تواجه مجال تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي واحدة من أكبر التحديات وهي تكاليف وحدات معالجة الرسوميات المرتفعة، مما يؤدي غالبًا إلى استنزاف جزء كبير من ميزانية المشروع. ومع ذلك، فإن التعاون المبتكر بين OpenLedger و Aethir يغير هذا الوضع، مما يفتح إمكانيات جديدة لـ"تطوير الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة".
تتمثل النقطة الأساسية في هذا التقدم الرائد في دمج تقنية OpenLoRA مع سحابة GPU اللامركزية. تمكّن آلية تحميل النموذج التكيفية لـ OpenLoRA وحدة معالجة الرسوميات الفردية من تشغيل آلاف النماذج في نفس الوقت. تعزز الأجهزة التي تقدمها Aethir هذه الميزة، حيث يتم تجهيز العقد بـ 8 وحدات معالجة رسومات من نوع NVIDIA H100 بسعة 80 جيجابايت، بالإضافة إلى 2 تيرابايت من الذاكرة و30 تيرابايت من التخزين، في حين تبلغ سرعة عرض النطاق الترددي للشبكة 3.2 تيرابت في الثانية. إن التعاون بين هذه التقنية والأجهزة يحسن بشكل كبير من كفاءة استخدام الموارد في نشر النماذج.
أكثر تأثير مباشر لهذه المجموعة المبتكرة هو انخفاض التكاليف بشكل ملحوظ. على سبيل المثال، باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي القانوني مع موفري الخدمات السحابية التقليديين، كانت تكلفة التشغيل الشهرية حوالي 100,000 دولار. ومع اعتماد حل OpenLedger، انخفضت هذه التكلفة إلى أقل من 1,000 دولار، مما حقق تخفيضًا بنسبة تزيد عن 99%. والأهم من ذلك، أن هذا النموذج السعري يعتمد على سعر ثابت واضح، مما يتجنب مشاكل الرسوم المخفية.
هذا التقدم الثوري لا يقلل فقط بشكل كبير من عوائق تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي، بل يوفر أيضًا مزيدًا من الفرص للشركات الصغيرة والمتوسطة والمؤسسات البحثية للمشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم. قد يسرع ذلك من انتشار الابتكارات التكنولوجية في الذكاء الاصطناعي، مما يدفع التحول الذكي في مختلف الصناعات. ومع ذلك، نحتاج أيضًا إلى متابعة عن كثب التأثيرات المحتملة لهذا النموذج منخفض التكلفة في تطوير الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القضايا الأخلاقية والأمنية التي قد تنشأ من النمو السريع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
بشكل عام، فإن تعاون OpenLedger و Aethir قد جلب ثورة جذرية لصناعة الذكاء الاصطناعي، حيث لم يحل فقط مشكلة التكلفة التي طالما أزعجت المطورين، بل قد يعيد تشكيل النظام البيئي للذكاء الاصطناعي بأسره. لا شك أن هذا التقدم سيدفع نحو مزيد من تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولكنه في الوقت نفسه يذكرنا بضرورة الانتباه إلى التأثيرات الاجتماعية التي قد تنجم عن التقدم التكنولوجي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
FlashLoanLord
· منذ 16 س
لقد بدأوا من جديد في خداع الناس
شاهد النسخة الأصليةرد0
NotGonnaMakeIt
· منذ 16 س
وحدة معالجة الرسوميات رائعة!
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainDetective
· منذ 16 س
رخيص بشكل مخيف
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenCreatorOP
· منذ 16 س
تخفيض التكلفة بنسبة 99٪؟ لا عجب أنه تحسين تكاليف على مستوى عائلات الإخلاء
تواجه مجال تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي واحدة من أكبر التحديات وهي تكاليف وحدات معالجة الرسوميات المرتفعة، مما يؤدي غالبًا إلى استنزاف جزء كبير من ميزانية المشروع. ومع ذلك، فإن التعاون المبتكر بين OpenLedger و Aethir يغير هذا الوضع، مما يفتح إمكانيات جديدة لـ"تطوير الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة".
تتمثل النقطة الأساسية في هذا التقدم الرائد في دمج تقنية OpenLoRA مع سحابة GPU اللامركزية. تمكّن آلية تحميل النموذج التكيفية لـ OpenLoRA وحدة معالجة الرسوميات الفردية من تشغيل آلاف النماذج في نفس الوقت. تعزز الأجهزة التي تقدمها Aethir هذه الميزة، حيث يتم تجهيز العقد بـ 8 وحدات معالجة رسومات من نوع NVIDIA H100 بسعة 80 جيجابايت، بالإضافة إلى 2 تيرابايت من الذاكرة و30 تيرابايت من التخزين، في حين تبلغ سرعة عرض النطاق الترددي للشبكة 3.2 تيرابت في الثانية. إن التعاون بين هذه التقنية والأجهزة يحسن بشكل كبير من كفاءة استخدام الموارد في نشر النماذج.
أكثر تأثير مباشر لهذه المجموعة المبتكرة هو انخفاض التكاليف بشكل ملحوظ. على سبيل المثال، باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي القانوني مع موفري الخدمات السحابية التقليديين، كانت تكلفة التشغيل الشهرية حوالي 100,000 دولار. ومع اعتماد حل OpenLedger، انخفضت هذه التكلفة إلى أقل من 1,000 دولار، مما حقق تخفيضًا بنسبة تزيد عن 99%. والأهم من ذلك، أن هذا النموذج السعري يعتمد على سعر ثابت واضح، مما يتجنب مشاكل الرسوم المخفية.
هذا التقدم الثوري لا يقلل فقط بشكل كبير من عوائق تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي، بل يوفر أيضًا مزيدًا من الفرص للشركات الصغيرة والمتوسطة والمؤسسات البحثية للمشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم. قد يسرع ذلك من انتشار الابتكارات التكنولوجية في الذكاء الاصطناعي، مما يدفع التحول الذكي في مختلف الصناعات. ومع ذلك، نحتاج أيضًا إلى متابعة عن كثب التأثيرات المحتملة لهذا النموذج منخفض التكلفة في تطوير الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القضايا الأخلاقية والأمنية التي قد تنشأ من النمو السريع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
بشكل عام، فإن تعاون OpenLedger و Aethir قد جلب ثورة جذرية لصناعة الذكاء الاصطناعي، حيث لم يحل فقط مشكلة التكلفة التي طالما أزعجت المطورين، بل قد يعيد تشكيل النظام البيئي للذكاء الاصطناعي بأسره. لا شك أن هذا التقدم سيدفع نحو مزيد من تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولكنه في الوقت نفسه يذكرنا بضرورة الانتباه إلى التأثيرات الاجتماعية التي قد تنجم عن التقدم التكنولوجي.