NVIDIA وسوبريمicro: التقنيات الأساسية للذكاء الاصطناعي لتحقيق النجاح

فتح إمكانيات العائد على الاستثمار باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي: استراتيجيات للنجاح

يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانيات هائلة للعائد على الاستثمار، حيث يُقدَّر بمبلغ يتراوح بين 2.6 تريليون إلى 4.4 تريليون دولار سنويًا عبر مختلف الصناعات. ومع ذلك، يتطلب ذلك موارد حوسبة وبنية تحتية كبيرة. انضم إلى خبراء NVIDIA وSupermicro لاستكشاف كيفية تحديد حالات الاستخدام الأساسية وإنشاء منصة جاهزة للذكاء الاصطناعي لتحقيق النجاح.

شاهد على الطلب مجانًا الآن

إدماج الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمليات التجارية ليس مجرد أمر مفيد، بل يتطلب موارد ضخمة، حيث يتطلب المزيد من الحوسبة والشبكات والتخزين مقارنة بالتقنيات السابقة. الوصول الفعال إلى البيانات، وتخصيص النماذج المدربة مسبقًا، وتشغيلها على نطاق واسع يتطلب نظامًا بيئيًا شاملًا من الأجهزة والبرامج الجاهزة للذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى خبرة فنية متخصصة.

رؤى من خبراء الصناعة

يستعرض أنطوني لاريجاني، مدير التسويق للمنتجات في NVIDIA، ويوسوك كوند، مدير التسويق للمنتجات في Supermicro، استراتيجيات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي في حديث يروج له لويس سيزي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة OctoML. يتناولون قرارات البنية التحتية الأساسية، واعتبارات الأحمال التشغيلية، وتحسين استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في مؤسستك.

مواءمة البنية التحتية مع الأحمال التشغيلية

تعد مواءمة البنية التحتية مع احتياجات المؤسسة أمرًا حاسمًا. وفقًا للاريجاني، الخطوة الأولى هي تصور الأهداف النهائية. "افهم الأحمال التي ستدعمها البنية التحتية. المتطلبات الحاسوبية تختلف بشكل كبير بين النماذج الأساسية الكبيرة والتطبيقات الزمنية."

عند تقييم الأحمال، اعتبر قابلية التوسع. قدِّر الطلب المحتمل للتطبيقات، سواء في المعالجة الدفعة أو التفاعلات الزمنية، مثل برامج المحادثة.

الحلول السحابية مقابل الحلول المحلية

غالبًا ما تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي التوسع، مما يثير نقاشًا حول الحلول السحابية مقابل المحلية. يؤكد كوند أن الأمر يعتمد على حالات الاستخدام المحددة والنطاق المطلوب. يوفر السحاب مرونة أكبر في التوسع؛ ومع ذلك، تتطلب الحلول المحلية تقديرًا دقيقًا واستثمارات أولية كبيرة.

"قييم النطاق المحتمل لمشروعك. هل من الأكثر جدوى استخدام سحابة GPU أم بناء بنيتك التحتية الخاصة؟" يسأل، مشيرًا إلى أن تكاليف السحاب تتناقص بينما تتزايد قوة الحوسبة.

النماذج مفتوحة المصدر مقابل النماذج الملكية

تتجه الشركات بشكل متزايد نحو النماذج المخصصة والمتخصصة. يبرز لاريجاني أن تقنيات مثل إنشاء البيانات المدعومة بالاسترجاع تساعد الشركات على استخدام البيانات الملكية بفعالية، مما يؤثر على خيارات البنية التحتية. تخصيص النماذج يقلل من تكاليف التدريب ووقته.

"تحسين النماذج الأساسية وفقًا لاحتياجاتك المحددة يعزز كفاءة التكلفة واستغلال GPU،" يضيف كوند.

زيادة فعالية الأجهزة باستخدام مجموعة برمجيات شاملة

يتطلب تحسين الأجهزة أيضًا مجموعة برمجيات متطورة. يقول كوند، "البنية التحتية الكبيرة معقدة، وتتطلب التعاون مع خبراء NVIDIA منذ مرحلة التصميم لضمان التوافق."

بناء مجموعة برمجيات ذكاء اصطناعي متكاملة يتطلب موارد كبيرة، ولهذا أصبحت NVIDIA شركة للحوسبة الكاملة. يساعد إطار عمل Nemo، الذي هو جزء من منصة NVIDIA AI Enterprise، الشركات في بناء وتخصيص ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مثالي عبر البنى التحتية الواسعة.

ضمان المستقبل ضد تعقيد نماذج اللغة الكبيرة

مع تزايد نمو نماذج اللغة الكبيرة، تزداد أيضًا احتياجاتها للطاقة. يشير كوند، "القوة المتوقعة لوحدات معالجة الرسوميات تتزايد بسرعة،" مما يستدعي الابتكارات في حلول التبريد لتحسين كفاءة الطاقة. بالإضافة إلى ذلك، يشير لاريجاني إلى تقنيات تطوير البرمجيات الناشئة التي تعزز كفاءة النشر مع الحفاظ على الجدوى الاقتصادية والاستدامة.

"هناك طلب متزايد على الأنظمة المحسنة مهما كان حجم الأعمال، وحالات استخدام جديدة للذكاء الاصطناعي تظهر بشكل متكرر،" يقول، مما يعزز الحاجة إلى التحسين المستمر للبرمجيات.