في هذا المقال سنقدم لكم كل ما جاء في حديث السيد جين-سون هوانغ خلال الكلمة الرئيسية ضمن مؤتمر GTC 2017 الذي انطلق من 8 مايو حتى 11 مايو. هذه الكلمة المطولة اخذت حوالي ساعتين و 20 دقيقة وكانت مليئة بالمعلومات المختلفة التقنية التي تطرقت لعدد من المجالات من التعلم العميق إلى الذكاء الاصطناعي والذكاء المعزز بجانب الحديث عن أول البطاقات المستندة على معمارية Volta الموجهة نحو مجالات الحوسبة السريعة لتخدم منصة الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.

كان الحديث رائعاً بصراحة من قبل السيد جين, فأسلوبه بالحديث وطريقة عرضه تجعلك منغمس في كل دقيقة من العرض, عن نفسي شخصياً كمحرر تقني يعمل في هذا المجال منفذ فترة طويلة كنت مستمتع للغاية بالكلمة الرئيسية ضمن مؤتمر GTC 2017, وما سأطرحه عليكم في هذا المقال هو أهم ما تم الإعلان عنه في مؤتمر GTC 2017 وكل ما جاء في كلمة جين-سون هوانغ, لذلك إن كنت ترغب بمقال تقني مليء بالمعلومات والتفاصيل التي تهتم بها فأنصحك بمتابعته بالكامل..ستشعر حتماً بعد مشاهدتك للمقال كما تشعر عندما تأخذ حقنة فيها فيتامين B12 ? لتنعش ذاكرتك بهذا الكم من التفاصيل المشوقة بنظري الشخصي.

انفيديا تعلن عن منصة تحليل الفيديو الذكي METROPOLIS

لتمهيد الطريق نحو مدن ذكاء اصطناعي، كشفت انفيديا ضمن فعاليات مؤتمر GTC 2017 عن منصة تحليل الفيديو الذكي Metropolis. هذه المنصة تجعل المدن أكثر أماناً وذكاء بإحداث التعلم العميق لمسارات الفيديو من أجل التطبيقات المهمة مثل السلامة العامة، إدارة المرور وتحسين الموارد. أكثر من 50 شركة شريكة لانفيديا تقدم بالفعل المنتجات والتطبيقات التي تستخدم التعلم العميق عبر المعالج الرسومي والعديد منها تم عرضه في مؤتمر GTC 2017 الذي انطلق في 8 مايو وانتهى في 11 مايو...للمزيد راجع هذا المقال من هنا.

انفيديا تعلن عن VRWORKS AUDIO و 360VIDEO للمطورين

لا يخفى على أحد أن انفيديا تبذل مجهود كبير في عالم الواقع الافتراضي لتجعله أكثر انغمارا، وللاستمرار بذلك عليك كشركة أن تستمر في التطوير وتوفير الاداوت المناسبة للمطويرن..وهذا ما فعلته انفيديا باختصار. فلقد أعلنت ضمن فعاليات مؤتمر GTC 2017 عن إطلاق VRWorks Audio و  360 Video كجزء من مجموعتها لتطوير برامج VRWorks الموجهة نحو المطورين. بإصداره في مؤتمر GTC 2017 القائم في مركز مؤتمرات سان خوزيه، فإن حزمة المطورين VRWorks Audio SDK يقدم تتبع أشعة في الوقت الفعلي للصوتيات في بيئات افتراضية، وهو مدعوم في محرك Epic’s Unreal Engine 4. بينما يأتي دور VRWorks 360 Video SDK لكي يعالج التحدي المعقد لما يعرف بـ video stitching في الوقت الفعلي...للمزيد راجع هذا المقال من هنا.

