🎓 کدام کارت گرافیک برای آموزش شبکه‌های عصبی مناسب‌تر است؟
در دنیای یادگیری عمیق، کارت گرافیک فقط یک قطعه سخت‌افزاری نیست، بلکه قلب پردازش مدل‌هاست!
در ادامه نگاهی تخصصی به محبوب‌ترین GPUها برای آموزش شبکه‌های عصبی داریم:
---
🏢 مراکز تحقیقاتی و دیتاسنترها
🔹 NVIDIA A100
با حافظه بالا (۴۰ یا ۸۰ گیگ HBM2e)، قدرت فوق‌العاده FP16، و پشتیبانی از NVLink، انتخاب شماره یک برای آموزش مدل‌های بزرگ مثل LLMهاست.
🔹 H100 / H200
نسل جدیدتر A100 که در سال ۲۰۲۴-۲۰۲۵ توسط شرکت‌هایی مثل Meta و OpenAI در مقیاس بالا استفاده میشود.
---
💻 توسعه‌دهندگان مستقل و محققان
🔹 RTX 3080 / 3090 / 4090
محبوب بین پژوهشگران و فریلنسرها؛ قدرت بالا، قیمت منطقی و نصب ساده روی دسکتاپ.
🔹 RTX 5070 Ti / 5080
در سال ۲۰۲۵ مدل‌های جدیدتری با حافظه ۱۶ تا ۲۴ گیگ معرفی شدند که برای پروژه‌های بینایی ماشین و مدل‌های متوسط کاملاً کافی هستند.
---
📊 بازار و واقعیت
📌 بیش از ۹۰٪ پروژه‌های AI جهان روی کارت‌های NVIDIA آموزش داده می‌شن.
📌 سری‌های A100 و RTX همچنان صدرنشین بازار تحقیقات یادگیری ماشین هستند.
📌 پشتیبانی قوی CUDA و cuDNN از سوی NVIDIA دلیل اصلی این تسلط است.
---
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #GPU #کارت_گرافیک #NVIDIA #DeepLearning #ML #AI #کدینگ #تحلیل_تخصصی
@rss_ai_ir
در دنیای یادگیری عمیق، کارت گرافیک فقط یک قطعه سخت‌افزاری نیست، بلکه قلب پردازش مدل‌هاست!
در ادامه نگاهی تخصصی به محبوب‌ترین GPUها برای آموزش شبکه‌های عصبی داریم:
---
🏢 مراکز تحقیقاتی و دیتاسنترها
🔹 NVIDIA A100
با حافظه بالا (۴۰ یا ۸۰ گیگ HBM2e)، قدرت فوق‌العاده FP16، و پشتیبانی از NVLink، انتخاب شماره یک برای آموزش مدل‌های بزرگ مثل LLMهاست.
🔹 H100 / H200
نسل جدیدتر A100 که در سال ۲۰۲۴-۲۰۲۵ توسط شرکت‌هایی مثل Meta و OpenAI در مقیاس بالا استفاده میشود.
---
💻 توسعه‌دهندگان مستقل و محققان
🔹 RTX 3080 / 3090 / 4090
محبوب بین پژوهشگران و فریلنسرها؛ قدرت بالا، قیمت منطقی و نصب ساده روی دسکتاپ.
🔹 RTX 5070 Ti / 5080
در سال ۲۰۲۵ مدل‌های جدیدتری با حافظه ۱۶ تا ۲۴ گیگ معرفی شدند که برای پروژه‌های بینایی ماشین و مدل‌های متوسط کاملاً کافی هستند.
---
📊 بازار و واقعیت
📌 بیش از ۹۰٪ پروژه‌های AI جهان روی کارت‌های NVIDIA آموزش داده می‌شن.
📌 سری‌های A100 و RTX همچنان صدرنشین بازار تحقیقات یادگیری ماشین هستند.
📌 پشتیبانی قوی CUDA و cuDNN از سوی NVIDIA دلیل اصلی این تسلط است.
---
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #GPU #کارت_گرافیک #NVIDIA #DeepLearning #ML #AI #کدینگ #تحلیل_تخصصی
@rss_ai_ir
👍2🔥1🤣1
🖥 مدل GPT-5 – بیشتر بهینه‌سازی هزینه تا جهش فناورانه
مقاله‌ای در The Register منتشر شد که نشان می‌دهد استراتژی اصلی پشت GPT-5 نه افزایش توانایی‌های نوین، بلکه کاهش هزینه‌های محاسباتی بوده است.
🔹 چه تغییراتی اعمال شده؟
♻️مدل ترکیبی: GPT-5 دیگر یک مدل واحد نیست؛ بلکه ترکیبی از یک مدل سبک، یک مدل سنگین و یک روتر است که بسته به نوع درخواست انتخاب می‌کند → کاهش بار پردازشی.
