أحدث الأخبار مع #GPUs
الجمهورية
منذ 3 أيام
- علوم
- الجمهورية
شريحة تايوانية فائقة التطور.. تعيد تشكيل المشهد التكنولوجي..!!
تُعدّ الشرائح الدقيقة أساس التكنولوجيا الحديثة ، وهي موجودة في جميع الأجهزة الإلكترونية تقريبًا، من فرشاة الأسنان الكهربائية والهواتف الذكية إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة المنزلية. تُصنع عن طريق وضع طبقات ونقش مواد مثل السيليكون لإنشاء دوائر مجهرية تحتوي على مليارات الترانزستورات. هذه الترانزستورات هي مفاتيح صغيرة جدًا، تتحكم في تدفق التيار الكهربائي وتُمكّن الأجهزة من العمل. ووبشكل عام، كلما زاد عدد الترانزستورات في الشريحة، زادت سرعتها وقوتها وإدارة مهام أكثر تعقيدًا. تسعى صناعة الرقائق الدقيقة باستمرار إلى تجميع المزيد من الترانزستورات في مساحة أصغر، مما يجعلالأجهزة التكنولوجية أسرع وأكثر قوة وكفاءة في استخدام الطاقة. مقارنةً بالشريحة الأكثر تطورًا سابقًا، والمعروفة باسم رقائق 3 نانومتر، ستُحقق تقنية 2 نانومترفوائد ملحوظة. من هذه الفوائد زيادة سرعة الحوسبة بنسبة 10%-15% عند نفس مستوى الطاقة ، أو انخفاضًا في استهلاك الطاقة بنسبة 20-30% عند نفس نفس السرعة. ترتبط صناعة الرقائق الدقيقة في تايوان ارتباطًا وثيقًا بأمنها. يُشار إليها أحيانًا باسم "درع السيليكون"، نظرًا لأهميتها الاقتصادية الواسعة التي تُحفز الولايات المتحدة وحلفاءها على منع الصين من إعادة ضم تايوان. أبرمت شركة TSMC مؤخرًا صفقة بقيمة 100 مليار دولار أمريكي لبناء خمسة مصانع أمريكية جديدة. ومع ذلك، لا يزال هناك غموض حول إمكانية تصنيع رقائق 2 نانومتر خارج تايوان، إذ يخشى بعض المسؤولين من أن يُقوّض ذلك أمن الجزيرة. تُستخدم رقائق TSMC الدقيقة فائقة التطور من قِبل شركات أخرى في تصنيع الهواتف الذكيةووحدات معالجة الرسومات (GPUs) المُستخدمة في تطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. كما تُصنّع معالجات تستخدمها أجهزة الكمبيوتر العملاقة حول العالم. ومع ذلك، فإن القوة الحسابية المُحسّنة، وكفاءة الطاقة ، والتصغير الذي تتيحه هذه الشرائح قد يُمهد الطريق لعصر جديد من الحوسبة الاستهلاكية والصناعية، حسبما ورد بموقعي livescience، وConversation.