انفيديا VRWorks يضيف الواقعية في عالم VR عبر مختلف المجالات الصناعية

من الهندسة والتصميم إلى التصنيع، والمبيعات، فإن الواقع الافتراضي في الجانب المهني يعيد تشكيل الأعمال نحو الأفضل. والجانب المسؤول والرائد لهذا التغير هو مجموعة تطوير برامج NVIDIA VRWorks. إنها مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات، المكتبات والمحركات التي تسهل للمطورين من إنشاء تجارب واقع افتراضي مذهلة. ولكي تساعد الشركات في إدراج الواقع الافتراضي عبر أعمالها، فإن مطوري التطبيقات الاحترافية مثل Autodesk, ESI Group و OPTIS أصبحت تضع ميزات رئيسية لـNVIDIA VRWorks في تطبيقاتها. فتقنيات VRWorks مثل VR SLI, Single Pass Stereo و Lens Matched Shading تساعدها في تحسن الأداء، الكفاءة وجودة الصورة لتصيير الواقع الافتراضي. و VRWorks 360 Video, Audio و PhysX  يقدم محاكاة فيزيائية، لمسية وصوتية واقعية لبيئة الواقع الافتراضي...للمزيد راجع هذا المقال من هنا.

إصدار برنامج GeForce Experience 3.6 يدعم Vulkan و OpenGL

كشفت انفيديا عن إصدار جديد لبرنامج GeForce Experience 3.6 المشهور بين جمهور اللاعبين والمالكين لبطاقات GeForce. الإصدار الجديد قدم الدعم لتسجيل وبث الألعاب التي تعمل بواجهة Vulkan أو OpenGL وهو أمر مهم حقاً. فنحن نعلم أن ألعاب DX12 قد حصلت على هذا الدعم لتسجيل وبث الألعاب التي تعمل بتلك المكتبة منذ عام 2015 تقريباً, واليوم تم توسيع هذا الدعم ليشمع الألعاب التي تعمل بمكتبة Vulkan أو OpenGL. ماذا يعني هذا الدعم؟ ببساطة يعني إمكانية القيام بتصوير فيديو, التقاط صور, بث مباشر بدعم كامل مع ذلك النوع من الالعاب, بمعنى ميزة ShadowPlay ستعمل بتوافق كامل لتسجيل الالعاب وبثها مثل لعبة DOOM وMinecraft على دقة 4K بمعدل إطارات 60 فريم...راجع هذا الخبر من هنا.

ننتقل الان نحو حديث جين-سون هوانغ

في بداية كلمة جين تحدث بشكل واضح عن معوقات قانون مور المتبع في صناعة رقاقات السيليكون بدقات تصنيع مختلفة, فلقد ذكر انه على مدى الـ30 سنة الماضية، استفادت انفيديا من الأثر القوي لما كان يقدمه قانون مور. فقانون مور أتاح لها التقدم بمعمارية معالجة دقيقة سنة تلو الأخرى. إضافة إلى ذلك، تدرج قانون دينارد أتاح لها أيضاً وضع المزيد من الترانزيستور في مساحة قالب النواة طالما انها قادرة على تقليل الفولتاج, هذه النظرية سمحت بوضع المزيد والمزيد من الترانزيستور والمزيد من كفاءة الطاقة ليسمح لها  بتحسين أداء المعالج الدقيق بملايين المرات.

المشكلة اليوم أن القوانين الفيزيائية أصبحت تسبب لهذه الشركات بما فيها انفيديا عوائق في التقدم نحو تحقيق المزيد من الاداء في تصميم المعمارية, فرقاقات السليكون بدقة تصنيع أصغر أصبحت صعبة للغاية وتحتاج إلى الكثير من العمل وكلما تم تصغير دقة التصنيع كلما وجدنا ان المشكلات أصبحت أكبر. المفاجئ أن انفيديا استطاعت أن تتفوق على هذه المشكلة بفضل تظافر كل الجهود من انفيديا وشريكها الاستراتيجي TSMC المصنع لأشباه الموصلات.

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.

