Uncategorizedالمعالجات

إنفيديا NVIDIA: كل شئ عن القوة الدافعة للإبتكار التكنولوجي وأنواع معالجات الرسومات لها

إنفيديا لم تعد مجرد أدوات لتحسين أداء الألعاب والرسوميات، بل أصبحت الآن العمود الفقري للعديد من التطبيقات المتقدمة التي تتطلب قوة حوسبة هائلة. من الذكاء الاصطناعي إلى تحليل البيانات الضخمة، تقف إنفيديا في طليعة الابتكار التكنولوجي، مقدمة حلولاً متقدمة تعيد تعريف حدود الأداء والإبداع.

بدأت شركة Nvidia في إنتاج بطاقات الرسوميات، ومنذ ذلك الحين توسعت في العديد من الصناعات الأخرى، بما في ذلك تصنيع معالجات الرسوميات للهواتف المحمولة الذكية، وشرائح اللوحات الأم، وملحقات الألعاب، والسيارات الذكية، وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

اعتقد مؤسسو شركة إنفيديا أن وحدة معالجة رسوميات منفصلة (GPU) مطلوبة لتطوير رسومات الكمبيوتر. في السابق، كانت ألعاب الكمبيوتر تعتمد بالكامل على وحدة المعالجة المركزية. في بقية هذا المنشور، سنقدم نظرة عامة سريعة على شركة Nvidia.

لكن ما الذي يجعل إنفيديا الخيار الأمثل في العديد من القطاعات؟ هل يعود السبب إلى هندستها المتقدمة أم لقدرتها الفائقة على التعامل مع العمليات المعقدة؟ في هذا المقال، سنستكشف كيف أحدثت إنفيديا ثورة في عالم الحوسبة الحديثة، وكيف تُسهم تقنياتها في دفع حدود الابتكار. تابع القراءة لاكتشاف كيف أصبحت معالجات إنفيديا المحرك الأساسي للتقدم التكنولوجي في العصر الرقمي.

ما هي شركة إنفيديا؟

إنفيديا كوربوريشن (Nvidia Corporation) هي شركة متعددة الجنسيات تعمل على تطوير وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) لعلوم البيانات والحوسبة عالية الأداء ووحدات النظام على الشريحة (SoC) للحوسبة المتنقلة. سوق السيارات يدفع.

لقد أثبتت إنفيديا نفسها كشركة رائدة في صناعات الكمبيوتر والرسوميات من خلال تطوير تقنيات جديدة أكسبتها العديد من الأوسمة. تم إنشاء هذه الشركة في عام 1993 من قبل ثلاثة علماء كمبيوتر أمريكيين: جين-سون هوانغ (Jen-Hsun Huang) وكيرتس بريم (Curtis Priem) وكريستوفر مالاخوفسكي (Christopher Malachowsky).

المؤسسين المشاركين لشركة Nvidia Corporation
المؤسسين المشاركين لشركة إنفيديا

تشتهر Nvidia بإنشاء الدوائر المتكاملة (ICs) التي يتم استخدامها في مجموعة واسعة من المنتجات، بما في ذلك وحدات التحكم في الألعاب وأجهزة الكمبيوتر. هذه الشركة رائدة في إنشاء وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) وساهمت بشكل كبير في تقدم علم الرسوميات الحاسوبية. يقع مقرها في سانتا كلارا، كاليفورنيا، الولايات المتحدة.

عندما انضمت شركة Nvidia إلى سوق وحدات معالجة الرسوميات في أوائل تسعينيات القرن العشرين، كان السوق مزدحمًا للغاية وتنافسيًا. وكانت المنافسة بين هذه الشركات تشمل ATI Technologies وMatrox وChips & Technology وS3 Graphics و3dfx.

تاريخ إنفيديا

الجدول التالي تم فيه توثيق أبرز محطات تاريخ إنفيديا حتى عام 2024:

السنةالحدث البارز
1997إطلاق عائلة RIVA من وحدات معالجة الرسوميات.
1999تفوق إنفيديا على المنافسين مع إطلاق بطاقة GeForce.
2000اختيار مايكروسوفت لإنفيديا لتوفير بطاقات الرسوميات لمنصة Xbox.
2000إطلاق بطاقة الرسوميات GeForce 2 بقدرات محسنة.
2004التعاون مع شركة Sony لإنشاء معالج الرسومات لنظام Playstation 3.
2006طرح بطاقة الرسوميات GeForce 8800 GTX.
2007حصول إنفيديا على لقب شركة العام من مجلة فوربس وإطلاق منصة الحوسبة المتوازية CUDA.
2008الاعتراف بمشاكل الأجهزة وإصلاح أو استبدال معالجات الرسوميات المتضررة.
2012طرح سلسلة بطاقات الرسوميات GeForce GTX 600.
2016ظهور بنية Pascal وإطلاق سلسلة بطاقات الرسوميات GeForce GTX 10.
2018الإعلان عن بطاقات الرسوميات GeForce RTX 20 series بتقنية تتبع الأشعة.
2020الكشف عن بنية Ampere وإطلاق سلسلة GeForce RTX 30.
2022ظهور بنية Ada وإطلاق سلسلة بطاقات الرسوميات RTX 40.
2024استمرار الابتكار وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي والرسوميات.

