فهم Nvidia AI-Q
يعتبر AI-Q بمثابة تصميم مرجعي شامل. يدمج بدقة وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من Nvidia مع مجموعة متنوعة من منصات التخزين الشريكة وحلول البرمجيات و Agent Intelligence Toolkit. تم تصميم هذا التكامل خصيصًا لأولئك الذين يطورون وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل طموح. يتضمن المخطط نماذج استدلال Nvidia Llama Nemotron ، بالإضافة إلى مسترجع NeMO ومجموعة مختارة من الخدمات الصغيرة NIM.
تم تصميم Agent Intelligence Toolkit ، وهو متاح بسهولة كمكتبة برامج مفتوحة المصدر على GitHub ، لتسهيل الاتصال وتوصيف وتحسين فرق وكلاء الذكاء الاصطناعي. تمتد توافقه ليشمل الأطر والأدوات الشائعة مثل CrewAI و LangGraph و Llama Stack و Microsoft Azure AI Agent Service و Letta.
من الناحية العملية ، يلعب شريك التخزين ، الذي تمثله VAST Data ، دورًا حاسمًا. يقوم الشريك بمعالجة البيانات باستمرار ، والتأكد من أن الوكلاء المتصلين يمكنهم الاستجابة بفعالية لتغييرات البيانات ، والاستفادة من الاستدلال ، والتصرف بناءً على الرؤى المستمدة من البيانات.
منظور VAST Data
يؤكد جيف دِنْوورث ، المؤسس المشارك في VAST Data ، على الإمكانات التحويلية لعصر العوامل. ويشير إلى أنه يتحدى الافتراضات الموجودة فيما يتعلق بحجم وأداء والقيمة الإجمالية للبنية التحتية التقليدية. مع تسريع المؤسسات لجهودها لتشغيل الذكاء الاصطناعي ، لم يعد بناء نماذج أكثر ذكاءً كافيًا. تتطلب هذه النماذج الوصول الفوري وغير المقيد إلى البيانات نفسها التي تغذي اتخاذ القرارات الذكي.
تتضمن إستراتيجية VAST Data تضمين NVIDIA AI-Q في منصة مصممة بدقة لعصر الذكاء الاصطناعي. يوفر هذا نظامًا أساسيًا للبيانات قابلًا للتطوير وعالي الأداء ضروريًا لتشغيل الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. يتميز هذا الجيل الجديد بالذكاء متعدد الوسائط في الوقت الفعلي وعمليات التعلم المستمر وخطوط الأنابيب الديناميكية.
تسلط VAST Data الضوء على أن مخطط AI-Q يوفر بيئة قوية. تتيح هذه البيئة استخراجًا سريعًا للبيانات الوصفية وتأسيس اتصال سلس بين الوكلاء والأدوات ومصادر البيانات. يؤدي هذا إلى تبسيط إنشاء وتشغيل محركات استعلام الذكاء الاصطناعي المتطورة. يمكن لهذه المحركات أن تستنتج عبر مجموعة متنوعة من أنواع البيانات ، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المهيكلة ، مع الحفاظ على الشفافية وإمكانية التتبع.
دور VAST Data داخل AI-Q
ضمن إطار عمل AI-Q ، تعمل VAST Data storage كمنصة لبيانات محرك الذكاء الاصطناعي كخط أنابيب آمن أصلي يعمل بالذكاء الاصطناعي. يأخذ خط الأنابيب المتخصص هذا البيانات الأولية ويحولها ويوصلها بكفاءة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي. يتمثل العنصر الأساسي في هذه العملية في استخدام Nemo Retriever ، الذي تستخدمه كل من VAST Data و AI-Q لاستخراج البيانات ذات الصلة وتضمينها وإعادة ترتيبها قبل نقلها إلى نماذج اللغة والاستدلال المتقدمة.
