التنسيق والجدولة والنشر: Kubernetes وSlurm وRay والمنصات التي تحافظ على إنتاجية مجموعات GPU.
البنية التحتية المكلفة لوحدات معالجة الرسومات لا قيمة لها إذا بقيت خاملة. MLOps—ممارسة الحفاظ على أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بكفاءة—أصبحت تخصصاً بنفس أهمية هندسة التعلم الآلي ذاتها.
يغطي هذا المحور الجانب التشغيلي للذكاء الاصطناعي: من جدولة مهام التدريب الموزع إلى تقديم النماذج على نطاق واسع، وأتمتة البنية التحتية التي تجعل ذلك قابلاً للإدارة.
الفجوة بين "عرض الذكاء الاصطناعي التوضيحي" و"الذكاء الاصطناعي في الإنتاج" يتم سدها عبر العمليات. تغطيتنا لـ MLOps تساعدك في بناء الممارسات والمنصات التي تحول استثمارات وحدة معالجة الرسومات إلى قيمة تجارية.
يان لوكان يجمع 500 مليون يورو لصالح AMI Labs بينما يحاكي Genie 3 من DeepMind عوالم ثلاثية الأبعاد في الوقت الفعلي. سباق 2026 لبناء ذكاء اصطناعي يفهم الفيزياء قد يتجاوز النماذج اللغوية الكبيرة.
حوّل تخصيص موارد GPU من التخمين إلى منهجية هندسية دقيقة باستخدام أطر تحديد الحجم المناسب.
يقدم Gemini 3 Flash من Google أداءً بنسبة 90.4% على GPQA Diamond و78% على SWE-bench بسعر 0.50 دولار لكل مليون رمز. ماذا يعني أسرع نموذج متقدم للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
تقلّصت فجوة الأداء بين نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة والمغلقة إلى 0.3% فقط. إليكم ما يعنيه ذلك للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
أطلقت NVIDIA نموذج Alpamayo-R1، أول نموذج مفتوح للرؤية واللغة والفعل يعتمد على الاستدلال للقيادة الذاتية. توسعت منصة Cosmos لتشمل LidarGen وProtoMotions3. شركات Figure AI و1X تتبنى المنظومة.
تبرز الحوسبة في وقت الاختبار كحدود التحجيم الجديدة للذكاء الاصطناعي. ThreadWeaver يحقق تسريعاً بمقدار 1.5 ضعف. P1 يفوز بالميدالية الذهبية في أولمبياد الفيزياء. DeepSeek-R1 يضاهي o1 بتكلفة أقل بنسبة 70...
نماذج الذكاء الاصطناعي المادي مفتوحة المصدر من NVIDIA تخلق متطلبات بنية تحتية جديدة للأنظمة المستقلة.
DeepSeek-V3.2 يضاهي GPT-5 في التفكير الرياضي بتكلفة أقل بـ 10 مرات. مفتوح المصدر، مرخص بـ MIT، مع ابتكارات معمارية تُمكن من اقتصاديات AI المتقدمة.
تُشغل معمارية TPU من Google كلاً من Gemini 2.0 و Claude من خلال المصفوفات الانقباضية بحجم 256×256، وتبديل الدوائر البصرية، ومجموعات الحوسبة الفائقة بقوة 42.5 exaflop - شرح مفصل.
نشر وحدات معالجة الرسوميات الطرفية GPU للحصول على زمن استجابة أقل بنسبة 95% وتوفير في النطاق الترددي بنسبة 82%. من Jetson إلى اختيار T4، وقيود الطاقة، والتنفيذ الفعلي. دليل شامل.
Google TPU v6e يوفر أداءً أفضل بـ 4 مرات لكل دولار مقارنة بـ GPU لتدريب AI. تعلم استراتيجيات النشر وتحليل التكاليف وحالات الاستخدام المثلى
CoreWeave تحولت من تعدين العملات المشفرة لتصبح العمود الفقري للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي بقيمة 23 مليار دولار، محققة نمواً في الإيرادات بنسبة 737% بينما تدعم النماذج الأساسية لـ OpenAI.
Tell us about your project and we'll respond within 72 hours.
Thank you for your inquiry. Our team will review your request and respond within 72 hours.
