NVIDIA و Google Cloud تتّحدان لتطوير الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات

في ظل التقدم التكنولوجي الكبير ، لا تزال الشركات التقنية تعيش تنافساً كبيراً في مجال تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات ، حيث أن كلاً منهم يحاول تقديم كل مافي وسعه لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يجعل اسم شركته الأولى في ذلك المجال ، ففي هذا السياق NVIDIA و Google Cloud تتّحدان لتطوير الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.

ما هي Google cloud :

Google Cloud هي منصة سحابية تقدمها شركة Google، وتعتبر واحدة من أكبر منصات الحوسبة السحابية في العالم. توفر Google Cloud مجموعة واسعة من الخدمات والمنتجات للشركات والمطورين للعمل وتشغيل التطبيقات وتخزين البيانات على السحابة.

تتضمن خدمات Google Cloud ما يلي:

1. Google Compute Engine: توفر آلات افتراضية قابلة للتكوين وفقًا لاحتياجات المستخدمين، وتتيح تشغيل تطبيقات وخوادم على السحابة.

2. Google App Engine: توفر بيئة تطوير مدارة بالكامل لتطوير وتشغيل تطبيقات الويب والمواقع على السحابة.

3. Google Kubernetes Engine: توفر تكنولوجيا Kubernetes لإدارة وتشغيل تطبيقات الحاويات على السحابة.

4. Google Cloud Storage: توفر خدمات تخزين الملفات والكائنات على السحابة، بما في ذلك Google Cloud Storage Standard وGoogle Cloud Storage Nearline وGoogle Cloud Storage Coldline.

5. Google Cloud BigQuery: توفر خدمة قوية لتحليل البيانات والاستعلام عنها بسرعة وفعالية.

6. Google Cloud AI: توفر مجموعة من الخدمات والأدوات للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة وتحليل الصوت والصورة واللغة الطبيعية.

ما هي NVIDIA :

NVIDIA هي شركة تكنولوجيا متخصصة في تصميم وتطوير وتصنيع وتوزيع وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) والوحدات المعالجة المركزية (CPUs) ومنتجات الحوسبة العالمية. تأسست الشركة في عام 1993 ومقرها الرئيسي في سانتا كلارا، كاليفورنيا.

تعتبر NVIDIA رائدة في مجال تقنية المعالجات الرسومية والحوسبة عالية الأداء. تقوم بتصميم وتصنيع GPUs التي تستخدم في العديد من التطبيقات بما في ذلك الألعاب، والتصميم والتصور ثلاثي الأبعاد، والحوسبة العلمية، والذكاء الاصطناعي، والتعدين السحابي، والمركبات المتحركة ذاتية القيادة، وغيرها.

تعتبر GPUs من NVIDIA معروفة بأدائها العالي وقدرتها على معالجة الرسوميات والحسابات المعقدة بسرعة كبيرة. تستخدم الشركة أيضًا تقنيات مبتكرة مثل تعلم الآلة وتحسين الأداء والتسارع الحسابي لتحسين أداء الحوسبة في مجالات مختلفة.

بالإضافة إلى ذلك، تقدم NVIDIA منتجات وحلول أخرى مثل بطاقات Quadro المتخصصة للتصميم والتصور وحلول الحوسبة عالية الأداء مثل بطاقات Tesla وسيرفرات DGX المعقدة. كما تقوم الشركة بدعم مجتمع المطورين من خلال منصة CUDA ومكتبة البرامج المفتوحة CUDA-X.

كيف يتم تطوير الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات:

تطوير الذكاء الاصطناعي:

1. جمع البيانات: يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات. يتم جمع وتنظيف البيانات من مصادر متنوعة مثل قواعد البيانات والمستندات ووسائل التواصل الاجتماعي ومستشعرات الأجهزة.

2. تحليل البيانات: يتم تحليل البيانات المجمعة لفهم النمط والمعلومات الضمنية. يشمل ذلك استخدام تقنيات تحليل البيانات وتعلم الآلة لاكتشاف القواعد والانتقالات والعلاقات في البيانات.

3. تدريب النماذج: يتم استخدام البيانات المحللة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك تحديد المعلمات والخوارزميات المناسبة وتطبيقها على البيانات لتعلم النمط واتخاذ القرارات.