أخبار مصر
منذ 7 أيام
- أعمال
- أخبار مصر
18 ألف رقاقة من إنفيديا إلى السعودية.. بداية عصر جديد للذكاء الاصطناعي
18 ألف رقاقة من إنفيديا إلى السعودية.. بداية عصر جديد للذكاء الاصطناعي كشفت شركة إنفيديا الأمريكية الرائدة في تصنيع الرقائق عن تعاونها مع شركة هومين الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، والمملوكة لصندوق الثروة السيادي السعودي (صندوق الاستثمارات العامة)، حيث ستزوُّد المملكة العربية السعودية بـ 18000 رقاقة لدعم مشروع مركز بيانات جديد بقدرة 500 ميجاوات.جاء الإعلان عن هذه الشراكة خلال منتدى الاستثمار السعودي الأمريكي في الرياض اليوم الثلاثاء، بالتزامن مع زيارة وفد من البيت الأبيض شملت المملكة العربية السعودية وقطر والإمارات. وتأتي هذه الخطوة في إطار جهود المملكة لتعزيز بنيتها التحتية للحوسبة السحابية وتطوير قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي عبر الاستثمارات الأجنبية. تفاصيل التعاون انفيديا مع السعودية ستستخدم هومين 'Humain' رقائق إنفيديا المتطورة من موديل GB300 Blackwell، وهي من أحدث رقائق (شرائح) الذكاء الاصطناعي التي أعلنت عنها الشركة مطلع هذا العام. ومن المقرر أن تعمل مراكز البيانات الجديدة بمئات الآلاف من كروت الشاشة (GPUs) المُتقدمة خلال السنوات الخمس القادمة.وصرح جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لإنفيديا، قائلًا:الذكاء الاصطناعي، مثل الكهرباء والإنترنت، بنية تحتية أساسية لكل دولة. وبالتعاون مع هومين، نعمل على بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي…..لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر 'إقرأ على الموقع الرسمي' أدناه
الرأي
منذ 7 أيام
- أعمال
- الرأي
«ألفابت» تبني مركزاً للذكاء الاصطناعي في... السعودية
أفادت الرئيس والمدير التنفيذي للاستثمار في شركتي ألفابت وغوغل، روث بورات، أن الشركة كانت بدأت الاستثمار في السعودية منذ فترة، وبدأت فعلياً في تعزيز قدراتها في مجالي الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي منذ 2021، بالتعاون مع شركة أرامكو. وأضافت بورات خلال مشاركتها في جلسة ضمن منتدى الاستثمار السعودي الأميركي: «نعيش لحظة تاريخية تشهد فرصاً هائلة يتيحها الذكاء الاصطناعي، سواء على مستوى الاقتصاد أو تقديم خدمات الرعاية الصحية والتعليم وتحقيق تطورات في العلوم والأمن السيبراني. ومن هذا المنطلق، نظرنا في كيفية التوسع لدعم رؤية 2030، وبدأنا بفكرة إنشاء مركز بيانات، ثم قررنا تبني نهج شامل يركّز على تعظيم الفوائد الاقتصادية والاجتماعية في السعودية». وأوضحت أن المشروع يشمل بناء مراكز بيانات، وإحضار وحدات معالجة الرسومات (GPUs) والمعالجات الخاصة بغوغل (TPUs)، إلى جانب توفير نموذج «Gemini»، وهو النموذج الأكثر تطوراً لدى غوغل، والذي أصبح متاحاً الآن بـ16 لهجة عربية.
ارابيان بيزنس
٣٠-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- ارابيان بيزنس
فك شيفرة 'فالكون 180B': رحلة داخل عقل عملاق رقمي وكيفية بناءه