من المتوقع أن يحقق التعاون بين VAST Data و AI-Q العديد من المزايا الرئيسية ، بما في ذلك:
- RAG للبيانات متعددة الوسائط غير المهيكلة وشبه المهيكلة: يشمل هذا أنواعًا متنوعة من البيانات مثل مستندات المؤسسة والصور ومقاطع الفيديو وسجلات الدردشة وملفات PDF ومصادر خارجية مثل مواقع الويب والمدونات وبيانات السوق.
- اتصال البيانات المنظمة: تسهل VAST Data الاتصالات المباشرة بين وكلاء الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات المنظمة. تتضمن هذه المصادر ERP و CRM ومستودعات البيانات ، مما يوفر وصولاً في الوقت الفعلي إلى السجلات التشغيلية ومقاييس الأعمال وأنظمة المعاملات.
- التحكم الدقيق في وصول المستخدم والوكيل: يتم تحقيق ذلك من خلال تنفيذ سياسات قوية وميزات أمان شاملة.
- تحسين الوكيل في الوقت الفعلي: يتم تسهيل هذا من خلال Nvidia’s Agent Intelligence Toolkit وقدرات القياس عن بعد في VAST Data.
تؤكد VAST Data أن هذا التعاون مع Nvidia سيمكن المؤسسات من بناء محركات ذكاء اصطناعي في الوقت الفعلي. ستمكن هذه المحركات فرق وكلاء الذكاء الاصطناعي من تقديم استجابات أكثر دقة وأتمتة المهام المعقدة متعددة الخطوات والتحسين المستمر من خلال دولاب الموازنة للبيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
وجهة نظر Nvidia
يؤكد جاستن بويتانو ، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي للمؤسسات في Nvidia ، على أهمية منصات البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في تمكين المؤسسات من الاستفادة بفعالية من بياناتها لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة. ويؤكد أن التعاون بين NVIDIA و VAST يمهد الطريق للجيل التالي من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. ويتصور أنظمة ذكاء اصطناعي قوية ستمكن المؤسسات من اكتشاف الرؤى والمعرفة المضمنة في بيانات أعمالها بسرعة.
وقد أوضح جون ماو ، نائب رئيس تطوير الأعمال والتحالفات في VAST ، أهمية هذه الشراكة في تدوينة حديثة. من خلال استخدام مخطط Nvidia AI-Q ومجموعة قوية منتقنيات برامج Nvidia - من Nvidia NeMo و Nvidia NIM microservices إلى Nvidia Dynamo و Nvidia Agent Intelligence toolkit والمزيد - بالإضافة إلى VAST InsightEngine وطبقة تسريع VUA الخاصة به ، تمكن هذه المنصة المؤسسات من نشر أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرة على الاستدلال على بيانات المؤسسة ، لتقديم نتائج أسرع وأكثر ذكاءً. إنه نوع جديد من مجموعة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات ، مصمم لعصر وكلاء الذكاء الاصطناعي - وتفتخر VAST بأن تكون في المقدمة .
المشهد المتطور للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي
تقليديًا ، احتاجت أنظمة التخزين في المقام الأول إلى دعم GPUDirect لتمكين توصيل البيانات بسرعة إلى وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من Nvidia. ومع ذلك ، فقد تطورت متطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة بشكل كبير. الآن ، يجب أن تتكامل أنظمة التخزين بسلاسة مع مخطط Nvidia AI-Q وتغذي البيانات باستمرار إلى وكلاء Nvidia ومكونات مجموعة برامج الذكاء الاصطناعي ، التي تستفيد من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ، لتعمل بفعالية كنظام أساسي لبيانات Nvidia AI. يتوقع محللو الصناعة أن يتبنى عدد متزايد من موردي التخزين AI-Q لتلبية المتطلبات المتطورة لمشهد الذكاء الاصطناعي.
التعمق في شراكة VAST Data و Nvidia
إن دمج حلول التخزين VAST Data مع مخطط Nvidia AI-Q يدل على خطوة إستراتيجية لمعالجة التعقيدات المتزايدة لإدارة البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تم تصميم هذه الخطوة لتزويد المؤسسات بنهج أكثر تبسيطًا وكفاءة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في عملياتها.