أول مُسرِّع رسوميات من Nvidia

أول مسرع رسوميات من إنفيديا Nvidia NV1
Nvidia NV1

كان المنتج الأولي لشركة إنفيديا عبارة عن بطاقة وسائط متعددة لأجهزة الكمبيوتر الشخصية بإسم NV1، والتي ظهرت لأول مرة في عام 1995، تمامًا كما كانت الألعاب ثلاثية الأبعاد تكتسب شعبية. لم تُباع الشريحة جيدًا، لكن المبدعين صقلوا التكنولوجيا على مدار أربعة إصدارات لاحقة، مع زيادة المبيعات والمعاملات مع كل إصدار مقابل المنافسين مثل 3dfx وATi وS3.

كانت سيجا أول شركة معروفة تستخدم شريحة إنفيديا في وحدة تحكم ساتورن

كانت سيجا أول شركة كبيرة تبرم عقدًا مع إنفيديا وتضم معالجات الشركة في منصة ساتورن. بالإضافة إلى المعالجة ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد، يمكن لـ N1 التعامل مع الصوت. ومع ذلك، في نفس العام، أطلقت مايكروسوفت منصة DirectX ورفضت دعم أي برنامج رسوميات آخر.

في هذه المرحلة، اقترب رئيس مجلس إدارة سيجا شخصيًا من هوانج لإبلاغه أنه على عكس الترتيب السابق، سيتعاونون مع شركة أخرى في شريحة وحدة تحكم دريم كاست. كانت شركة إنفيديا تعاني من مشاكل مالية خطيرة واضطرت إلى تسريح نصف قوتها العاملة في عام 1996، وركزت موارد الشركة المتبقية على بناء منتج GPU فعال. أبلغ هوانج زملائه أنهم لا يستطيعون إبقاء الشركة قيد التشغيل إلا لمدة 30 يومًا أخرى.

باعت معالج الرسوميات الثالث لشركة إنفيديا مليون نسخة في 4 أشهر

ومع ذلك، لا يزال الرئيس التنفيذي لشركة سيجا يؤمن بهوانج وتمكن من إقناع شركته باستثمار 5 ملايين دولار في إنفيديا. بعد سنوات، أوضح هوانج في المقابلات أن الأموال كانت جميعها من أصول إنفيديا وأن الرئيس التنفيذي لشركة سيجا، بتفهم وكرم، أعطاهم ستة أشهر لإبقاء شركتهم على قيد الحياة.

ظهرت بطاقة الرسوميات N3 لأول مرة في السوق في عام 1997 تحت الاسم التجاري RIVA 128. في ذلك الوقت، كان لدى إنفيديا 40 عاملاً فقط، وكان النقد المتبقي لدى الشركة كافياً لأجر شهر واحد. في غضون أربعة أشهر، تم بيع حوالي مليون شريحة Riva 128، وهو ما يمثل نجاحًا كبيرًا لهوانج وزملائه، واحتفظت إنفيديا بالدخل من هذا المنتج لإنشاء الإصدار التالي.

بعد عام، أنتجت إنفيديا بطاقة الرسوميات RIVA TNT، والتي تحمل الاسم الرمزي N4، والتي عززت صورة الشركة كصانع قوي لبطاقات الرسوميات المتوافقة والمتنوعة.

يتذكر فيشر:

كنا نعلم أنه من أجل التوسع كشركة، نحتاج إلى خلق قيمة أكبر من مجرد جزء قابل للاستبدال في أجهزة الكمبيوتر الشخصية السائدة. كانت أفكارنا وإمكاناتنا أبعد من مجرد منتج تجاري بسيط.

أول GPU في العالم: صناعة الألعاب وإدخال سلسلة GeForce من إنفيديا

GeForce 256

توسع سوق ألعاب الكمبيوتر والرسوميات بشكل كبير في التسعينيات وأوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. استفادت Nvidia من هذه الفرصة لتضع نفسها كشركة رائدة في صناعة بطاقات الرسوميات للكمبيوتر.