♻️خاموشی خودکار Reasoning: فعال شدن استدلال تنها در مواقع ضروری (کاربران رایگان کنترلی روی آن ندارند) → مصرف کمتر محاسبات و توکن.
♻️حذف موقت مدل‌های قدیمی: مانند غیرفعال‌سازی GPT-4o برای کاهش هزینه‌ها، که بعداً فقط برای کاربران پولی بازگشت.
♻️محدودیت کانتکست: ۸۰۰۰ توکن رایگان، تا ۱۲۸هزار توکن در Plus/Pro.
🔹 چرا بهره‌وری اهمیت پیدا کرد؟
📊 بیش از ۷۰۰ میلیون کاربر هفتگی، اما فقط حدود ۳٪ پولی هستند.
💰 هزینه محاسباتی سرسام‌آور، فشار برای جذب سرمایه جدید.
🤝 همکاری با مایکروسافت کمک می‌کند، اما رقبا مثل گوگل درآمد پایدار و زیرساخت بومی (TPU) دارند.
🏆 برای اکثر مردم جهان، ChatGPT = هوش مصنوعی؛ حفظ این جایگاه جهانی نیازمند صرفه‌جویی و بهره‌وری بالاتر است.
✅ پس GPT-5 بیش از آنکه جهشی فناورانه باشد، پاسخی به نیاز اقتصادی و رقابتی OpenAI است.
🌐 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #ChatGPT #OpenAI #AI #ML
مقاله‌ای در The Register منتشر شد که نشان می‌دهد استراتژی اصلی پشت GPT-5 نه افزایش توانایی‌های نوین، بلکه کاهش هزینه‌های محاسباتی بوده است.
🔹 چه تغییراتی اعمال شده؟
♻️مدل ترکیبی: GPT-5 دیگر یک مدل واحد نیست؛ بلکه ترکیبی از یک مدل سبک، یک مدل سنگین و یک روتر است که بسته به نوع درخواست انتخاب می‌کند → کاهش بار پردازشی.
♻️خاموشی خودکار Reasoning: فعال شدن استدلال تنها در مواقع ضروری (کاربران رایگان کنترلی روی آن ندارند) → مصرف کمتر محاسبات و توکن.
♻️حذف موقت مدل‌های قدیمی: مانند غیرفعال‌سازی GPT-4o برای کاهش هزینه‌ها، که بعداً فقط برای کاربران پولی بازگشت.
♻️محدودیت کانتکست: ۸۰۰۰ توکن رایگان، تا ۱۲۸هزار توکن در Plus/Pro.
🔹 چرا بهره‌وری اهمیت پیدا کرد؟
📊 بیش از ۷۰۰ میلیون کاربر هفتگی، اما فقط حدود ۳٪ پولی هستند.
💰 هزینه محاسباتی سرسام‌آور، فشار برای جذب سرمایه جدید.
🤝 همکاری با مایکروسافت کمک می‌کند، اما رقبا مثل گوگل درآمد پایدار و زیرساخت بومی (TPU) دارند.
🏆 برای اکثر مردم جهان، ChatGPT = هوش مصنوعی؛ حفظ این جایگاه جهانی نیازمند صرفه‌جویی و بهره‌وری بالاتر است.
✅ پس GPT-5 بیش از آنکه جهشی فناورانه باشد، پاسخی به نیاز اقتصادی و رقابتی OpenAI است.
🌐 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #ChatGPT #OpenAI #AI #ML
🔥13🎉8👍6😁5❤3
📌 لیست سالانه Time 100 AI منتشر شد
📰 مجله‌ی TIME مثل هر سال فهرست ۱۰۰ فرد تأثیرگذار در حوزه هوش مصنوعی رو منتشر کرده. در صدر اسامی، چهره‌های آشنا دیده می‌شن:
سام آلتمان، ایلان ماسک، جنسن هوانگ، متیو پرینس (Cloudflare)، مارک زاکربرگ، برادران آمودئی، وِین‌فِن و چندین نام بزرگ دیگه.
اما 😅 همه‌چیز به این سادگی هم نیست...
چون غیبت بعضی غول‌ها حسابی توی چشم می‌زنه:
❌ ایلیا سوتسکِوِر
❌ جفری هینتون
❌ دِمیس هاسابیس
❌ نوآم براون
❌ یان لِکون
❌ مصطفی سلیمان
❌ آراوینگ سری‌نیواس
در عوض، افرادی توی لیست دیده می‌شن که شاید انتظارش رو نداشتید:
✅ پاپ فرانسیس!
✅ ریک روبین (همون چهره‌ی وایرالِ "وایب‌کُدینگ" 🤣)
✅ چند نویسنده، هنرمند و روزنامه‌نگار
👀 نتیجه؟ ترکیب امسال کمی «عجیب» از آب دراومده. بعضی‌ها حس کردن به جای تمرکز روی پیشگامان علمی، کمی بیشتر به جنبه‌ی فرهنگی و رسانه‌ای توجه شده.