الكشف عن أوجه التآزر التقني
الجوانب التقنية لهذه الشراكة جديرة بالملاحظة بشكل خاص. إن بنية VAST Data مناسبة بشكل فريد للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة وأحمال العمل الصعبة المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين قدرات VAST و Nvidia AI-Q ، فإن البنية التحتية الناتجة مهيأة لتقديم أداء وقابلية تطوير لا مثيل لهما.
يسمح التكامل السلس لهذه التقنيات بمعالجة البيانات بشكل أكثر كفاءة وتدريب نماذج أسرع وتحسين أداء الذكاء الاصطناعي بشكل عام. هذا التآزر مهم بشكل خاص للمؤسسات التي تتطلع إلى نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
معالجة تحديات إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي
تقدم إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي مجموعة فريدة من التحديات ، بما في ذلك الحاجة إلى تخزين عالي الأداء والوصول إلى البيانات بكفاءة وتدابير أمنية قوية. تعالج شراكة VAST Data و Nvidia هذه التحديات بشكل مباشر من خلال توفير حل شامل يشمل جميع جوانب إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي.
تم تصميم الحل للتعامل مع مجموعة واسعة من أنواع البيانات ، من البيانات المنظمة المخزنة في قواعد البيانات إلى البيانات غير المهيكلة مثل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص. هذا التنوع ضروري للمؤسسات التي تتطلع إلى استخلاص رؤى من مصادر البيانات المتنوعة.
تحسين الأمن والتحكم في الوصول
الأمن هو اعتبار حاسم في أي نشر للذكاء الاصطناعي ، خاصةً عند التعامل مع البيانات الحساسة. تتضمن شراكة VAST Data و Nvidia ميزات أمان متقدمة لحماية البيانات من الوصول غير المصرح به وضمان الامتثال للوائح الصناعة.
تسمح آليات التحكم الدقيق في الوصول للمؤسسات بتحديد أذونات دقيقة للمستخدمين والوكلاء ، مما يضمن أن الكيانات المصرح لها فقط هي التي يمكنها الوصول إلى موارد بيانات محددة. هذا المستوى من التحكم ضروري للحفاظ على خصوصية البيانات وأمنها.
التحسين في الوقت الفعلي والتعلم المستمر
تعتبر القدرة على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي وتحسين أدائها باستمرار عاملاً أساسيًا في التمييز في مجال الذكاء الاصطناعي التنافسي. تستفيد شراكة VAST Data و Nvidia من Nvidia Agent Intelligence Toolkit وقدرات القياس عن بعد في VAST Data لتقديم رؤى في الوقت الفعلي حول أداء الذكاء الاصطناعي.
تمكن هذه الرؤى المؤسسات من ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ، وتحسين بنيتها التحتية ، وتحسين دقة وكفاءة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها باستمرار. هذا النهج التكراري ضروري لتحقيق قيمة طويلة الأجل من استثمارات الذكاء الاصطناعي.
الآثار الأوسع للذكاء الاصطناعي للمؤسسات
تترتب على شراكة VAST Data و Nvidia آثار بعيدة المدى على مشهد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الأوسع. من خلال توفير حل شامل لإدارة بيانات الذكاء الاصطناعي ، تقلل هذه الشراكة من حاجز الدخول للمؤسسات التي تتطلع إلى نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
البنية التحتية الناتجة أكثر كفاءة وأكثر أمانًا وأكثر قابلية للتطوير ، مما يمكن المؤسسات من استخلاص قيمة أكبر من استثمارات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وهذا بدوره يدفع الابتكار ويعزز فرصًا جديدة في مجموعة واسعة من الصناعات.
مستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
تمثل شراكة VAST Data و Nvidia خطوة مهمة إلى الأمام في تطور البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وانتشاره بشكل أكبر ، فإن الحاجة إلى حلول قوية وفعالة لإدارة بيانات الذكاء الاصطناعي ستنمو فقط.