تحظى منتجات إنفيديا بشعبية بين اللاعبين وعشاق الرسوميات عالية الجودة بسبب استخدامها لوحدات معالجة الرسوميات المتطورة (GPU). تمثل سلسلة GeForce من معالجات الرسوميات من Nvidia، التي تم إصدارها في عام 1999، لحظة فاصلة في تاريخ الشركة.

سلسلة GeForce 256

كانت GeForce 256 بمثابة بداية نجاح Nvidia. كان الجانب الأكثر أهمية وجدية في هذا المعالج هو قدرته على معالجة الأجهزة T&L، والتي مكنت بطاقة الرسوميات من تنفيذ العمليات الحسابية التي تم تعيينها مسبقًا لوحدات المعالجة المركزية. لأول مرة، استخدمت إنفيديا مسرعًا للأجهزة لتشغيل بيانات الفيديو.

مكنتها القدرة الرسومية المحسنة لوحدات معالجة الرسوميات هذه من منح اللاعبين تجربة لعب عالية الجودة وتأثيرات بصرية أكبر. سرعان ما أصبح اسم GeForce مرادفًا لتجارب الألعاب عالية الجودة، مما عزز مكانة Nvidia كقوة مهيمنة في مجال ألعاب الكمبيوتر.

2000 إلى 2010: الألعاب، CUDA والنزاعات القانونية لإنفيديا

خلال العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، أثبتت شركة إنفيديا نفسها باعتبارها الشركة الأكثر قوة في تصنيع معالجات وحدات التحكم في الألعاب. بدأ هذا الاتجاه في عام 2000، عندما نجحت إنفيديا في الاستحواذ على تطوير أجهزة الرسوميات لنظام الألعاب من مايكروسوفت، إكس بوكس، على الرغم من المعارضة الشديدة. دفعت مايكروسوفت مبلغًا مقدمًا قدره 200 مليون دولار، وخصص جينسن هوانج بعض موارد الفرق الأخرى في الشركة لمعالجات الألعاب.

في أعقاب هذا النجاح الاقتصادي، استحوذت إنفيديا على شركات ناشئة وشركات رسوميات أخرى، وحولتها إلى شركات تابعة. يستمر نهج إنفيديا في استخدام الشركات ذات الصلة لدفع النمو التنظيمي حتى يومنا هذا.

دفعت مايكروسوفت لشركة إنفيديا 200 مليون دولار مقابل بطاقة الرسوميات إكس بوكس

بين عامي 2000 و2004، استحوذت إنفيديا على 3dfx، وهي شركة رائدة في تقنيات ثلاثية الأبعاد، وExluna، وهي شركة لتصنيع أدوات البرمجيات، وMediaQ، وiReady. في ديسمبر 2024، أعلنت شركة إنفيديا أنها ستساعد شركة سوني في تصميم معالج الرسوميات (RSX) في وحدة تحكم الألعاب بلاي ستيشن 3.

دفع التعاون مع سوني شركة مايكروسوفت إلى طلب التعاون من منافس إنفيديا، شركة ATI، لمعالجات Xbox 360. وبعد مرور بعض الوقت، اشترت شركة AMD، التي لم تكن تنوي تسليم سوق المعالجات لشركة إنفيديا، شركة ATI.

استمرت الملاحقة بين إنفيديا وAMD مع استحواذ إنفيديا على شركة Hybrid Graphics، ولكن في عام 2006، تم استدعاء الشركتين من قبل وزارة العدل الأمريكية للاشتباه في انتهاكاتهما لمكافحة الاحتكار في قطاع بطاقات الرسوميات.

كان تقديم منصة CUDA (هندسة الأجهزة الموحدة للحوسبة) في عام 2006 بمثابة معلم مهم في تاريخ إنفيديا. مكّن تصميم الحوسبة المتوازية لـ CUDA الباحثين من تنفيذ تجارب معقدة للغاية عبر مئات من وحدات معالجة الرسوميات. وبالتالي، توسعت استخدامات شرائح الرسوميات إلى ما هو أبعد من ألعاب الفيديو وأصبحت متاحة للمتقدمين لجميع أنواع المعالجة.

أعلنت مجلة فوربس عن شركة إنفيديا كشركة العام في عام 2007

بعد عام واحد، أطلقت مجلة فوربس على إنفيديا لقب “شركة العام” استنادًا إلى إنجازاتها على مدار السنوات الخمس السابقة. مباشرة بعد هذا التكريم، واجه جينسن هوانج وغيره من المديرين التنفيذيين تحديًا غير متوقع: تلقى المقر الرئيسي للشركة معلومات تفيد بأن معدل فشل وحدات معالجة الرسوميات والشرائح المحمولة المختلفة كان غير عادي، وكان السبب هو مشكلات في عملية التصنيع. تضمنت هذه المجموعة أجهزة كمبيوتر Apple وDell وHP.

