في ظل التقدم التكنولوجي الكبير، لا تزال شركات التكنولوجيا تشهد منافسة كبيرة في مجال تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، حيث تحاول كل منها تقديم كل ما في وسعها لتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يصنع اسمه من شركتها الأولى في هذا المجال. وفي هذا السياق، NVIDIA وGoogle Cloud. إنهم يوحدون قواهم لتطوير الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.
ما هو جوجل كلاود:
جوجل كلاود هي منصة سحابية تقدمها شركة جوجل، وتعتبر واحدة من أكبر منصات الحوسبة السحابية في العالم. تقدم Google Cloud مجموعة واسعة من الخدمات والمنتجات للشركات والمطورين للعمل وتشغيل التطبيقات وتخزين البيانات على السحابة.
تتضمن خدمات Google السحابية ما يلي:
1. Google Compute Engine: يوفر أجهزة افتراضية يتم تكوينها وفقًا لاحتياجات المستخدمين، ويسمح بتشغيل التطبيقات والخوادم على السحابة.
2. Google App Engine: يوفر بيئة تطوير مُدارة بالكامل لتطوير وتشغيل تطبيقات الويب ومواقع الويب على السحابة.
3. Google Kubernetes Engine: يوفر تقنية Kubernetes لإدارة وتشغيل تطبيقات الحاويات على السحابة.
4. Google Cloud Storage: يوفر 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: يوفر خدمة قوية لتحليل البيانات والاستعلام عنها بسرعة وفعالية.
6. Google Cloud AI: يقدم مجموعة من الخدمات والأدوات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي، وتحليل الصوت والفيديو، واللغة الطبيعية.
ما هي نفيديا:
NVIDIA هي شركة تكنولوجيا تقوم بتصميم وتطوير وتصنيع وتوزيع وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات المعالجة المركزية (CPUs) ومنتجات الحوسبة العالمية. تأسست الشركة في عام 1993 ويقع مقرها الرئيسي في سانتا كلارا، كاليفورنيا.
NVIDIA هي شركة رائدة في معالج الرسومات وتكنولوجيا الحوسبة عالية الأداء. تقوم بتصميم وتصنيع وحدات معالجة الرسوميات (GPU) التي تُستخدم في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك الألعاب والتصميم والتصور ثلاثي الأبعاد والحوسبة العلمية والذكاء الاصطناعي والتعدين السحابي والمركبات المتحركة المستقلة وغيرها.
تشتهر وحدات معالجة الرسومات NVIDIA بأدائها العالي وقدرتها على معالجة الرسومات والحسابات المعقدة بسرعة كبيرة. وتستخدم الشركة أيضًا تقنيات مبتكرة مثل التعلم الآلي وتحسين الأداء والتسريع الحسابي لتحسين أداء الحوسبة في مختلف المجالات.
بالإضافة إلى ذلك، تقدم NVIDIA منتجات وحلول أخرى مثل بطاقات Quadro المتخصصة للتصميم والتصور، وحلول الحوسبة عالية الأداء مثل بطاقات Tesla، وخوادم DGX المعقدة. تدعم الشركة أيضًا مجتمع المطورين من خلال منصة CUDA ومكتبة البرامج المفتوحة CUDAX.
تطوير الذكاء الاصطناعي:
1. جمع البيانات: يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات. يتم جمع البيانات وتنظيفها من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات والمستندات ووسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة استشعار الأجهزة.
2. تحليل البيانات: يتم تحليل البيانات المجمعة لفهم النمط والمعلومات الضمنية. يتضمن ذلك استخدام تحليلات البيانات وتقنيات التعلم الآلي لاكتشاف القواعد والتحولات والعلاقات في البيانات.
3. تدريب النماذج: يتم استخدام البيانات التي تم تحليلها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك تحديد المعلمات والخوارزميات المناسبة وتطبيقها على البيانات لمعرفة النمط واتخاذ القرارات.
4. تقييم النموذج: يتم اختبار أداء النماذج المدربة باستخدام مجموعة من البيانات غير المستخدمة في التدريب. ويتم تقييم دقة وفعالية النماذج ومقارنتها بالنتائج المتوقعة.
5. تحسين الأداء: بناءً على نتائج التقييم، تم تحسين النماذج الاصطناعية من خلال ضبط المعلمات وتغيير الخوارزميات لتحقيق أداء أفضل.
علم البيانات:
1. تحديد الأهداف والمشكلة: حدد أهدافًا محددة والمشكلة التي تريد حلها باستخدام البيانات. ويتم تحديد الأسئلة التحليلية التي يتعين الإجابة عليها.
2. جمع البيانات: جمع البيانات اللازمة لحل مشكلة محددة. ويشمل ذلك تحديد المصادر المناسبة وجمع البيانات الكمية والنوعية.
3. تنظيف البيانات وتحليلها: تنظيف البيانات من القيم المفقودة أو غير الصحيحة وتنسيقها بطريقة يمكن استخدامها للتحليل. تُستخدم أدوات تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط والعلاقات والتصورات الأولية.
4. تطبيق النماذج التحليلية: تطبيق النماذج والأدوات التحليلية المناسبة لتحليل البيانات واستخراج الأنماط والمعلومات المفيدة. يتضمن ذلك استخدام تقنيات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي وبرمجة علوم البيانات.
5. تفسير النتائج واتخاذ القرارات: تحليل النتائج المستخلصة من البيانات والتفسير المنطقي للمعلومات التي تم الحصول عليها وإعطاء معنى لها. تُستخدم هذه النتائج لاتخاذ القرارات وتوجيه العمليات وتحسين الأداء.
6. تصور البيانات: تصور البيانات والنتائج التي تم تحليلها وإنشاء التقارير والرسوم البيانية والمرئيات الأخرى لتوضيح النتائج والاتجاهات.
7. تطبيق الحلول والتحسين المستمر: تطبيق الحلول والنتائج في العمل الفعلي ومراقبة الأداء وإجراء التحسينات المستمرة لتحسين العمليات وتحقيق الأهداف المحددة.
NVIDIA وGoogle Cloud تتعاونان لتطوير الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات:
تم الإعلان عن Google Cloud وNVIDIA
تنفذ بنية تحتية وبرامج جديدة للذكاء الاصطناعي للعملاء لبناء ونشر نماذج ذكاء اصطناعي توليدية ضخمة 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 مما يجعل من السهل تشغيل أجهزة الكمبيوتر العملاقة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع عروض Google Cloud المبنية على تقنيات NVIDIA.
تستخدم عمليات تكامل الأجهزة والبرامج الجديدة نفس تقنيات NVIDIA التي استخدمتها فرق بحث Google DeepMind وGoogle على مدار العامين الماضيين. وفي الوقت نفسه، علق توماس كوريان وهوانغ جنسن على النحو التالي:
“نحن عند نقطة انعطاف حيث تتقارب الحوسبة المتسارعة والذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع الابتكار بوتيرة غير مسبوقة. “ستساعد شراكتنا الموسعة مع Google Cloud المطورين على تسريع عملهم من خلال البنية التحتية والبرامج والخدمات التي تزيد من الكفاءة وتخفض التكاليف. ”
ومن المؤكد أن الكثير من متابعي أخبار التكنولوجيا ينتظرون رؤية نتائج هذه الشراكة على أرض الواقع. ما الجديد الذي ستضيفه هذه الشراكة؟