لنترك هذه النقطة لنتحدث بها لاحقاً, ونكمل بما تحدث به جين, حيث  تطرق كذلك إلى رسم بياني يظهر فيها ارتفاع حوسبة المعالج الرسومي, فكبداية عرض عدد حاضري المؤتمر الذي ارتفع بثلاث مرات خلال الخمس سنوات إلى 7000 شخص, كما أن هناك زيادة بـ11 مرة في عدد مطوري المعالج الرسومي خلال الخمس سنوات الماضية لأكثر من نصف مليون, كما أن تحميلات تعريفات كودا وSDK تجازوت المليون في السنة الماضية. فتخيل أن أهم الشركات الـ15 التقنية الأولى في العالم حضرت هذا المؤتمر, كما أن جميع الشركات العشر الأولى في العالم المصنعة للسيارات شاركت أيضاً بسبب تقديم انفيديا لحلول جديدة في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق التي أثبتت قدرتها, بجانب أن هناك 80 شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي و 20 شركة ناشئة للواقع الافتارضي.

بعد هذا الحديث انتقل جين ليكشف لنا عن Project Holodeck التي تقدم تعاون بصرياً مذهلاً وواقعاً افتراضياً مشتركاً مع الجميع لتقديم تجربة مغايرة في عالم VR حيث تم عمل تجربة من خلال عرض اتصال 3 إلى 4 اشخاص بوقت واحد في هذا العالم الافتراضي الذي يسمح بتواصل أفضل. خلال العرض المباشر لهذه التجربة تواصل شخص أسمه كريستيان مع مجموعة من المستخدمين وهم يتحدثون مع بعضهم البعض وينظرون لبعضهم في العالم الافتراضي من خلال نظارة الواقع الافتراضي. التجربة جعلتهم يختبرون سيارة جديدة من شركة كريستيان بشكل مغاير ومختلفة وأكثر تفاعلية. المشهد بأكمله هو واقع افتراضي ثلاثي الأبعاد واقعي، مع دقة بصرية استثنائية.

بعد ذلك تحدث المدير التنفيذي عن الذكاء الاصطناعي ليعنون هذه الفقرة بـ Big Bang of Deep Learning ثورة الذكاء الاصطناعي العصري الذي يسمح للحاسوب بتعلم خصائص صورة ما هرميا، و يمكنه أن يتعرف علينا بل أيضاً يتعرف علينا في إعدادات مختلفة، بملابس مختلفة. فللمرة الأولى تم تدريب الشبكة بالتعلم العميق بواسطة البيانات، وليس بواسطة العلماء! إذا كما يقول جين أن التعلم المعزز جلب تحسناً منتظماً وكشف عن تطورات رائدة مثل AlphaGo، التي استطاعت أن تهزم اللاعب الأول في العالم في لعبة Go. ليكون لدينا الآن تعلم غير مشرف عليه، والذي يسمح بملء الأجزاء المفقودة من البيانات دون حاجة لأي مساعدة. والأحدث في هذا المجال ما يطلق عليه بشبكات Generative adversarial، بحيث تقوم شبكتين ذهابا وإيابا بتدريب بعضها، مما سمح لحدوث أشياء رائعة مثل القدرة على توليد صوت المتحدث، ونقل التعلم حيث تستطيع أن تتعلم الترجمة من لغة إلى أخرى ومن ثم تطبيق ذلك على لغة ثالثة. Big Bang of Deep Learning  قد وضع الأساس لعصر من الذكاء الاصطناعي بحيث الحواسب تؤتمت البرامج إنها أتمتة الأتمتة.

بعد ذلك انتقل للحديث عن أمر متعلق بالتعلم العميق وهو ما تطلق عليها انفيديا التعلم العميق لتتبع الشعاع الضوئي التي تترجم صورة مشوشة إلى صورة نقية وصافية في مشاهد التصميم دون الحاجة إلى الانتظار حتى يتم الانتهاء من التصيير النهائي. ولفعل ذلك أخبرنا جين أننا أمام تطور مهم فخلال استخدام NVIDIA Iray عن طريق الذكاء الاصطناعي، أظهر لنا بوضوح وخلال عرض فيديو كيف أن انفيديا هي الأولى التي جعلت تقليل التشويش ذو الجودة العالية يعمل في الوقت الفعلي بجمع خوارزميات تنبؤ التعلم العميق مع بطاقات NVIDIA Quadro المستندة على معمارية باسكال. هذه العملية تعتبر مغيرة كلياً لقواعد اللعبة فهي توفر حلول نحو مجالات تصميم رسومية مكثفة في تفاصيلها مثل تصميم المنتج، التصنيع، المعمارية والهندسية وغيرها الكثير...للمزيد من التفاصيل راجع هذا المقال من هنا.

