وفقًا لتقرير حديث، توضح النتائج أن سرعة شرائح الذكاء الاصطناعي المصنوعة من قِبل شركة AMD (أي إم دي) تقارب 80٪ من سرعة شرائح إنفيديا. ومن المتوقع أن تتساوى في السرعة في المستقبل.
على الرغم من أن إنفيديا تهيمن حاليًا على سوق الشرائح القوية المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وخدمات الذكاء الاصطناعي الأخرى، إلا أن هذا الإنجاز الجديد لشرائح AMD يثير اهتمام الشركات التقنية في البحث عن بدائل قوية.
في سبيل منافسة إنفيديا، قامت شركة MosaicML بإجراء اختبار مقارنة بين شرائح الذكاء الاصطناعي لشركتي AMD وإنفيديا. تم تقييم شريحة MI250 من AMD وشريحة A100 من إنفيديا، وعلى الرغم من أنهما يعتبران الإصدار السابق لأحدث الشرائح، إلا أن الطلب عليهما لا يزال مرتفعًا.
يبدو أن شرائح الذكاء الاصطناعي من AMD تحقق تقدمًا واعدًا، مما يعزز من تنافسها ويفتح الباب لخيارات أكثر للشركات المهتمة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتقنيات المستقبل.
أظهرت دراسة جديدة أن شرائح الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة AMD تحقق ما يقارب 80٪ من أداء شرائح إنفيديا. يُرجع هذا التقدم إلى حد كبير إلى التحديثات الأخيرة في برامج AMD التي تم إصدارها في نهاية العام الماضي وإصدار جديد من برامج مفتوحة المصدر تدعمها بشكل كبير وتسمى PyTorch والتي تم إصدارها في مارس الماضي.
قال هانلين تانج، كبير مسؤولي التقنية في MosaicML، إن الشركة تعتقد أن التحديثات البرمجية الإضافية التي تطورها AMD قد تساعد شرائح MI250 الخاصة بها على مجاراة أداء شرائح A100 من إنفيديا.
أشار تانج إلى أن البرامج هي الأساس بالنسبة لمعظم شركات شرائح التعلم الآلي المتواجدة في السوق، مؤكدًا أن AMD لم تدفع لشركة MosaicML لإجراء أبحاثها. استخدمت MosaicML أدوات PyTorch وبرامج AMD لتدريب نموذج لغة كبير دون الحاجة إلى إجراء تغييرات على قاعدة الكود الخاصة بها.
وأضاف أنه في حالة توفر شرائح AMD بالسعر المناسب، يمكن للمطورين التبديل إليها حاليًا، حيث يمكن استبدالها بسهولة مع شرائح إنفيديا.
تبيع MosaicML برامج تسهل على الشركات إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي داخل مراكز بياناتها بدلاً من الاعتماد على مزودي خدمات مثل OpenAI.
وأوضحت الشركة أنها أجرت البحث لتوضيح أن عملائها لديهم خيارات لشرائح تفوق إنفيديا.
من جانبها، أعلنت AMD في بيانها أن نتائج MosaicML تؤكد استراتيجيتها في دعم بنية برمجية مفتوحة وسهلة التنفيذ لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال على شرائحها. وأكدت أنها ستستمر في العمل مع MosaicML لتحسين برامجها.
إرسال تعليق