content_cookies111:string(1918) "{"id":15436,"content_cookies":null,"user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/%d8%a5%d9%86%d9%81%d9%8a%d8%af%d9%8a%d8%a7-%d9%88%d8%ac%d9%88%d8%ac%d9%84-%d9%86%d9%85%d8%a7%d8%b0%d8%ac-%d8%a7%d9%84%d8%b0%d9%83%d8%a7%d8%a1-%d8%a7%d9%84%d8%a7%d8%b5%d8%b7%d9%86%d8%a7%d8%b9%d9%8a\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"3.214.184.223","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80e46394afee20b2-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"

Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>\n","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.9","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"3.214.184.223","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":"","CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"44968","REDIRECT_URL":"\/\u0625\u0646\u0641\u064a\u062f\u064a\u0627-\u0648\u062c\u0648\u062c\u0644-\u0646\u0645\u0627\u0630\u062c-\u0627\u0644\u0630\u0643\u0627\u0621-\u0627\u0644\u0627\u0635\u0637\u0646\u0627\u0639\u064a\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":"","SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1695992216.029319,"REQUEST_TIME":1695992216,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"user_ip":"3.214.184.223","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"

check_post_to_show:object(stdClass)#29143 (13) { ["is_valid"]=> int(1) ["global_remaining_posts_to_view"]=> int(0) ["remaining_posts_to_view"]=> int(0) ["number_all_post"]=> int(0) ["number_post_read"]=> int(0) ["exceeded_daily_limit"]=> int(0) ["is_watched_before"]=> int(0) ["user_agent"]=> string(40) "CCBot/2.0 (https://commoncrawl.org/faq/)" ["user_ip"]=> string(13) "3.214.184.223" ["user_header"]=> object(stdClass)#29127 (40) { ["SERVER_SOFTWARE"]=> string(22) "Apache/2.4.52 (Debian)" ["REQUEST_URI"]=> string(198) "/%d8%a5%d9%86%d9%81%d9%8a%d8%af%d9%8a%d8%a7-%d9%88%d8%ac%d9%88%d8%ac%d9%84-%d9%86%d9%85%d8%a7%d8%b0%d8%ac-%d8%a7%d9%84%d8%b0%d9%83%d8%a7%d8%a1-%d8%a7%d9%84%d8%a7%d8%b5%d8%b7%d9%86%d8%a7%d8%b9%d9%8a/" ["REDIRECT_STATUS"]=> string(3) "200" ["HTTP_X_FORWARDED_PROTO"]=> string(5) "https" ["HTTP_CONNECTION"]=> string(7) "upgrade" ["HTTP_HOST"]=> string(19) "technologyreview.ae" ["HTTP_CF_CONNECTING_IP"]=> string(13) "3.214.184.223" ["HTTP_CF_IPCOUNTRY"]=> string(2) "US" ["HTTP_ACCEPT_ENCODING"]=> string(4) "gzip" ["HTTP_CF_RAY"]=> string(20) "80e46394afee20b2-IAD" ["HTTP_CF_VISITOR"]=> string(22) "{\"scheme\":\"https\"}" ["HTTP_USER_AGENT"]=> string(40) "CCBot/2.0 (https://commoncrawl.org/faq/)" ["HTTP_ACCEPT"]=> string(63) "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8" ["HTTP_ACCEPT_LANGUAGE"]=> string(14) "en-US,en;q=0.5" ["HTTP_CDN_LOOP"]=> string(10) "cloudflare" ["PATH"]=> string(60) "/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin" ["SERVER_SIGNATURE"]=> string(79) "

