည်း ထိရောက်မှုရှိသော ကစားသမားများသည် AI ဟာ့ဒ်ဝဲနေရာအတွက် ထူးထူးခြားခြား ပံ့ပိုးမှုများ ပြုလုပ်လျက်ရှိသည်။ Graphcore ၏ Intelligence Processing Unit (IPU) သည် AI တွက်ချက်မှုများတွင် ထိရောက်မှုအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော၊ သရုပ်ပြထားသည့်အတိုင်း စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်သောလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ၎င်း၏အလားအလာများအတွက် အာရုံစိုက်မှုရရှိထားသည်။ Twitter ရဲ့ စမ်းသပ်ချက်. အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Cerebras သည်ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏အဆင့်မြင့်ချစ်ပ်များဖြင့် နယ်နိမိတ်များကို တွန်းပို့ခြင်း။AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် အတိုင်းအတာနှင့် တွက်ချက်မှုစွမ်းအားကို အလေးပေးသည်။

ဤကုမ္ပဏီများ၏စုပေါင်းကြိုးပမ်းမှုသည် ပိုမိုကွဲပြားသော AI ဟာ့ဒ်ဝဲဂေဟစနစ်ဆီသို့ ပြောင်းလဲသွားခြင်းကို ဆိုလိုပါသည်။ ဤကွဲပြားမှုသည် NVIDIA ပေါ်တွင်မှီခိုမှုကိုလျှော့ချရန် အလားအလာရှိသောမဟာဗျူဟာများကိုတင်ပြပြီး developer နှင့် researchers များအား AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောပလက်ဖောင်းများကိုပံ့ပိုးပေးပါသည်။

3. စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု စတင်ပါ။

ဟာ့ဒ်ဝဲအခြားရွေးချယ်စရာများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းအပြင်၊ ဆော့ဖ်ဝဲကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် Nvidia လွှမ်းမိုးမှု၏သက်ရောက်မှုကို လျော့ပါးစေမည့် အရေးပါသောအချက်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြပါသည်။ ထိရောက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချခြင်း၊ မလိုအပ်သော တွက်ချက်မှုများကို လျှော့ချခြင်းနှင့် အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်၊ ကြီးကြီးမားမားမဟုတ်သော နည်းပညာကစားသမားများသည် လက်ရှိဟာ့ဒ်ဝဲတွင် ၎င်းတို့၏ ML မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်နိုင်ပြီး စျေးကြီးသော ဟာ့ဒ်ဝဲအဆင့်မြှင့်တင်မှုများအပေါ် မူတည်ခြင်းမရှိဘဲ ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးရန် လက်တွေ့ကျသောချဉ်းကပ်မှုကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။

Deci Ai ၏ AutoNAC နည်းပညာတွင် ဤချဉ်းကပ်ပုံဥပမာကို တွေ့နိုင်သည်။ ဤဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသိအမှတ်ပြုထားသည့်အတိုင်း သက်သေပြထားသကဲ့သို့ အထင်ကြီးလောက်စရာအချက် ၃-၁၀ ဖြင့် မော်ဒယ်အနုမာနကို အရှိန်မြှင့်နိုင်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ MLPerf Benchmark. ထိုသို့သောတိုးတက်မှုများကိုပြသခြင်းဖြင့်၊ software optimization သည် ML ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပြီး နယ်ပယ်တွင် Nvidia ၏လွှမ်းမိုးမှုကိုလျော့ပါးစေရန်အတွက် အလားအလာရှိသောအခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုကိုတင်ပြလာပါသည်။

4. ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသောအစုအဖွဲ့များဖန်တီးရန် အခြားအဖွဲ့အစည်းများနှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ပါ။

ဤပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနည်းလမ်းတွင် သုတေသနတွေ့ရှိချက်များကို မျှဝေခြင်း၊ အစားထိုး ဟာ့ဒ်ဝဲရွေးချယ်မှုများတွင် ပူးတွဲရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းနှင့် open-source ပရောဂျက်များမှတစ်ဆင့် ML နည်းပညာအသစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေရေးတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။ အနုမာနကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချပြီး ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ကြီးကြီးမားမားမဟုတ်သော နည်းပညာကစားသမားများသည် ကစားကွင်းကို အဆင့်သတ်မှတ်နိုင်ပြီး ML ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနယ်ပယ်တွင် ပိုမိုယှဉ်ပြိုင်နိုင်သော အခင်းအကျင်းတစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။

ယနေ့တွင်၊ ကွန်ပြူတာအရင်းအမြစ်များကို မျှဝေခြင်း၏ မဟာဗျူဟာသည် နည်းပညာနယ်ပယ်တွင် အရှိန်ရလာနေသည်။ Google Kubernetes Engine (GKE) သည် အစုလိုက် အများအပြားငှားရမ်းနေထိုင်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ၊ ထိရောက်သော အရင်းအမြစ်များကို အသုံးချကာ ပြင်ပကုမ္ပဏီ ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ဥပမာပေးပါသည်။ ဤလမ်းကြောင်းသည် AI မော်ဒယ်များအတွက် ဖြန့်ဝေသည့်ကွန်ရက်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Petals ကဲ့သို့သော ရပ်ရွာဦးဆောင်သည့် ပဏာမလုပ်ဆောင်မှုများကြောင့်ဖြစ်ပြီး စွမ်းအားမြင့်သော ကွန်ပျူတာများကို သိသာထင်ရှားစွာ ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုမရှိဘဲ အသုံးပြုနိုင်စေရန် ဖန်တီးပေးသည်။ ထို့အပြင် Together.ai ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် ကျယ်ပြန့်သော open-source မော်ဒယ်များကို ဆာဗာမဲ့ဝင်ရောက်ခွင့်၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ချောမွေ့စေပြီး ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ထိုသို့သောပလပ်ဖောင်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် သင့်အား တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအခွင့်အလမ်းများကို ရယူအသုံးပြုနိုင်စေပြီး သင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ကာ အဖွဲ့အစည်းအရွယ်အစားမခွဲခြားဘဲ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးနိုင်သည်။

ကောက်ချက် 

တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာအရ၊ အထက်ဖော်ပြပါ မဟာဗျူဟာများအတွက် လိုအပ်ချက်များသည် ထင်ရှားလာပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုက စျေးကွက်ကို လွှမ်းမိုးလာသောအခါ၊ ၎င်းသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဟန့်တားကာ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုကို အနှောင့်အယှက်ပေးသည်။

ကြီးကြီးမားမားမဟုတ်သော နည်းပညာကစားသမားများသည် AMD ၏ RocM ကဲ့သို့သော အခြားရွေးချယ်စရာများကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့်၊ ထိရောက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းမှတစ်ဆင့် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုကောင်းအောင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်း၊ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော အစုအဝေးများဖန်တီးရန် အခြားအဖွဲ့အစည်းများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းတို့ကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းဖြင့် ကြီးမားသောနည်းပညာကစားသမားများသည် Nvidia ၏လွှမ်းမိုးမှုကို တန်ပြန်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် AI ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ပိုမိုကွဲပြားပြီး ပြိုင်ဆိုင်မှုအခင်းအကျင်းကို မြှင့်တင်ပေးကာ သေးငယ်သောကစားသမားများကို AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏အနာဂတ်တွင် ထုတ်ဖော်ပြောဆိုနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

ဤနည်းဗျူဟာများသည် Nvidia ၏စျေးနှုန်းများနှင့် ထောက်ပံ့ရေးပစ္စည်းများအပေါ် မှီခိုအားထားမှုကို လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်ပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆွဲဆောင်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ ဟာ့ဒ်ဝဲပြိုင်ဆိုင်မှုကြားတွင် လုပ်ငန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု နှေးကွေးမှုအန္တရာယ်ကို လျှော့ချရန်နှင့် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးအတွင်း အော်ဂဲနစ်တိုးတက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။