رفضت إنفيديا الكشف عن منتجاتها التي تعرضت للخطر، مما أدى إلى دعوى قضائية جماعية. أدى هذا الحدث إلى خفض أرباح إنفيديا بنحو 200 مليون دولار في الربع الأول من عام 2008. تم الانتهاء من الإجراءات القانونية في هذا النزاع في عام 2010، وأُجبرت إنفيديا على دفع تعويضات للمستهلكين عن طريق استبدال أو إصلاح المعدات التالفة. علاوة على ذلك، توصلت الشركة إلى صفقة متبادلة بقيمة 1.5 مليار دولار مع شركة إنتل لوقف جميع القضايا الثنائية.

مع استمرار Nvidia في تطوير منصة CUDA والبنية الأساسية للذكاء الاصطناعي، أضافت محركات إيرادات أخرى إلى قسم الألعاب:

  • النمو من خلال الاستحواذ على شركات أخرى
  • تقنيات السيارات المتقدمة
  • Metaverse: في عام 2020، قدمت Nvidia وأصدرت النسخة التجريبية من منصة Omniverse الخاصة بها، والتي يمكن لجميع الصناعات استخدامها لتطوير التصوير ثلاثي الأبعاد والتصميم والهندسة.

هندسة معالجات إنفيديا

منذ عام 2006، حددت إنفيديا مسارًا جديدًا لتصميم وحدة المعالجة المركزية الخاصة بها من خلال هندسة Tesla. يتم تحديد قدرات وحدة معالجة الرسوميات وأدائها من خلال التصميم والتكنولوجيا الأساسية للمعالج. الجانب المثير للاهتمام هو أن أسماء جميع الهندسة المعمارية تستند إلى إحدى الشخصيات البارزة في عالم التكنولوجيا أو العلوم أو الرياضيات:

  • 2010 – هندسة فيرمي (Fermi)
  • 2012 – هندسة كيبلر (Kepler)
  • 2014 – هندسة ماكسويل (Maxwell)
  • 2016 – هندسة باسكال (Pascal)
  • 2017 – هندسة فولتا (Volta)

بدأ العمل على تحسينات الذكاء الاصطناعي في عام 2018 مع هندسة تورينج (Turing)، وفي عام 2020 مع هندسة أمبير (Ampere)، وفي عام 2022 مع هندسة لوفليس (Lovelace) وهوبر (Hopper)، وأخيرًا في عامي 2023 و2024 مع هندسة جريس (Grace).

تقديم أول سلسلة من معالجات GTX وRTX

في مايو 2016، قدمت إنفيديا أول معالجات سلسلة GeForce 10، GTX 1080 و1070، والتي تم بناؤها على بنية Pascal. تفوقت هذه المنتجات على وحدات المعالجة المركزية من الجيل السابق للشركة، Titan X، والتي تم بناؤها على بنية Maxwell. حتى عام 2020، كانت معالجات GTX من إنفيديا تعتبر الرائدات في مجال الألعاب.

في نفس العام، قدمت إنفيديا حاسوبًا فائقًا من طراز DGX-1 لشركة الذكاء الاصطناعي OpenAI، مدعية أن تقنية DGX يمكن أن تحل أصعب تحديات الذكاء الاصطناعي.

في عام 2018، تم طرح معالجات RTX في السوق. كانت GeForce RTX 2080 أول شريحة في هذه السلسلة تتميز بتقنية Ray Tracing الجديدة، والتي توفر للمستخدمين رسومات أكثر واقعية من خلال محاكاة الضوء والظلال بدقة. كما حسنت هذه المعالجات جودة الصورة بشكل كبير من خلال الاستفادة من تقنية التعلم العميق.

تزيد شرائح RTX ذات نوى الموتر من سرعة المعالجة والجودة

ومن الجوانب الأخرى لمعالجات RTX استخدام نوى الموتر، والتي تعمل على تحسين سرعة وجودة المعالجة من خلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

أظهرت سلسلة RTX 30 لعام 2020 مع بنية Ampere، والتي تستخدم نوى الموتر وRT أكبر، دفعة كبيرة في حساب الذكاء الاصطناعي. وبعد عامين، زادت ARTX 40 من قدرة معالجة الذكاء الاصطناعي باستخدام بنية Ara Lauris واستخدام نوى RT من الجيل الثالث ونوى Tensor من الجيل الرابع.

في عام 2018، أعلنت Google عن دمج معالجات Tesla P4 من Nvidia في خدمة الذكاء الاصطناعي Google Cloud.

