الإصدار الجديد من فولكان، 1.4.356، يدمج امتدادًا يعتمد تنسيقات بيانات من مشروع الحوسبة المفتوحة، مثل MXFP4 وMXFP8. تقلل هذه التنسيقات من استخدام الذاكرة وتحسن السرعة في مهام التعلم الآلي. بالنسبة للمستخدم، يتيح ذلك للأجهزة المزودة برسوميات فولكان تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بموارد أقل وبسرعة أكبر، مما يعزز الوصول الديمقراطي إلى هذه التقنية على الأجهزة الشائعة.
تنسيقات MXFP: بتات أقل، أداء أعلى في GPU 🚀
تنسيقات MXFP4 وMXFP8، التي طورها مشروع الحوسبة المفتوحة، تعمل على تحسين تخزين البيانات الرقمية في الشبكات العصبية. باستخدام 4 أو 8 بتات بدلاً من 32 بتة النموذجية، تقلل من عرض النطاق الترددي والذاكرة المطلوبة. يكشف فولكان 1.4.356 عن هذه القدرة مباشرة للمطورين، مما يسمح لخوارزميات الذكاء الاصطناعي بالعمل بكفاءة أكبر على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية، دون الحاجة إلى أجهزة متخصصة. هذا أمر أساسي للتطبيقات المحلية للذكاء الاصطناعي.
بطاقة الرسوميات الخاصة بألعابك أصبحت تفكر الآن أيضًا، لكن لا تتوقع المعجزات 😅
إذن نعم، بطاقة الرسوميات الخاصة بك، تلك التي تستخدمها للعب فورتنايت، ستتمكن الآن من إجراء حسابات الذكاء الاصطناعي بذاكرة أقل. لكن لا تتحمس: لن تتمكن من تشغيل ChatGPT على بطاقة RTX 3060 بين ليلة وضحاها. ما ستلاحظه حقًا هو أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية، مثل محرري الصور أو المساعدين، ستعمل بشكل أفضل. لكن، ستظل بطاقة الرسوميات الخاصة بك تتذمر عندما تطلب منها العرض والتعلم الآلي في نفس الوقت. سخرية التقدم.