همه نوشتههای محمد سلطان پور
عامل هوش مصنوعی (AI Agent)
هوش مصنوعی دیگر تنها به پاسخدادن به پرسشها محدود نیست؛ اکنون در عصر «عاملهای هوشمند» هستیم. عاملها سیستمهایی هدفمحورند که میتوانند وظایف پیچیده را برنامهریزی، مدیریت و با استفاده از ابزارهای مختلف اجرا کنند. این همکاران دیجیتال، از تحلیل داده تا بهینهسازی گردشکار، در حال ایجاد تحولی جدی در بهرهوری سازمانها هستند. در این مقاله،…
مشاهده ادامهNVFP4 چیست و چرا انویدیا به ۴ بیت رسید؟
در آغاز عصر مدلهای زبانی بزرگ، اجرای مدلها با فرمت BF16 بالاترین دقت را داشت اما حجم سنگین حافظه و سرعت پایین، پردازندهها را فلج میکرد. با مهاجرت صنعت به FP8، مصرف حافظه نصف شد و سرعت جهش چشمگیری یافت، اما انفجار ابعاد مدلهای چندصد میلیاردی دوباره محدودیتهای فیزیکی حافظه را به چالش کشید. فرمتهای…
مشاهده ادامهسیستمعامل Jetson
مبانی و راهنمای آشنایی با پلتفرم NVIDIA Jetson پلتفرمهای NVIDIA Jetson برای ساخت سیستمهای هوش مصنوعی در دنیای واقعی (Real-world AI) طراحی شدهاند؛ یعنی جایی که مدلهای یادگیری عمیق باید روی سختافزار کممصرف و در لبهی شبکه (Edge) اجرا شوند. یکی از مهمترین بخشهای موفقیت در توسعهی پروژه با Jetson، شناخت سیستمعامل و اکوسیستم نرمافزاری…
مشاهده ادامهروایت انویدیا از آینده AI:از DGX-1 تا DGX Spark
DGX Spark فقط یک دستگاه کوچک و قدرتمند نیست؛ بلکه نماینده نگاه جدید انویدیا به آینده توسعه هوش مصنوعی است. انویدیا بار دیگر به همان نقطهای برگشته که زمانی یکی از مهمترین فصلهای تاریخ هوش مصنوعی از آن آغاز شد. سال 2016، زمانی که جنسن هوانگ نخستین سیستم DGX-1 را شخصا تحویل داد، کمتر کسی…
مشاهده ادامهچرا NVIDIA Jetson برای Edge AI انتخابی قدرتمند است؟
با حرکت دنیای هوش مصنوعی از فضاهای ابری (Cloud) به سمت «لبه شبکه» (Edge AI)، نیاز به پردازش محلی، سریع و ایمن بیش از هر زمان دیگری احساس میشود. در این میان، پلتفرم NVIDIA Jetson به عنوان پیشروترین راهکار، قدرت بینظیر GPUهای انویدیا را در ابعادی کوچک و با مصرف انرژی بهینه ارائه میدهد. این…
مشاهده ادامهپلتفرم رباتیک NVIDIA Isaac
NVIDIA Isaac امروزه توسعه رباتهای هوشمند خودران (از بازوهای صنعتی و رباتهای انساننما گرفته تا ناوگانهای حملونقل انبارها)، به یکی از پیچیدهترین حوزههای مهندسی تبدیل شده است. هماهنگسازی الگوریتمهای هوش مصنوعی، بینایی ماشین، شبیهسازی فیزیکی دنیای واقعی بشدت سخت و زمان براست به همین دلیل سختافزارهای پردازش لبه computing) (Edge به ابزارهایی یکپارچه و بهینهشده…
مشاهده ادامهآشنایی کامل با GPIO در بردهای NVIDIA Jetson
آشنایی کامل با GPIO در بردهای NVIDIA Jetson بردهای NVIDIA Jetson علاوه بر قدرت پردازشی بالا برای بینایی ماشین و هوش مصنوعی، دارای مجموعهای از پینهای ورودی/خروجی عمومی (GPIO) هستند که امکان ارتباط مستقیم با سنسورها، ماژولها و قطعات الکترونیکی را فراهم میکنند. در این مقاله به بررسی ساختار GPIO، انواع رابطها و نحوه استفاده…
مشاهده ادامهتفاوت Trainingو Deploymentدر هوش مصنوعی
در دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، ساختن یک مدل قدرتمند تنها نیمی از مسیر است. انتقال این مدل از محیط توسعه به محیطی که کاربران واقعی بتوانند از آن استفاده کنند، چالشها و استانداردهای خاص خود را دارد. برای درک بهتر این فرآیند، باید با دو فاز حیاتی یعنی آموزش (Training) و استقرار (Deployment)…
مشاهده ادامهVPI – Vision Programming Interface(رابط برنامهنویسی بینایی ماشین)
معرفی کلی NVIDIA Vision Programming Interface (VPI) یک کتابخانه نرمافزاری قدرتمند برای پیادهسازی الگوریتمهای بینایی ماشین و پردازش تصویر است که روی طیف متنوعی از سختافزارهای محاسباتی NVIDIA اجرا میشود. این کتابخانه به توسعهدهندگان کمک میکند تا بدون درگیر شدن با پیچیدگیهای چندین API مختلف، از توان پردازشی موجود در سیستمهای امبدد و گسسته به…
مشاهده ادامهکوانتیزاسیون (Quantization)
مدلهای هوش مصنوعی روزبهروز پیچیدهتر میشوند و اغلب از توانایی سختافزارهای موجود فراتر میروند. کوانتیزاسیون (Quantization) راهکاری حیاتی برای رفع این چالش است که به مدلهای سنگین اجازه میدهد روی سختافزارهای محدود اجرا شوند. با استفاده از ابزارهایی مانند NVIDIA TensorRT و Model Optimizer، میتوان ضمن حفظ دقت، کارایی مدل را به حداکثر رساند. مزایای…
مشاهده ادامهتصویر در دنیای واقعی: نور، نویز و دوربین
در هر سیستم تصویربرداری، قبل از آنکه الگوریتمهای پردازش تصویر و مدلهای یادگیری ماشین وارد عمل شوند، کیفیت نهایی تصویر در همان لحظه ثبت شدن شکل میگیرد. نور، نویز و نحوه عملکرد دوربین سه عامل اصلی هستند که تعیین میکنند یک تصویر چقدر واضح، قابلاعتماد و مناسب پردازش خواهد بود. درک درست این مفاهیم به…
مشاهده ادامهTensorRT
معرفی TensorRT : TensorRT یکی از قدرتمندترین پلتفرمهای NVIDIA برای بهینهسازی و اجرای سریع مدلهای هوش مصنوعی در مرحله Inference است. این ابزار با معماری پیشرفته و مجموعهای از قابلیتهای تخصصی، امکان اجرای مدلها را با سرعت بالا و تأخیر کم روی GPUهای NVIDIA فراهم میکند. در کنار TensorRT مجموعهای از کتابخانهها، ابزارها و ویژگیهای…
مشاهده ادامه