🔗 لیست کامل رو می‌تونید اینجا ببینید: time.com/collections/time100-ai-2025/
@rss_ai_ir
#news #ai #ml #Time100 #AIInfluencers
📰 مجله‌ی TIME مثل هر سال فهرست ۱۰۰ فرد تأثیرگذار در حوزه هوش مصنوعی رو منتشر کرده. در صدر اسامی، چهره‌های آشنا دیده می‌شن:
سام آلتمان، ایلان ماسک، جنسن هوانگ، متیو پرینس (Cloudflare)، مارک زاکربرگ، برادران آمودئی، وِین‌فِن و چندین نام بزرگ دیگه.
اما 😅 همه‌چیز به این سادگی هم نیست...
چون غیبت بعضی غول‌ها حسابی توی چشم می‌زنه:
❌ ایلیا سوتسکِوِر
❌ جفری هینتون
❌ دِمیس هاسابیس
❌ نوآم براون
❌ یان لِکون
❌ مصطفی سلیمان
❌ آراوینگ سری‌نیواس
در عوض، افرادی توی لیست دیده می‌شن که شاید انتظارش رو نداشتید:
✅ پاپ فرانسیس!
✅ ریک روبین (همون چهره‌ی وایرالِ "وایب‌کُدینگ" 🤣)
✅ چند نویسنده، هنرمند و روزنامه‌نگار
👀 نتیجه؟ ترکیب امسال کمی «عجیب» از آب دراومده. بعضی‌ها حس کردن به جای تمرکز روی پیشگامان علمی، کمی بیشتر به جنبه‌ی فرهنگی و رسانه‌ای توجه شده.
🔗 لیست کامل رو می‌تونید اینجا ببینید: time.com/collections/time100-ai-2025/
@rss_ai_ir
#news #ai #ml #Time100 #AIInfluencers
❤1👍1🔥1👏1
🌟 ا Google Labs یک ابزار جدید برای ارزیابی ساختاریافته‌ی مدل‌های زبانی معرفی کرد.
ابزار Stax یک پروژه‌ی آزمایشی برای توسعه‌دهندگان است که جایگزینی برای تست‌های غیررسمی و اصطلاحاً vibe-testing ارائه می‌دهد و امکان ارزیابی داده‌محور و سیستماتیک مدل‌ها را فراهم می‌سازد.
🔹 همچنین Stax می‌تواند مدل‌ها را با استفاده از ارزیاب‌های آماده یا سفارشی بررسی کند.
🔹 متریک‌های اصلی شامل: روانی پاسخ، ایمنی، تأخیر (latency) و درصد موفقیت در بازبینی دستی هستند.
🔹 داشبوردی برای مقایسه‌ی نتایج مدل‌های مختلف همراه با شاخص‌های بصری عملکرد در دسترس است.
✨ قابلیت‌ها:
♻️ارزیابی سریع و قابل تکرار
♻️امکان شخصی‌سازی متریک‌ها متناسب با محصول
♻️جریان کاری end-to-end از مرحله‌ی نمونه‌سازی تا استقرار
🎯 هدف اصلی: کمک به توسعه‌دهندگان برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر در انتخاب و به‌کارگیری مدل‌های زبانی.
@rss_ai_ir
#news #ai #ml #Google #Stax
ابزار Stax یک پروژه‌ی آزمایشی برای توسعه‌دهندگان است که جایگزینی برای تست‌های غیررسمی و اصطلاحاً vibe-testing ارائه می‌دهد و امکان ارزیابی داده‌محور و سیستماتیک مدل‌ها را فراهم می‌سازد.
🔹 همچنین Stax می‌تواند مدل‌ها را با استفاده از ارزیاب‌های آماده یا سفارشی بررسی کند.
🔹 متریک‌های اصلی شامل: روانی پاسخ، ایمنی، تأخیر (latency) و درصد موفقیت در بازبینی دستی هستند.
🔹 داشبوردی برای مقایسه‌ی نتایج مدل‌های مختلف همراه با شاخص‌های بصری عملکرد در دسترس است.
✨ قابلیت‌ها:
♻️ارزیابی سریع و قابل تکرار
♻️امکان شخصی‌سازی متریک‌ها متناسب با محصول
♻️جریان کاری end-to-end از مرحله‌ی نمونه‌سازی تا استقرار
🎯 هدف اصلی: کمک به توسعه‌دهندگان برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر در انتخاب و به‌کارگیری مدل‌های زبانی.
