تقنية

مايكروسوفت تعلق آمال الذكاء الاصطناعي على رقاقة “أثينا” الداخلية

[ad_1]

مايكروسوفت لديها الكثير من الركوب على الذكاء الاصطناعي، لدرجة أنه يقال إنه يطور شريحة فائقة القوة خاصة به مصممة خصيصًا للتدريب وتشغيل أنظمة الدردشة المتطورة الخاصة به. ستحتاج هذه الشريحة ، التي تحمل الاسم الرمزي “أثينا” ، إلى قوة بحجم أوليمبوس لتوجيه جميع طموحات Microsoft في مجال الذكاء الاصطناعي.

يوم الثلاثاء، المعلومات ذكرت استنادًا إلى مصدرين مجهولين لديهم معرفة مباشرة بالمشروع أن شريحة أثينا القادمة من Microsoft تعمل منذ عام 2019. ويصادف أن هذا العام أيضًا كان في نفس الوقت الذي تصادف فيه شركة ريدموند ، عملاق التكنولوجيا في واشنطن قامت بأول استثمار لها في OpenAI، صناع ChatGPT و GPT-4. وفقًا للتقرير ، يتم اختبار الشريحة خلف الكواليس من قبل عدد صغير من موظفي Microsoft و OpenAI. يقال إن الشريحة مصممة للتعامل مع كل من التدريب وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها (مما يعني أنها مخصصة لإعدادات Microsoft الداخلية ، بدلاً من جهاز الكمبيوتر الشخصي الخاص بك).

تواصلت Gizmodo مع Microsoft ، التي رفضت التعليق. بالطبع ، من المنطقي أن تحاول شركة Redmond تطوير تقنيتها الخاصة للتعامل مع طموحاتها المتزايدة في مجال الذكاء الاصطناعي. منذ أن أضافت واجهة شبيهة بـ ChatGPT إلى تطبيق Bing الخاص بها ، عملت الشركة على تثبيت روبوت محادثة كبير قائم على نموذج اللغة في كل شيء بدءًا من 365 تطبيقا ل Windows 11 نفسه.

تحاول Microsoft خفض الأموال التي تدفعها لصانعي شرائح الذكاء الاصطناعي الآخرين. Nvidia هي أكبر لاعب في هذا المجال ، حيث تستحوذ شريحة A100 بقيمة 10.000 دولار على أكثر من 90 ٪ من سوق GPU لمركز البيانات لكل من التدريب وتشغيل الذكاء الاصطناعي ، وفقًا للمستثمر Nathan Benaich في موقعه. تقرير حالة الذكاء الاصطناعي من أكتوبر الماضي.

تمتلك Nvidia الآن شريحة أكثر تقدمًا ، وهي رقاقة H100، والتي من المفترض أن تمنح تسعة أضعاف أداء التدريب مقارنة بشريحة تدريب الذكاء الاصطناعي السابقة ، وفقًا لتصنيع الرقائق. نفيديا ادعى في الشهر الماضي ، استخدم كل من OpenAI و Stable Diffusion-maker Stability AI H100 جزئيًا لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. الشيء هو أن H100 ليست رخيصة. كما ذكرت لأول مرة من قبل تضمين التغريدةارتفع هذا GPU الأحدث لما يزيد عن 40000 دولار على eBay ، عندما كانت تكلفته تقترب من 36000 دولار في الماضي.

رفضت Nvidia التعليق على خطط Microsoft للتوقف عن الاعتماد على تكنولوجيا الشركة. على الرغم من أن Nvidia تحتفظ بالريادة الأكبر في رقائق التدريب على الذكاء الاصطناعي ، فمن المحتمل أن الشركة لا تزال ترغب في الحفاظ على Microsoft كعميل. العام الماضي ، فرضت الولايات المتحدة قيودًا جديدة لمنع الشركة من إرسال رقائق A100 و H100 إلى روسيا والصين. الشهر الماضي ، نفيديا قال كان يسمح بمزيد من الوصول المستند إلى السحابة إلى شرائح H100 ، وذلك كان ميتا يقفز أيضًا على عربة H100.

يقال إن المنافسة والتكاليف تسرع من تطوير أثينا. تعمل Google ، العملاق التكنولوجي الكبير الآخر الذي يحاول الإدلاء ببيان في صناعة الذكاء الاصطناعي المزدهرة ، أيضًا على رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. في وقت سابق من هذا الشهر ، قدمت الشركة مزيدًا من التفاصيل من تلقاء نفسها وحدة معالجة الموتر أجهزة الكمبيوتر العملاقة. قالت الشركة إنها ربطت عدة آلاف من هذه الرقائق معًا لصنع كمبيوتر عملاق للتعلم الآلي ، وأن هذا النظام تم استخدامه لتدريب نموذج PaLM الخاص بها ، والذي تم استخدامه بدوره لإنشاء بارد AI.

حتى أن Google زعمت أن رقائقها تستخدم طاقة أقل بمرتين إلى ستة أضعاف وتنتج ما يقرب من 20 مرة أقل من ثاني أكسيد الكربون من “DSAs المعاصرة”. بمعرفة مقدار الطاقة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه وتشغيلها ، ستحتاج شريحة Microsoft الجديدة إلى التعامل معها التكلفة البيئية الهائلة للذكاء الاصطناعي المنتشر.


هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة ومستقبل التعلم الآلي؟ تحقق من تغطيتنا الكاملة لـ الذكاء الاصطناعيأو تصفح أدلةنا إلى أفضل مولدات فنية مجانية لمنظمة العفو الدوليةو أفضل بدائل ChatGPTو و كل ما نعرفه عن ChatGPT الخاص بـ OpenAI.

[ad_2]

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى