تقول Nvidia إن وحدات معالجة الرسومات الجديدة هي الأسرع بالنسبة لـ Deepseek AI ، والتي تفتقد هذه النقطة
تروج Nvidia أداء نماذج Deepseek Open Source AI على وحدات معالجة الرسومات RTX 50-Series التي تم إطلاقها للتو ، بدعوى ذلك يمكنهم “تشغيل عائلة Deepseek من النماذج المقطرة بشكل أسرع من أي شيء في سوق الكمبيوتر.” لكن هذا الإعلان من NVIDIA قد يفقد إلى حد ما هذه النقطة. هذا الأسبوع ، عانى الحد الأقصى لسوق NVIDIA من أكبر فقدان السوق ليوم واحد ليوم واحد لشركة أمريكية من أي وقت مضىخسارة تعزى على نطاق واسع إلى ديبسيك. قال Deepseek أن نموذج التفكير الجديد R1 الخاص به لم يتطلب أجهزة NVIDIA قوية لتحقيق أداء مماثل لنموذج O1 من Openai ، مما يتيح للشركة الصينية تدريبها بتكلفة أقل بكثير. ما يبدو أن ما أنجزه Deepseek مع R1 يوضح أن أفضل رقائق Nvidia قد لا تكون هناك حاجة إليها بشكل صارم لخطوات الخطوات في الذكاء الاصطناعي ، والتي قد تؤثر على ثروات الشركة في المستقبل. ومع ذلك ، قامت Deepseek بتدريب نماذجها باستخدام Nvidia GPUs ، فقط تلك الأضعف (H800) التي تسمح لها حكومة الولايات المتحدة Nvidia بالتصدير إلى الصين. يريد منشور المدونة اليوم من Nvidia إظهار أن وحدات معالجة الرسومات RTX الجديدة التي تتسع لـ RTX يمكن أن تكون مفيدة للاستدلال R1-أو ما يولده نموذج الذكاء الاصطناعي-قائلاً إن وحدات معالجة الرسومات على “نفس بنية GPU NVIDIA Blackwell التي تغذي عالميًا- قيادة ابتكار الذكاء الاصطناعى في مركز البيانات “وأن” RTX يسرع بالكامل Deepseek ، مما يوفر أقصى أداء للاستدلال على أجهزة الكمبيوتر. ” ولكن كيف كان Deepseek تدريبه جزءًا مما كان كبيرًا. (وتجدر الإشارة إلى أن الصين تحصل على ملف نسخة أقل قوة من RTX 5090.) تحاول شركات التكنولوجيا الأخرى ركوب موجة Deepseek أيضًا. R1 هو أيضا متوفر الآن على AWS، وتوفير Microsoft على منصة Founder Ai Azure AI و Github .هذا الاسبوع. ومع ذلك ، يقال إن Microsoft و Openai تحقق في ما إذا كان Deepseek قد أخذ بيانات Openai ، تقارير بلومبرج. (tagstotranslate) الأخبار
المصدر
