عمالقة التكنولوجيا يجمعون بطاقات Nvidia H100

تخزين بطاقات Nvidia H100

Meta تمتلك 350,000 بطاقة Nvidia H100، كل واحدة تكلف حتى 40,000 دولار. هذا المخزون الكبير هو جزء من اتجاه أكبر بين عمالقة التكنولوجيا للحصول على هذه الرقائق القوية لتدريب الذكاء الاصطناعي.

بطاقة Nvidia H100 هي تقنية مطلوبة بشدة، تستخدم لتشغيل طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية. الشركات تسعى جاهدة للحصول على هذه البطاقات، بما في ذلك دفع الأفراد لتهريبهم إلى الصين لتجاوز قيود التصدير الأمريكية.

الطلب على بطاقات Nvidia H100

الطلب على بطاقات Nvidia H100 مدفوع بالحاجة إلى أجهزة حوسبة قوية لتدريب نماذج اللغة الكبيرة. أطلقت Meta مؤخرًا Llama 3.1، نموذج اللغة الكبير، والذي تم تدريبه باستخدام ما يصل إلى 16,000 بطاقة Nvidia H100.

الشركات الأخرى، مثل Tesla وOpenAI، تسعى أيضًا للحصول على كميات كبيرة من بطاقات Nvidia H100. قال Elon Musk، رئيس Tesla، إن الشركة تهدف إلى الحصول على ما بين 35,000 و85,000 H100 بنهاية العام.

الطلب المرتفع على هذه البطاقات أدى إلى نقص، مع ارتفاع الأسعار إلى 34,749.95 دولار على Amazon. هذا النقص له آثار كبيرة على الشركات التي تسعى لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

تاريخ بطاقة Nvidia H100

بطاقة Nvidia H100 هي خليفة بطاقة Nvidia A100، والتي كانت مطلوبة بشدة أيضًا لتدريب الذكاء الاصطناعي. تم إصدار A100 في عام 2020 وأصبحت بسرعة جزءًا أساسيًا في العديد من مؤسسات البحث في الذكاء الاصطناعي والشركات.

الطلب على A100 كان مرتفعًا لدرجة أنه أدى إلى نقص، مع العديد من الشركات والباحثين الذين يكافحون للحصول على الرقائق. استمرت H100، التي تم إصدارها في عام 2022، هذا الاتجاه، مع العديد من الشركات التي تسعى للحصول على الرقائق لاحتياجات تدريب الذكاء الاصطناعي.

الآليات الفنية

بطاقة Nvidia H100 هي بطاقة GPU قوية قادرة على التعامل مع الحسابات المعقدة المطلوبة لتدريب الذكاء الاصطناعي. أدائها العالي وزمن استجابتها المنخفض يجعلها خيارًا مثاليًا للشركات التي تسعى لتطوير نماذج اللغة الكبيرة.

بطاقة Nvidia H100 قابلة للتخصيص بدرجة عالية، مما يسمح للشركات بتخصيص أدائها وفقًا لاحتياجاتها الخاصة. هذا أدى إلى طلب مرتفع على الرقائق، حيث تسعى الشركات لتحسين عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي.

تعتمد H100 على بنية Nvidia Hopper، والتي توفر زيادة كبيرة في الأداء والكفاءة مقارنة بالهياكل السابقة. هذا جعل H100 خيارًا شائعًا للشركات التي تسعى لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتطلب أداءً عاليًا وزمن استجابة منخفضًا.

الآثار الناجمة

نقص بطاقات Nvidia H100 له آثار كبيرة على الشركات التي تسعى لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. التكلفة العالية للرقائق، جنبًا إلى جنب مع العرض المحدود، جعلت من الصعب على الشركات الصغيرة المنافسة مع عمالقة التكنولوجيا.

هذا أدى إلى مخاوف من احتمال احتكار في صناعة الذكاء الاصطناعي، حيث تتمكن الشركات الكبيرة من الحصول على احتياطي من الأجهزة الضرورية. هذا يمكن أن يكون له آثار كبيرة على تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وكذلك الصناعة التكنولوجية الأوسع.

النقص أيضًا أدى إلى سوق سوداء لبطاقات Nvidia H100، حيث يتم دفع الأفراد لتهريبهم إلى الصين. هذا أثار مخاوف بشأن أمان وأصالة هذه الرقائق، وكذلك احتمال استخدامها لأغراض ضارة.

الآثار الأوسع

الهوس بالتكنولوجيا ببطاقات Nvidia H100 هو جزء من اتجاه أكبر للشركات التي تسعى للحصول على احتياطي من أجهزة الحوسبة القوية. هذا الاتجاه له آثار كبيرة على تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وكذلك الصناعة التكنولوجية الأوسع.

الطلب على بطاقات Nvidia H100 لا يقتصر على عمالقة التكنولوجيا. الشركات الأخرى، مثل تلك في الصناعات المالية والرعاية الصحية، تسعى أيضًا للحصول على هذه الرقائق لتطوير قدراتها في الذكاء الاصطناعي.

بطاقة Nvidia H100 هي مكون رئيسي في تطوير نماذج اللغة الكبيرة، والتي لها العديد من التطبيقات في الصناعات مثل خدمة العملاء، الترجمة اللغوية، وتلخيص النص.