Nvidia DGX

منصة Nvidia DGX عبارة عن نظام متكامل يجمع بين برامج الذكاء الاصطناعي ومجموعة من الخوادم ومحطات العمل التي تستخدم معالجات الرسوميات للأغراض العامة (GPGPUs) لتسهيل وتسريع تطبيقات التعلم العميق. يعود تاريخ أول نظام DGX إلى عام 2016 مع إطلاق DGX Server-1.

تم تحسين أنظمة DGX لمهام الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

تعتمد العديد من مراكز البيانات حول العالم اليوم على أنظمة DGX، حيث يتراوح حجم الأجهزة المخصصة المستخدمة فيها من منصة صغيرة ومتكاملة مثل DGX B200 إلى نظام ضخم مثل DGX SuperPOD. تشمل قائمة العملاء لهذه المنصة الرائدة من Nvidia شركات بارزة مثل Shell وBMW.

تحتوي أنظمة Nvidia DGX على لوحة أم ومعالجات x86 عالية الأداء ومجموعة من وحدات معالجة الرسوميات. تتميز أحدث منصة DGX من الشركة، DGX B200، بثمانية معالجات Nvidia B200 Tensor Core، والتي تعمل كمعالج رسوميات ضخم مع ذاكرة رسوميات تصل إلى 1.4 تيرابايت. تم تحسين أنظمة DGX لمهام الحوسبة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

دخول إنفيديا بقوة في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي

في عام 2020، أعلنت إنفيديا عن دخولها القوي في سوق شرائح الذكاء الاصطناعي مع إطلاق معالج A100. تم تصميم هذا المعالج ليكون الحل الأمثل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، مما يجعله أحد أهم الابتكارات في هذا المجال.

A100: ريادة في الأداء والتقنية

Nvidia Ampere A100

مع طرح A100، استطاعت إنفيديا تقديم معالج يعتمد على بنية Ampere، ويضم أكثر من 54 مليار ترانزستور. قدم هذا المعالج أداءً غير مسبوق في معالجة البيانات بسرعات هائلة، مما جعله الخيار الأمثل لتطبيقات تعلم الآلة مثل ChatGPT وBing AI.

الأداء الفائق لمعالج A100

تميز A100 بقدرته على توفير قوة معالجة متوازية هائلة، مع ذاكرة تصل إلى 80 جيجابايت ونطاق ترددي يبلغ 2 تيرابايت في الثانية. ساهمت هذه الميزات في تعزيز سرعة وكفاءة التدريب والاستدلال لنماذج الذكاء الاصطناعي.

H100: قفزة نوعية في تقنية الذكاء الاصطناعي

Nvidia H100

في منتصف عام 2023، أطلقت إنفيديا معالج H100 بمعمارية Hopper، مما مثل خطوة متقدمة في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي. تم تحسين H100 ليقدم أداء أسرع 6 مرات في التدريب و30 مرة في الاستدلال مقارنة بمعالج A100.

ميزات H100 المتقدمة

يتميز H100 بذاكرة HBM3 بسعة 80 جيجابايت وعرض نطاق ترددي يبلغ 3 تيرابايت/ثانية. كما أنه يعتمد على محرك محول يحتوي على 80 مليار ترانزستور، مما يعزز من قدراته في تسريع تقنيات التعلم الآلي.

DGX H100 وDGX SuperPOD: التفوق في الأداء

DGX H100

تُعد أنظمة DGX H100 من الجيل الرابع من إنفيديا حلاً متكاملاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. مع دمج تسعة أنظمة DGX H100 في رف واحد، يمكن للشركات إنشاء DGX POD لتقديم خدمات ذكاء اصطناعي واسعة النطاق.

DGX SuperPOD: أداء متفوق

أما DGX SuperPOD، فهو يمثل قمة الأداء في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث يضم 32 نظام DGX و256 وحدة معالجة رسوميات H100، مما يتيح تحقيق أداء يصل إلى مستوى exaflop، وهو مستوى مخصص لأسرع الأجهزة في العالم.

حضور إنفيديا في سوق الروبوتات

إنفيديا تقدم روبوتات على شكل بشر

جيسون هوانغ، الذي كشف عن تسعة روبوتات بشرية في أوائل عام 2024، توقع أن نوعين من تقنيات الروبوتات سيُنتجان بكميات كبيرة قريباً: الروبوتات البشرية والسيارات ذاتية القيادة. وواصل حديثه قائلاً:

“سنشهد الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي في شكل ملموس، أجهزة ذكية جسدياً. الذكاء الاصطناعي سيعيش بيننا. كل شيء سيتم أتمتته. ستصبح جميع المصانع مؤتمتة، وستقوم الروبوتات بتصنيع عناصر روبوتية أخرى.”

