$User->is_logged_in:  bool(false)
$User->user_info:  NULL
$User->check_post:  object(stdClass)#6906 (18) {
  ["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)
  ["is_from_gifts_balance"]=>
  int(0)
  ["gifts_articles_balance"]=>
  int(0)
  ["all_gifts_articles_balance"]=>
  int(0)
  ["gifts_read_articles"]=>
  int(0)
  ["exceeded_daily_limit"]=>
  int(0)
  ["is_watched_before"]=>
  int(0)
  ["sso_id"]=>
  int(18479)
  ["user_agent"]=>
  string(9) "claudebot"
  ["user_ip"]=>
  string(14) "44.222.116.199"
  ["user_header"]=>
  object(stdClass)#7072 (42) {
    ["SERVER_SOFTWARE"]=>
    string(22) "Apache/2.4.57 (Debian)"
    ["REQUEST_URI"]=>
    string(200) "/%d8%b4%d8%b1%d8%a7%d8%a6%d8%ad-%d8%ac%d8%af%d9%8a%d8%af%d8%a9-%d9%85%d9%86-%d8%a5%d9%86%d8%aa%d9%84-%d8%aa%d8%b9%d8%a7%d9%84%d8%ac-%d8%a7%d9%84%d8%a8%d9%8a%d8%a7%d9%86%d8%a7%d8%aa-%d8%a8%d8%b3%d8%b1/"
    ["REDIRECT_HTTP_AUTHORIZATION"]=>
    NULL
    ["REDIRECT_STATUS"]=>
    string(3) "200"
    ["HTTP_AUTHORIZATION"]=>
    NULL
    ["HTTP_X_FORWARDED_PROTO"]=>
    string(5) "https"
    ["HTTP_CONNECTION"]=>
    string(7) "upgrade"
    ["HTTP_HOST"]=>
    string(19) "technologyreview.ae"
    ["HTTP_CDN_LOOP"]=>
    string(10) "cloudflare"
    ["HTTP_CF_IPCOUNTRY"]=>
    string(2) "US"
    ["HTTP_ACCEPT_ENCODING"]=>
    string(8) "gzip, br"
    ["HTTP_CF_RAY"]=>
    string(20) "86b991749ffe20d8-IAD"
    ["HTTP_CF_VISITOR"]=>
    string(22) "{\"scheme\":\"https\"}"
    ["HTTP_ACCEPT"]=>
    string(3) "*/*"
    ["HTTP_USER_AGENT"]=>
    string(9) "claudebot"
    ["HTTP_REFERER"]=>
    string(35) "https://technologyreview.ae/?p=6070"
    ["HTTP_CF_CONNECTING_IP"]=>
    string(14) "44.222.116.199"
    ["PATH"]=>
    string(60) "/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
    ["SERVER_SIGNATURE"]=>
    string(79) "
Apache/2.4.57 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80
" ["SERVER_NAME"]=> string(19) "technologyreview.ae" ["SERVER_ADDR"]=> string(11) "172.18.0.20" ["SERVER_PORT"]=> string(2) "80" ["REMOTE_ADDR"]=> string(14) "44.222.116.199" ["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) "34546" ["REDIRECT_URL"]=> string(72) "/شرائح-جديدة-من-إنتل-تعالج-البيانات-بسر/" ["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(1711649334.722714) ["REQUEST_TIME"]=> int(1711649334) ["argv"]=> array(0) { } ["argc"]=> int(0) ["HTTPS"]=> string(2) "on" } ["content_user_category"]=> string(4) "paid" ["content_cookies"]=> object(stdClass)#7071 (3) { ["status"]=> int(0) ["sso"]=> object(stdClass)#7070 (2) { ["content_id"]=> int(18479) ["client_id"]=> string(36) "1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224" } ["count_read"]=> NULL } ["is_agent_bot"]=> int(1) }
$User->gift_id:  NULL

شرائح جديدة من إنتل تعالج البيانات بسرعة تفوق سرعة الشرائح العادية بألف ضعف

1 دقيقة
مصدر الصورة: إنتل
استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية
Play Audio Pause Audio

بدأ استخدام هذا العتاد الصلب لتحسين أداء العديد من الأنظمة، مثل الأطراف الاصطناعية.

يقول الخبر
كشفت إنتل الستار مؤخراً عن بوهويكي بيتش، وهو نظام يحتوي على 64 من معالجات لويهي التي تنتجها إنتل لأغراض الذكاء الاصطناعي. تسمى هذه الشرائح الإلكترونية “شرائح المحاكاة العصبونية”، وهي تحاول تقليد قدرة التعلم والفعالية الطاقوية للدماغ البشري. وعلى الرغم من أن هذه التكنولوجيا ما زالت في بداياتها، فقد حازت على استحسان الباحثين الذين يقومون بتدريب مختلف أنواع نماذج الذكاء الاصطناعي.

دفعة سيليكونية
يستطيع نظام بوهويكي بيتش تأديةَ بعض أنواع مهام معالجة البيانات بسرعة تصل إلى 1,000 ضعف من سرعة المعالجات عامة الاستخدام، مثل المعالجات الصغرية ووحدات المعالجة الرسومية، مع استهلاك مقدار أقل من الطاقة.

وهذه ناحية مهمة لباحثي الذكاء الاصطناعي، الذين يعمل بعضهم على تجريب بعض منصات العتاد الصلب الجديدة للعديد من الأغراض، مثل تحسين قدرة الأطراف الاصطناعية على التكيف مع الأرض غير المستوية، وبناء خرائط رقمية أكثر دقة للسيارات ذاتية التحكم.

الخطوة التالية
يتوقع ريتش أوليج، مدير مختبرات إنتل، أن الشركة ستقوم بإنتاج نظام قادر على محاكاة 100 مليون عصبون بحلول نهاية العام 2019، وسيتمكن الباحثون بعد ذلك من استخدامه في مجموعة جديدة من التطبيقات، مثل التحكم في الأذرع الروبوتية بشكل أفضل.

Content is protected !!