• الرئيسية
• التقنية

في عالم الذكاء الاصطناعي، تلعب كروت الشاشة (GPU) دورًا حيويًا في تسريع العمليات الحسابية وتحسين أداء النماذج. رغم أن بطاقة RTX 5090 قد تُعتبر واحدة من أقوى البطاقات الاستهلاكية، إلا أن هناك بطاقات رسومية مخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي تتفوق عليها من حيث الأداء والكفاءة.

أهمية كروت الشاشة في الذكاء الاصطناعي

على عكس المعالجات المركزية CPUs التي تُظهر قوة في معالجة العمليات الفردية، فإن كروت الشاشة قادرة على معالجة العديد من العمليات في وقت واحد، وهو ما يُعتبر أساسيًا في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. بفضل أنوية CUDA وأنوية Tensor، تقدم كروت الشاشة من NVIDIA أداء استثنائيًا في تطبيقات مثل التعلم العميق والذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، تمتاز بطاقات الرسوميات بمعدلات تردد عالية للذاكرة، ما يسمح بسرعة أكبر في معالجة البيانات. هذا يعزز من استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من التطبيقات، مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.

معايير اختيار بطاقة الشاشة المثالية للذكاء الاصطناعي

عند اختيار كارت شاشة للذكاء الاصطناعي، هناك عدة معايير أساسية يجب أن تؤخذ في الاعتبار:

1. عدد أنوية CUDA وTensor: توفر كروت NVIDIA مثل RTX 5090 و A100 أنوية مخصصة لزيادة سرعة معالجة البيانات.

2. الذاكرة (VRAM): كلما كانت سعة الذاكرة أكبر، زادت قدرة البطاقة على التعامل مع بيانات ضخمة، مما يُحسن أداء الذكاء الاصطناعي.

3. عرض النطاق الترددي: يساعد في تسريع نقل البيانات بين الذاكرة والمعالج، وهو أمر بالغ الأهمية في تدريب الشبكات العصبية.

4. استهلاك الطاقة (TDP): يتعين موازنة الأداء مع استهلاك الطاقة، خاصة إذا كنت تعمل على مشاريع ضخمة تتطلب استهلاكًا كبيرًا للطاقة.

أفضل كروت الشاشة للذكاء الاصطناعي

إليك قائمة بأبرز بطاقات كروت الشاشة المثالية لمشاريع الذكاء الاصطناعي:

1. NVIDIA H100 NVL:

   • الأداء: FP16 - 1,671 TFLOPS | FP32 - 60 TFLOPS | FP64 - 30 TFLOPS

   • الذاكرة: 94 جيجابايت من نوع HBM3.

   • عرض النطاق الترددي: 3.9 تيرابايت في الثانية.

2. NVIDIA A100:

   • الأداء: FP16 - 624 TFLOPS | FP32 - 19.5 TFLOPS | FP64 - 9.7 TFLOPS

   • الذاكرة: 80 جيجابايت من نوع HBM2e.

   • عرض النطاق الترددي: 2.039 تيرابايت في الثانية.

3. NVIDIA RTX 5090:

   • الأداء: FP16 - 104.8 TFLOPS | FP32 - 104.8 TFLOPS | FP64 - 1.637 TFLOPS

   • الذاكرة: 32 جيجابايت من نوع GDDR7.

   • عرض النطاق الترددي: 1.79 تيرابايت في الثانية.

4. NVIDIA RTX A6000:

   • الأداء: FP16 - 40.00 TFLOPS | FP32 - 38.71 TFLOPS | FP64 - 604.8 GFLOPS

   • الذاكرة: 48 جيجابايت من نوع GDDR7.

   • عرض النطاق الترددي: 768 جيجابايت في الثانية.

5. NVIDIA GeForce RTX 4090:

   • الأداء: FP16 - 82.58 TFLOPS | FP32 - 82.58 TFLOPS | FP64 - 1,290 GFLOPS

   • الذاكرة: 24 جيجابايت من نوع GDDR6X.

   • عرض النطاق الترددي: 1,008 جيجابايت/ثانية.

كروت شاشة متوسطة للمبتدئين

إذا كنت مبتدئًا في مجال الذكاء الاصطناعي وتبحث عن بطاقات رسومية بأسعار معقولة، إليك بعض الخيارات:

• EVGA GeForce GTX 1080: الأداء: FP16 - 138.6 GFLOPS | FP32 - 8.873 TFLOPS | FP64 - 277.3 GFLOPS | الذاكرة: 8 جيجابايت من GDDR5X.

• ZOTAC GeForce GTX 1070: الأداء: FP16 - 103.3 GFLOPS | FP32 - 6.609 TFLOPS | FP64 - 206.5 GFLOPS | الذاكرة: 8 جيجابايت من GDDR5.

NVIDIA مقابل AMD: أيهما الأفضل للذكاء الاصطناعي؟

بالمقارنة بين NVIDIA و AMD، تتفوق NVIDIA بشكل واضح في مجال الذكاء الاصطناعي بفضل أنوية CUDA و أنوية Tensor. ومع ذلك، تستمر AMD في المنافسة من خلال تقديم كروت شاشة ذات أسعار تنافسية وأداء جيد في العديد من التطبيقات.

عند اختيار كارت الشاشة للذكاء الاصطناعي، يجب أن تأخذ في الاعتبار نوع المشروع وميزانيتك. بالنسبة للمشاريع الكبيرة والمتقدمة، يُنصح باستخدام بطاقات NVIDIA H100 NVL أو A100، بينما RTX 5090 توفر توازنًا جيدًا بين السعر والأداء. بالنسبة للمبتدئين، توفر كروت GTX و RX خيارات ملائمة بأسعار معقولة.