قالت AMD ، اليوم الثلاثاء ، إنها ستبدأ في شحن “وحدة معالجة الرسوميات الأكثر تقدمًا في الصناعة”. الذكاء الاصطناعي»(MI 300X) MI300X لبعض العملاء في وقت لاحق من هذا العام.
ويمثل إعلان (AMD) هو التحدي الأقوى لـ NVIDIA ، التي تهيمن حاليًا على سوق شرائح الذكاء الاصطناعي بحصة سوقية تزيد عن 80 بالمائة ، وفقًا للمحللين.
يُذكر أن وحدات معالجة الرسومات عبارة عن شرائح تستخدمها شركات مثل OpenAI لبناء روبوتات محادثة متقدمة تعتمد على تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية ، مثل ChatGPT.
وهو يعتقد أنه إذا تبنى المطورون وصانعو الخوادم شرائح الذكاء الاصطناعي من AMD ، والتي تسميها “المسرعات” ، كبدائل لمنتجات NVIDIA ، فقد تمثل سوقًا ضخمة غير مستغلة لصانع الرقائق ، وهو أمر معروف على نطاق واسع في سوق معالجات الكمبيوتر التقليدية.
أخبرت ليزا سو ، الرئيس التنفيذي لشركة AMD ، المستثمرين والمحللين في سان فرانسيسكو يوم الثلاثاء أن الذكاء الاصطناعي هو “أكبر وأهم فرصة استراتيجية لنمو الشركة على المدى الطويل”.
مواضيع ذات صلة بما تقرأه الآن:
وأضاف سو: “نحن ندرس زيادة سوق مسرعات الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات من 30 مليار دولار هذا العام ، بمعدل نمو سنوي مركب يزيد عن 50 في المائة ، إلى أكثر من 150 مليار دولار في عام 2027”.
على الرغم من أن (AMD) لم تكشف عن السعر ، إلا أن هذه الخطوة قد تضغط على أسعار وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ NVIDIA ، مثل: (H100) H100 ، والتي قد يكون سعرها حاليًا 30000 دولار أو أكثر. يمكن أن تساعد الأسعار المنخفضة لوحدات معالجة الرسومات في تقليل التكلفة العالية لخدمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
يُعتقد أن رقائق الذكاء الاصطناعي هي إحدى النقاط المضيئة في صناعة أشباه الموصلات ، وسط انخفاض مبيعات أجهزة الكمبيوتر ، والتي يُنظر إليها على أنها المحرك التقليدي لمبيعات معالجات أشباه الموصلات.
في الشهر الماضي ، قال سو إنه في حين أن Mi300X سيكون متاحًا كعينة في خريف عام 2023 ، فإنه سيبدأ الشحن بكميات كبيرة العام المقبل. نشرت المديرة التنفيذية لشركة (AMD) تفاصيل أكثر عن الشريحة خلال عرضها التقديمي يوم الثلاثاء.
قالت (AMD) إن شريحة (MI300X) الجديدة وبنيتها (CDNA) مصممة لنماذج اللغات الكبيرة ونماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة الأخرى.
يمكن لشريحة (MI 300X) استخدام ما يصل إلى 192 جيجابايت من الذاكرة ، وهذا يعني أنها قد تناسب طرز الذكاء الاصطناعي أكثر من الرقائق الأخرى ، خاصة وأن شريحة (H100) المنافسة من NVIDIA تدعم فقط 120 جيجابايت من الذاكرة.
تستخدم نماذج اللغات الكبيرة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية قدرًا كبيرًا من الذاكرة ؛ لأنه يدير عددًا متزايدًا من العمليات الحسابية.