تخيل للحظة رقماً: 180 مليار. ليس مليوناً، بل مليار. هذا هو عدد 'البارامترات' أو المعاملات التي يحتوي عليها نموذج الذكاء الاصطناعي 'فالكون 180B'. لو حاولت عَدّ هذا الرقم بمعدل رقم كل ثانية، لاستغرق الأمر منك أكثر من 5700 عام! هذا العدد الضخم يضعنا أمام وحش رقمي حقيقي، ويجعلنا نتساءل: ما معنى كل هذه الأرقام؟ وكيف يمكن بناء شيء بهذا التعقيد الهائل؟ دعنا نبسط الأمور قليلاً. نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل 'فالكون' هي في جوهرها شبكات عصبية اصطناعية معقدة للغاية. فكر في 'البارامترات' كأنها مقابض وأزرار دقيقة جداً داخل هذه الشبكة. كلما زاد عدد هذه المقابض والأزرار، زادت قدرة النموذج نظرياً على تعلم الأنماط المعقدة في اللغة وفهم الفروق الدقيقة بين الكلمات والمعاني. 'فالكون 180B'، بهذا العدد الهائل من البارامترات، تم تصميمه ليكون قادراً على التعامل مع مهام لغوية معقدة جداً. لكن كيف يتعلم هذا العقل الرقمي؟ هنا يأتي دور البيانات، والكثير جداً منها. تم تدريب 'فالكون 180B' على ما يقرب من 3.5 تريليون 'توكن'. الـ 'توكن' يمكن أن يكون كلمة كاملة، أو جزءاً من كلمة، أو حتى علامة ترقيم. تخيل مكتبة رقمية بحجم لا يمكن تصوره تحتوي على نصوص من كل حدب وصوب من الإنترنت (تم تجميعها وتنقيحها بعناية في مجموعة بيانات اسمها RefinedWeb). عملية التدريب تشبه جعل النموذج يقرأ هذه المكتبة الهائلة مراراً وتكراراً، وفي كل مرة يحاول التنبؤ بالكلمة التالية في النص، ويقوم بتعديل تلك الـ 180 مليار مقبض وزر بناءً على مدى صحة توقعه. إنها عملية ضخمة ومكثفة حسابياً بشكل لا يصدق. وهنا نصل إلى التحدي الهندسي الهائل: كيف توفر القوة الحاسوبية اللازمة لتدريب مثل هذا العملاق؟ أنت لا تتحدث عن جهاز كمبيوتر شخصي قوي، ولا حتى عن خادم جامعي متطور. أنت بحاجة إلى جيش من وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) المتطورة، مثل NVIDIA A100s – وهي رقائق قوية جداً ومصممة خصيصاً لمهام الذكاء الاصطناعي. يتطلب تشغيل 180B مئات الجيجابايت من الذاكرة، وتحتاج إلى ربط العديد من هذه الرقائق معاً في مجموعات ضخمة تعمل بتناغم تام. فكر فيها كأوركسترا سيمفونية رقمية عملاقة، كل عازف (GPU) يجب أن يؤدي دوره بدقة متناهية وبالتزامن مع الآخرين لمعالجة تريليونات التوكنات وتعديل مليارات البارامترات. هذا النوع من البنية التحتية ليس شيئاً تبنيه بسهولة في قبو منزلك. هنا يأتي دور المنصات السحابية مثل خدمات أمازون ويب (AWS). منصات مثل Amazon SageMaker (لإدارة وتنظيم عملية التدريب والنشر المعقدة)، و Amazon S3 (لتخزين كميات البيانات الهائلة بأمان)، و Amazon EC2 (لتوفير القوة الحاسوبية الخام من خلال أساطيل من الـ GPUs) تعمل بمثابة 'المصنع الرقمي' أو 'المسبك' الذي يمكن فيه بناء وتشغيل مثل هذه النماذج الضخمة. بدون هذه الأدوات والبنية التحتية القوية، لكانت مهمة تدريب نموذج بحجم 180B شبه مستحيلة عملياً لمعظم المؤسسات. إنها توفر الأدوات والقدرات اللازمة لتحويل الأفكار النظرية الطموحة إلى واقع رقمي ملموس. الآن، بعد بناء هذا الشيء المذهل، كيف تشاركه مع العالم؟ هنا تدخل التراخيص. استخدم 'فالكون 180B' ترخيصاً يعتمد على'Apache 2.0″، وهو خيار شائع في عالم البرمجيات مفتوحة المصدر ويسمح بالكثير من الحرية في الاستخدام والتعديل. لكنه أضاف بعض البنود الخاصة. أحدها هو 'قيود الاستضافة'، والتي تنظم بشكل أساسي كيف يمكن للآخرين تقديم النموذج نفسه كخدمة تجارية مدفوعة – فكر فيها كقواعد لكيفية مشاركة النسخ تجارياً على نطاق واسع. وهناك أيضاً 'سياسة استخدام مقبول' منفصلة تحدد بعض الاستخدامات