معمارية Volta..هو الوحش الذي كلف كأبحاث وتطوير 3 مليار دولار!

ناتي للأهم وهي 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!..للمزيد من التفاصيل راجع هذا المقال من هنا.

بعد ذلك كان الحديث الأهم من جين هو حول مع قدمته معمارية كيبلير منذ عدة سنوات، فلقد حققت تلك المعمارية نجاحات كبيرة وهي الان تشغل الحاسوب الخارق Titan في مختبر اوك ريدج الوطني الأسرع في الولايات المتحدة. الملفت في كل هذا الكلام هو أنه ومنذ ذلك الحين تحسن المعالج الرسومي 7 إلى 8 مرات، بينما المعالج المركزي فلقد تحسن فقط بنسبة 50% في السنة. حتماً انت بحاجة إلى أرقام تؤكد حقيقة ما يقوله جين, وهي هاي الأرقام, فخلال 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.

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!!!...للمزيد من التفاصيل راجع هذا المقال من هنا.

بعد ذلك تم الكشف عن حزمة التعلم العميق السحابية الموحدة والمقدمة بواسطة NVIDIA GPU Cloud التي تم إطلاقها ضمن نفس المؤتمر التي تطرق لها السيد جين. ببساطة NGC هي منصة مسرعة عن طريق المعالج الرسومي والتي تعمل في أي مكان. فباحثي وعلماء البيانات يستطيعون الآن وبسرعة من بناء، تدريب ووضع نماذج شبكات عصبية لمعالجة بعض أكثر تحديات الذكاء الاصطناعي تعقيداُ لتكون NGC قادرة على فهرسة وحدات مجال التعلم العميق المحسنة والمتكاملة كلياً. الجيد بنظرنا أن حزمة التعلم العميق NGC محسنة لكي تعمل على أي بيئة حوسبة مسرعة، من الحاسوب المكتبي المزود ببطاقة TITAN Xp أو GTX 1080 Ti إلى أنظمة NVIDIA DGX أو أنظمة سحابية، مما يوفر لكل المتسخدمين المهتمين بهذا الشأن المرونة أثناء الحاجة إلى التعلم العميق.

بعد الحديث بكل تلك المعلومات الكثيرة كان لابد لانفيديا أن تعلن عن شيء مهم بخصوص القيادة الذاتية, فبعد أن اتجهت الشركات لتستخدم تقنية نفيديا من أجل سيارات ، شاحنات ذاتية القيادة وطائرات ذاتية الطيران, ووجود أكثر من 200 مطور يستخدمون DRIVE PX لتحقق زيادة بنسبة 50% في الربع الماضي فقط. اختارت تويوتا انفيديا من أجل استخدام تفنياتها في سيارات ذاتية القيادة, وهي أحد أكبر الشركات المصنعة للسيارات في العالم بالمناسبة. هذا الإعلان أكدت عليه تويوتا بأن فريق الهندسة لانفيديا بجانب تويوتا يعملون لابتكار سيارة مؤتمتة لوضعها على الطرقات في السنوات القليلة القادمة. لربما تتسائل عن الرقاقة المستخدمة؟ جين يشير بأن تويوتا سوف تستخدم رقاقة إكسافير SoC الجديدة والتي تمتلك قوة حوسبة 30Tflops باستهلاك 30 واط.

أخيراً أعلن جين عن 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. مع الروبوت فإن اكتشاف التصادم يعتبر أمر هام. 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.

بعد ذلك انتهى حديث السيد جين-سون هوانغ المدير التنفيذي ومؤسس شركة انفيديا, نشكركم على متابعتكم لنا خلال تغطيتنا للمؤتمر على صفحة الفيسبوك وتويتر وموقعنا..نرغب بمعرفة ماهو أبرز ما أثار إعجابكم في هذا المؤتمر الخاص بانفيديا؟ شاركونا الأن ?