تفوقت رقائق الذكاء الاصطناعي من Qualcomm على أداء رقائق Nvidia في اثنين من ثلاثة مقاييس لكفاءة الطاقة ، وتفوقت الشركة التايوانية الناشئة على كليهما في فئة واحدة ، وفقًا لبيانات الاختبار الصادرة يوم الأربعاء.
تهيمن شركة Nvidia الأمريكية العملاقة للرقاقات على السوق لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام كميات هائلة من البيانات. ومع ذلك ، بعد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه ، يمكن استخدامها على نطاق واسع فيما يسمى بـ "الاستدلال" عن طريق أداء مهام مثل إنشاء استجابات نصية للمطالبات أو تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على قطة.
يعتقد المحللون أن سوق رقائق الاستدلال في مراكز البيانات ستنمو بسرعة حيث تتطلع الشركات إلى دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في منتجاتها ، لكن شركات مثل Google تجد طرقًا للحد من التكاليف الإضافية للقيام بذلك ، وأنا أستكشف ذلك بالفعل.
القوة هي واحدة من هذه التكاليف الرئيسية. استخدمت Qualcomm تاريخها في تصميم الرقائق للأجهزة التي تعمل بالبطاريات مثل الهواتف الذكية لإنشاء شريحة تسمى Cloud AI 100 تهدف إلى استهلاك كمية صغيرة من الطاقة.
في بيانات الاختبار الصادرة يوم الأربعاء من قبل MLCommons ، وهو اتحاد هندسي يحافظ على معايير الاختبار المستخدمة على نطاق واسع في صناعة شرائح الذكاء الاصطناعي ، يتفوق AI100 من Qualcomm على عدد استعلامات خادم مركز البيانات التي يمكن أن تؤديها كل شريحة لكل واط.
وصلت شريحة Qualcomm أيضًا إلى 197.6 استعلامًا عن الخادم لكل واط ، بينما بلغت شريحة NVIDIA 108.4 استعلامًا لكل واط. احتلت Neuchips ، وهي شركة ناشئة أسسها الباحث المخضرم في مجال الرقائق Yun Lung Lin من تايوان ، المرتبة الأولى مع 227 استفسارًا لكل واط.
كما تغلبت كوالكوم على Nvidia في اكتشاف الأشياء بنتيجة 3.2 استفسار لكل واط ، بينما حصلت Nvidia على 2.4 استفسار لكل واط. يمكن استخدام اكتشاف الكائنات في تطبيقات مثل تحليل لقطات من متاجر البيع بالتجزئة لمعرفة أين يذهب المتسوقون أكثر.
ومع ذلك ، احتلت NVIDIA المرتبة الأولى من حيث الأداء المطلق وكفاءة الطاقة في اختبار معالجة اللغة الطبيعية ، وهي تقنية الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا في أنظمة مثل روبوتات المحادثة.
حصلت NVIDIA على 10.8 عينة لكل واط ، واحتلت (NewChips) المرتبة الثانية بحوالي 8.9 عينة لكل واط ، وجاءت Qualcomm في المركز الثالث بـ 7.5 عينة لكل واط.
إرسال تعليق