المسموحة والمحظورة. هذه آليات يتم استخدامها أحياناً لإدارة كيفية توزيع واستخدام البرمجيات أو النماذج المعقدة في بيئات مختلفة. عندما خرج 'فالكون 180B' إلى النور، أظهر قدرات مثيرة للاهتمام حقاً في الاختبارات القياسية (benchmarks). هذه الاختبارات هي طرق موحدة لقياس أداء النماذج في مهام محددة (مثل الإجابة على الأسئلة، أو فهم النصوص). تصدره لقائمة Hugging Face لنماذج اللغات الكبيرة المفتوحة في ذلك الوقت كان مؤشراً على القدرات التي تم تصميمها فيه، ووضعه في مرتبة متقدمة مقارنة بنماذج أخرى كانت متاحة في تلك الفترة. وبالطبع، عالم الذكاء الاصطناعي لا يتوقف عن الحركة أبداً. إنه مجال يتطور بسرعة البرق. الأبحاث تستمر، وتظهر تقنيات وأفكار جديدة باستمرار. نفس الفريق في معهد الابتكار التكنولوجي واصل العمل، وأطلق نماذج لاحقة تستكشف اتجاهات مختلفة: 'فالكون 2″ الذي يدمج فهم الصور مع اللغة (متعدد الوسائط)، و'فالكون مامبا' الذي يستخدم بنية مختلفة تماماً (تسمىstate-space model) تركز على الكفاءة، وسلسلة 'فالكون 3' التي تقدم نماذج أصغر حجماً ومُحسّنة للاستخدام على أجهزة أقل قوة. هذا التطور المستمر هو السمة المميزة لهذا المجال البحثي المثير – دائماً هناك تحدٍ جديد، فكرة جديدة، وهندسة مبتكرة قيد التجربة. في النهاية، قصة 'فالكون 180B' من منظور تقني بحت هي شهادة على ما يمكن تحقيقه عندما تجتمع الأفكار الطموحة، والبيانات الهائلة، والقوة الحاسوبية الجبارة، والأدوات المتقدمة. إنها تفتح نافذة على التعقيد المذهل للذكاء الاصطناعي الحديث، وتذكرنا بأننا ربما لا نزال في المراحل الأولى جداً من فهم واستكشاف إمكانيات هذه العقول الرقمية التي نبنيها. والسؤال المثير دائماً هو: ما هي الحدود التالية التي ستكسرها هذه التكنولوجيا؟
أخبار الخليج
٢٧-٠٤-٢٠٢٥
- أعمال
- أخبار الخليج
نمو إيرادات أشباه الموصلات عالميا بمعدل 21% في عام 2024
كشفت النتائج النهائية لشركة جارتنر أن إيرادات أشباه الموصلات على الصعيد العالمي وصلت في عام 2024 إلى 655.9 مليار دولار أمريكي، بزيادة بنسبة 21 % عن الرقم المسجل في عام 2023 والبالغ 542.1 مليار دولار أمريكي. وقفزت إنفيديا إلى المركز الأول لتتخطى بذلك سامسونج إلكترونيكس وإنتل للمرة الأولى. وقال جوراف جوبتا، نائب الرئيس للتحليلات لدى جارتنر: يعود التغير الذي شهدته مراكز الشركات ضمن قائمة أول 10 مزودي أشباه موصلات إلى الطلب الكبير على تشييد البنى التحتية للذكاء الاصطناعي التوليدي، والزيادة بنسبة 73.4 % في إيرادات بطاقات الذاكرة. لقد قفزت إنفيديا إلى المركز الأول نتيجة للزيادة الملموسة في الطلب على وحدات معالجة الرسوميات المنفصلة ( GPUs ) التي كانت بمثابة الخيار الأساسي لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات. وأضاف: حافظت سامسونج إلكترونيكس على المركز الثاني مدفوعة في ذلك بالمكاسب المحققة في كل من بطاقات ذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية ( DRAM ) وبطاقات الذاكرة الوميضية ( Flash Memory ) نتيجة التعافي الحاد للأسعار في استجابة لحالة عدم التوازن بين العرض والطلب. كما نمت إيرادات إنتل بنسبة 0.8 % خلال عام 2024 وذلك مع الزخم الذي اكتسبته المنافسة عبر جميع خطوط منتجاتها الرئيسية، ولم تتمكن من الاستفادة من الزيادة القوية في الطلب على معالجة الذكاء الاصطناعي.
