معيار الذكاء الاصطناعي الجديد يختبر سرعة الاستجابات لاستفسارات المستخدم – التكنولوجيا

أصدرت مجموعة قياس الذكاء الاصطناعي MLCommons يوم الأربعاء مجموعة جديدة من الاختبارات والنتائج التي تقيم السرعة التي يمكن بها للأجهزة المتطورة تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي والاستجابة للمستخدمين.
يقيس المعياران الجديدان اللذان أضافتهما MLCommons السرعة التي يمكن بها لشرائح وأنظمة الذكاء الاصطناعي توليد استجابات من نماذج الذكاء الاصطناعي القوية المليئة بالبيانات. توضح النتائج تقريبًا مدى سرعة تطبيق الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT في تقديم استجابة لاستعلام المستخدم.
أضاف أحد المعايير الجديدة القدرة على قياس سرعة سيناريو الأسئلة والأجوبة لنماذج اللغات الكبيرة. يُطلق عليه اسم Llama 2، ويتضمن 70 مليار معلمة وتم تطويره بواسطة Meta Platforms (META.O)، ويفتح علامة تبويب جديدة.
أضاف مسؤولو MLCommons أيضًا مولدًا ثانيًا لتحويل النص إلى صورة إلى مجموعة أدوات قياس الأداء، يسمى MLPerf، استنادًا إلى نموذج Stable Diffusion XL الخاص بـ Stability AI.
الخوادم التي تعمل بشرائح H100 من Nvidia والتي تم إنشاؤها بواسطة أمثال Alphabet’s Google (GOOGL.O)، تفتح علامة تبويب جديدة، وSupermicro (SMCI.O)، وتفتح علامة تبويب جديدة، وNvidia (NVDA.O)، تفتح علامة تبويب جديدة بنفسها وفازت بسهولة بكلا المعيارين الجديدين على الأداء الخام. قدم العديد من منشئي الخوادم تصميمات تعتمد على شريحة L40S الأقل قوة الخاصة بالشركة.
قدمت شركة إنشاء الخوادم Krai تصميمًا لمعيار إنشاء الصور باستخدام Qualcomm (QCOM.O)، وفتحت شريحة AI جديدة تستهلك طاقة أقل بكثير من معالجات Nvidia المتطورة.
تفتح Intel (INTC.O) علامة تبويب جديدة وتقدم أيضًا تصميمًا يعتمد على شرائح التسريع Gaudi2 الخاصة بها. ووصفت الشركة النتائج بأنها “صلبة”.
الأداء الأولي ليس المقياس الوحيد المهم عند نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تستهلك شرائح الذكاء الاصطناعي المتقدمة كميات هائلة من الطاقة، وأحد أهم التحديات التي تواجه شركات الذكاء الاصطناعي هو نشر شرائح توفر قدرًا مثاليًا من الأداء بأقل قدر ممكن من الطاقة.
لدى MLCommons فئة مرجعية منفصلة لقياس استهلاك الطاقة.

تابعوا طيران الإمارات 24|7 على أخبار جوجل.