الإجاباتمنشور22 المصادر
Groq 3 LPX من إنفيديا يدخل الإنتاج الكامل لتسريع استجابات الذكاء الاصطناعي
أعلنت إنفيديا في 24 أغسطس دخول Groq 3 LPX مرحلة الإنتاج الكامل. وسجّل المسرّع 3400 رمز مخرَج في الثانية عند تشغيل نموذج Gemma 4 31B بسياق يبلغ 100 ألف رمز، فيما بلغ القياس الدقيق 3431 رمزًا في الثانية.
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام GPT-5.6 Lunaتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 1.5
إجابة البحث
الوجبات السريعة الرئيسية
- أعلنت إنفيديا في 24 أغسطس دخول Groq 3 LPX مرحلة الإنتاج الكامل. وسجّل المسرّع 3400 رمز مخرَج في الثانية عند تشغيل نموذج Gemma 4 31B بسياق يبلغ 100 ألف رمز، فيما بلغ القياس الدقيق 3431 رمزًا في الثانية.
- لا يُعد LPX بديلًا عن وحدات معالجة الرسوميات؛ فهو مسرّع مخصص أساسًا لمرحلة التوليد أو فك الترميز، حيث ينتج النموذج الإجابة رمزًا تلو الآخر.
- تقول إنفيديا إن LPX كان أسرع بأربع مرات من أقرب منصة بديلة في سيناريو الاختبار نفسه، بينما ستكون Nebius أول مزوّد سحابي معلن يعتمد النظام عبر منصة Token Factory.
موجّه الذكاء الاصطناعي
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Nvidia announce at Hot Chips 2026 about the full-production launch of its Groq 3 LPX dedicated AI-inference accelerator—acquired th. Article summary: At Hot Chips on August 24, Nvidia said its Groq 3 LPX rack-scale accelerator had entered full production as the low-latency, long-context inference component of the Vera Rubin platform. It is intended for rapid token gen. Topic tags: general, general web, user generated, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks,
أعلنت إنفيديا خلال مؤتمر Hot Chips في 24 أغسطس أن مسرّع الاستدلال Groq 3 LPX، المصمم على مستوى الرفوف، دخل مرحلة الإنتاج الكامل. ويعمل النظام إلى جانب منصة Vera Rubin NVL72 لتسريع الجزء الذي يحدد مدى سرعة استجابة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية: توليد الرموز. 26
وفي اختبار أجرته Artificial Analysis، أنتج Groq 3 LPX عددًا median بلغ 3431 رمز مخرَج في الثانية عند تشغيل نموذج Google مفتوح المصدر Gemma 4 31B مع سياق مؤلف من 100 ألف رمز. وقد قرّبت إنفيديا الرقم إلى 3400 رمز في الثانية، وقالت إن النتيجة كانت أسرع بأربع مرات من أقرب منصة بديلة في عبء العمل المختبَر. 17
35
ما الذي يفعله Groq 3 LPX؟
يستهدف LPX تطبيقات الاستدلال منخفض التأخير، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي ومساعدي البرمجة والخدمات التي تحتاج إلى الاستجابة بسرعة حتى عند التعامل مع سياقات طويلة. وتصفه إنفيديا بأنه مسرّع تفاعلي يوفر توليدًا سريعًا ومتوقعًا للرموز. 19
26
لفهم دوره، من المفيد التمييز بين مرحلتين في تشغيل النماذج اللغوية:
- التهيئة أو Prefill: معالجة طلب المستخدم والسياق المرتبط به.
- فك الترميز أو Decode: توليد الإجابة رمزًا واحدًا في كل مرة.
يركز LPX أساسًا على جعل مرحلة فك الترميز أسرع، بينما تظل Vera Rubin NVL72 منصة أكثر مرونة للتدريب، والاستدلال العام، ومعالجة السياقات الكبيرة ذات الإنتاجية العالية. 34
وبذلك تقدّم إنفيديا LPX كمكوّن مكمل لبنيتها المعتمدة على وحدات معالجة الرسوميات، لا كبديل شامل لها. فمع استمرار استخدام وحدات GPU للحوسبة العامة المسرّعة، تتولى البنية المستمدة من Groq الجزء الأكثر حساسية للتأخير عند تقديم خدمات النماذج.
ماذا يعني رقم 3400 رمز في الثانية؟
بلغت النتيجة الوسيطة في اختبار Artificial Analysis ذي السياق البالغ 100 ألف رمز 3431 رمز مخرَج في الثانية على نموذج Gemma 4 31B، وهو الرقم الذي أعلنته إنفيديا بصيغة مقربة: 3400 رمز في الثانية. 17
لكن هذه النتيجة لا تمثل مقياسًا شاملًا لأداء الذكاء الاصطناعي. فهي مرتبطة بالنموذج المستخدم، وطول السياق، وإعدادات الاختبار. وفي هذا السيناريو تحديدًا، وصفت إنفيديا LPX بأنه أكثر استجابة بأربع مرات من أقرب منصة بديلة. 35
وتظل سرعة توليد الرموز جزءًا واحدًا من تجربة الاستدلال. إذ يمكن لحجم النموذج، وطول الطلب، وعدد المستخدمين المتزامنين، والذاكرة، والشبكات، والوقت اللازم لمعالجة السياق الأولي أن تغيّر الأداء الفعلي في التطبيقات التجارية.
