چین چارچوب هوش مصنوعی جدیدی راه‌اندازی کرد

چین چارچوب هوش مصنوعی جدیدی را برای کاهش وابستگی به Nvidia عرضه می‌کند

در 17 مارس، یک پیشرفت چشمگیر در چشم انداز هوش مصنوعی چین پدیدار شد. دانشگاه Tsinghua، با همکاری استارت آپ Qingcheng.AI، از یک چارچوب هوش مصنوعی جدید به نام Chitu رونمایی کرد. این چارچوب نشان دهنده یک حرکت استراتژیک برای کاهش وابستگی این کشور به GPU های Nvidia، به ویژه برای وظیفه ی طاقت فرسای استنتاج مدل زبانی بزرگ (LLM) است.

دور شدن از Nvidia

اتکا به فناوری Nvidia به یک نگرانی برای شرکت های هوش مصنوعی چینی تبدیل شده است. محدودیت های دولت ایالات متحده در صادرات GPU های پیشرفته به چین، نیاز فوری به جایگزین های داخلی را ایجاد کرده است. Chitu پاسخی مستقیم به این چالش است و مسیری را برای خودکفایی بیشتر تکنولوژیکی ارائه می دهد.

وظیفه اصلی Chitu فراهم کردن یک پلتفرم قوی و کارآمد برای اجرای LLM ها است. این پلتفرم طوری طراحی شده است که با مدل های محبوبی مانند سری Llama متا و مدل های DeepSeek سازگار باشد. اما مهمترین جنبه Chitu توانایی آن در اجرا بر روی تراشه های ساخت چین است. این قابلیت یک تغییر دهنده بازی است و به طور بالقوه شرکت های هوش مصنوعی چینی را از محدودیت های اعمال شده توسط محدودیت های خارجی در دسترسی به GPU آزاد می کند.

معیارهای عملکرد و مزایا

معرفی Chitu فقط برای رهایی از وابستگی به Nvidia نیست. بلکه در مورد دستیابی به عملکرد برتر نیز هست. آزمایش‌های اولیه انجام‌شده با استفاده از GPUهای A800 انویدیا (نسخه‌ای کمی ضعیف‌تر از A100 که در چین موجود است) نتایج چشمگیری به همراه داشته است.

هنگام اجرای DeepSeek-R1، یک LLM خاص، Chitu افزایش 315 درصدی سرعت استنتاج را نشان داد. این افزایش سرعت به پردازش سریعتر وظایف هوش مصنوعی، پاسخ‌های سریع‌تر و عملیات کارآمدتر منجر می‌شود. اما مزایا به همین جا ختم نمی شود. Chitu همچنین توانست مصرف GPU را تا 50 درصد در طول همان آزمایش کاهش دهد. این کاهش در مصرف منابع، پیامدهای قابل توجهی برای بهره وری انرژی و صرفه جویی در هزینه دارد.

زمینه گسترده تر: جاه طلبی های هوش مصنوعی چین

ورود Chitu به صحنه نشانه روشنی از تعهد تزلزل ناپذیر چین به پیشرفت قابلیت های هوش مصنوعی خود است. این کشور جاه طلبی خود را برای تبدیل شدن به یک رهبر جهانی در هوش مصنوعی پنهان نکرده است و توسعه فناوری های بومی بخش مهمی از این استراتژی است.

تلاش برای جایگزینی محصولات Nvidia یک اتفاق مجزا نیست. این بخشی از یک تلاش بزرگتر و هماهنگ توسط شرکت ها و موسسات تحقیقاتی چینی برای ایجاد یک اکوسیستم هوش مصنوعی کامل و مستقل است. این اکوسیستم همه چیز را از طراحی و ساخت تراشه گرفته تا چارچوب های نرم افزاری و توسعه برنامه در بر می گیرد.

کاوش عمیق تر در قابلیت های Chitu

بیایید نگاهی دقیق تر به آنچه Chitu را به یک فناوری بالقوه متحول کننده تبدیل می کند، بیندازیم:

1. بهینه شده برای استنتاج

تمرکز اصلی Chitu بر استنتاج LLM است. استنتاج فرآیندی است که در آن از یک مدل هوش مصنوعی آموزش دیده برای پیش بینی یا تولید متن بر اساس داده های ورودی جدید استفاده می شود. این یک وظیفه محاسباتی فشرده است، به خصوص برای مدل های زبانی بزرگ با میلیاردها پارامتر. معماری Chitu به طور خاص برای رسیدگی کارآمد به این خواسته ها طراحی شده است.

2. پشتیبانی از LLM های پیشرو

سازگاری این چارچوب با سری Llama متا و مدل های DeepSeek یک مزیت استراتژیک است. اینها LLM های پرکاربرد و مورد احترامی هستند و پشتیبانی Chitu تضمین می کند که توسعه دهندگان هوش مصنوعی چینی می توانند بدون اینکه کاملاً به سخت افزار Nvidia وابسته باشند، به استفاده از این ابزارهای قدرتمند ادامه دهند.

3. سخت افزار آگنوستیک (با تمرکز بر تراشه های داخلی)

در حالی که آزمایش های اولیه بر روی GPU های Nvidia انجام شد، هدف نهایی این است که Chitu بتواند به طور یکپارچه بر روی تراشه های ساخت چین اجرا شود. این سخت افزار آگنوستیک، با تاکید آشکار بر سخت افزار داخلی، کلید دستیابی به سطح مطلوب استقلال تکنولوژیکی است.

