DGX Cloud من Nvidia على OCI متاح الآن للتدريب التوليدي على الذكاء الاصطناعي

أعلنت Nvidia اليوم عن إمكانية الوصول الواسع لخدمة الحوسبة الفائقة القائمة على السحابة ، DGX Cloud. ستمنح هذه الخدمة المستخدمين الوصول إلى الآلاف من وحدات معالجة الرسومات الافتراضية من Nvidia على Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ، إلى جانب البنية التحتية في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة.

تم الإعلان عن DGX Cloud خلال مؤتمر GTC لشركة Nvidia في مارس. ووعدت بتزويد المؤسسات بالبنية التحتية والبرمجيات اللازمة لتدريب النماذج المتقدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي والمجالات الأخرى التي تستخدم الذكاء الاصطناعي.

قالت Nvidia إن البنية التحتية المصممة لهذا الغرض مصممة لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي العامة للحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي لتدريب النماذج الكبيرة والمعقدة مثل النماذج اللغوية.

>> تابع تغطية الذكاء الاصطناعي التوليدية المستمرة من VentureBeat <

قال توني بايكيداي ، المدير الأول لمنصات DGX في Nvidia ، لـ VentureBeat: “على غرار عدد الشركات التي نشرت DGX SuperPODs في أماكن العمل ، تستفيد DGX Cloud من أفضل بنية حوسبة ، مع مجموعات كبيرة من مثيلات DGX Cloud المخصصة والمترابطة عبر نطاق ترددي عالٍ للغاية ، ونسيج شبكة Nvidia منخفض الكمون”.

قال Paikeday أن DGX Cloud يبسط إدارة البنية التحتية المعقدة ، مما يوفر تجربة “ذكاء اصطناعي بدون خادم” سهلة الاستخدام. يتيح ذلك للمطورين التركيز على إجراء التجارب وبناء النماذج الأولية وتحقيق نماذج قابلة للتطبيق بشكل أسرع دون عبء مخاوف البنية التحتية.

صرح Paikeday لموقع VentureBeat قائلاً: “المنظمات التي احتاجت إلى تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية قبل ظهور DGX Cloud لم يكن لديها سوى البنية التحتية لمركز البيانات المحلي كخيار قابل للتطبيق للتعامل مع أعباء العمل واسعة النطاق هذه”. “مع DGX Cloud ، يمكن الآن لأي مؤسسة الوصول عن بعد إلى الكمبيوتر العملاق AI الخاص بها لتدريب نماذج LLM الكبيرة المعقدة ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى من متصفحها المريح ، دون الحاجة إلى تشغيل مركز بيانات فائق الحوسبة.”

>> لا تفوّت إصدارنا الخاص: مستقبل مركز البيانات: التعامل مع متطلبات أكبر وأكبر. <

تدعي Nvidia أن العرض يتيح لمطوري الذكاء الاصطناعي المبدعين توزيع أعباء العمل الضخمة عبر عقد حوسبة متعددة بشكل متوازٍ ، مما يؤدي إلى سرعات تدريب تتراوح من مرتين إلى ثلاث مرات مقارنةً بالحوسبة السحابية التقليدية.

تؤكد الشركة أيضًا أن DGX Cloud تمكن الشركات من إنشاء “مركز امتياز AI” خاص بها ، مما يدعم فرق المطورين الكبيرة التي تعمل في نفس الوقت على العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تستفيد هذه المشاريع من مجموعة من قدرات الحوسبة الفائقة التي تلبي تلقائيًا أعباء عمل الذكاء الاصطناعي حسب الحاجة.

تسهيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المولدة للمؤسسات من خلال DGX Cloud

وفقًا لماكينزي ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساهمة بأكثر من 4 تريليونات دولار سنويًا في الاقتصاد العالمي من خلال تحويل المعرفة التجارية الخاصة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.

أجبر النمو الهائل للذكاء الاصطناعي التوليدي الشركات الرائدة في مختلف الصناعات على تبني الذكاء الاصطناعي كضرورة عمل ، مما دفع الطلب على البنية التحتية للحوسبة المتسارعة. قالت Nvidia إنها حسنت بنية DGX Cloud لتلبية هذه المتطلبات الحسابية المتزايدة.

