تعرف على ما جاء في مؤتمر انفيديا ضمن معرض Computex 2017
انطلقنا في اليوم الاول من افتتاح معرض Computex 2017 نحو المؤتمر الثاني مع شركة انفيديا حيث كنا نتوقع الكشف عن شيء متعلق ببطاقة رسومية من فئة GeForce من معمارية Volta ولكن خاب أملنا وأمل اللاعبين. فلقد ركز المؤتمر على الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق وكيف استطاعت انفيديا أن تغير هذه المعادلة نحو الأفضل بفضل معالجاتها الرسومية المدهشة خاصة مع Tesla V100 التي غيرت الكثير من المفهوم حول قدرة حوسبة وتسريع عملية التعلم العميق وزيادة إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
المعالج الرسومي يحقق المزيد من القدرة في عالم الحوسبة
ففي بداية حديثه تطرق المدير التنفيذي جين-سون هوانغ عن دور المعالجات المركزية التي لم تعد تستطيع ان تحسن من الـILP خاصتها في نسبة التقدم مقارنة بما كانت قادرة المعالجات المركزية على فعله في الماضي وهذا يعني عدم قدرة المعالجات المركزية على مواكبة متطلبات المجال العصري الذي نعشيه من حوسبة, تعلم عميق,ذكاء اصطناعي. وخلال عرض رسم بياني تم التوضيح من قبل انفيديا ان الخط الأزرق يعرض التحسن التقدمي لأداء المعالج، والذي ازداد بنسبة 50% سنوياً لكنه بدأ بالتباطؤ مؤخراً بسبب القوانين الفيزيائية التي أصبحت أكثر تعقيداً. ما تعتقده انفيديا أن السبب يعود إلى وجود بعض أعباء العمل داخل تطبيقات والخوارزميات مما استدعاها لأنشاء منصة تُسمى كودا التي انتشرت منذ سنوات طويلة واستطاعت أن تحل الكثير من المشاكل مع ذلك انتقلت المشاكل نحو قانون مور.
لكن الملفت في حديث جين هو ذكره لجملة مهمة بأن الهاردوير ليس كل شيء بمعنى إن لم يكن هناك تطوير ودعم لهذا الهاردوير فهو سيكون ضعيف للغاية, فعلى صعيد المعالجات الرسومية التي تفتخر بها انفيديا أشار المدير التنفيذي أنه كان على انفيديا العمل مع ISV لتسريع أداء تطبيقات العالم الواقعي. وأكمل في حديثه ليستعرض لنا عدد من شرائح العرض التي تظهر كيف تطور السوفت وير والهاردوير منذ معمارية كيبلر ويستعرض كيف تحسن الأداء بعشر مرات, كما تراهن انفيديا أن مجال حوسبة المعالج الرسومي ستزيد بألف ضعف خلال عام 2025! رقم ضخم جداً مقارنة بما تستطيع المعالجات المركزية الوصول إليه...سنتفق حتماً مع ما يقال بأن المعالجات الرسومية هي صاحبة الشأن فيما يحدث اليوم من تطوير وعمل متواصل في مختلف المجالات.
بعد ذلك أعلن عن NVIDIA Project Holodeck التي تقدم تعاون بصرياً مذهلاً وواقعاً افتراضياً مشتركاً مع الجميع لتقديم تجربة مغايرة في عالم VR. بالمناسبة تم الكشف عن هذه الميزة في وقت سابق من مؤتمر GTC 2017, مع ذلك عاد جين ليخبرنا بالمزيد من التفاصيل فمن خلال استعراض مباشر ظهر لنا تجربة ممثاثلة للتجربة السابقة, حيث نرى واجهة رسومية عالية الجودة، والشخصيات المتاحة بالذكاء الاصطناعي يتم التحكم بها عبر جين سون باستخدام صوته...باختصار وحتى لا نجعلكم تضيعون في التفاصيل هي تمنحنا عالم تصويري واقعي...وهي ستكون متوفرة في شهر سبتمبر للاستخدام.