قد يبدو هذا التعليق من جيسون هوانغ غريباً، لكن شركة إنفيديا كانت تستثمر في هذا المجال منذ سنوات وتجني فوائد كبيرة من تبني الروبوتات عالمياً.

في المقابلات، يؤكد هوانغ أن الروبوتات البشرية هي الأكثر قدرة على التكيف مع البيئة لأنها مصممة لتتناسب مع احتياجاتنا. ويشير إلى أننا نظراً للتشابه في الشكل، نمتلك أكبر قدر من البيانات لتعليم هذه الروبوتات. كما يتوقع أن تصبح الروبوتات البشرية قريباً شائعة الاستخدام، مما سيؤدي إلى تحولات ضخمة في مجموعة متنوعة من الصناعات.

بعض أعمال إنفيديا في مجال الروبوتات هي:

منصة NVIDIA Isaac: تعد BYD وSiemens وTeradyne Robotics وIntrinsic (إحدى الشركات التابعة لشركة Alphabet) من العملاء البارزين لهذه المنصة. تعمل مكتبات NVIDIA Isaac Accelerator على دمج نماذج الذكاء الاصطناعي لمنصة NVIDIA وعمليات المحاكاة المادية في أطر البرامج ونماذج الروبوت الخاصة بها.

مشروع يوريكا: من خلال هذا المشروع، تقوم شركة إنفيديا بتعليم الروبوتات مهام معقدة بمهارة غير مسبوقة. وتذكر هذه الشركة أن الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي يوريكا هو تحسين تعليم الروبوتات للوصول إلى مستويات النشاط البشري.

حوسبة الحافة: تُستخدم أنظمة حوسبة الحافة من Nvidia في تطوير ونشر الروبوتات القائمة على الذكاء الاصطناعي والطائرات بدون طيار والسيارات ذاتية القيادة والمصممة خصيصًا لتلبية احتياجات الصناعات المختلفة.

مشروع GR00T: تم تطوير هذا المشروع في الأصل على أساس منصة Isaac، وهو نموذج أساسي للأغراض العامة للروبوتات البشرية. وفقًا لـ Nvidia، يمكن للروبوتات GR00T استقبال ومعالجة النصوص والصوت والصورة كمدخلات وتنفيذ إجراءات مبرمجة بناءً على ذلك.

Jetson Thor: تم تصميم النظام على الرقاقة لتعزيز نماذج الذكاء الاصطناعي للشركات العاملة في مجال الروبوتات البشرية، ويستخدم وحدة معالجة الرسومات Blackwell من Nvidia.

تواجد Nvidia في مجال القيادة الذاتية والسيارات الذكية

في عام 2015، بدأت إنفيديا نشاطها الرسمي في مجال المركبات بدون طيار والسيارات ذاتية القيادة والسيارات الذكية، ولعدة سنوات، قدمت منصات الحوسبة والأجهزة الخاصة بها لشركات السيارات.

تستخدم تيسلا وتويوتا وأودي منصات الحوسبة والأجهزة الخاصة بإنفيديا.

  • DRIVE PX: تم تطوير الإصدار الأول من هذه المنصة بناءً على نظامين لشريحة Tegra X1 وهندسة Maxwell ووفرت قوة المعالجة المطلوبة للمركبات شبه المستقلة. يستخدم Drive PX 2 12 نواة وحدة معالجة مركزية و8 تيرا فلوب من قوة المعالجة، مما يسمح للمركبات بالتحرك بشكل مستقل من خلال تحليل وفهم البيئة المحيطة بدقة.

وفقًا لشركة إنفيديا، كان أداء نظام التعلم العميق PX 2 أفضل وأكثر فعالية من تقنيات الرؤية الحاسوبية التقليدية. على سبيل المثال، كان هذا النظام أكثر قدرة على تحديد والتعامل مع سيناريوهات الإضاءة الصعبة مثل شروق الشمس وغروبها وظروف الطقس السيئة مثل الثلج أو الأمطار الغزيرة.

DRIVE AGX

  • DRIVE Constellation: منصة محاكاة سمحت للمطورين باختبار سبائك القيادة الذاتية بشكل مكثف وآمن في بيئات افتراضية.
  • DRIVE Sim: كان Drive Sim نظام محاكاة آخر يستخدم معالج CUDA وصُمم لمحاكاة الطرق والسيارات وحركة المرور والقيادة الليلية والعوامل البيئية الأخرى. باستخدام هذا النظام، يمكن للمطورين محاكاة الخوارزميات المستقلة في بيئات مختلفة وتقييم أدائها بغض النظر عن تكلفة ومخاطر الاختبار المادي.