Apache/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80

" ["SERVER_NAME"]=> string(19) "technologyreview.ae" ["SERVER_ADDR"]=> string(10) "172.18.0.9" ["SERVER_PORT"]=> string(2) "80" ["REMOTE_ADDR"]=> string(13) "3.214.184.223" ["DOCUMENT_ROOT"]=> string(13) "/var/www/html" ["REQUEST_SCHEME"]=> string(4) "http" ["CONTEXT_PREFIX"]=> NULL ["CONTEXT_DOCUMENT_ROOT"]=> string(13) "/var/www/html" ["SERVER_ADMIN"]=> string(19) "webmaster@localhost" ["SCRIPT_FILENAME"]=> string(23) "/var/www/html/index.php" ["REMOTE_PORT"]=> string(5) "44968" ["REDIRECT_URL"]=> string(70) "/إنفيديا-وجوجل-نماذج-الذكاء-الاصطناعي/" ["GATEWAY_INTERFACE"]=> string(7) "CGI/1.1" ["SERVER_PROTOCOL"]=> string(8) "HTTP/1.1" ["REQUEST_METHOD"]=> string(3) "GET" ["QUERY_STRING"]=> NULL ["SCRIPT_NAME"]=> string(10) "/index.php" ["PHP_SELF"]=> string(10) "/index.php" ["REQUEST_TIME_FLOAT"]=> float(1695992216.0293) ["REQUEST_TIME"]=> int(1695992216) ["argv"]=> array(0) { } ["argc"]=> int(0) ["HTTPS"]=> string(2) "on" } ["content_user_category"]=> string(4) "paid" ["content_cookies"]=> object(stdClass)#29131 (3) { ["status"]=> int(0) ["sso"]=> object(stdClass)#29134 (2) { ["content_id"]=> int(19623) ["client_id"]=> string(36) "1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224" } ["count_read"]=> NULL } ["is_agent_bot"]=> int(1) }

الذكاء الاصطناعي

إنفيديا وجوجل تحققان أرقاماً قياسية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

حققت معظم الأنظمة تحسناً بنسبة 2.7 ضِعفاً عن نتائج العام الماضي، ما يعكس تقدماً كبيراً في مجال العتاد الصلب والبرمجيات اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي.

بقلم وسام شاهين

10 أغسطس 2020

مصدر الصورة: إنفيديا

في الأسبوع الماضي، أصدر تجمع إم إل بيرف (MLPerf) أحدثَ تصنيف لأداء أنظمة الذكاء الاصطناعي وفقاً لمجموعة من المعايير والفئات. وقد تفوقت شركة إنفيديا في جميع المعايير على منافسيها في فئة الأنظمة المتاحة تجارياً باستخدام وحدة معالجة الرسوميات الجديدة إيه 100 (A100 GPU)، محطِّمةً 16 رقماً قياسياً، رغم أنها كانت المنافس الوحيد في بعض الفئات.

تأسس تجمع إم إل بيرف في عام 2018، ويهدف إلى توفير معايير "عادلة ومفيدة" لقياس أداء ووقت تدريب نماذج التعلم الآلي، من حيث المعدات الصلبة والبرمجيات والخدمات. ويضم التجمع عضوية أكثر من 70 شركة، منها كبرى شركات التكنولوجيا مثل فيسبوك وجوجل وسيسكو وتنسينت وبايدو، بالإضافة إلى بعض الجامعات مثل جامعتي هارفارد وستانفورد. وتنطوي معايير الجمعية على اختبارات لقياس الوقت اللازم لتدريب نموذج تعلم آلي على مجموعة معينة من البيانات، حتى يحقق هدف جودة معيناً (مثل الدقة)، في مهام مثل تصنيف الصور وأنظمة التوصية والترجمة والتعلم المعزز. ويمكنك الاطلاع على تفاصيل هذه المعايير على موقع الجمعية.

ووفقاً للتصنيف الجديد، فقد حققت معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تحسناً بنسبة 2.7 ضعفاً عن النتائج التي حققتها في العام الماضي، وهو ما يعكس تقدماً كبيراً في مجال العتاد الصلب والبرمجيات اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي.

سجل في نشرة الخوارزمية

ابق مواكباً لأحدث أخبار وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاعك، وتأثيراته المستقبلية على مجال عملك.

