Computex26: حلول متكاملة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي من GIGABYTE
أعلنت خلال مشاركتها في معرض Computex 2026 عن مجموعة واسعة من حلول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مستعرضةً رؤية متكاملة تشمل مراكز البيانات، ومنصات الحوسبة واسعة النطاق، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية في قطاعات متنوعة مثل الرعاية الصحية والروبوتات، إلى جانب أنظمة الذكاء الاصطناعي المحلية الموجهة للشركات والمستخدمين المتقدمين.
منظومة للذكاء الاصطناعي تشمل مراكز بيانات وحلول تشغيل متكاملة. تم استعراض منصات مخصصة لمصانع الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، وحلول جديدة لدعم الروبوتات والتطبيقات الطبية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وأنظمة محلية لتدريب النماذج وتشغيل الوكلاء الأذكياء داخل المؤسسات.
جاءت المشاركة تحت مظلة رؤية المعروفة باسم Future Landing، والتي تركز على تحويل تقنيات الذكاء الاصطناعي من مرحلة التخطيط والتطوير إلى مرحلة التشغيل الفعلي داخل المؤسسات ومراكز البيانات. تم استعراض مجموعة من الأنظمة والبرمجيات والحلول التشغيلية التي توضح كيفية بناء وتشغيل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
قدمت أحدث حلولها المخصصة لما يعرف بمصانع الذكاء الاصطناعي، وهي بيئات حوسبة ضخمة مصممة لتدريب النماذج وتشغيلها على نطاق واسع. شملت هذه الحلول منصة NVIDIA Vera Rubin NVL72 التي ظهرت ضمن مجموعة متكاملة من الأنظمة واسعة النطاق التي تطورها لتلبية احتياجات الأجيال القادمة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
كما سلطت الضوء على مشروع GAIFA أو AI Factory Accelerator، وهو مصنع ذكاء اصطناعي يقع في تايوان ويهدف إلى توفير بيئة اختبار وتشغيل متكاملة تجمع بين قدرات الحوسبة المتقدمة والشبكات عالية السرعة ومنظومة البرمجيات الخاصة بشركة NVIDIA. تُستخدم هذه البيئة للتحقق من جاهزية الأنظمة وتحسين أداء الأحمال التشغيلية قبل نشرها في البيئات الفعلية.
في جانب إدارة البنية التحتية، عرضت منصة GPM أو POD Manager، وهي أداة مخصصة لمراقبة وإدارة مكونات البنية التحتية المختلفة من خلال واجهة موحدة. تتيح المنصة متابعة موارد الحوسبة والشبكات وأنظمة التبريد والطاقة، بما يساعد المؤسسات على إدارة مراكز الذكاء الاصطناعي الكبيرة بصورة أكثر كفاءة.
ركزت أيضًا على تسريع عمليات نشر البنية التحتية الجديدة من خلال تقديم منصة GADU أو Accelerated Deployment Unit. تعتمد هذه المنصة على مفهوم الوحدات الجاهزة للنقل والتركيب، حيث تجمع موارد الحوسبة عالية الكثافة وأنظمة التبريد المتقدمة ووحدات توزيع الطاقة داخل بنية متكاملة قابلة للنقل.
تهدف هذه المقاربة إلى تقليص الزمن اللازم لإنشاء مراكز بيانات أو توسيع البنية التحتية الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مع توفير مرونة أكبر في عمليات النشر ضمن البيئات التشغيلية المختلفة. كما تدعم المنصة تقنيات التبريد بالسائل المباشر وتقنيات التبريد بالغمر، وهي حلول أصبحت تحظى باهتمام كبير مع ارتفاع متطلبات الطاقة والتبريد في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.
في مجال الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، تم استعراض سير عمل متكامل يعتمد على منصات NVIDIA المختلفة، ويغطي جميع المراحل التي تبدأ من بناء النماذج الرقمية والمحاكاة وصولًا إلى تشغيل الروبوتات في البيئات الواقعية. كما قدمت مجموعة من الحلول الموجهة لقطاع الرعاية الصحية، حيث عرضت منظومة للذكاء الاصطناعي السريري تهدف إلى توفير قدرات استدلال وتحليل فوري للبيانات الطبية داخل نقاط الرعاية الصحية.
شملت الحلول المعروضة أجهزة BRIX الصغيرة المدمجة مع أنظمة تشخيص مدعومة بالذكاء الاصطناعي، قادرة على المساعدة في تصنيف عينات نخاع العظم. تهدف هذه التطبيقات إلى دعم الأطباء من خلال توفير نتائج وتحليلات سريعة أثناء الفحوصات الطبية.
كما تم استعراض منصة VFG100 المعتمدة على مصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة، والتي توفر معالجة فورية للصور الطبية مع تقليل الاعتماد على موارد المعالج المركزي. كما عرضت منصة AI TOP ATOM القادرة على تنفيذ عمليات الاستدلال محليًا لتحليل صور الرئة، بما يساهم في الحفاظ على خصوصية البيانات الطبية والامتثال للمتطلبات التنظيمية الخاصة بقطاع الرعاية الصحية.
وفي إطار توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي خارج مراكز البيانات الضخمة، كشفت عن محطة العمل W775 وحاسوب AI TOP ATOM المخصص لتدريب النماذج محليًا وتخصيصها وتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات أو بيئات العمل الخاصة. تعتمد هذه الحلول على منصة NVIDIA NemoClaw لتطوير وتشغيل التطبيقات الذكية بصورة محلية.
أكدت أن هذه المنتجات تستهدف المؤسسات والمطورين الذين يحتاجون إلى قدرات ذكاء اصطناعي متقدمة دون الاعتماد الكامل على الخدمات السحابية، وتوفير قدر أكبر من التحكم في البيانات وسير العمل.
من خلال مشاركتها في Computex 2026، ركزت على تقديم صورة متكاملة لمنظومة الذكاء الاصطناعي الحديثة، بدءًا من البنية التحتية ومراكز البيانات، مرورًا بالتطبيقات الصناعية والطبية، وصولًا إلى الحلول المحلية الموجهة للمستخدمين والشركات، في إطار توجه نحو تحويل تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة تشغيلية جاهزة للاستخدام الفعلي على نطاق واسع.
إرسال التعليق