@rss_ai_ir
#news #ai #ml #Google #Stax
👍1🔥1👏1
🎬 نسل جدید ویدئوهای طولانی با روش Mixture of Contexts
محققان ByteDance و استنفورد روشی نوین برای تولید ویدئوهای طولانی معرفی کرده‌اند که مشکل اصلی مدل‌ها را حل می‌کند:
وقتی ویدئو طولانی میشود، توجه مدل بیش از حد «پف می‌کند»؛ محاسبات سنگین‌تر میشود، جزئیات از بین می‌رود، کاراکترها فراموش می‌شوند و تصویر «سر می‌خورد».
---
🔑 ایده اصلی: Mixture of Contexts
♻️ویدئو به چند بخش (فریم، شات، کپشن) تقسیم میشود.
♻️هر کوئری فقط بخش‌های مرتبط را انتخاب می‌کند، نه کل تاریخچه را.
♻️انتخاب با یک امتیاز شباهت ساده انجام میشود (مقایسه ویژگی بخش‌ها با کوئری).
♻️دو «لنگر» همیشه حاضرند: پرامپت کامل و شات محلی برای جزئیات تصویری.
♻️یک ماسک علّی دسترسی به فریم‌های آینده را می‌بندد تا حلقه ایجاد نشود.
♻️در نهایت، Flash Attention فقط روی بخش‌های انتخاب‌شده اعمال میشود → رشد محاسبات وابسته به طول کل ویدئو نیست، بلکه فقط به محتوای مفید بستگی دارد.
---
📊 نتایج
♻️۷ برابر کاهش FLOPs
♻️۲.۲ برابر سرعت بیشتر
♻️در صحنه‌های طولانی (۱۸۰هزار توکن)، ۸۵٪ از توجه غیرضروری حذف شد.
---
🎥 جمع‌بندی
✳️در ویدئوهای کوتاه، کیفیت حفظ میشود.
✳️در ویدئوهای طولانی، صحنه‌ها روان‌تر و کاراکترها پایدارتر هستند.
✳️زمان تولید به‌طور محسوسی کاهش می‌یابد.
🔑 نکته مهم:
مدل خودش یاد می‌گیرد روی چه چیزی تمرکز کند، بدون نیاز به تغییر معماری پایه؛ یعنی نوعی «حافظه» برای چند دقیقه ویدئو پیدا می‌کند.
🔖 لینک مقاله
#AI #ML #VideoGeneration #ByteDance #Stanford #DeepLearning #GenerativeAI #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #ویدئو #تولید_ویدئو
محققان ByteDance و استنفورد روشی نوین برای تولید ویدئوهای طولانی معرفی کرده‌اند که مشکل اصلی مدل‌ها را حل می‌کند:
وقتی ویدئو طولانی میشود، توجه مدل بیش از حد «پف می‌کند»؛ محاسبات سنگین‌تر میشود، جزئیات از بین می‌رود، کاراکترها فراموش می‌شوند و تصویر «سر می‌خورد».
---
🔑 ایده اصلی: Mixture of Contexts
♻️ویدئو به چند بخش (فریم، شات، کپشن) تقسیم میشود.
♻️هر کوئری فقط بخش‌های مرتبط را انتخاب می‌کند، نه کل تاریخچه را.
♻️انتخاب با یک امتیاز شباهت ساده انجام میشود (مقایسه ویژگی بخش‌ها با کوئری).
♻️دو «لنگر» همیشه حاضرند: پرامپت کامل و شات محلی برای جزئیات تصویری.
♻️یک ماسک علّی دسترسی به فریم‌های آینده را می‌بندد تا حلقه ایجاد نشود.
♻️در نهایت، Flash Attention فقط روی بخش‌های انتخاب‌شده اعمال میشود → رشد محاسبات وابسته به طول کل ویدئو نیست، بلکه فقط به محتوای مفید بستگی دارد.
---
📊 نتایج
♻️۷ برابر کاهش FLOPs
♻️۲.۲ برابر سرعت بیشتر
♻️در صحنه‌های طولانی (۱۸۰هزار توکن)، ۸۵٪ از توجه غیرضروری حذف شد.
---
🎥 جمع‌بندی
✳️در ویدئوهای کوتاه، کیفیت حفظ میشود.
✳️در ویدئوهای طولانی، صحنه‌ها روان‌تر و کاراکترها پایدارتر هستند.
✳️زمان تولید به‌طور محسوسی کاهش می‌یابد.
🔑 نکته مهم:
مدل خودش یاد می‌گیرد روی چه چیزی تمرکز کند، بدون نیاز به تغییر معماری پایه؛ یعنی نوعی «حافظه» برای چند دقیقه ویدئو پیدا می‌کند.
🔖 لینک مقاله
#AI #ML #VideoGeneration #ByteDance #Stanford #DeepLearning #GenerativeAI #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #ویدئو #تولید_ویدئو
👍2🔥2👏1