4. تقييم النماذج: يتم اختبار أداء النماذج المدربة باستخدام مجموعة من البيانات التي لم تستخدم في التدريب. يتم تقييم دقة وفعالية النماذج ومقارنتها بالنتائج المتوقعة.

5. تحسين الأداء: بناءً على نتائج التقييم، يتم تحسين النماذج الاصطناعية من خلال تعديل المعلمات وتغيير الخوارزميات لتحقيق أداء أفضل.

علوم البيانات:

1. تحديد الأهداف والمشكلة: تحديد الأهداف المحددة والمشكلة التي ترغب في حلها باستخدام البيانات. يتم تحديد الأسئلة التحليلية المرغوب في الإجابة عنها.

2. تجميع البيانات: جمع البيانات اللازمة لحل المشكلة المحددة. يشمل ذلك تحديد المصادر المناسبة وجمع البيانات الكمية والنوعية.

3. تنظيف وتحليل البيانات: تنظيف البيانات من القيم المفقودة أو الخاطئة وتنسيقها بطريقة يمكن استخدامها للتحليل. يتم استخدام أدوات تحليل البيانات لاكتشاف النمط والعلاقات والتصورات الأولية.

4. تطبيق النماذج التحليلية: تطبيق النماذج والأدوات التحليلية المناسبة لتحليل البيانات واستخلاص الأنماط والمعلومات المفيدة. يشمل ذلك استخدام تقنيات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي وتعليمات البرمجة الخاصة بعلوم البيانات.

5. تفسير النتائج واتخاذ القرارات: تحليل النتائج المستخلصة من البيانات وتفسيرها بشكل منطقي وإعطاء معنى للمعلومات الحاصلة. يتم استخدام هذه النتائج لاتخاذ القرارات وتوجيه العمليات وتحسين الأداء.

6. تصور البيانات: تصور البيانات والنتائج المحللة بشكل بصري وإنشاء تقارير ورسوم بيانية وتصورات أخرى لتوضيح النتائج والاتجاهات.

7. تطبيق الحلول والتحسين المستمر: تطبيق الحلول والنتائج في العمل الفعلي ومراقبة الأداء وإجراء التحسينات المستمرة لتحسين العمليات وتحقيق الأهداف المحددة.

شراكة NVIDIA و Google Cloud في تطوير الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات:

أعلنت Google Cloud وNVIDIA

  عن بنية تحتية وبرامج جديدة للذكاء الاصطناعي للعملاء، وذلك لبناء ونشر نماذج ضخمة للذكاء الاصطناعي التوليدي وتسريع أعباء عمل علوم البيانات. 

في محادثة ودية في Google Cloud Next، ناقش الرئيس التنفيذي لشركة Google Cloud توماس كوريان والمؤسس والرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA Jensen Huang كيف توفر الشراكة خدمات تعلم الآلة الشاملة لبعض أكبر عملاء الذكاء الاصطناعي في العالم – بما في ذلك- جعل من السهل تشغيل أجهزة الكمبيوتر العملاقة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مع عروض Google Cloud المبنية على تقنيات NVIDIA. 

كما وتستخدم عمليات تكامل الأجهزة والبرامج الجديدة نفس تقنيات NVIDIA المستخدمة على مدار العامين الماضيين بواسطة Google DeepMind وفرق أبحاث Google. وفي أثناء ذلك علّق كُلٌ من توماس كوريان وهوانغ جينسن كالتالي:

“نحن عند نقطة انعطاف حيث اجتمعت الحوسبة المتسارعة والذكاء الاصطناعي التوليدي معًا لتسريع الابتكار بوتيرة غير مسبوقة. سيساعد تعاوننا الموسع مع Google Cloud المطورين على تسريع عملهم باستخدام البنية التحتية والبرامج والخدمات التي تزيد من كفاءة الطاقة وتخفض التكاليف.” 

من المؤكد أن الكثيرين من متابعيه أخبار التكنولوجيا ينتظرون رؤية نتائج تلك الشراكة على أرض الواقع ، فيا ترى ما الجديد الذي ستضيفه هذه الشراكة؟