قال Paikeday من Nvidia إن المطورين غالبًا ما يواجهون تحديات في إعداد البيانات وبناء نماذج أولية واستخدام البنية التحتية لوحدة معالجة الرسومات بكفاءة. تهدف DGX Cloud ، المدعومة من Nvidia Base Command Platform و Nvidia AI Enterprise ، إلى معالجة هذه المشكلات.

قال بايكيداي لـ VentureBeat: “من خلال Nvidia Base Command Platform و Nvidia AI Enterprise ، تتيح DGX Cloud للمطورين الوصول إلى نماذج جاهزة للإنتاج في وقت أقرب وبجهد أقل ، وذلك بفضل مكتبات علوم البيانات المتسارعة وأطر عمل الذكاء الاصطناعي ومجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي قبل التدريب وبرامج إدارة سير العمل لتسريع إنشاء النماذج”.

تستخدم شركة التكنولوجيا الحيوية Amgen DGX Cloud لتسريع اكتشاف الأدوية. قالت Nvidia إن الشركة تستخدم DGX Cloud بالاشتراك مع برنامج نموذج اللغة الكبيرة Nvidia BioNeMo (LLM) وبرنامج Nvidia AI Enterprise ، بما في ذلك مكتبات تسريع علوم البيانات Nvidia RAPIDS.

قال Peter Grandsard ، المدير التنفيذي للبحوث والاكتشاف العلاجي البيولوجي ، مركز تسريع البحث عن طريق الابتكار الرقمي في Amgen ، في بيان مكتوب: “مع Nvidia DGX Cloud و Nvidia BioNeMo ، يمكن لباحثينا التركيز على علم الأحياء الأعمق بدلاً من الاضطرار إلى التعامل مع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وإعداد هندسة التعلم الآلي”.

دراسة حالة صحية

يدعي Amgen أنه يمكنه الآن تحليل تريليونات من تسلسل الأجسام المضادة بسرعة من خلال DGX Cloud ، مما يتيح التطور السريع للبروتينات الاصطناعية. ذكرت الشركة أن قدرات الحوسبة والعقدة المتعددة في DGX Cloud ساعدتها على تحقيق تدريب أسرع بثلاث مرات من البروتين LLMs باستخدام BioNeMo وتحليلات ما بعد التدريب أسرع بما يصل إلى 100 مرة مع Nvidia RAPIDS مقارنة بالمنصات البديلة.

ستقدم Nvidia مثيلات DGX Cloud على أساس إيجار شهري. سيحتوي كل مثيل على ثماني وحدات معالجة رسومات قوية Nvidia 80GB Tensor Core ، توفر 640 جيجابايت من ذاكرة وحدة معالجة الرسومات لكل عقدة.

يستخدم النظام نسيجًا عالي الأداء وزمن انتقال منخفض يتيح إمكانية قياس أعباء العمل عبر مجموعات مترابطة ، مما يحول بشكل فعال مثيلات متعددة إلى وحدة معالجة رسومات موحدة ضخمة. بالإضافة إلى ذلك ، تم تجهيز DGX Cloud بتخزين عالي الأداء ، مما يوفر حلاً شاملاً.

سيشمل العرض أيضًا Nvidia AI Enterprise ، وهي طبقة برمجية تضم أكثر من 100 إطار عمل للذكاء الاصطناعي من طرف إلى طرف ونماذج تم اختبارها مسبقًا. يهدف البرنامج إلى تسهيل تسريع خطوط أنابيب علوم البيانات وتسريع تطوير ونشر إنتاج الذكاء الاصطناعي.

قال بايكيداي: “لا توفر DGX Cloud موارد حسابية كبيرة فحسب ، بل إنها تتيح أيضًا لعلماء البيانات أن يكونوا أكثر إنتاجية ويستخدمون مواردهم بكفاءة”. “يمكنهم البدء على الفور ، وإطلاق العديد من الوظائف بشكل متزامن مع رؤية رائعة ، وتشغيل العديد من برامج الذكاء الاصطناعي التوليدية بالتوازي ، بدعم من خبراء الذكاء الاصطناعي في Nvidia الذين يساعدون في تحسين كود العميل وأعباء العمل.”