ة الدافعة للمستقبل بدءًا من الاستجابات الفورية للمساعدين الصوتيين، والحوسبة الفعالة للسيارات ذاتية القيادة وانتهاءً بالتوصيات الشخصية لمنصات التجارة الإلكترونية. غير أن التنفيذ الكامل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي يتطلب قدرة حاسوبية هائلة ومعالجة فعالة للبيانات، والتي تعتمد بشكل كبير على سرعة أجهزة التخزين واستقرارها وكفاءتها. وهكذا أصبحت وحدات الحالة الصلبة (SSD) حجر الزاوية الذي لا غنى عنه في تقنية الذكاء الاصطناعي.

دعونا أولاً نناقش الموضوع الرائج وهو "الذكاء الاصطناعي التوليدي"، وهي تقنية تستفيد من التعلم الآلي لإنشاء محتوى جديد. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي ببساطة إنتاج المقالات والصور والموسيقى ومقاطع الفيديو وأشكال العمل الأخرى تلقائيًا بناءً على البيانات المدخلة. وتتمثل في جوهرها في تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل "الشبكات التنافسية التوليدية" (GANs) و"النماذج سابقة التدريب واسعة النطاق" مثل GPT))، والتي تولد محتوى إبداعيًا وعمليًا. ويمكن تصنيفها إلى الأنواع التالية:
1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; توليد النصوص:
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; الأمثلة: نماذج سلسلة GPT وChatGPT وPerplexity وما إلى ذلك، والتي تُستخدم لإجراء المحادثة والكتابة والتلخيص والترجمة.
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; التطبيقات: الكتابة الآلية، وتوليد الأخبار، وبرامج الدردشة الآلية لخدمة العملاء، وما إلى ذلك.
2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; توليد الصور:
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; الأمثلة: DALL&middot;E، وStable Diffusion، وMidjourney، وما إلى ذلك، والتي تُستخدم لإنشاء الأعمال الفنية أو الرسوم التوضيحية أو الصور.
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; التطبيقات: تصميم الألعاب، والإبداع الإعلاني، وصناعة المحتوى وما إلى ذلك.
3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; توليد الصوت:
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; الأمثلة: WaveNet وMusicLM وما إلى ذلك، والتي تُستخدم لتوليد الموسيقى أو الصوت.
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; التطبيقات: المساعد الصوتي، وتأليف الموسيقى التصويرية، والتعليقات الصوتية، وما إلى ذلك.
4.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; توليد مقاطع الفيديو:
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; الأمثلة: Sora، وغيرها، والتي تُستخدم لإنتاج مقاطع فيديو قصيرة أو رسوم متحركة أو مؤثرات خاصة.
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; التطبيقات: المؤثرات الخاصة للأفلام، وإنشاء المحتوى التعليمي، والمضيفين الافتراضيين، وما إلى ذلك.
5.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; توليد التعليمات البرمجية:
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; الأمثلة: Copilot وCodex، وما إلى ذلك، والتي هي قادرة على توليد التعليمات البرمجية بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية.
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; التطبيقات: تسريع تطوير البرمجيات، وأتمتة مهام البرمجة.

الأنواع الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي

تلعب أجهزة التخزين دورًا حيويًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فهي بمثابة ذاكرة تخزين مؤقت لأجهزة التخزين المحلية، وهي مسؤولة عن تحميل بيانات التدريب إلى الذاكرة ذات عرض النطاق الترددي العالي (HBM) على وحدات معالجة الرسومات، مما يستلزم وحدات الحالة الصلبة عالية الأداء لتلبية متطلبات الأداء. بالإضافة إلى ذلك، فهي تعمل كحلول تخزين، حيث تحتوي على مجموعات بيانات واسعة النطاق في مخازن بيانات كبيرة.
&nbsp;
يضمن زمن الانتقال المنخفض لوحدات الحالة الصلبة معالجة أكثر سلاسة للبيانات في الوقت الفعلي، مما يجعلها مثالية للسيناريوهات التي تتطلب استجابات سريعة، مثل تحليل التصوير الطبي والترجمة الصوتية في الوقت الفعلي. علاوة على ذلك، تتطلب حوسبة الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات والكتابة عليها بشكل متكرر. تلبي قدرة عمليات الإدخال والإخراج في الثانية (IOPS) العالية لوحدات الحالة الصلبة هذا المطلب بشكل مثالي، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة العمل بشكل كبير في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة أو إجراء التعلم العميق.

وحدات الحالة الصلبة كأساس للحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي

<p class="MsoListParagraph" dir="RTL" style="mso-para-margin-top: 0cm; mso-para-margin-right: 24.0pt; mso-para-margin-bottom: .0001pt; mso-para-margin-left: 0gd; text-align: right; text-indent: -24.0pt; mso-pagination: widow-orphan; mso-list: l1 level1 lfo2; direction: rtl; unicode-bidi: embed; margin: 0cm 24.0pt .0001pt 0cm;">l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; أدوات عالية الأداء لمنشئي المحتوى: يحتاج منشئو الصور أو مقاطع الفيديو المحترفون إلى الوصول بسرعة إلى الملفات الكبيرة ومعالجتها. توفر وحدات الحالة الصلبة أداءً مستقرًا وسريعًا، مما يعزز الكفاءة الإبداعية.
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; علوم البيانات وأبحاث الذكاء الاصطناعي: أثناء عملية النمذجة، تعمل وحدات الحالة الصلبة على تقليل وقت تدريب النموذج، مما يسمح لعلماء البيانات بالتكرار والتجربة بشكل أسرع.
l&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; اللعب: بالنسبة لممارسي الألعاب، لا تقلل إمكانات القراءة عالية السرعة لوحدات الحالة الصلبة من أوقات التحميل فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين تجربة المستخدم بشكل عام.
على سبيل المثال، تعتمد سلسلة وحدات الحالة الصلبة من طراز XPG MARS 980 على مواصفات PCIe 5.0، والتي تعمل على تحسين الأداء بشكل كبير مقارنةً بتقنيات PCIe السابقة. وهي مناسبة بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب سرعة وأداءً فائقين، مع الميزات التالية:
1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; سرعات أعلى لنقل البيانات: 14,000/13,000 ميجابايت/ثانية، أسرع بمرتين من PCIe 4.0.
2.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; انخفاض زمن الوصول: يعالج بكفاءة العمليات المعقدة.
3.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; دعم عمليات الإدخال والإخراج في الثانية الأعلى: 2,000 ألف عملية إدخال وإخراج في الثانية، أسرع بثلاث مرات من PCIe 4.0.

حالات الاستخدام العملية لوحدات الحالة الصلبة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي

&nbsp;
تخيل أن جهاز الكمبيوتر الخاص بك مزود بوحدات SSD الأكثر تقدمًا، والتي ستوفر سلاسة غير مسبوقة سواء للعمل أو الترفيه. هل أنت على استعداد لتبني ثورة التخزين في عصر الذكاء الاصطناعي؟
&nbsp;

محركات أقراص SSD عالية الأداء تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال معالجة بيانات أسرع، وتخزين مستقر، وحوسبة فعالة—مما يدفع الابتكار من المساعدات الصوتية إلى إنشاء الأكواد.