تعاون بين إنفيديا الأمريكية وAWS لتحقيق تسريع فهرسة المتجهات بمقدار 10 أضعاف

أخبار ar.wedoany.com، في 25 يونيو 2026، أبرمت شركتا إنفيديا (NVIDIA) وأمازون ويب سيرفيسز (AWS) تعاونًا يهدف إلى معالجة القيود الرئيسية في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، مثل الاستدلال منخفض الزمن الكامن، والبحث السريع عن المتجهات، وكفاءة تكلفة وحدات معالجة الرسوميات، وتوسيع نطاق البنية التحتية. من خلال Amazon OpenSearch وAmazon EC2، توفر بنية إنفيديا التحتيةللذكاء الاصطناعي للشركات مسارات عملية أكثر لنشر الذكاء الاصطناعي في الإنتاج على نطاق واسع.

تعمل مثيلات EC2 G7، المدعومة بوحدات معالجة الرسوميات NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition، على توسيع طبقة الحوسبة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي والرسوميات والفيديو وتحليل البيانات. تعمل مكتبة NVIDIA cuVS على تسريع طبقة الاسترجاع من خلال جعل فهرسة المتجهات المدعومة بوحدات معالجة الرسوميات الخيار الافتراضي في OpenSearch Serverless. بالإضافة إلى ذلك، حصلت AWS على حالة NVIDIA Exemplar Cloud على NVIDIA GB300، مما يمنح العملاء الثقة في حصولهم على أداء محسّن بأعلى مستوى في أعباء عمل التدريب.

تقدم مثيلات Amazon EC2 G7 وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition إلى AWS، لاستخدامها في استدلال الذكاء الاصطناعي والرسوميات والحوسبة المكانية وتحليل البيانات المتسارع بوحدات معالجة الرسوميات. هذا نوع جديد من المثيلات مصمم لأعباء عمل الإنتاج، ويهدف إلى توفير الأداء دون تحمل العملاء الأعباء التشغيلية لإدارة منصة وحدات معالجة الرسوميات. مقارنة بمثيلات G6، توفر G7 أداء استدلال ذكاء اصطناعي أعلى يصل إلى 4.6 أضعاف، وأداء رسوميات أعلى يصل إلى 2.1 ضعف. عند استخدام مكتبة NVIDIA cuDF لأعباء عمل Apache Spark، تحقق هذه المثيلات تحليلاً أسرع للبيانات متسارعًا بوحدات معالجة الرسوميات على Amazon EMR. تدعم مثيلات G7 ما يصل إلى 8 وحدات معالجة رسوميات، بإجمالي ذاكرة GPU تبلغ 256 جيجابايت، واتصال شبكة EFA بسرعة 700 جيجابت في الثانية، وما يصل إلى 7.6 تيرابايت من تخزين NVMe SSD المحلي، مع تكوينات GPU تتراوح بين 1 و2 و4 و8، بالإضافة إلى مثيلات معدنية عارية قادمة، مما يسمح للعملاء بتكييف حجم البنية التحتية مع أعباء العمل.

يدعم الجيل التالي من Amazon OpenSearch Serverless الذكاء الاصطناعي العاملي وأعباء العمل الديناميكية دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية. تستخدم هذه الخدمة فهرسة المتجهات المتسارعة بوحدات معالجة الرسوميات والمدعومة من NVIDIA cuVS كخيار حساب افتراضي لجميع مجموعات المتجهات. بالنسبة للفرق التي تبني تطبيقات التوليد المعزز بالاسترجاع والبحث الدلالي وأنظمة التوصية والذكاء الاصطناعي العاملي، يحول هذا التغيير البحث عن المتجهات المدعوم بوحدات معالجة الرسوميات من مشروع تحسين متخصص إلى قدرة قياسية في AWS. يتجلى تأثير ذلك على العملاء في: سرعة فهرسة متجهات أعلى تصل إلى 10 أضعاف مقارنة بالبناء المعتمد على وحدات المعالجة المركزية فقط، وبتكلفة تبلغ ربع التكلفة فقط، مما يجعل بناء قاعدة بيانات متجهات بمليارات العناصر في أقل من ساعة أمرًا ممكنًا.

حصلت AWS على حالة NVIDIA Exemplar Cloud على NVIDIA GB300 لأعباء عمل التدريب. وهذا يعني أن AWS قد استوفت معايير الأداء الصارمة التي تستخدمها إنفيديا لقياس أداء أعباء عمل الذكاء الاصطناعي مقارنة بهندستها المرجعية. يأتي هذا الإنجاز نتيجة للتعاون الهندسي العميق بين فريقي AWS وإنفيديا. من خلال برنامج NVIDIA Exemplar Cloud، يمكن للمطورين وقادة الذكاء الاصطناعي التأكد من أنهم يستخدمون بنية تحتية سحابية متسقة وعالية الأداء للتدريب على نطاق واسع، مما يساعد الفرق على تقييم موفري الخدمات السحابية بثقة أكبر، وتحسين التكلفة الإجمالية للملكية، ودفع مشاريع الذكاء الاصطناعي من مرحلة التخطيط إلى الإنتاج بكفاءة أعلى.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com