Nvidia ได้เปิดตัวเทคนิคใหม่ที่ชื่อว่า Helix Parallelism ซึ่งอิงจากความสามารถของโปรเซสเซอร์ Blackwell อันนี้ช่วยให้ AI สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดเท่าเอนไซโคลีพีเดียได้อย่างรวดเร็วและรองรับผู้ใช้พร้อมกันได้สูงสุดถึง 32 เท่า นี่อาจเป็นการเปลี่ยนแปลงที่น่าตื่นเต้นในวิธีการที่ AI วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์
อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญบางคนมองว่าเทคนิคนี้อาจเกินความจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันในองค์กร โดย Wyatt Mayham CEO ของ Northwest AI Consulting กล่าวว่าสิ่งที่ Nvidia นำเสนอนั้นเป็นการแก้ปัญหาที่อาจไม่เกี่ยวข้องกับความต้องการของบริษัทส่วนใหญ่
Nvidia ชี้ให้เห็นว่าการตอบสนองที่รวดเร็วเกิดจากการลดข้อจำกัดด้านการถ่ายทอดข้อมูลและการโหลดน้ำหนักของเครือข่าย ตัวเทคนิคใหม่อนุญาตให้พวกเขาแบ่งงานพื้นฐานระหว่าง GPU หลายตัว แทนที่จะใช้เพียง GPU ตัวเดียว
ตัวอย่างการใช้งานที่ NVIDIA มองเห็นรวมถึงการช่วยเหลือด้านกฎหมายที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ AI ที่สามารถรักษาบันทึกการสนทนานานหลายเดือน แม้ว่าบางคนจะชี้ว่าในหลายกรณีการใช้ระบบที่ผสมผสานการดึงข้อมูลอย่างเหมาะสมอาจมีประสิทธิภาพดีกว่า
ในโลกที่ AI สามารถสร้างคำตอบขนาดใหญ่ได้ในสภาพแวดล้อมทันสมัย เราจะเห็นแนวโน้มใหม่ในการออกแบบ AI ที่สามารถทำงานร่วมกันและประสานข้อมูลได้ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน
อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่ยังคงอยู่คือการเคลื่อนย้ายข้อมูลข้ามระดับความจำ ซึ่งเป็นปัญหาที่ Nvidia จะต้องจัดการต่อไป โดยเฉพาะเมื่อระบบรวบรวมข้อมูลในขนาดใหญ่และมีความเร็วสูง
