العودة إلى الأخبار
المنتجAI Understanding إحاطة

تجمع شركة Positron AI سلسلة C بقيمة 875 مليون دولار أمريكي لتوسيع نطاق أنظمة استدلال الذاكرة أولاً

أعلنت شركة Positron AI عن تمويل من السلسلة C بقيمة 875 مليون دولار أمريكي بتقييم ما بعد النقد بقيمة 5 مليارات دولار أمريكي لتوسيع نطاق أنظمة الاستدلال الخاصة بالذاكرة.

4 min readRead the linked source
Source-page capture accompanying Positron AI Raises $875M Series C to Scale Memory-First Inference Systems
مرجع المصدرتم تسجيل المصدر
الناشر
hpcwire.com
رابط المصدر
hpcwire.comhttps://www.hpcwire.com/off-the-wire/positron-ai-raises-875m-series-c-to-scale-memory-first-inference-systems/
نوع المصدر
المصدر المرتبط - لم يتم تحديد حالة المصدر الأساسي.
السياقافهم هذا في 60 ثانية

ابدأ هنا

المصطلحات الرئيسية

الذاكرة (ذاكرة الوكيل)
السياق المُخزن الذي يستخدمه وكيل الذكاء الاصطناعي عبر الخطوات أو الجلسات لتحسين الاستمرارية.
الاستدلال
مرحلة وقت التشغيل حيث يقوم النموذج المدرب بإنشاء تنبؤات أو مخرجات.
حساب
موارد المعالجة المطلوبة لتدريب النماذج وتشغيلها، والتي يتم قياسها غالبًا بوحدات FLOPS أو ساعات GPU.
اختبر نفسكما هو الذكاء الاصطناعي؟ اختبار

ماذا حدث

قامت شركة Positron AI، وهي الشركة التي تبني أنظمة استدلال الذاكرة أولاً، بجمع 875 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة C بتقييم ما بعد المال بقيمة 5 مليارات دولار. سيتم استخدام التمويل لتوسيع نطاق أنظمة استدلال الذاكرة أولاً الخاصة بالشركة، بما في ذلك منحدر إنتاج نظام الاستدلال من الجيل التالي، تيتان، وشريط الجيل التالي من السيليكون، أسيموف. سيقوم Asimov بإقران بنية الحوسبة الخاصة بـ Positron مع 288 جيجابايت إلى 2304 جيجابايت من الذاكرة لكل شريحة، وسيقوم Titan بدمج أربع إلى ثماني شرائح Asimov في نظام واحد، مصمم لخدمة نماذج تتجاوز 16 تريليون معلمة ونوافذ سياقية تتجاوز 10 ملايين رمز مميز في عقدة واحدة.

جمعت شركة Positron AI مبلغ 875 مليون دولار أمريكي في جولة تمويل من السلسلة C بتقييم ما بعد النقد بقيمة 5 مليارات دولار أمريكي.

سيتم استخدام التمويل لتوسيع نطاق أنظمة استدلال الذاكرة أولاً الخاصة بالشركة، بما في ذلك منحدر إنتاج نظام الاستدلال من الجيل التالي، تيتان، وشريط الجيل التالي من السيليكون، أسيموف.

سيقوم Asimov بإقران بنية الحوسبة الخاصة بـ Positron مع 288 جيجابايت إلى 2304 جيجابايت من الذاكرة لكل شريحة، وسيقوم Titan بدمج أربع إلى ثماني شرائح Asimov في نظام واحد، مصمم لخدمة نماذج تتجاوز 16 تريليون معلمة ونوافذ سياقية تتجاوز 10 ملايين رمز مميز في عقدة واحدة.

تسمح البنية الموفرة للطاقة للشركة بنشر أنظمتها في مراكز البيانات المبردة بالهواء أو المبردة بالسوائل وبكثافات حامل مختلفة، دون الاعتماد على سلاسل التوريد HBM أو CoWoS المقيدة.

يتم نشر أنظمة Positron AI بالفعل على نطاق فائق السرعة اليوم، وتعمل الشركة مع شركاء رئيسيين مثل Parasail وJump Trading وi3d.net لتشغيل خدمات الاستدلال الخاصة بهم.

