موجز التقنية المُحدَّث تلقائيًا
تقدم NVIDIA من خلال ModelExpress حلاً لتقليل تكلفة نقل نقاط التحقق الكبيرة للنماذج، مما يسرع توزيع أوزان النماذج عبر العناقيد لأغراض مثل البدء البارد، التوسع التلقائي، والتحديثات التدريجية.
تعد NVIDIA OptiX إطار عمل لمحرك تتبع الأشعة على وحدات معالجة الرسوميات. توفر مجموعة أدوات NVIDIA OptiX (OTK) أدوات تصحيح أخطاء لتشخيص مشاكل مثل الوسائط غير الصالحة في واجهة برمجة التطبيقات، الإطارات السوداء، أو الأخطاء على جانب وحدة معالجة الرسوميات في تطبيقات تتبع الأشعة.
تمكّن NVIDIA DeepStream 9.1 المطورين من إنشاء تطبيقات تحليل الفيديو التي تتبع الأجسام عبر عدة كاميرات باستخدام التتبع ثلاثي الأبعاد، متجاوزةً قيود التتبع ثنائي الأبعاد باستخدام كاميرا واحدة.
حقق نظام NVIDIA GB300 NVL72 رقماً قياسياً عالمياً في تدريب نموذج DeepSeek-V3 671B باستخدام تقنية mixture of experts (MoE)، حيث وصل إلى 1,648 تيرافلوب في الثانية لكل وحدة معالجة رسومية، معززاً كفاءة تدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
تواجه الروبوتات الصحية تحديات فريدة بسبب محدودية البيانات وفرص التجارب. تستكشف NVIDIA محاكاة الفيزياء الطبية الأصلية على GPU لتطوير جراحة الروبوتات.
يُحدث الذكاء الاصطناعي الوكيلي تحولاً في بنية مصانع الذكاء الاصطناعي عبر تفعيل عدة استدعاءات للنماذج وعمليات بيانات لكل طلب، مما يتطلب حركة بيانات سريعة وحمايتها. تمكّن تقنية NVIDIA BlueField من التوسع عبر التصميم التعاوني المتقدم.
يتفوق نموذج NVIDIA Nemotron 3 Ultra في الدقة والكفاءة لترميز مستوى نقل السجلات (RTL) العامل بالذكاء الاصطناعي، مسرعاً تصميم الشرائح من خلال توظيف وكلاء الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة لتحسين توليد الشيفرة والتحقق منها.
تقدم NVIDIA معالج Vera المزود بنوى Olympus المحسّنة لتحقيق أقصى أداء أحادي الخيط لتعزيز مهام الذكاء الاصطناعي الوكالي، مما يحسن استجابة كل وكيل وزيادة إنتاجية مصنع الذكاء الاصطناعي.
يزيد تزايد أعباء العمل في الذكاء الاصطناعي من الطلب الهائل على الحوسبة، مما يدفع صناعة أشباه الموصلات لتحقيق أهداف أداء غير مسبوقة مع معالجة تحديات الحرارة والطاقة من خلال ابتكارات هندسية على مستوى النظام.
يشرح هذا الدليل كيفية نشر مساعد برمجة ذكي مُعتمد في بيئات منظمة أو حساسة للمصدر باستخدام NVIDIA NeMo Guardrails، مع معالجة تحديات مثل قيود مصدر الشبكة، مخاطر سلسلة التوريد، ومسارات التدقيق.
شارك أكثر من 5000 مشارك في تحدي NVIDIA Nemotron Model Reasoning لاستكشاف تقنيات تحسين دقة استدلال الذكاء الاصطناعي انطلاقًا من نفس النموذج المفتوح وقيود التقييم.
تستكشف NVIDIA التصميم المشترك لآليات الانتباه في نماذج الذكاء الاصطناعي المحسّنة لوحدات معالجة الرسوميات GPU لتحسين أداء الاستدلال في الأحمال الوظيفية ذات السياقات الطويلة والتي تهيمن فيها آلية الانتباه على تكلفة الحوسبة.