تقنية GeForce GTX Max-Q
بعد ذلك تحدث جين عن عالم الألعاب وكيف أصبحت بطاقات GeForce متواجدة في مختلف المنتجات خاصة في مجال الاجهزة المحمولة التي ذكر فيها ان هناك ما يقارب 20 مليون جهاز محمول قد تم بيعه حتى الأن ويتضمن بطاقات GeForce! وضمن الحديث تطرق جين إلى نقطة مهمة حول كيفية قدرة الاجهزة المحمولة على الوصول إلى مستوى الاجهزة المكتبية وهو فعلاً ما حدث مؤخراً ولكن المشكلة هي على حساب عدة أمور من وزن, وحجم كبير.
وبخطوة تهدف إلى تغير هذا المفهوم نحو أجهزة محمولة أكثر رفعاً وصغراً وقوة, كشف عن تقنية GeForce GTX Max-Q التي تعد بإمكانية وضع بطاقة GTX 1080 بداخل هكذا جهاز محمول رفيع مع خفض استهلاك الطاقة الخاصة به للنصف أي من 100 واط حتى 51 واط تقريباً وهو أمر مدهش فعلاً! وليؤكد على إمكانية فعل ذلك استعرض جهاز محمول من ASUS يأتي بسماكة 18 مم وبوزن 5 باوند فقط مع بطاقة GTX 1080! فهذا الجهاز الذي أصبحنا نعرف أنه بإسم ROG Zephyrus أصبح قادر على التفوق على جهاز الكونسول PS4 Pro بنسبة 60%!
كما استعرض نفس المحمول وهو يشغل لعبة Project Cars 2 التي تستخدم محرك تصيير متطلب وتحاكي أسلوب حلبة السباق، وهي بالأساس تحتاج الى معالج رسومي قوي مما جعل البطاقة تختبر بشكل واضح خلال هذه التجربة. إذا ً ماهو Max-Q؟ إنه طريقة لرفع أداء المعالج الرسومي إلى أقصى حد وبإعدادات الطاقة الأكثر فعالية وكفاءة مع وضعية WhisperMode التي تقيس بذكاء مستوى معدلات إطار اللعبة مع الإعدادات التي تستخدمها لتوفر الطاقة بالشكل الامثل. فأي جهاز محمول سيستخدم تلك البطاقات ستسمح للمصنع باستخدام المعالج الرسومي وضبطه بشكل يناسب المحمول وباستخدام حلول حرارية متقدمة مع تصميم vrm متقدم.
بعد ذلك تم الانتقال للحديث عن نفس الامور التي سمعناها في مؤتمر GTC 2017, وها نحن نقتبس لكم ما ذكرنها في مقالنا الماضي. بطاقة Tesla V100 المدهشة بقوتها من معمارية Volta لتكون أول بطاقة بالعالم التي تأتي بدقة تصنيع 12nm FFN فهي تستخدم نواة GV100 التي تحمل بداخلها حوالي 5120 معالج تدفق أو كما تحب انفيديا أن تطلق عليها نواة كودا لكن المختلف معها انها تاتي بانوية حوسبة جديدة تحمل إسم Tensor core مختلفة بشكل واضح عن معمارية باسكال, مع تردد 1455MHz, بذاكرة HBM2 من الجيل الثاني بحجم 16GB وبمواجهة ذاكرة 4096bit مع أداء حوسبة FP32 يصل إلى 15.0TF.
هذه النواة تعتبر الأولى بالعالم التي تصل لهذا الحجم 815mm2 فلم يسبق أن وصلت نواة بهذا الحجم من قبل فخليفتها السابقة نواة GP100 كانت قد أتت بحجم 610m2. كما تأتي لنا مزودة بحوالي 21 مليار ترانزيستور لتقدم أداء مكافئ لـ100 معالج مركزي من ناحية قدرة حوسبة التعلم العميق. كما انها توفر تحسناً بخمس مرات عن معمارية باسكال، وبـ15 مرة عن معمارية ماكسويل، الذي تم إطلاقه منذ عامين, المدهش أن هذا الأداء وفقاً لانفيديا يتفوق بأربع مرات من تحسينات الاداء التي كان يمكن أن يتوقعها قانون مور مع هذه الدقة! خلال استخدام Caff2 فإن تدريب الشبكة العصبية كانت تحتاج إلى أكثر من 40 ساعة على ثمان بطاقات K80 أو حوالي 20 ساعة على ثمان بطاقات باسكال وحوالي 5 ساعات على 8 بطاقات Volta.