في عام 2017، أعلنت Nvidia رسميًا أنها ستتعاون مع Toyota وتطور منصة الذكاء الاصطناعي DRIVE PX لسيارات الشركة ذاتية القيادة. كما دخلت Nvidia في شراكة مع شركة التكنولوجيا المتعددة الجنسيات Baidu، والتي تستخدم سلسلة DRIVE PX في مشروع السيارة ذاتية القيادة.

Tesla و Mercedes-Benz و Audi و Volvo هي شركات سيارات أخرى استخدمت مشاريع Nvidia Drive.

عائلة معالجات Nvidia

تتضمن عائلات منتجات Nvidia وحدات معالجة الرسوميات وأجهزة الاتصالات اللاسلكية وأجهزة وبرامج السيارات، مثل:

  • GeForce: منتجات معالجة الرسوميات الموجهة للمستهلك
  • Nvidia RTX: منتجات معالجة الرسوميات للحوسبة المرئية الاحترافية (تحل محل GTX وQuadro)
  • NVS: وحدات معالجة الرسوميات لتطبيقات الأعمال متعددة الشاشات
  • Tegra: مجموعة أنظمة على شريحة للأجهزة المحمولة
  • Tesla: وحدة معالجة رسوميات عامة مخصصة لتطبيقات التصوير المتقدمة في المجالات المهنية والعلمية
  • nForce: مجموعة شرائح اللوحة الأم التي طورتها Nvidia لمعالجات Intel (Celeron وPentium وCore2) وAMD (Athlon وDuron).
  • Nvidia GRID: مجموعة من الأجهزة والخدمات لمحاكاة الرسوميات
  • Nvidia Shield: مجموعة من أجهزة الألعاب مثل Shield Portables وShield Tablets وأجهزة Shield TV.
  • Nvidia Drive: مجموعة من منتجات الأجهزة والبرامج لمصممي ومصنعي السيارات الذكية. سلسلة Drive PX عبارة عن منصة حوسبة عالية الأداء تهدف إلى القيادة الذاتية من خلال التعلم العميق، في حين أن Driveworks هو نظام تشغيل للسيارات ذاتية القيادة.
  • Nvidia BlueField: مجموعة من وحدات معالجة البيانات تم تطويرها بعد شراء Mellanox Technologies وتستند إلى تقنية هذه الشركة.
  • Nvidia Datacenter أو وحدة المعالجة المركزية من فئة الخادم مع كود Nvidia Grace الذي تم إصداره في عام 2023.

كيف أصبحت شركة إنفيديا شركة بقيمة تريليون دولار؟

الرسم البياني لقيمة أسهم شركة إنفيديا في السوق

في 18 يونيو 2023، أصبحت إنفيديا الشركة العامة الأكثر قيمة في العالم، متفوقة على مايكروسوفت وآبل في سوق الأسهم الأمريكية. ارتفع سعر سهم إنفيديا بمعدل من أسرع المعدلات في تاريخ السوق، وذلك بسبب الارتفاع في الذكاء الاصطناعي وزيادة الطلب على معالجات الشركة.

استمرت هذه الهيمنة لمدة ثلاثة أيام، وأصبحت إنفيديا في النهاية ثاني أكثر الشركات قيمة في العالم. في حين كانت القيمة السوقية لشركة إنفيديا أكثر بقليل من 400 مليار دولار قبل عامين، فقد ارتفعت من تريليون دولار إلى أكثر من ثلاثة تريليونات دولار في العام الماضي.

يعتقد المحللون الماليون أن ارتفاع شركة إنفيديا يوضح مدى تأثير الذكاء الاصطناعي على الشركات الكبرى في العالم.

في الواقع، أدى تقديم هذه التكنولوجيا القوية في يناير/كانون الثاني في البداية إلى جعل مايكروسوفت الشركة الأكثر قيمة في سوق رأس المال، مما دفع شركة أبل إلى الخروج من السلطة، ثم دفع إنفيديا إلى العرش. كشفت شركة أبل في أحدث عرض تقديمي لها أنها ستدرج الذكاء الاصطناعي في خطها التالي من أجهزة آيفون وغيرها من السلع.

قبل سنوات من شركات أشباه الموصلات الأخرى، أعلن جينسن هوانج عن اقتناعه بأن وحدات معالجة الرسوميات ضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي. وقد أتت رؤية هذا الرئيس التنفيذي وأفكاره ونفقاته بثمارها الآن، حيث تسيطر إنفيديا، وفقًا لبعض التقارير، على أكثر من 80٪ من صناعة شرائح الذكاء الاصطناعي.