تتمتع هذه الشراكة بمكانة جيدة للاستفادة من هذه الاتجاهات والاستمرار في تزويد المؤسسات بالأدوات التي تحتاجها للنجاح في عصر الذكاء الاصطناعي. إن الجمع بين حلول التخزين المبتكرة من VAST Data وتقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة من Nvidia هو قوة قوية تشكل مستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
ميزة تنافسية
تمتد فوائد اعتماد هذا النهج المتكامل لتشمل RAG المحسن للبيانات متعددة الوسائط غير المهيكلة وشبه المهيكلة (جيل الاسترجاع المعزز). يتضمن ذلك دمج مستندات المؤسسة والصور ومقاطع الفيديو وسجلات الدردشة وملفات PDF ومصادر خارجية مثل مواقع الويب والمدونات وبيانات السوق بسلاسة للتحليل الشامل.
علاوة على ذلك ، توفر المنصة اتصال بيانات منظم. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من VAST التفاعل مباشرة مع مصادر البيانات المنظمة مثل ERP و CRM ومستودعات البيانات ، مما يوفر وصولاً في الوقت الفعلي إلى السجلات التشغيلية ومقاييس الأعمال وأنظمة المعاملات. يمكّن هذا العرض الشامل الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على صورة كاملة وحديثة لعملياتها.
تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي
تعتبر القدرة على تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال التحكم الدقيق في وصول المستخدم والوكيل ميزة رئيسية أخرى. يتم تحقيق ذلك من خلال سياسات محددة جيدًا وميزات أمان قوية ، مما يضمن التحكم الصارم في الوصول إلى البيانات والامتثال للمعايير التنظيمية.
تتيح المنصة أيضًا تحسين الوكيل في الوقت الفعلي من خلال Nvidia Agent Intelligence Toolkit وقدرات القياس عن بعد في VAST. يضمن ذلك أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بأعلى أداء ويقدمون أفضل النتائج.
ظهور محركات ذكاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي
تحفز الشراكة بين VAST Data و Nvidia تطوير محركات ذكاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. تمكّن هذه المحركات فرق وكلاء الذكاء الاصطناعي من تقديم استجابات أكثر دقة وأتمتة عمليات معقدة متعددة الخطوات وتحسين أدائها باستمرار من خلال دولاب الموازنة للبيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تضمن حلقة التغذية الراجعة التكرارية هذه بقاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي قابلة للتكيف ومحسّنة لتلبية احتياجات العمل المتغيرة.
تعزز كلمات Justin Boitano من Nvidia هذه الرؤية. ويؤكد على الدور المحوري لمنصات البيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في تمكين المؤسسات من استخدام بياناتها بفعالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. يؤدي التآزر بين NVIDIA و VAST إلى إنشاء الموجة التالية من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى أنظمة ذكاء اصطناعي قوية تمكن المؤسسات من الوصول بسرعة وسهولة إلى الأفكار والمعرفة من بيانات أعمالها.
ما وراء GPUDirect
لقد تجاوز تطور متطلبات التخزين لأنظمة الذكاء الاصطناعي مجرد دعم GPUDirect لنقل البيانات بسرعة إلى وحدات معالجة الرسومات Nvidia. يتطلب مشهد الذكاء الاصطناعي الحديث تكاملاً سلسًا مع مخطط Nvidia AI-Q. يتضمن ذلك تغذية البيانات المستمرة لوكلاء Nvidia ومكونات مجموعة برامج الذكاء الاصطناعي ، والتي تستخدم وحدات معالجة الرسومات للمعالجة في الوقت الفعلي.
هذا التقارب بين قدرات التخزين والحوسبة ضروري لإنشاء نظام أساسي لبيانات Nvidia AI يعمل بكامل طاقته. يتوقع خبراء الصناعة أن يتبنى عدد متزايد من موفري التخزين نموذج AI-Q لتلبية الطلبات المتزايدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.