تفاصيل المصدر: hpcwire.com ↗

لماذا يهم

سيمكن هذا التمويل شركة Positron AI من توسيع نطاق أنظمة الاستدلال الخاصة بالذاكرة أولاً، والتي تم تصميمها لجعل استدلال الذكاء الاصطناعي أرخص بشكل كبير وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة. وهذا مهم بشكل خاص لأن مركز الثقل في الذكاء الاصطناعي يتحول من نماذج التدريب إلى تشغيلها، كما أن تلبية هذا الطلب على نطاق واسع مقيدة بشكل متزايد بسعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي للذاكرة والطاقة.

سيمكن هذا التمويل شركة Positron AI من توسيع نطاق أنظمة الاستدلال الخاصة بالذاكرة أولاً، والتي تم تصميمها لجعل استدلال الذكاء الاصطناعي أرخص بشكل كبير وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة.

وهذا مهم بشكل خاص لأن مركز الثقل في الذكاء الاصطناعي يتحول من نماذج التدريب إلى تشغيلها، كما أن تلبية هذا الطلب على نطاق واسع مقيدة بشكل متزايد بسعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي للذاكرة والطاقة.

تتمتع تقنية Positron AI بالقدرة على التأثير على مختلف الصناعات، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، صناعة الذكاء الاصطناعي وصناعة مراكز البيانات وصناعة الحوسبة السحابية.

ستكون قدرة الشركة على توسيع نطاق إنتاجها وتلبية الطلب على أنظمتها أمرًا حاسمًا في تحديد نجاح أنظمة الاستدلال التي تعتمد على الذاكرة أولاً.

وستكون التطبيقات المحتملة لتقنية Positron AI في مختلف الصناعات عاملاً مهمًا في تحديد تأثيرها على صناعة الذكاء الاصطناعي.

Interactive Mechanism

الآلية التفاعلية: كيف تعمل فعليًا

استكشف التكنولوجيا الأساسية وراء هذا التطور بشكل تفاعلي.

Document Size:128K tokens
Needle Placement Depth (Location in document):50% into text
Attention Context Buffer Map:
Target Fact (50%)
Equivalent Pages~320Standard book pages
Retrieval Accuracy99.9%Needle recall score
RAM / KV Cache5.1 GBMemory overhead
Prompt CachingActive~80% discount on reuse
Core takeaway: Million-token context windows allow querying whole codebases or legal archives in one prompt. However, KV cache memory scales with context length, making prompt caching crucial for real-time production.
التحقق من المفهوم التفاعلي+10 Points
What is AI? Quiz

A route planner searches possible journeys using explicit rules. What does this illustrate about AI?

ماذا تشاهد بعد ذلك

تأثير أنظمة استدلال الذاكرة الأولى من Positron AI على صناعة الذكاء الاصطناعي، وقدرة الشركة على توسيع نطاق إنتاجها وتلبية الطلب على أنظمتها، والتطبيقات المحتملة لتقنيتها في مختلف الصناعات.

تأثير أنظمة الاستدلال الأول للذاكرة الخاصة بـ Positron AI على صناعة الذكاء الاصطناعي.

قدرة الشركة على توسيع نطاق إنتاجها وتلبية الطلب على أنظمتها.

التطبيقات المحتملة لتقنية Positron AI في مختلف الصناعات.

قدرة الشركة على نشر أنظمتها في مراكز البيانات المبردة بالهواء أو المبردة بالسائل وبكثافات حامل مختلفة.

قدرة الشركة على العمل مع الشركاء الرئيسيين مثل Parasail وJump Trading وi3d.net لتشغيل خدمات الاستدلال الخاصة بهم.

الأدلة والاختبارات ذات الصلة

ما هو الذكاء الاصطناعي؟ChatGPT ونماذج اللغة الكبيرةأخلاقيات الذكاء الاصطناعيوكلاء الذكاء الاصطناعيشرح نماذج الذكاء الاصطناعيالمحولاتمستقبل الذكاء الاصطناعيتدريب الذكاء الاصطناعيPrompt Engineeringاختبر ما تعرفه – جرّب اختبارًا مجانيًا للذكاء الاصطناعيابحث عن مصطلح الذكاء الاصطناعي في قاموسنااتبع أداة تعقب إصدار نموذج الذكاء الاصطناعي
وجدت هذا مفيدا؟