يقول دانييل نيومان، الرئيس التنفيذي لشركة أبحاث التكنولوجيا Futurum:

لم يفهم أحد حقًا ما رآه هوانج بوضوح. باستخدام الفكر أو ربما الحدس، توقع اتجاه الصناعة في المستقبل، وصمم منتجات شركته لتلبية هذا الاتجاه، وسيطر على السوق. الآن يمكنهم تحديد أي تسعير يرغبون فيه.

إن نمو هذه الشركة يذكرنا بعمالقة عصر الدوت كوم، مثل سيسكو وجونيبر نتوركس، الذين صنعوا المعدات الأساسية لإنشاء شبكات الاتصالات عبر الإنترنت. ارتفعت أسهم سيسكو بأكثر من ألف ضعف في السنوات العشر بين الطرح العام الأولي للشركة وعام 2000، وتم وصفها لفترة وجيزة بأنها الشركة الأكثر قيمة في العالم.

كان معدل نمو قيمة إنفيديا مذهلاً أيضًا: وصلت شركة أبل إلى تريليون دولار في أغسطس 2018 وأصبحت أول شركة تبلغ قيمتها 3 تريليونات دولار في يونيو 2023. استغرقت مايكروسوفت خمس سنوات للتطور من شركة بقيمة تريليون دولار إلى شركة بقيمة 3 تريليونات دولار، لكن إنفيديا فعلت ذلك في عام واحد فقط.

لقد تفوقت أسهم إنفيديا بشكل روتيني على توقعات وول ستريت في النصف الأول من عام 2024. تقول ستايسي روسجون، المحللة في معهد بيرنشتاين للأبحاث:

يبلغ سعر أحدث حاسوب عملاق من إنفيديا أكثر من مليون دولار. على الرغم من ارتفاع تكلفة الحصول على أنظمة هذه الشركة، فإن الأداء لكل دولار يتحسن مع كل تكرار. في هذا النهج، يمكن لشركة Nvidia الاحتفاظ بعملائها.

لقد أنشأت كل من Microsoft وMeta وGoogle وAmazon وحدات المعالجة المركزية الخاصة بها والتي يمكنها تعليم الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، حاول منافسو Nvidia التقليديون، مثل Intel وAdvanced Micro Devices، تجنب خسارة هذه السوق من خلال تقديم شرائح الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يشعر جينسن هوانج أن الشركات الأخرى ستحتاج إلى الوقت لمواكبة Nvidia.

بدأت Nvidia في تطوير أجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي قبل عقد من الزمان، وتدعم الشركة مجتمع قوي من المبرمجين الذين يختارون تكنولوجيتها على المنافسين.

في مؤتمر عبر الهاتف في مايو 2024، أكد هوانج للمراسلين والمحللين أن “لقد غيرنا بشكل أساسي طريقة عمل الحوسبة وما تفعله أجهزة الكمبيوتر”. لقد بدأت الثورة الصناعية القادمة.

الكلمة الأخيرة

بدأت شركة إنفيديا نشاطها بإنتاج شرائح بطاقات الرسوميات والآن تعمل في مجالات أخرى مختلفة مثل إنتاج معالجات الرسوميات للهواتف الذكية، وشرائح اللوحات الأم، وملحقات الألعاب، والسيارات الذكية، وتقنيات الذكاء الاصطناعي، وغيرها.

من خلال التركيز على البحث المتقدم والهندسة المبتكرة، تمكنت Nvidia من تحقيق مكانة عالية في صناعة أجهزة الكمبيوتر من خلال إنتاج منتجات فريدة ومبتكرة.

تمكنت هذه الشركة من تنفيذ مشاريع قيمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة، بما في ذلك تصميم الأدوية، وتشخيص الأمراض، والتنبؤ بالطقس، وحركة المرور في المناطق الحضرية، وحتى إنتاج الموسيقى.

كما لعبت دورًا رئيسيًا في تطوير السيارات ذاتية القيادة بالتعاون مع بعض شركات السيارات الكبرى.

Wesam Web

في موقع وسام ويب، يجمع فريق كتّابنا المبدع بين الخبرة والشغف في مجالات التكنولوجيا والبرمجة والذكاء الاصطناعي وتصميم المواقع. نحن نقف وراء هذه الكلمات والأفكار التقنية، مقدمين لكم معرفة عميقة وتحليلات دقيقة. نستكشف أحدث التقنيات وأبرز الاختراعات، مقدمين لكم فهمًا شاملاً للتطورات الحديثة. مؤلفو وسام ويب يشاركون معكم تجاربهم وتفانيهم في مجالات الابتكار والتطور التكنولوجي. انضموا إلينا في هذه الرحلة الملهمة لاستكشاف أحدث التقنيات، حيث يتم تقديم الأفضل من قبل الكتّاب الرائدين في هذا الميدان."
زر الذهاب إلى الأعلى