وقد قالت إنفيديا في منشور مدونة إنها حققت 16 رقماً قياسياً جديداً في فئة الأنظمة المتاحة تجارياً التي تنافست فيها أيضاً شركتا جوجل وهواوي. وارتكزت إنفيديا في تفوقها على وحدة معالجة الرسوميات (A100) التي أطلقتها في مايو الماضي. وتشكل هذه الوحدة أساساً لنظام دي جي إكس (DGX) المستخدَم في حاسوبها الفائق سيلين (Selene) الذي يحتل المرتبة السابعة عالمياً بين أسرع 500 حاسوب فائق.

إنفيديا تسجل أسرع النتائج في معايير إم إل بيرف.
مصدر الصورة: إنفيديا

وفي هذه الجولة الثالثة من نتائج التدريب التي تصدرها جمعية إم إل بيرف، تمت إضافة معيارين جديدين هما بيرت (BERT) المستخدم في معالجة اللغات الطبيعية، ودي إل آر إم (DLRM) المستخدم في أنظمة التوصية. كما راجعت الجمعية جذرياً معيارَ لعبة جو المعتمِدة على التعلم المعزز وزادت من درجة صعوبته. وفي هذه المعايير الجديدة، سجلت إنفيديا أسرع وقت تدريب في فئة الأنظمة المتاحة تجارياً.

جوجل أيضاً حققت 6 أرقام قياسية جديدة في معايير إم إل بيرف.
مصدر الصورة: جوجل

كما سجلت جوجل 6 أرقام قياسية جديدة في فئة الأنظمة قيد البحث أو التطوير أو المتاحة داخل الشركة المنتجة فقط. وقد كشفت جوجل في منشور مدونة عن أن حاسوبها الفائق الذي استخدمته في الاختبار تضمَّن 4096 وحدة معالجة رياضية حديثة (TPU) ومئات من وحدات المعالجة المركزية (CPU).

ويمكنكم الاطلاع على تفاصيل النتائج الكاملة على موقع جمعية إم إل بيرف.

لا شك أن هذه النتائج تبرز هيمنة إنفيديا على سوق المعدات والبرمجيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، فهل ستتمكن من الحفاظ على عرشها في هذا المجال في ظل سعي المزيد من الشركات الكبرى والناشئة على حد سواء لقضم حصة من هذا السوق؟

اخترنا لك للقراءة

الوسوم :

تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

وسام شاهين

مدير المحتوى العلمي والتقني ، مجرة

مهتم بدراسة تطور العلاقة بين التكنولوجيا والمجتمع. مارس البحث العلمي في مجال الشبكات الحاسوبية وخوارزميات التعلم الآلي ونظرية الألعاب والنمذجة والأَمثلة، وشارك بأبحاثه في العديد من المجلات والمؤتمرات العلمية في باريس وشنغهاي وأونتاريو. كما عمل في … المزيد مجال التدريس في جامعة أفينيون - فرنسا.

الاستمرار بالحساب الحالي

الذكاء الاصطناعي

إنفيديا وجوجل تحققان أرقاماً قياسية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

حققت معظم الأنظمة تحسناً بنسبة 2.7 ضِعفاً عن نتائج العام الماضي، ما يعكس تقدماً كبيراً في مجال العتاد الصلب والبرمجيات اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي.

اخترنا لك للقراءة

وسام شاهين

الذكاء الاصطناعي

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم كيف يخدع البشر؟

الذكاء الاصطناعي

إليك كيف تستفيد من نموذج دال إي-3 لتوليد الصور

الذكاء الاصطناعي

12 أداة مجانية تعمل بالذكاء الاصطناعي لمعالجة الصور القديمة وزيادة دقتها

منصات مجرة

تواصل معنا

الاستمرار بالحساب الحالي

إنفيديا وجوجل تحققان أرقاماً قياسية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

حققت معظم الأنظمة تحسناً بنسبة 2.7 ضِعفاً عن نتائج العام الماضي، ما يعكس تقدماً كبيراً في مجال العتاد الصلب والبرمجيات اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي.

اخترنا لك للقراءة