4. پتانسیل کاهش هزینه

کاهش مصرف GPU مشاهده شده در آزمایش ها نشان می دهد که Chitu می تواند منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه برای شرکت های هوش مصنوعی شود. Chitu با نیاز به قدرت محاسباتی کمتر برای دستیابی به نتایج یکسان یا بهتر، می تواند هزینه های عملیاتی را کاهش دهد و توسعه هوش مصنوعی را در دسترس تر و از نظر اقتصادی مقرون به صرفه تر کند.

5. بهبود بهره وری انرژی

مصرف کمتر GPU همچنین به بهبود بهره وری انرژی منجر می شود. مراکز داده، که سرورهایی را که برنامه های هوش مصنوعی را تامین می کنند، در خود جای می دهند، به دلیل مصرف بالای انرژی خود شناخته شده اند. توانایی Chitu در کاهش بار محاسباتی روی GPU ها می تواند به صنعت هوش مصنوعی پایدارتر کمک کند.

مسیر پیش رو: چالش ها و فرصت ها

در حالی که Chitu نشان دهنده یک گام امیدوارکننده به جلو است، مهم است که چالش های پیش رو را بشناسیم:

• رقابت: Nvidia یک بازیگر قدرتمند در بازار سخت افزار هوش مصنوعی است، با سابقه طولانی نوآوری و حضور قوی جهانی. Chitu و سایر جایگزین های چینی برای رقابت موثر باید به طور مداوم پیشرفت کنند.
• پذیرش: موفقیت Chitu به پذیرش گسترده آن توسط شرکت های هوش مصنوعی چینی بستگی دارد. متقاعد کردن توسعه دهندگان برای تغییر به یک چارچوب جدید مستلزم نشان دادن مزایای روشن و ارائه پشتیبانی قوی است.
• نوآوری مستمر: حوزه هوش مصنوعی دائما در حال تحول است. توسعه دهندگان Chitu برای حفظ رقابت خود باید با آخرین پیشرفت ها در LLM ها و سخت افزار همگام باشند.

با وجود این چالش ها، فرصت ها بسیار زیاد است. یک چارچوب Chitu موفق می تواند:

• توسعه هوش مصنوعی چین را تسریع کند: Chitu با فراهم کردن یک پلتفرم در دسترس و با کارایی بالا برای استنتاج LLM، می تواند محققان و توسعه دهندگان هوش مصنوعی چینی را برای پیشبرد مرزهای آنچه ممکن است، توانمند کند.
• کاهش وابستگی به فناوری خارجی: این یک هدف استراتژیک کلیدی برای چین است و Chitu گام مهمی در این راستا است.
• تقویت نوآوری در طراحی تراشه: نیاز به سخت افزار برای پشتیبانی از Chitu می تواند نوآوری را در صنعت نیمه هادی چین هدایت کند و منجر به توسعه تراشه های هوش مصنوعی قدرتمندتر و کارآمدتر شود.
• ایجاد یک چشم انداز هوش مصنوعی جهانی رقابتی تر: یک اکوسیستم هوش مصنوعی قوی چینی، که توسط فناوری های داخلی مانند Chitu پشتیبانی می شود، یک بازار جهانی رقابتی تر ایجاد می کند، که به طور بالقوه منجر به نوآوری سریع تر و هزینه های کمتر برای همه می شود.
• پیشبرد نوآوری و پیشرفت‌ها: قدرت محاسباتی جدید هوش مصنوعی، نوآوری و پیشرفت‌های تکنولوژیکی را در صنایع مختلف هدایت می‌کند.

نقش دانشگاه Tsinghua و Qingcheng.AI

همکاری بین دانشگاه Tsinghua، یکی از برترین موسسات دانشگاهی چین، و Qingcheng.AI، استارت‌آپی متخصص در زیرساخت‌های هوش مصنوعی، گواهی بر هم‌افزایی بین دانشگاه و صنعت در پیشرفت هوش مصنوعی چین است.

دانشگاه Tsinghua انبوهی از تخصص تحقیقاتی و استعداد را به این پروژه می‌آورد. سابقه طولانی آن در تعالی در علوم کامپیوتر و مهندسی، پایه محکمی برای توسعه فناوری‌های پیشرفته مانند Chitu فراهم می‌کند.

از سوی دیگر، Qingcheng.AI چابکی و تمرکز یک استارت‌آپ را به ارمغان می‌آورد. تخصص آن در زیرساخت‌های هوش مصنوعی برای تبدیل مفاهیم تحقیقاتی به راه‌حل‌های عملی و قابل استقرار بسیار مهم است.

این مدل مشارکتی، که در آن دانشگاه‌ها و شرکت‌ها از نزدیک با یکدیگر همکاری می‌کنند، یکی از ویژگی‌های رایج اکوسیستم نوآوری چین است و احتمالاً نقش کلیدی در توسعه مداوم Chitu و سایر فناوری‌های هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد.

توسعه Chitu یک رویداد مهم است که توجه دقیق را می طلبد. این یک سیگنال روشن از عزم چین برای تبدیل شدن به یک بازیگر اصلی در چشم انداز جهانی هوش مصنوعی است و این پتانسیل را دارد که پویایی صنعت را تغییر دهد. اینکه آیا Chitu در نهایت در اهداف بلندپروازانه خود موفق خواهد شد یا خیر، باید دید، اما ورود آن فصل جدیدی را در تلاش مداوم برای برتری هوش مصنوعی رقم می زند. این چارچوب یک گام حیاتی در میان بسیاری از گام‌های برداشته شده برای رسیدن به اهداف اعلام شده است.