يمثل بلاكويل من NVIDIA قفزة هائلة في الحوسبة المسرّعة، حيث يستفيد من وحدات معالجة الرسوميات لتحويل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وسير العمل الصناعي إلى ما هو أبعد من حدود وحدات المعالجة المركزية.
قدم الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، جينسن هوانغ، مؤخرًا عرضًا ثوريًا أدهش عالم التقنية. ومع وصول تطوير وحدات المعالجة المركزية إلى سقفه، تقود NVIDIA المستقبل من خلال الحوسبة المسرّعة. هذا النهج الثوري لا يعد فقط بتحويل الصناعات، بل بإعادة تعريف فهمنا وتفاعلنا مع التكنولوجيا.
رمز السهم: YOU
13 نوفمبر 2024
على مدى عقود، وفرت قاعدة مور مسارًا متوقعًا لتطور قوة الحوسبة. ومع ذلك، ومع بلوغنا حدود تطوير وحدات المعالجة المركزية، انتهت الرحلة المجانية التقليدية. يدفع هذا التغير إلى الابتكار خارج الأساليب التقليدية. هنا تأتي NVIDIA برؤية لتسريع البرمجيات وإعادة تعريف بنية الحوسبة من الأساس. ومن خلال الاستفادة من هندسة CUDA في صناعات متنوعة، حققت NVIDIA قفزات في الأداء كانت في السابق مستحيلة التصور.
أحدثت NVIDIA ثورة في الرسومات الحاسوبية الفورية من خلال تقديم وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، ومهدت الطريق أمام الحوسبة المسرّعة لتؤثر في مجالات عديدة. من تصنيع أشباه الموصلات إلى الحوسبة الكمية، تسرّع تقنيات NVIDIA التطبيقات بمعدلات تصل إلى 20 أو 30 أو حتى 50 مرة. هذا التقدم تحقق بفضل التعاون العميق مع مطوري البرمجيات وشركاء الصناعة، ما خلق نظامًا بيئيًا ديناميكيًا للحوسبة المسرّعة.
لقد تجاوز تعلم الآلة الأسلوب التقليدي لتطوير البرمجيات—كتابة الخوارزميات لمعالجة البيانات—. يؤكد جينسن هوانغ هذا التحول الجذري، حيث تتعلم الأجهزة الآن من مجموعات بيانات ضخمة لإنشاء وظائف تنبؤية. يمثل هذا التطور من البرمجيات 1.0 إلى البرمجيات 2.0 انتقالًا نحو الذكاء الاصطناعي، حيث تزدهر الشبكات العصبية على وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA.
في قلب ابتكارات NVIDIA يوجد نظام بلاكويل، الذي يمثل قفزة هائلة في قدرات الحوسبة. صُمم لتحليل البيانات الضخمة، ويجسد بلاكويل قمة تكنولوجيا وحدات معالجة الرسوميات، مع وحدات مترابطة تعمل كوحدة ضخمة واحدة. تدعم هذه البنية مهامًا متقدمة مثل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال والمحاكاة المعقدة، لتدفع حدود الممكن في معالجة البيانات والذكاء الاصطناعي.
الحوسبة المسرّعة تعني استخدام أجهزة وبرمجيات متخصصة لأداء المهام بكفاءة أعلى مقارنة بالحوسبة التقليدية المعتمدة على وحدات المعالجة المركزية. تعد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من NVIDIA وهندسة CUDA من أبرز تقنيات هذا الابتكار.
يتيح تعلم الآلة للحواسيب تعلم الأنماط من البيانات وإجراء التنبؤات، على عكس البرمجة التقليدية التي تعتمد على كتابة الخوارزميات بشكل صريح من قبل البشر. هذا التحول يمكّن من إنشاء أنظمة أكثر ذكاءً وتكيفًا.
تؤثر حلول الحوسبة المسرّعة من NVIDIA في مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، والسيارات، والتمويل، وغيرها. تقنياتهم ضرورية لمهام مثل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات الفورية، والمحاكاة المعقدة.
روبوتات دردشة ذكية وأدوات ذكاء اصطناعي تحت سقف واحد. اربط بين الكتل الذكية لتحويل أفكارك إلى تدفقات مؤتمتة مع FlowHunt.
استكشف أبرز ما جاء في الكلمة الرئيسية لشركة Nvidia في CES 2025، والتي استعرضت فيها إنجازات ثورية في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وسلسلة RTX Blackwell، ومنصة Nvid...
استكشف نظارات Google Android XR واكتشف كيف تشكل Gemini AI، والأجهزة المتقدمة، والشراكات المفتوحة مع Warby Parker وSamsung وXreal مستقبل النظارات الذكية في عام 2...
استكشف قفزة أوبن إيه آي نحو أجهزة الذكاء الاصطناعي من خلال استحواذها على شركة io لجوني آيف بقيمة 6.5 مليار دولار، مما يمهد الطريق لأجهزة ذكاء اصطناعي مبتكرة وخا...
