NVIDIA מכריזה על פיתוח מפעלי AI עם יצרני מחשבים אישיים

A NVIDIA הביא מידע על מפעלי AI, או "מפעלי AI", גישה מתועשת ליצירת מוצרים ושירותים המונעים על ידי בינה מלאכותיתl, מינוף משאבי מחשוב מתקדמים ו AI חיובי. אוטומציה של כל דבר, החל מאיסוף ועיבוד נתונים ועד לפריסת מודלים של AI, מפעלים אלה מאפשרים מדרגיות מהירה כדי לעמוד בדרישות ההולכות וגוברות, תוך שהם ממלאים תפקיד מפתח בחדשנות מתמשכת ויצירת פתרונות מותאמים אישית בקנה מידה גדול. תבין מיד!

מהם מפעלי AI

מפעלים אלה עושים אוטומציה של תהליכים מאיסוף ועיבוד נתונים ועד ליצירה ופריסה של מודלים של AI, המאפשרים מדרגיות מהירה כדי לעמוד בדרישות ההולכות וגדלות. בהסתמך על משאבי מחשוב עצומים, המסופקים לרוב על ידי מרכזי נתונים בענן, מפעלי AI יכול לבצע משימות AI מורכבות בקנה מידה, להכשיר מודלים מתוחכמים הדורשים עיבוד אינטנסיבי ואחסון של כמויות גדולות של נתונים.

A IA מוֹלִיד, שיוצר תוכן חדש כגון טקסט, תמונות, סרטונים ומוזיקה מנתוני קלט (הנחיה), מהווה מרכז ב מפעלי AI. הוא מאפשר יצירת מוצרים כמו עוזרים וירטואליים, מערכות המלצות ותוכן מותאם אישית. מחזור החיים של המוצר במפעל בינה מלאכותית כולל פיתוח, בדיקה, אימות, פריסה, תחזוקה ועדכון רציף, תוך הבטחת מוצרים באיכות גבוהה וביצועים. חברות טכנולוגיה גדולות אוהבות Google e אמזון בעברית, וסטארט-אפים רבים, במיוחד בנישות כמו פינטק ובריאות, מפעילים מפעלי AI משלהם.

היתרונות העיקריים של מפעלי AI כוללים חדשנות מתמשכת, עלויות תפעול מופחתות והיכולת ליצור פתרונות מותאמים אישית בקנה מידה גדול. עם זאת, מפעלים אלה מתמודדים עם אתגרים משמעותיים כמו הבטחת איכות הנתונים, עמידה ב פרטיות e אתיקה, ולנהל תשתיות טכניות מורכבות.

המהפכה התעשייתית הבאה כבר החלה. חברות ומדינות משתפות פעולה עם NVIDIA כדי להעביר מרכזי נתונים מסורתיים של טריליון דולר למחשוב מואץ ולבנות סוג חדש של מרכז נתונים - מפעלי בינה מלאכותית - כדי לייצר מצרך חדש: בינה מלאכותית. מיצרני שרתים, רשתות ותשתיות ועד מפתחי תוכנה, התעשייה כולה מתכוננת לבלקוול כדי להאיץ חדשנות מונעת בינה מלאכותית בכל התחומים.

אמר במהלך הרצאתו ב- COMPUTEX, המייסד והמנכ"ל של NVIDIA, Jensen Huang

ארכיטקטורה מודולרית של NVIDIA MGX

הארכיטקטורה המודולרית NVIDIA MGX (הרחבת GPU מודולרית) היא פלטפורמת חומרה שפותחה כדי לתמוך בעומסי עבודה אינטנסיביים של מחשוב הנדרשים בסביבות בינה מלאכותית ולמידת מכונה - מתאימה באופן מושלם לתפעול של מפעלי AI. בהתבסס על מודולים הניתנים להחלפה, ארכיטקטורת MGX מאפשרת תצורה קלה וקביעה מחדש של מערכות, ומקלה על עדכון רכיבים בודדים ללא צורך בהחלפת המערכת כולה.

למרות ש-NVIDIA MGX היא לא בדיוק חדשה, הטכנולוגיה נוכחת כפתרון שהמותג מציע לחברות שמחפשות טכנולוגיה מסוג זה, כאשר אנו מתייחסים לצרכי AI. מודולריות זו מקדמת כלכלה וקיימות, המאפשר לחברות להתאים את תשתיות ה-IT שלהן לפי הצורך.

A גמישות ארכיטקטורת MGX מאפשרת לחברות להתאים את התצורות שלהן לפי צרכים ספציפיים, בין אם קשורים לעיבוד גרפי, אחסון, רשתות או רכיבים אחרים. התאמה אישית זו הופכת את MGX למתאים למגוון יישומים, כולל מחשוב בינה מלאכותית, ניתוח נתונים, סימולציות מדעיות ועיבוד גרפי. עם ה יכולת לשלב מודולים שונים, חברות יכולות ליצור פתרונות מותאמים לעמידה בתרחישי עומס עבודה מגוונים.