الحواسب الخارقة DGX-1/DGX STATION/HGX-1
بعد ذلك تم الإعلان عن عائلة الحواسب الخارقة DGX-1/DGX STATION/HGX-1 للذكاء الاصطناعي. التشكيلة الجديدة وصلت مع الحاسوب الخارق DGX-1 المشغل بواسطة بطاقات Tesla V100 من معمارية Volta القادر على تقديم تحسين في سرعة العمليات الحسابية بثلاث مرات لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتطلبة للغاية في عالمنا اليوم. كما أطلقت انفيديا حاسوب أخر وهو DGX Station كأول حاسوب خارق شخصي موجه نحو حوسبة الذكاء الاصطناعي في العالم القادم مع بطاقات Tesla V100 من معمارية Volta أيضاً, وأخيراً لدينا الحاسوب الخارق HGX-1 المخصص لمجال الحوسبة السحابية وهو أيضاً يستخدم بطاقات Tesla V100 من معمارية Volta. إذا هذه التشكيلة الجديدة من حواسب الخارقة DGX ستحقق أداء حوسبة لا مثيل له للتقدم في أكثر أبحاث الذكاء الاصطناعي تحدياً في العالم وهو أمر أصبح يشهد لانفيديا لتكون من ضمن أوائل الشركات التي تقدم أفضل الحلول بفضل معالجاتها الرسومية الخارقة خاصة هذا المخلوق المدهش المعروف بإسم Volta.
كل تلك الحواسب الخارقة تتميز ببطاقات Tesla V100 المخصصة لمركز البيانات والمستندة على معمارية Volta مع تضمنها لحزمة برامج ذكاء اصطناعي محسنة كلياً لتوفر مع تلك الحواسب منطلق نحو ثورة جديدة في سرعة وقدرة حوسبة تلك المعطيات. بالأرقام تؤكد انفيديا أن تلك الحواسب تقدم قوة حوسبة ذكاء اصطناعي المعروفة باختصار AI أسرع بثلاث مرات عن جيل حواسب DGX السابقة، مما يوفر أداء تعلق عميق يصل إلى حاسوب يعمل بـ 800 معالج مركزي في نظام واحد!! رقم مهيب حقاً. ولإستعراض هذه القوة استعرض جين جدولاً يصف أداء الاستدلال فيما يخص الناتج والخمول على ResNet-50، وتم قياسه فيما يتعقل بالصورة في الثانية. حيث يمكن لبطاقة P100 السابقة من القيام بـ600 صورة في الثانية، بينما معالج Intel Broadwell يستطيع القيام بـ100 صورة في الثانية وبطاقة K80 تستطيع القيام بـ200 في الثانية. لكن بطاقة V100 تستطيع القيام بأكثر من 5000 صورة في الثانية!!!
وأخيراً استعرض في ختام المؤتمر انفيديا Isaac robot simulator القادر على تدريب الروبوت للعالم الفيزيائي في العالم الافتراضي ليصل لنا لاحقاً وهو جاهز للعالم الواقعي. فالروبوتات لسوء الحظ تعتبر صعبة التصنيع, ومن الطموحات التي يعمل عليها المهندسين هو جعلها تشعر بالعالم، تتفاعل مع العالم وتخطط لخطواتها التي تريد أن تقوم بها. مع سيارة ذاتية القيادة، فإن الهدف المحدد هو اكتشاف أو توقع ما سيكون عليه التصادم مع السيارات الأخرى واتخاذ خطوات سريعة لتفاديها.
خلال عرض ديمو كشف لنا جين كيف لروبوت يُسمى Ada ، التعلم بضرب قرص الهوكي البرتقالي اللون في شبكة صغيرة من خلال محاكي الذي سيتيح للروبوتات أن تتعلم في عالم افتراضي قبل أن ينضم لعالمنا الواقعي. هذه مجموعة من الصور التي التقطتها عدستنا خلال تواجدنا في قاعة المؤتمر..نشكركم على متابعتنا ونحب أن نذكركم أننا ما زلنا متواجدين في المعرض حتى 3 يونيو.
لاتنسوا متابعة عرب هاردوير على الفيسبوك وتويتر وقناتنا على اليوتيوب بجانب موقعنا لنغطي لكم كل ما سيأتي ضمن فعاليات معرض Computex 2017 ففريق عرب هاردوير انطلق نحو تايوان ليغطي لكم كل شيء في عالم التقنية ?
