جوجل مقابل نفيديا: معركة الحواسيب العملاقة ذات الذكاء الاصطناعي تشتد

الخبر باختصار

• كشفت شركة جوجل النقاب عن حاسوبها العملاق الجديد المزود بتقنية الذكاء الاصطناعي والذي يعتمد على وحدة معالجة Tensor (TPU)، مدعية أنه أسرع وأكثر كفاءة من الأنظمة المنافسة من شركة Nvidia.
• منذ عام 2016، تعمل Google على تصميم ونشر شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، والتي تسمى وحدات معالجة Tensor (TPU).
• يمكن لهذا الأداء المذهل من مادة TPU من Google أن يتحدى هيمنة Nvidia في سوق الذكاء الاصطناعي.
• الحل الآخر المتوخى لتلبية الطلب المتزايد على القوة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي هو التعدين بالذكاء الاصطناعي، والذي يتكون من جعل قوة أجهزة الكمبيوتر الشخصية لدينا متاحة مقابل أجر.

كشفت شركة جوجل مؤخرًا عن أحدث حاسوبها العملاق المزود بتقنية الذكاء الاصطناعي، زاعمة أنه يتفوق على الأنظمة المنافسة من شركة Nvidia من حيث السرعة والكفاءة. ويمثل هذا الإعلان خطوة مهمة في المنافسة بين عملاقي التكنولوجيا اللذين يسعيان للسيطرة على سوق الذكاء الاصطناعي.

إذا ذكرت جوجل Nvidia، فهذا ليس من أجل لا شيء. تعد Nvidia حاليًا الشركة الرائدة بلا منازع في هذا السوق، حيث تبلغ حصتها في السوق أكثر من 90٪، لكن Google لم تقل كلمتها الأخيرة. منذ عام 2016، تعمل شركة Mountain View على تصميم ونشر شرائحها الخاصة للذكاء الاصطناعي، والتي تسمىوحدات معالجة الموتر (TPU)مما سيجعلك تفكر في أسماء الرقائق التي تجهزهاجوجل بكسل.

حتى لو تحدثنا كثيرًا عن OpenAI وأداتهChatGPTتعد Google لاعبًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي وقد ساهمت في العديد من التطورات المهمة على مدار العقد الماضي. إلا أن البعض يرى أن الشركة الأمريكية تأخرت في تسويق اختراعاتها. وفي هذا السياق سارعت جوجل إلى إطلاق منتجات لتثبت أنها لم تضيع زمام المبادرة.

بعد الكشفجوجل بارد، جوجللذلك يكشفحاسوبه الفائق Google AI، المبني على TPU v4. هو "أسرع بمعدل 1.2x إلى 1.7x ويستخدم طاقة أقل بمقدار 1.3x إلى 1.9x من Nvidia A100"، بحسب باحثي جوجل. ومن الممكن أن يكون لهذا الأداء المذهل تأثير كبير على صناعة الذكاء الاصطناعي ويتحدى هيمنة إنفيديا. ومع ذلك، لم تتم مقارنة نتائج TPU الخاصة بشركة Google مع أحدث شرائح الذكاء الاصطناعي من Nvidia، H100، لأنها أحدث.

وتأمل جوجل في إقناع الشركات باعتماد أجهزة الكمبيوتر العملاقة القائمة على وحدات المعالجة Tensor (TPU). علاوة على ذلك، كشفت جوجل عن ذلكمنتصف الرحلة، وهو منشئ صور يعمل بالذكاء الاصطناعي، وتم تدريبه على شرائح TPU الخاصة به.

ل'التعدين بالذكاء الاصطناعي، الممارسة الأخرى

الحل الآخر المتصور لتلبية الطلب المتزايد على الطاقة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي هو استخدام الطاقة عن بعد، مثل تعدين العملات المشفرة. هذا المفهوم،يسمى "التعدين بالذكاء الاصطناعي"، ستتألف من جعل قوة أجهزة الكمبيوتر الشخصية لدينا متاحة عندما لا نحتاج إليها، مقابل أجر.

يمكن أن يساعد تجميع موارد تكنولوجيا المعلومات هذا في تسريع التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، مع توفير مصدر دخل جديد محتمل للمستخدمين. ومع ذلك، قد تؤدي هذه الممارسة إلى عواقب غير مرغوب فيها، بما في ذلك زيادة أسعار وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات بالإضافة إلى صعوبات في العرض.