أين سيُستخدم LPX؟
أعلنت Nebius نفسها أول عميل سحابي للذكاء الاصطناعي يعتمد Groq 3 LPX، مع خطة لدمجه في منصة Nebius Token Factory الخاصة بالاستدلال الإنتاجي قبل نهاية عام 2026. 2
كما قالت Groq إنها ستكون من أوائل المتبنين، وستنشر LPX إلى جانب أنظمة Vera Rubin NVL72 ضمن سحابتها المتخصصة في استدلال الذكاء الاصطناعي. والفكرة التشغيلية واضحة: تتولى أنظمة Rubin قدرات المنصة الأوسع، بينما يرفع LPX سرعة توليد الرموز في أعباء العمل التي تعتمد على سياقات طويلة. 18
كيف يندمج في منظومة Vera Rubin؟
وضعت إنفيديا Groq 3 LPX بوصفه المكوّن الرئيسي السابع في منصة Vera Rubin. وتشمل المنصة أيضًا معالج Vera CPU، الذي تقول الشركة إنه يضم 88 نواة Olympus مصممة خصيصًا من إنفيديا. 33
ويستهدف Vera CPU الأعمال المحيطة باستدلال النماذج، مثل تنسيق مهام الوكلاء، ومعالجة البيانات، واستخدام الأدوات، وتنفيذ التعليمات البرمجية. كما أعلنت إنفيديا أن SpaceXAI تخطط لاستخدام معالجات Vera في تطبيقات الجيل المقبل من الذكاء الاصطناعي الوكيلي، إلى جانب نظام Vera Rubin NVL72 مُحسّن لأول قمر صناعي من الجيل الأول ضمن مشروع Starmind AI. 40
وتوضح هذه الإعلانات توجه إنفيديا نحو بناء ما تسميه «مصانع الذكاء الاصطناعي» من مكوّنات متخصصة، بدل التعامل مع كل مهمة باعتبارها مشكلة تحتاج إلى وحدة GPU فقط. ووفق هذا التصور، تنسّق وحدات CPU مهام الوكلاء، وتتعامل وحدات GPU مع الحوسبة المرنة واسعة النطاق، بينما يركز LPX على توليد الاستجابات بسرعة وبشكل قابل للتنبؤ.
هل اشترت إنفيديا Groq فعلًا مقابل 20 مليار دولار؟
يمثل إطلاق LPX أوضح نتيجة حتى الآن لاتفاق إنفيديا مع Groq في ديسمبر 2025، لكن وصف الصفقة بأنها استحواذ مباشر على Groq ليس دقيقًا بالكامل. فالتقارير تشير إلى ترخيص غير حصري لتقنية Groq الخاصة بالاستدلال، إلى جانب انضمام مؤسس الشركة ورئيسها التنفيذي Jonathan Ross، ورئيسها Sunny Madra، وعدد من الموظفين الأساسيين إلى إنفيديا. 4
8
واستمرت Groq في العمل بعد الصفقة، ثم جمعت تمويلًا إضافيًا، وهو ما ينسجم مع كون الاتفاق صفقة تقنية ومواهب، لا شراءً كاملًا للشركة المشغّلة. 3
وتفسر هذه البنية أيضًا طريقة تقديم المنتج: فقد أدمجت إنفيديا تقنية معالجة اللغة المستمدة من Groq في منصة رفوف خاصة بها، بينما واصلت Groq العمل كشركة مستقلة وتخطط لاستخدام العتاد الناتج في سحابتها.
الخلاصة: إنفيديا تفصل مراحل خدمة نموذج الذكاء الاصطناعي
لا تقتصر أهمية الإعلان على طرح شريحة جديدة، بل تكمن في أن إنفيديا تفصل مراحل تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي وتخصص المسرّع الأكثر تأثرًا بزمن الاستجابة لمرحلة توليد الرموز.
وبالنسبة إلى الوكلاء التفاعليين، يمكن لتسريع فك الترميز أن يجعل المهام متعددة الخطوات تبدو أسرع وأكثر سلاسة. ويشير اختبار إنفيديا إلى مكسب كبير في إعداد واحد يعتمد على سياق طويل، لكن الفائدة العملية ستتوقف على التطبيق وبقية منظومة الخدمة.
لذلك ستكون إتاحة LPX في السحابة، وبدء Nebius نشره، وخطة Groq لاستخدامه إلى جانب Vera Rubin NVL72، الاختبار الأهم لمعرفة ما إذا كان التفوق المعلن في الاختبارات سيتحول إلى أداء متاح على نطاق واسع.
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
يسأل الناس أيضا
ما هي الإجابة المختصرة على "Groq 3 LPX من إنفيديا يدخل الإنتاج الكامل لتسريع استجابات الذكاء الاصطناعي"؟
أعلنت إنفيديا في 24 أغسطس دخول Groq 3 LPX مرحلة الإنتاج الكامل. وسجّل المسرّع 3400 رمز مخرَج في الثانية عند تشغيل نموذج Gemma 4 31B بسياق يبلغ 100 ألف رمز، فيما بلغ القياس الدقيق 3431 رمزًا في الثانية.
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
أعلنت إنفيديا في 24 أغسطس دخول Groq 3 LPX مرحلة الإنتاج الكامل. وسجّل المسرّع 3400 رمز مخرَج في الثانية عند تشغيل نموذج Gemma 4 31B بسياق يبلغ 100 ألف رمز، فيما بلغ القياس الدقيق 3431 رمزًا في الثانية. لا يُعد LPX بديلًا عن وحدات معالجة الرسوميات؛ فهو مسرّع مخصص أساسًا لمرحلة التوليد أو فك الترميز، حيث ينتج النموذج الإجابة رمزًا تلو الآخر.
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
تقول إنفيديا إن LPX كان أسرع بأربع مرات من أقرب منصة بديلة في سيناريو الاختبار نفسه، بينما ستكون Nebius أول مزوّد سحابي معلن يعتمد النظام عبر منصة Token Factory.