في معرض CES الأخير ، أعلن الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang أن سرعة تحسين أداء رقائق AI للشركة تجاوزت المعايير التاريخية لقانون مور. اجتذب هذا البيان اهتمامًا واسع النطاق ، خاصة في سياق ركود مجتمع التكنولوجيا لتقدم الذكاء الاصطناعي.
تم اقتراح قانون شركة مور ، المؤسس المشارك لجوردون مور في عام 1965 ، متوقعًا أن عدد الترانزستورات على رقائق الكمبيوتر سيضاعف كل عام تقريبًا ، وبالتالي تضاعف أداء الرقاقة وفقًا لذلك. ومع ذلك ، في السنوات الأخيرة ، تباطأ قانون مور بشكل كبير ، مما جعل اختراق نفيديا أكثر إقناعًا.
أشار Huang Renxun إلى أن أحدث رقائق Data Super في مركز بيانات NVIDIA أسرع أكثر من 30 مرة من الجيل السابق عند تشغيل أعباء عمل استدلال الذكاء الاصطناعي. "يمكننا بناء البنية والرقائق والأنظمة والمكتبات والخوارزميات في نفس الوقت ، وإذا تمكنا من القيام بذلك ، فيمكننا تجاوز قانون مور لأننا نستطيع الابتكار في جميع أنحاء المكدس التكنولوجي." الموقف في مجال رقائق الذكاء الاصطناعى.
في الوقت الحالي ، تستخدم مختبرات AI الرائدة مثل Google و Openai و Anthropic رقائق AI في NVIDIA لتدريب طرازات AI وتشغيلها. لذلك ، فإن تقدم هذه الرقائق سيؤثر بشكل مباشر على قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي وبالتالي تعزيز تطوير صناعة الذكاء الاصطناعى بأكمله.
ذكرت Huang Renxun أيضًا أن هناك الآن ثلاثة قواعد توسع نشطة AI: ما قبل التدريب ، بعد التدريب وحساب وقت الاختبار. وأكد أن قانون مور مهم للغاية في الحوسبة في التاريخ لأنه يدفع الحد من التكاليف الحسابية ، وأن تحسينات الأداء في عملية الاستدلال ستؤدي أيضًا إلى تقليل تكاليف الاستدلال. يوفر هذا الرأي جدوى اقتصادية للتطبيق الواسع النطاق لنماذج الذكاء الاصطناعى.
على الرغم من أن بعض الأشخاص أعربوا عن مخاوفهم بشأن ما إذا كانت رقائق NVIDIA باهظة الثمن يمكن أن تستمر في القيادة في مجال التفكير ، إلا أن Huang Renxun قال إن أحدث رقاقة GB200NVL72 أسرع من 30 إلى 40 مرة من أعباء عمل شريحة H100 ، والتي ستجعل استنتاج الذكاء الاصطناعي نموذج أكثر اقتصادا وبأسعار معقولة. لا يعزز تحسين الأداء هذا التنافسية في السوق في NVIDIA فحسب ، بل يوفر أيضًا المزيد من الاحتمالات لتعميم تقنية الذكاء الاصطناعي.
أكد هوانغ رينكسون أن تحسين قوة الحوسبة هو وسيلة مباشرة وفعالة لحل مشاكل الأداء الحسابي والقدرة على تحمل التكاليف في التفكير. ويتوقع أنه مع التقدم المستمر لتكنولوجيا الحوسبة ، ستستمر تكلفة نماذج الذكاء الاصطناعي في الانخفاض ، على الرغم من أن بعض النماذج في شركات مثل Openai تعمل حاليًا بتكلفة أعلى. يرسم هذا التنبؤ صورة متفائلة للتطور المستقبلي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
قال هوانغ رينكسون إن رقائق الذكاء الاصطناعى اليوم قد زادت بمقدار 1000 مرة مقارنة بعشر سنوات قبل عشر سنوات ، وهي سرعة التقدم التي تتجاوز بكثير قانون مور ، ويعتقد أن هذا الاتجاه لن يتوقف في أي وقت قريب. هذا الابتكار التكنولوجي المستمر سيحقق المزيد من الاختراقات والفرص لصناعة الذكاء الاصطناعى.
النقاط الرئيسية: قال الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Huang Renxun أن تحسين أداء رقاقة AI للشركة تجاوز قانون مور. أحدث رقائق GB200NVL72 هي أسرع 30 إلى 40 مرة على عبء عمل الاستدلال من الذكاء الاصطناعي من الأجيال السابقة. يتنبأ Huang Renxun أنه مع تحسين قوة الحوسبة ، ستنخفض تكلفة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي تدريجياً. لا يوضح هذا التقدم القوة التكنولوجية لـ NVIDIA فحسب ، بل يشير أيضًا إلى اتجاه التنمية المستقبلية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.