كيف تصممون سير عملكم للبحث / التعلم الآن؟ أي نهج معين يبرز؟ حاليا أحاول الخروج 1. التوليد الفوري من فكرة البحث من منظور خبير في الفضاء 2. تمرير هذه المطالبة إلى بحث عميق 3. تمرير هذا الجيل في pdf إلى notebooklm على سبيل المثال البحث حول وحدة معالجة الرسومات من منظور عالي المستوى مثل Vinod kholsa ومنظور هندسي عميق من مهندس أجهزة

### ** موجه للبحث الشامل: مكدس الاستدلال LLM ** **هدف:** قم بإنشاء تحليل مفصل ومتعدد الأوجه للتكنولوجيا الكاملة ومشهد الأعمال لاستدلال نموذج اللغة الكبير (LLM). يجب أن يكون التحليل مؤطرا لمستثمر ومشغل مغامر ذكي تقنيا ، ويعتمد مبادئ أولية ، ونهج التفكير المنظومي بأسلوب فينود خوسلا. يجب أن يكون الناتج النهائي مذكرة استراتيجية تشرح النظام البيئي من ثلاثة وجهات نظر متكاملة: 1. ** منظور المهندس: ** التكنولوجيا الأساسية واختناقاتها. 2. ** منظور المستثمر المغامر: ** هيكل السوق ونقاط الاضطراب والفرص غير المتماثلة. 3. ** منظور استراتيجي الأعمال: ** سلسلة القيمة ونماذج الأعمال والمسرحيات الاستراتيجية طويلة الأجل. --- ### ** استفسارات بحثية مفصلة حسب المنظور: ** ** الجزء 1: منظور المهندس - "ما هو النظام ولماذا هو صعب؟" ** * ** أساس الأجهزة: ** * تفصيل مكونات الأجهزة الهامة لاستدلال LLM على مستوى الإنتاج (وحدات معالجة الرسومات ، وحدات المعالجة المركزية ، الذاكرة ، الموصلات البينية). * قارن بين وحدات معالجة الرسومات الرئيسية لمركز البيانات (على سبيل المثال ، NVIDIA H100 / A100 ، AMD MI300X) على المقاييس ذات الصلة للاستدلال: عرض النطاق الترددي للذاكرة والسعة ووحدات الحوسبة المتخصصة (Tensor Cores). * اشرح عنق الزجاجة التقني الأساسي: لماذا يعتبر استدلال LLM في المقام الأول مشكلة ** مرتبطة بالذاكرة ** ، وليست مشكلة مرتبطة بالحوسبة؟ * ** طبقة البرمجيات والتحسين: ** * تحليل دور خوادم ومحركات الاستدلال. ما هي الابتكارات الأساسية للحلول الرائدة مفتوحة المصدر مثل ** vLLM ** (على سبيل المثال ، PagedAttention ، والتجميع المستمر) والحلول الخاصة مثل ** TensorRT-LLM من NVIDIA **؟ * وصف تقنيات تحسين النموذج الأساسية المستخدمة لتحسين الأداء ، بما في ذلك ** التكميم ** ، ** فك التشفير التخميني ** ، والأشكال المختلفة ل ** التوازي ** (موتر ، خط أنابيب). ** الجزء 2: منظور المستثمر الاستثماري - "أين الاضطراب وتراكم القيمة؟" ** * ** رسم خرائط السوق وشغل المنصب: ** * تحديد شاغلي الوظائف الأساسيين وخنادقهم. ما مدى قابلية الدفاع عن موقف ** NVIDIA ** مع نظام CUDA البيئي الخاص بها؟ ما هو اللعب الاستراتيجي لأصحاب التحجيم الفائق مثل ** AWS Bedrock و Azure OpenAI و Google Vertex الذكاء الاصطناعي **؟ * رسم خريطة ل "المتمردين" الرئيسيين أو مقدمي الاستدلال المتخصصين (على سبيل المثال ، ** Groq ، Together الذكاء الاصطناعي ، الذكاء الاصطناعي للألعاب النارية ، الحيرة ، Anyscale **). ما هي زاوية هجومهم الفريدة - السيليكون المخصص أو تحسين البرامج أو نماذج الأعمال الجديدة؟ * ** أطروحات استثمارية و "تجارب علمية" :* * * ما هي فرص "الرهان غير المتماثل" الأكثر إقناعا؟ ركز على: 1. ** أجهزة جديدة: ** الشركات التي تطور بنى رقائق جديدة (LPUs ، إلخ) مصممة خصيصا للاستدلال. 2. ** تجريد البرامج: ** المشاريع التي تنشئ برامج تفتح العنان للأداء على أجهزة أرخص أو غير NVIDIA أو سلعية. 3. ** الاختراقات الخوارزمية: ** البحث الأساسي في المجالات التي يمكن أن تقلل بشكل جذري من التكلفة الحسابية أو الذاكرة للاستدلال. * تحليل مسرحيات "اللقطات والمجارف". ما هي الشركات التي تقوم ببناء ** LLMOps وطبقات التنسيق ** (على سبيل المثال ، Portkey) التي تدير التكلفة والتوجيه والموثوقية عبر العديد من مزودي النماذج؟ ** الجزء 3: منظور استراتيجي الأعمال - "كيف تربح وما هي نهاية اللعبة؟" ** * ** تحليل سلسلة القيمة:** * تفكيك سلسلة قيمة استدلال LLM ، من تصنيع السيليكون إلى تطبيق المستخدم النهائي. أين يتم التقاط غالبية القيمة اليوم ، وأين من المحتمل أن تتغير في السنوات الخمس إلى العشر القادمة؟ * تحليل نماذج الأعمال المنافسة: خدمات واجهة برمجة التطبيقات المدارة ، وعمليات النشر المخصصة ، وشبكات الحوسبة من نظير إلى نظير. ما هي إيجابيات وسلبيات كل منها؟ * ** التوقعات الاستراتيجية و "اختبار تشينديا":** * ما هو الطريق إلى خفض تكاليف الاستدلال بشكل جذري؟ من هم اللاعبون الأفضل لجعل الاستدلال عالي الأداء رخيصا بما يكفي ليصبحوا عالميين ،