תכונה מרכזית נוספת של הארכיטקטורה המודולרית של NVIDIA MGX היא מדרגיות. מערכות יכולות לצמוח בהדרגה על ידי הוספת מודולים חדשים ככל שהביקוש למשאבים עולה, תוך שמירה על רמת ביצועים גבוהה גם עם הרחבות. מדרגיות זו מאפשרת לחברות לשרת עומסי עבודה אינטנסיביים ומשתנים ביעילות, מה שמבטיח שהתשתיות שלהן יכולות להתפתח ללא הפרעות משמעותיות.

יתר על כן, ארכיטקטורת MGX תוכננה כך חסכונית באנרגיה, עוזר להפחית את צריכת האנרגיה ועלויות התפעול. יעילות אנרגטית לא רק מקדמת חיסכון, אלא גם תורמת לפרקטיקות בנות קיימא ואקולוגיות יותר. תאימות ואינטגרציה עמוקה עם טכנולוגיות ופתרונות אחרים של NVIDIA, כגון GPUs מתקדמים ותוכנת AI, מבטיחים ביצועים מיטביים וחווית משתמש מעולה.

היצרנים מתחילים עם מבנה מערכת בסיסי עבור מארז השרת שלהם ולאחר מכן מתאימים את הבחירה של GPU, DPU ו-CPU כדי לענות על הצרכים הספציפיים של עומסי עבודה שונים. עד עכשיו, יותר מ-90 מערכות, המגיעים מיותר מ-25 שותפים, הושקו או נמצאים בשלב הפיתוח, תוך מינוף ארכיטקטורת הייחוס של MGX. זה מייצג עלייה משמעותית מהשנה הקודמת, עם 14 מערכות בלבד שהגיעו משישה שותפים.

שימוש בארכיטקטורת MGX יכול לגרום להפחתה ב עד שלושה רבעים (3 / 4) בעלויות זמן פיתוח וצמצום של שני שליש בזמן הפיתוח, קיצור מחזור הייצור לשישה חודשים בלבד.

AMD e אינטל משתפים פעולה בארכיטקטורת MGX, ומציגים לראשונה עיצובים משלהם של מעבד מארח CPU משלהם. זה כולל את הפלטפורמה AMD טורינו הדור הבא והמעבד Intel Xeon 6 עם ליבות P. עיצובי התייחסות אלה יכולים לשמש כל יצרן מערכות שרת, חוסך זמן פיתוח ומבטיח עקביות בעיצוב ובביצועים.

הפלטפורמה האחרונה של NVIDIA, ה GB200 NVL2, משלבת את הארכיטקטורה MGX e בלקוול. ה-GB200 NVL2 מציע עיצוב מדרגי, צומת יחיד, מגוון של תצורות מערכת ואפשרויות רשת, המאפשרות שילוב מחשוב מואץ בתשתית מרכז הנתונים הקיימת. ה-GB200 NVL2 מצטרף לליין המוצרים של Blackwell, הכולל NVIDIA Blackwell Tensor Core GPUs, GB200 Grace Blackwell superchips ו-GB200 NVL72. קו זה מספק פתרונות חזקים כדי לעמוד בדרישות מחשוב מואצות במגוון תרחישי מרכז נתונים.

יישומי מפעלי AI

במרכזי נתונים, זה מקל על בניית תשתיות המסוגלות להתמודד עם כמויות גדולות של נתונים ועומסי עבודה משתנים. בתעשיות היצירתיות, הוא משמש ב אולפני סרטים, עיצוב ואנימציה לעיבוד גרפי באיכות גבוהה. בתחום המחקר והפיתוח, הוא תומך בסימולציות מדעיות מורכבות ובניתוח ביג דאטה, מאיץ גילויים וחידושים. יתרה מכך, באוטומציה תעשייתית היא מאפשרת מערכות בקרה ואוטומציה מתקדמות במפעלים חכמים.

ג'נסן הואנג חשף כי חברות מובילות בטייוואן מאמצות במהירות את טכנולוגיית Blackwell כדי לשלב בינה מלאכותית בפעילותן. O בית החולים לזכר צ'אנג גונג, מרכז רפואי בולט בטייוואן, יש תוכניות לשלב את פלטפורמת המחשוב עם ארכיטקטורת Blackwell במחקר הביו-רפואי שלהם. יוזמה זו שמה לה למטרה להאיץ את עיבוד התמונה והשפה, לייעל הליכים קליניים ובסופו של דבר להעלות את רמת הטיפול בחולים.

מאידך, Foxconn, אחת מענקיות האלקטרוניקה העולמיות, מכוונת את מאמציה ליישום הטכנולוגיה NVIDIA גרייס בלקוול. הפרויקטים שלה כוללים יצירת פתרונות חכמים עבור כלי רכב חשמליים מונעי בינה מלאכותית ופלטפורמות רובוטיות. בנוסף, הם מרחיבים את ההיצע של שירותים מבוססי שפה, במטרה לספק חוויות אישיות יותר ללקוחות.

ואתה, מה חשבת על החדשות? תגיד לנו הערה!

ראה גם:

NVIDIA CUDA-Q מביא מחשוב קוונטי למחשבי העל הנוכחיים.

עם מידע מ: Dell.

נסקר על ידי גלאוקון ויטל ב-2/6/24.